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나도에듀, ‘AI 내부감사사’ 자격증 과정 11월 25일 개강
교육전문기관 나도에듀(운영사 나도기브)가 11월 25일(수)부터 27일(금)까지 사흘간 서울 여의도 금융투자교육원에서 ‘AI 내부감사사’ 자격증 과정을 운영한다고 밝혔다. 내부감사·내부통제·리스크관리·준법감시·경영관리·경영지원 부문의 부서장과 실무진이 대상이다.
이번 과정은 ‘AI로 인해 자동화가 늘어나고 있지만, 감사는 사람과 사람의 일이라 자동화가 어렵다’는 통념을 정면에서 다룬다. 감사야말로 개인의 감정이 결과에 끼어들어서는 안 되는 업무기 때문에 AI가 가장 먼저 닿아야 할 영역이라는 것이 이번 교육의 출발점이다.
업무 자동화는 이미 기업과 공공기관 전반에 자리 잡았다. 전표와 정산, 보고서 작성까지 사람의 손을 떠난 영역이 늘면서 업무 효율은 꾸준히 올라갔다.
그러나 감사는 예외로 남는 경우가 많다. 감사는 결국 사람을 만나 묻고 확인하는 것을 필요로 하는 일이어서 기계에 맡기기 어렵다는 인식 때문이다.
이 인식은 절반만 맞다. 감사가 사람을 상대하는 일인 것은 분명하지만, 바로 그 때문에 감사는 개인의 감정과 관계, 직감이 결과에 반영돼서는 안 되는 업무이기도 하다. 사람의 일이라는 사실은 자동화를 미룰 근거가 아니라 서둘러야 할 근거에 가깝다.
현장의 감사인은 늘 같은 질문을 받는다. 왜 하필 우리 부서가 표본에 걸렸는지, 지난해에는 넘어간 건을 왜 올해는 지적하는지다. 여기에 ‘경험상 걸리는 느낌이 있었다’고 답할 수는 없다. 표본 추출 기준과 이상치 판단 근거가 기록으로 남아 누가 보더라도 같은 결론에 이를 수 있어야 감사 결과가 힘을 갖는다.
감사에 AI와 데이터 분석을 들이는 일이 단순한 속도 문제가 아닌 이유가 여기에 있다. 표본이 아니라 전수를 볼 수 있으면 ‘왜 하필 우리냐’는 질문 자체가 성립하지 않는다. 판단 기준이 코드와 로그로 남으면 감사인의 심기나 감정이 개입할 여지도 줄어든다. 자동화가 덜어내는 것은 감사인의 전문성이 아니라, 전문성을 가리던 반복 노동과 주관이다.
그렇게 비워진 시간은 사람만 할 수 있는 일로 돌아간다. 탐지된 이상 징후가 실제 문제인지 판단하고, 제도의 허점을 찾고, 개선을 설득하는 일이다. 여기에 필요한 것은 감정이 아니라 공감과 판단력이며, 그 시간을 만들어 주는 쪽이 AI다.
동시에 감사부서는 AI 자체를 점검해야 하는 처지에 놓였다. 학습 데이터의 편향, 알고리즘 오류, 개인정보 침해가 모두 감사의 대상이 됐다. EU AI Act와 ISO/IEC 42001 등 글로벌 AI 거버넌스 기준이 확산되면서, AI를 쓰는 조직을 점검할 수 있는 감사 역량 확보가 기관의 과제로 올라왔다.
나도에듀의 이번 과정은 이 두 가지 요구를 함께 다룬다. AI를 감사에 쓰는 법과, AI를 쓰는 조직을 감사하는 법이다. 일상감사(경제성·타당성 분석), IT감사(정보시스템 감사·빅데이터 분석), 내부통제와 전사리스크까지 내부감사 전 영역에 AI를 접목한 실무 프로그램으로 구성했다.
· 1일차
날짜: 11/25(수)
주요 과목: AI 기반 감사 개요 / AI 빅데이터 분석 실습
다루는 내용: AI 거버넌스와 글로벌 규제, 데이터 분석·모델링·시각화
· 2일차
날짜: 11/26(목)
주요 과목: AI 기술 개요 / AI 기반 감사를 위한 빅데이터 분석
다루는 내용: 머신러닝·딥러닝·LLM·생성형 AI 이해, 텍스트 마이닝 기반 감사 실습
· 3일차
날짜: 11/27(금)
주요 과목: 내부감사의 실제 / 자격증 시험
다루는 내용: 내부감사 사례, 내부통제 및 리스크 관리, 수료평가 및 수료증 전달
강의는 가상 데이터를 직접 다루는 실습을 포함한다. 감사 계획 수립과 자료 수집, 대량 문서 검토, 이상징후 탐지, 결과 보고서 작성까지 실무자가 당장 적용할 수 있는 절차를 따라가는 구성이다.
교수진은 국가인공지능전략위원회 자문위원인 박병훈 티쓰리큐 대표, 백재환 KOICA 정보보안팀장, 김찬우 POST AI 연구원, 김진환 고려대학교 빅데이터사이언스학과 겸임교수, 미국 공인회계사인 김은영 나도기브 부대표 등이 강단에 선다. 참석자 간 네트워킹을 위한 오찬 2회도 제공된다.
3일차 수료평가를 통과한 교육생에게는 과학기술정보통신부에서 관할하는 ‘AI 내부감사사’ 자격증이 부여된다(등록민간자격 제2025-007354호). 수료증만 받는 과정과 자격증까지 받는 과정 중에서 선택할 수 있다.
나도에듀는 앞서 4월과 8월 과정을 운영하며 공공기관과 민간기업의 감사 실무진을 배출했다. 강의실에서 나온 질문은 대개 기술 자체보다 적용 방법에 대한 것이었다. 어느 업무부터 자동화할지, 분석 결과를 감사 지적으로 어떻게 연결할지, 도입 예산을 어떻게 설명할지가 주된 관심사였다.
이번 11월 과정은 연말 감사 마무리와 내년 감사계획 수립이 맞물리는 시기에 열린다. 내년 감사계획에 데이터 기반 감사 항목을 반영하려는 기관이라면 일정을 고려해 볼 만하다.
나도에듀 최우성 교육본부장은 “감사는 사람을 상대하는 일이라 자동화가 어렵다고들 하지만, 감정이 들어가서는 안 되는 업무이기 때문에 오히려 AI가 가장 잘 맞는 영역”이라며 “기준과 근거가 데이터로 남을 때 감사 결과의 설득력도 같이 올라간다”고 말했다.
이어 “이번 교육과정은 내부감사 분야에서 빅데이터 및 AI 기술 활용 역량을 강화하고자 하는 업계 전문가들에게 유익한 기회가 될 것”이라며 “앞으로도 최신 기술 트렌드와 감사 환경 변화를 반영한 전문 교육을 지속적으로 확대해 사회 전반의 감사 전문성 제고에 기여하겠다”고 밝혔다.
나도기브 소개
나도기브가 운영하는 나도에듀는 기업 및 개인의 역량강화와 다양한 교육수요자 니즈를 반영할 수 있도록 세분화된 역량별 교육과정, 전문 자격과정 등 맞춤형 교육을 통해 체계적이고 전문적인 교육솔루션을 제공하고 있다. 정책방향과 사례기반 중심으로 심도 있는 직무교육 서비스를 운영하고 있으며, 컨설팅 경험을 갖춘 전문 컨설턴트들의 교육과정에 따른 다양한 형태의 진단, 컨설팅, 사후 학습 컨텐츠 제공이 가능하다.
‘AI 내부감사사’ 자격증 과정 신청 포스터
업무 자동화는 이미 기업과 공공기관 전반에 자리 잡았다. 전표와 정산, 보고서 작성까지 사람의 손을 떠난 영역이 늘면서 업무 효율은 꾸준히 올라갔다.
그러나 감사는 예외로 남는 경우가 많다. 감사는 결국 사람을 만나 묻고 확인하는 것을 필요로 하는 일이어서 기계에 맡기기 어렵다는 인식 때문이다.
이 인식은 절반만 맞다. 감사가 사람을 상대하는 일인 것은 분명하지만, 바로 그 때문에 감사는 개인의 감정과 관계, 직감이 결과에 반영돼서는 안 되는 업무이기도 하다. 사람의 일이라는 사실은 자동화를 미룰 근거가 아니라 서둘러야 할 근거에 가깝다.
현장의 감사인은 늘 같은 질문을 받는다. 왜 하필 우리 부서가 표본에 걸렸는지, 지난해에는 넘어간 건을 왜 올해는 지적하는지다. 여기에 ‘경험상 걸리는 느낌이 있었다’고 답할 수는 없다. 표본 추출 기준과 이상치 판단 근거가 기록으로 남아 누가 보더라도 같은 결론에 이를 수 있어야 감사 결과가 힘을 갖는다.
감사에 AI와 데이터 분석을 들이는 일이 단순한 속도 문제가 아닌 이유가 여기에 있다. 표본이 아니라 전수를 볼 수 있으면 ‘왜 하필 우리냐’는 질문 자체가 성립하지 않는다. 판단 기준이 코드와 로그로 남으면 감사인의 심기나 감정이 개입할 여지도 줄어든다. 자동화가 덜어내는 것은 감사인의 전문성이 아니라, 전문성을 가리던 반복 노동과 주관이다.
그렇게 비워진 시간은 사람만 할 수 있는 일로 돌아간다. 탐지된 이상 징후가 실제 문제인지 판단하고, 제도의 허점을 찾고, 개선을 설득하는 일이다. 여기에 필요한 것은 감정이 아니라 공감과 판단력이며, 그 시간을 만들어 주는 쪽이 AI다.
동시에 감사부서는 AI 자체를 점검해야 하는 처지에 놓였다. 학습 데이터의 편향, 알고리즘 오류, 개인정보 침해가 모두 감사의 대상이 됐다. EU AI Act와 ISO/IEC 42001 등 글로벌 AI 거버넌스 기준이 확산되면서, AI를 쓰는 조직을 점검할 수 있는 감사 역량 확보가 기관의 과제로 올라왔다.
나도에듀의 이번 과정은 이 두 가지 요구를 함께 다룬다. AI를 감사에 쓰는 법과, AI를 쓰는 조직을 감사하는 법이다. 일상감사(경제성·타당성 분석), IT감사(정보시스템 감사·빅데이터 분석), 내부통제와 전사리스크까지 내부감사 전 영역에 AI를 접목한 실무 프로그램으로 구성했다.
· 1일차
날짜: 11/25(수)
주요 과목: AI 기반 감사 개요 / AI 빅데이터 분석 실습
다루는 내용: AI 거버넌스와 글로벌 규제, 데이터 분석·모델링·시각화
· 2일차
날짜: 11/26(목)
주요 과목: AI 기술 개요 / AI 기반 감사를 위한 빅데이터 분석
다루는 내용: 머신러닝·딥러닝·LLM·생성형 AI 이해, 텍스트 마이닝 기반 감사 실습
· 3일차
날짜: 11/27(금)
주요 과목: 내부감사의 실제 / 자격증 시험
다루는 내용: 내부감사 사례, 내부통제 및 리스크 관리, 수료평가 및 수료증 전달
강의는 가상 데이터를 직접 다루는 실습을 포함한다. 감사 계획 수립과 자료 수집, 대량 문서 검토, 이상징후 탐지, 결과 보고서 작성까지 실무자가 당장 적용할 수 있는 절차를 따라가는 구성이다.
교수진은 국가인공지능전략위원회 자문위원인 박병훈 티쓰리큐 대표, 백재환 KOICA 정보보안팀장, 김찬우 POST AI 연구원, 김진환 고려대학교 빅데이터사이언스학과 겸임교수, 미국 공인회계사인 김은영 나도기브 부대표 등이 강단에 선다. 참석자 간 네트워킹을 위한 오찬 2회도 제공된다.
3일차 수료평가를 통과한 교육생에게는 과학기술정보통신부에서 관할하는 ‘AI 내부감사사’ 자격증이 부여된다(등록민간자격 제2025-007354호). 수료증만 받는 과정과 자격증까지 받는 과정 중에서 선택할 수 있다.
나도에듀는 앞서 4월과 8월 과정을 운영하며 공공기관과 민간기업의 감사 실무진을 배출했다. 강의실에서 나온 질문은 대개 기술 자체보다 적용 방법에 대한 것이었다. 어느 업무부터 자동화할지, 분석 결과를 감사 지적으로 어떻게 연결할지, 도입 예산을 어떻게 설명할지가 주된 관심사였다.
이번 11월 과정은 연말 감사 마무리와 내년 감사계획 수립이 맞물리는 시기에 열린다. 내년 감사계획에 데이터 기반 감사 항목을 반영하려는 기관이라면 일정을 고려해 볼 만하다.
나도에듀 최우성 교육본부장은 “감사는 사람을 상대하는 일이라 자동화가 어렵다고들 하지만, 감정이 들어가서는 안 되는 업무이기 때문에 오히려 AI가 가장 잘 맞는 영역”이라며 “기준과 근거가 데이터로 남을 때 감사 결과의 설득력도 같이 올라간다”고 말했다.
이어 “이번 교육과정은 내부감사 분야에서 빅데이터 및 AI 기술 활용 역량을 강화하고자 하는 업계 전문가들에게 유익한 기회가 될 것”이라며 “앞으로도 최신 기술 트렌드와 감사 환경 변화를 반영한 전문 교육을 지속적으로 확대해 사회 전반의 감사 전문성 제고에 기여하겠다”고 밝혔다.
나도기브 소개
나도기브가 운영하는 나도에듀는 기업 및 개인의 역량강화와 다양한 교육수요자 니즈를 반영할 수 있도록 세분화된 역량별 교육과정, 전문 자격과정 등 맞춤형 교육을 통해 체계적이고 전문적인 교육솔루션을 제공하고 있다. 정책방향과 사례기반 중심으로 심도 있는 직무교육 서비스를 운영하고 있으며, 컨설팅 경험을 갖춘 전문 컨설턴트들의 교육과정에 따른 다양한 형태의 진단, 컨설팅, 사후 학습 컨텐츠 제공이 가능하다.
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