제조업 로컬AI 구축.01 / 제조업을 위한 로컬 AI 생태계 이해 / 로컬 AI 도입계획
로컬 AI 도입 위험관리계획서 작성 가이드
일반적인 사업기획자, 특히 IT관련 프로젝트를 추진하는 경우 누구나 모두 위험관리를 해야한다라고 조언하지만, 위험관리는 하나의 보조수단으로 '하면좋쿠, 안하면 보통이구'라는 인식이 많아서 도입계획서에 포함하지 않는 경우가 많습니다. 위험관리계획서를 작성하다 보면 프로젝트를 추진하면서 정말 고려해야할 위험 요소가 밖으로 드러나는 경우가 많습니다.
"로컬 AI 도입계획 가이드 - 5) 위험관리계획서"는 아래의 블로그 글에 대한 구체적인 실행계획을 담고 있습니다.
위험관리계획서는 아래의 요소를 고려하여 작성하는 것을 권장드립니다. 제일 중요한 것은 예상되는 위험을 사전에 도출해내고 분류하는 작업입니다.
체계적인 위험 분류 및 분석 : 기술적, 경영적, 조직적, 외부적 위험의 체계적 분류 및 각 위험의 발생 확률 x 영향도 기반의 위험등급 평가, 각 위험별 구체적 발생 원인과 메커니즘을 분석합니다.
실용적인 대응 전략 체계 : 회피, 완화, 전가, 수용의 상황별 적용 전략 수립 및 위험 등급에 따른 차별화된 대응체계, 절차 및 회복 기준을 제시합니다.
조직 및 역할 체계 : 위험 등급별 위사결정 권한과 책임범위를 사전에 설정해야만, 위험발생시 대응과 관련된 표준화된 프로세스를 만들 수 있습니다.
비상 계획 및 복구 체계 : 프로젝트의 계속, 보완 또는 중단과 관련된 기준 수립 및 위험도에 따른 기술적, 경영적 대안 방안을 제시할 수 있어야 합니다.
지속적 개선 체계 : 위험관리와 관련된 별도 조직을 대부분의 조직에서는 가지고 있지 않으므로, 부서장-PM-PL 등 실질적인 프로젝트 관리조직을 중심으로 위험관리, 위험 대응 및 개선할 수 있는 방안을 마련하는 것이 중요합니다.
위험관리계획서를 그 동안 보조적 문서로만 생성하고 관리하였다면, 이제는 실제로 실무에서 활용할 수 있는 문서로 개선할 필요가 있습니다. 최소한 아래의 실무적용성과 경영진 보고용에서 사용하고, 현실적인 위험관리계획서로 작성되어야 합니다. 실제로 적용할 수 없는 의미없는 위험관리계획서는 지양합니다. 위험관리계획서 샘플 중 현실적으로 운용될 수 있는 부분을 간략하지만 쳬계화된 형태의 계획서를 작성되는 것이 바람직합니다.
실무 적용성
각 위험별로 즉시 실행 가능한 구체적 대응 방안 제시
위험 등급별 대응 시간과 책임자를 명확히 하여 혼란 방지
자동화된 모니터링 도구를 통한 효율적 위험 관리
경영진 보고용
위험 관리의 체계성과 전문성을 보여주는 종합적 계획서
객관적 평가 기준과 정량적 지표로 신뢰성 확보
비상 계획까지 포함한 완벽한 위험 대응 체계 구축
현실적용 가능한 위험관리계획
1. 위험 관리 개요
1.1 위험 관리 목적
항목
내용
설명
관리 목적
로컬 AI 도입 프로젝트의 성공적 완수를 위한 체계적 위험 관리
위험 관리의 최종 목표를 프로젝트 성공과 연결하여 명확히 제시
핵심 목표
프로젝트 실패 가능성 최소화 및 성공 확률 극대화
위험 관리를 통해 달성하고자 하는 구체적 목표 설정
관리 범위
기술적, 경영적, 조직적, 외부적 위험 요소 전반
모든 유형의 위험을 포괄하는 종합적 관리 범위 설정
적용 기간
프로젝트 전 기간 (기획부터 정착까지 3년)
위험 관리가 적용되는 구체적 기간과 단계 명시
1.2 위험 관리 원칙
항목
내용
설명
사전 예방
위험 발생 전 미리 대응책 마련
사후 대응보다 사전 예방에 중점을 두는 기본 원칙
지속적 모니터링
위험 상황 실시간 감시 체계 구축
위험 요소의 변화를 지속적으로 추적하는 체계적 접근
신속한 대응
위험 발생 시 즉시 대응 프로세스 가동
위험 감지 후 신속한 대응을 위한 체계와 절차 마련
학습과 개선
위험 대응 경험을 통한 지속적 개선
경험을 통한 학습으로 위험 관리 역량 지속 향상
1.3 위험 평가 기준
항목
내용
설명
발생 확률 기준
높음(70% 이상), 중간(30-70%), 낮음(30% 미만)
과거 유사 프로젝트 경험과 전문가 판단을 바탕으로 3단계 구분
영향도 기준
높음(치명적), 중간(지연/비용증가), 낮음(미미한 영향)
프로젝트 목표 달성에 미치는 영향 정도를 3단계로 분류
위험 점수 산정
확률 × 영향도 = 위험 점수 (매우높음/높음/중간/낮음)
발생 확률과 영향도를 조합하여 위험의 심각성 수준 결정
대응 우선순위
위험 점수 순으로 대응 우선순위 설정
제한된 자원을 효율적으로 배분하기 위한 우선순위 기준
2. 위험 요소 식별 및 분석
2.1 기술적 위험 (Technology Risks)
T1. AI 모델 성능 미달
항목
내용
설명
위험 정의
개발된 AI 모델이 목표 성능에 미달하여 실용화 불가
구체적인 성능 기준(예: 정확도 90%)을 제시하여 위험 명확화
발생 확률
중간 (40%)
과거 유사 프로젝트 성공률과 기술 성숙도를 고려한 현실적 추정
영향도
높음 (프로젝트 목표 달성 불가)
핵심 목표에 미치는 영향 정도를 구체적으로 평가
위험 점수
높음
확률과 영향도를 조합한 종합적 위험 수준
원인 분석 :
항목
내용
설명
데이터 품질 문제
학습 데이터의 노이즈, 불균형, 부족
데이터 관련 위험 요인을 구체적으로 나열하여 사전 점검 가능
알고리즘 선택 오류
문제 특성에 부적합한 알고리즘 선택
기술적 의사결정 과정에서 발생할 수 있는 오류 요인
도메인 지식 부족
제조업 특성에 대한 이해 부족
기술과 도메인의 융합에서 발생할 수 있는 위험
성능 최적화 실패
하이퍼파라미터 튜닝 및 모델 최적화 실패
기술적 완성도 확보 과정에서의 위험 요소
대응 전략 :
항목
내용
설명
예방 조치
충분한 데이터 수집(최소 6개월), 다양한 알고리즘 검증
위험 발생을 사전에 방지하기 위한 구체적 조치
조기 경보
PoC 단계 정확도 80% 미만 시 즉시 대응
위험 징후를 조기에 감지할 수 있는 구체적 지표와 기준
대응 조치
모델 재개발, 외부 전문가 지원 요청
위험 발생 시 즉시 실행할 수 있는 구체적 대응 방안
복구 계획
3개월 내 개선 미달 시 상용 솔루션 도입 검토
최악의 경우를 대비한 대안 계획 준비
T2. 기존 시스템 연동 실패
항목
내용
설명
위험 정의
AI 시스템과 기존 MES, ERP 연동 실패
구체적인 연동 대상 시스템을 명시하여 위험 범위 명확화
발생 확률
중간 (35%)
레거시 시스템과의 통합 복잡도를 고려한 현실적 확률
영향도
중간 (기능 제한, 일정 지연)
연동 실패가 전체 프로젝트에 미치는 구체적 영향
주요 원인
API 제한, 데이터 포맷 불일치, 보안 정책 충돌
연동 과정에서 발생할 수 있는 구체적 기술적 장애 요인
T3. 데이터 품질 문제
항목
내용
설명
위험 정의
수집 데이터 품질 저하로 AI 학습 및 운영 차질
데이터 품질이 AI 성능에 미치는 직접적 영향 명시
발생 확률
높음 (60%)
제조 현장의 센서 환경과 데이터 수집 복잡성 고려
영향도
높음 (시스템 신뢰성 저하)
데이터 품질이 전체 시스템 성능에 미치는 치명적 영향
위험 점수
매우 높음
가장 우선적으로 관리해야 할 핵심 위험 요소
2.2 경영적 위험 (Business Risks)
B1. 예산 초과
항목
내용
설명
위험 정의
계획 예산(31억원) 초과로 추가 투자 필요
구체적인 예산 규모와 초과 가능성을 명시
발생 확률
중간 (45%)
유사 프로젝트의 예산 초과 빈도를 고려한 현실적 추정
영향도
중간 (추가 승인 필요, 범위 축소)
예산 초과가 프로젝트 진행에 미치는 구체적 영향
주요 원인
기술 복잡도 과소평가, 요구사항 변경, 환율 변동
예산 초과를 유발할 수 있는 현실적 요인들 나열
B2. 일정 지연
항목
내용
설명
위험 정의
계획 대비 프로젝트 완료 지연
일정 지연의 정의와 허용 가능한 지연 범위 설정
발생 확률
높음 (55%)
IT 프로젝트의 일반적 지연 빈도를 고려한 보수적 추정
영향도
중간 (효과 실현 지연, 기회비용 발생)
일정 지연이 비즈니스에 미치는 경제적 영향
지연 요인
기술적 난이도, 의사결정 지연, 외부 업체 일정
지연을 유발할 수 있는 내외부 요인 체계적 분석
B3. ROI 미달
항목
내용
설명
위험 정의
계획된 투자 효과(ROI 445%) 미달
구체적인 ROI 목표치와 미달 기준 명시
발생 확률
중간 (30%)
효과 추정의 불확실성을 고려한 보수적 접근
영향도
높음 (투자 정당성 훼손)
ROI 미달이 향후 투자 의사결정에 미치는 전략적 영향
미달 원인
효과 과대평가, 현장 적용률 저조, 시장 변화
ROI 미달을 초래할 수 있는 내외부 요인 분석
2.3 조직적 위험 (Organizational Risks)
O1. 사용자 저항
항목
내용
설명
위험 정의
현장 직원의 AI 시스템 도입 저항 및 비협조
사용자 저항의 구체적 형태와 발생 가능 부서 명시
발생 확률
높음 (65%)
조직 변화에 대한 일반적 저항 성향을 고려한 현실적 추정
영향도
높음 (시스템 활용도 저하)
사용자 저항이 시스템 성과에 미치는 직접적 영향
위험 점수
매우 높음
기술적 성공과 별개로 반드시 관리해야 할 핵심 위험
저항 원인 분석 :
항목
내용
설명
일자리 위협 불안
AI 도입으로 인한 고용 불안정 우려
직원들이 가질 수 있는 가장 현실적이고 직접적인 우려 사항
변화에 대한 두려움
새로운 시스템 학습에 대한 부담감
중장년층 직원들의 기술 적응에 대한 심리적 장벽
기존 방식 고수
오랜 경험에 기반한 업무 방식 선호
숙련된 직원들의 기존 업무 방식에 대한 고집과 자부심
소통 부족
AI 도입 목적과 효과에 대한 이해 부족
경영진과 현장 간의 소통 부족으로 인한 오해와 불신
O2. AI 전문 인력 부족
항목
내용
설명
위험 정의
프로젝트 수행 필요 AI 전문 인력 확보 실패
필요한 전문 인력의 유형과 규모를 구체적으로 명시
발생 확률
높음 (70%)
국내 AI 인력 시장의 공급 부족 현실을 반영한 높은 확률
영향도
높음 (프로젝트 진행 차질)
인력 부족이 프로젝트 전반에 미치는 영향
부족 원인
시장 공급 부족, 높은 연봉, 지방 기업 한계
인력 확보의 구조적 어려움을 현실적으로 분석
2.4 외부적 위험 (External Risks)
E1. 규제 환경 변화
항목
내용
설명
위험 정의
AI 관련 법규나 산업 규제 변화로 인한 프로젝트 영향
예상되는 규제 변화와 프로젝트에 미칠 수 있는 영향
발생 확률
중간 (35%)
AI 윤리, 데이터 보호 등 관련 규제 동향을 고려한 추정
영향도
중간 (시스템 수정, 절차 변경)
규제 변화가 요구하는 시스템 및 운영 방식 변경
주요 변화
AI 윤리 가이드라인, 데이터 보호법, 산업 안전 기준
모니터링해야 할 구체적인 규제 영역과 변화 방향
E2. 경쟁 환경 변화
항목
내용
설명
위험 정의
경쟁사 AI 도입으로 상대적 경쟁 우위 감소
경쟁사 동향이 자사 AI 투자 가치에 미치는 영향
발생 확률
높음 (60%)
업계 전반의 디지털 전환 가속화 추세 반영
영향도
중간 (차별화 효과 감소)
경쟁사 추격이 자사 경쟁 우위에 미치는 영향
변화 요인
업계 AI 도입 확산, 글로벌 기업 진출, 기술 표준화
경쟁 환경 변화를 주도하는 주요 동력 분석
E3. 공급업체 위험
항목
내용
설명
위험 정의
핵심 하드웨어/소프트웨어 공급업체 문제로 인한 프로젝트 차질
의존도가 높은 공급업체와 관련 위험 요소 명시
발생 확률
낮음 (25%)
글로벌 공급망 안정성을 고려한 보수적 추정
영향도
높음 (프로젝트 중단 위험)
핵심 공급업체 문제가 프로젝트에 미치는 치명적 영향
위험 요인
반도체 수급 불안, 벤더 정책 변경, 무역 분쟁
공급업체 위험을 증가시키는 외부 환경 요인
3. 위험 대응 전략
3.1 위험 대응 유형별 전략
항목
내용
설명
회피 (Avoid)
위험 요소 자체를 제거하거나 우회
위험 발생 가능성 자체를 원천적으로 차단하는 전략
완화 (Mitigate)
위험 발생 확률이나 영향도 감소
위험을 완전히 제거할 수 없을 때 그 정도를 줄이는 방법
전가 (Transfer)
위험을 외부로 이전 (보험, 계약 등)
보험이나 계약을 통해 위험의 경제적 영향을 외부로 전가
수용 (Accept)
위험을 인정하고 발생 시 대응
대응 비용이 위험 자체보다 클 때 선택하는 전략
3.2 우선순위별 대응 전략
매우 높음 등급 위험 대응
항목
내용
설명
데이터 품질 문제
실시간 모니터링 시스템 구축, 자동 검증 프로세스
가장 중요한 위험에 대한 가장 강력한 대응책 마련
사용자 저항
전담 변화관리팀 구성, 단계적 교육 프로그램
조직적 위험에 대한 체계적이고 지속적인 접근
AI 인력 부족
조기 채용, 외부 파트너십, 리스킬링 프로그램
인력 위험에 대한 다각적 대응 방안 동시 추진
즉시 대응
24시간 내 대응팀 소집 및 대응 방안 실행
매우 높은 위험에 대한 신속한 대응 체계
높음 등급 위험 대응
항목
내용
설명
AI 모델 성능 미달
다중 알고리즘 검증, 전문가 자문단 구성
기술 위험에 대한 예방 중심의 대응 전략
일정 지연
20% 일정 버퍼 확보, 병렬 작업 최대화
일정 위험에 대한 구조적 대응 방안
경쟁 환경 변화
차별화 기술 개발, 특허 출원 추진
외부 위험에 대한 능동적 대응 전략
대응 시간
48시간 내 대응 계획 수립 및 실행 착수
높은 위험에 대한 적절한 대응 속도 설정
중간 등급 위험 대응
항목
내용
설명
예산 초과
단계별 10% 예비비 확보, 우선순위 기반 범위 조정
재무 위험에 대한 유연한 대응 방안
시스템 연동 실패
미들웨어 솔루션 준비, API 표준화 추진
기술 통합 위험에 대한 대안 솔루션 준비
규제 환경 변화
규제 동향 모니터링, 컴플라이언스 체계 구축
외부 규제 위험에 대한 사전 대응 체계
대응 시간
1주일 내 대응 방안 검토 및 실행
중간 위험에 대한 합리적 대응 일정
3.3 위험별 구체적 대응 계획
데이터 품질 문제 상세 대응
항목
내용
설명
1단계 (즉시 대응)
이상 데이터 자동 감지 및 알람, 백업 소스 전환
위험 발생 시 즉시 실행할 수 있는 자동화된 대응
2단계 (단기 대응)
원인 분석 및 센서 점검, 데이터 복구 작업
근본 원인 해결을 위한 체계적 분석과 복구
3단계 (장기 대응)
예방적 관리 프로세스 구축, 품질 기준 강화
재발 방지를 위한 시스템적 개선 조치
성공 기준
데이터 품질 95% 이상 유지, 이상 데이터 1% 미만
대응 성공 여부를 판단할 수 있는 객관적 기준
사용자 저항 상세 대응
항목
내용
설명
예방적 소통
프로젝트 시작 전 전사 설명회, Q&A 세션 운영
저항이 발생하기 전에 충분한 소통과 설명
참여형 접근
현장 대표자를 프로젝트팀에 포함, 의견 수렴
일방적 도입이 아닌 현장 참여형 프로젝트 추진
인센티브 제공
AI 활용 우수자 포상, 교육 이수 인센티브
저항을 협조로 전환할 수 있는 동기 부여 방안
단계적 적용
자원자 우선 적용, 성공 사례 확산
강제적 도입보다는 자연스러운 확산 전략
4. 위험 모니터링 체계
4.1 위험 지표 설계
기술적 위험 모니터링 지표
항목
내용
설명
AI 모델 정확도
주간 검증 데이터셋 평가, 85% 미만 시 경고
기술 성능을 객관적으로 측정할 수 있는 정량적 지표
시스템 가동률
일간 가동률 측정, 95% 미만 시 점검
시스템 안정성을 나타내는 핵심 운영 지표
데이터 품질 점수
일간 자동 검사, 90점 미만 시 조치
데이터 품질을 수치로 표현할 수 있는 종합 지표
응답 시간
실시간 모니터링, 100ms 초과 시 알람
실시간 처리 요구사항 충족 여부를 확인하는 지표
경영적 위험 모니터링 지표
항목
내용
설명
예산 집행률
월간 집행률 추적, 계획 대비 110% 시 검토
예산 통제를 위한 정기적 모니터링 지표
일정 준수율
주간 마일스톤 달성률, 90% 미만 시 조치
프로젝트 진행 상황을 추적하는 핵심 지표
ROI 진행률
분기별 효과 측정, 계획 대비 80% 미만 시 점검
투자 효과 실현 여부를 확인하는 경영 지표
성과 달성률
단계별 목표 달성률, 목표 미달 시 원인 분석
프로젝트 성공 여부를 판단하는 종합 지표
조직적 위험 모니터링 지표
항목
내용
설명
사용자 만족도
분기별 설문조사, 3.5점 미만(5점 만점) 시 개선
사용자 수용성을 측정하는 정성적 지표의 정량화
교육 이수율
월간 교육 참여율, 90% 미만 시 독려
조직 준비도를 나타내는 교육 참여 지표
시스템 활용률
월간 로그인 및 기능 사용률, 70% 미만 시 분석
실제 시스템 사용 정도를 나타내는 객관적 지표
이직률 변화
분기별 핵심 인력 이직률, 평소 대비 50% 증가 시 조치
조직 안정성을 나타내는 간접 지표
4.2 모니터링 도구 및 시스템
항목
내용
설명
통합 대시보드
모든 위험 지표를 실시간으로 표시하는 종합 현황판
경영진이 한 눈에 위험 상황을 파악할 수 있는 시각적 도구
자동 알람 시스템
임계치 초과 시 관련자에게 즉시 알림 발송
위험 상황을 놓치지 않기 위한 자동화된 경보 체계
트렌드 분석
위험 지표의 시간별 변화 추이 분석 및 예측
위험의 발전 방향을 예측하여 선제적 대응 지원
보고서 자동 생성
일간/주간/월간 위험 관리 보고서 자동 작성
정기적 보고와 의사결정 지원을 위한 자동화 도구
4.3 위험 정보 공유 체계
항목
내용
설명
즉시 공유 (긴급)
매우 높음 등급 위험 발생 시 1시간 내 관련자 전파
긴급한 위험에 대한 신속한 정보 공유 체계
일간 공유
핵심 위험 지표 현황을 매일 관련 부서에 공유
일상적 위험 관리를 위한 정기적 정보 공유
주간 공유
위험 상황 종합 분석 결과를 주간 회의에서 보고
주요 이해관계자 간의 정기적 상황 공유
월간 공유
위험 관리 전반에 대한 월간 평가 및 개선 방안 논의
위험 관리 체계의 지속적 개선을 위한 정기 검토
5. 위험 대응 조직 및 역할
5.1 위험 관리 조직 구성
항목
내용
설명
위험관리위원회
위원장(CTO), 위원(각 부서장), 간사(PM)
위험 관리의 최고 의사결정 기구와 구성원 명시
위험관리팀
팀장(PM), 팀원(각 분야 담당자 5명)
실무 차원의 위험 관리 전담 조직 구성
현장대응팀
각 공정별 현장 담당자 및 기술 전문가
위험 발생 시 즉시 대응할 수 있는 현장 조직
외부자문단
AI 전문가, 위험 관리 컨설턴트, 법무 전문가
내부 역량 부족 분야에 대한 외부 전문가 지원
5.2 역할 및 책임
위험관리위원회
항목
내용
설명
주요 역할
위험 관리 전략 수립, 주요 위험 대응 의사결정
조직 최고층의 역할과 권한을 명확히 정의
의사결정 권한
매우 높음/높음 등급 위험 대응 방안 최종 승인
의사결정 권한의 범위와 한계를 구체적으로 설정
회의 주기
정기(월 1회), 비정기(긴급 위험 발생 시)
정기적 관리와 긴급 상황 대응을 위한 회의 체계
보고 체계
이사회 분기별 보고, CEO 월간 보고
상위 조직에 대한 보고 책임과 주기 명시
위험관리팀
항목
내용
설명
주요 역할
일상적 위험 모니터링, 대응 실행, 보고서 작성
실무진의 구체적 업무 내용과 책임 범위
운영 방식
주 3회 정기 회의, 위험 발생 시 즉시 소집
팀 운영의 구체적 방식과 의사소통 체계
대응 권한
중간/낮음 등급 위험 독립 대응 가능
팀 차원에서 독립적으로 처리 가능한 위험 범위
에스컬레이션
높음 이상 위험 시 위원회 즉시 보고
상위 조직으로 보고해야 하는 기준과 절차
5.3 의사결정 프로세스
항목
내용
설명
위험 감지
자동 시스템 또는 담당자가 위험 상황 최초 감지
위험 관리 프로세스의 시작점과 감지 방법
위험 평가
발생 확률과 영향도를 기준으로 위험 등급 결정
위험의 심각성을 판단하는 객관적 기준과 절차
대응 주체 결정
위험 등급에 따라 대응 주체와 권한 자동 결정
위험 수준별 대응 체계의 자동화된 배정 방식
대응 실행
사전 정의된 대응 계획에 따라 즉시 실행
신속한 대응을 위한 표준화된 실행 절차
결과 평가
대응 결과 평가 및 교훈 도출, 계획 개선
지속적 개선을 위한 사후 평가와 학습 체계
6. 비상 계획 (Contingency Plan)
6.1 프로젝트 중단 시나리오
항목
내용
설명
중단 기준 설정
핵심 기술 목표 달성 불가, 예산 200% 초과, 조직 저항 지속
프로젝트 중단을 결정할 수 있는 객관적이고 명확한 기준
중단 절차
위험관리위원회 → 이사회 → 최종 승인 단계별 절차
중단 결정의 권한과 절차를 명확히 하여 혼란 방지
자산 보호 방안
구축된 하드웨어/소프트웨어 최대 활용 방안 모색
중단 시에도 투자 자산의 가치를 최대한 보전하는 방법
인력 재배치
프로젝트 참여 인력의 다른 업무 배치 계획
프로젝트 인력에 대한 사후 관리와 활용 방안
6.2 대체 계획 (Plan B)
기술적 대안
항목
내용
설명
상용 솔루션 도입
검증된 상용 AI 솔루션으로 전환
자체 개발 실패 시 즉시 적용 가능한 상용 대안
단계적 구현
전체 기능 중 핵심 기능만 우선 구현
완전한 실패보다는 부분적 성공을 추구하는 대안
외주 개발 강화
내부 개발에서 외부 전문업체 개발로 전환
내부 역량 한계를 외부 전문성으로 보완하는 방안
기술 수준 조정
고도화된 AI에서 기본적 자동화 수준으로 하향 조정
기술적 목표를 현실적 수준으로 조정하는 대안
경영적 대안
항목
내용
설명
투자 규모 축소
31억원에서 15억원 규모로 축소하여 추진
재무적 위험을 줄이면서도 핵심 목표는 달성하는 방안
적용 범위 축소
전사 적용에서 핵심 라인 한정 적용
성공 확률을 높이기 위해 범위를 제한하는 대안
단계별 투자
성과 검증 후 다음 단계 투자 결정
위험을 분산시키면서 점진적으로 확대하는 방안
파트너십 강화
외부 투자 유치나 공동 개발 파트너 확보
위험과 비용을 외부와 분담하는 협력 방안
6.3 복구 계획
항목
내용
설명
데이터 백업/복구
주요 데이터의 정기 백업 및 복구 절차
시스템 장애나 데이터 손실에 대비한 복구 체계
시스템 복구
하드웨어/소프트웨어 장애 시 복구 시간 목표
장애 발생 시 정상 운영 복구를 위한 구체적 절차
업무 연속성
AI 시스템 중단 시 기존 방식으로 업무 지속
AI 시스템에 의존하지 않는 업무 연속성 확보 방안
학습 데이터 보존
축적된 학습 데이터와 모델의 안전한 보관
프로젝트 자산의 장기적 보존과 활용을 위한 계획
7. 위험 관리 성과 평가
7.1 평가 지표
항목
내용
설명
위험 예방률
사전 대응으로 방지된 위험 / 전체 식별 위험 × 100
사전 예방 활동의 효과성을 측정하는 지표
대응 시간
위험 발생부터 대응 완료까지 평균 시간
위험 대응 체계의 신속성을 측정하는 지표
피해 최소화율
예상 피해 대비 실제 피해 감소 비율
위험 대응의 실질적 효과를 측정하는 지표
재발 방지율
동일 위험의 재발생 방지 성공률
근본적 해결과 학습 효과를 측정하는 지표
7.2 개선 방안
항목
내용
설명
정기 점검
분기별 위험 관리 체계 전반 점검 및 개선
위험 관리 시스템 자체의 지속적 개선 방안
교육 강화
위험 관리 역량 향상을 위한 정기 교육
조직 구성원의 위험 관리 역량 강화 계획
도구 개선
위험 모니터링 도구와 시스템의 지속적 업그레이드
기술 발전에 따른 위험 관리 도구의 현대화
벤치마킹
타 기업 우수 사례 벤치마킹 및 적용
외부 우수 사례를 통한 위험 관리 수준 향상
# 위험관리계획서 작성 시 주의사항
위험 식별의 포괄성
기술적, 경영적, 조직적, 외부적 위험을 빠짐없이 식별할 수 있도록 해야 합니다.
과거 유사 프로젝트 사례와 전문가 의견을 종합하여 위험 목록 작성합니다.
명백한 위험뿐만 아니라 잠재적 위험까지 고려하여 포괄적 접근이 필요합니다.
위험 평가의 객관성
발생 확률과 영향도 평가 시 주관적 판단보다는 데이터 기반 접근이 올바른 방법입니다.
위험 평가 기준을 명확히 하여 일관성 있는 평가를 실시합니다.
다수의 전문가 의견을 수렴하여 평가 편향성 최소화하는 방안을 마련해야 합니다.
대응 전략의 실행 가능성
위험 대응 방안은 현실적이고 즉시 실행 가능한 수준으로 구체화합니다.
대응에 필요한 자원(인력, 예산, 시간)을 사전에 확보하도록 합니다.
대응 절차를 표준화하여 누구나 동일하게 실행할 수 있도록 정리되어야 합니다.
모니터링 체계의 자동화
위험 지표는 가능한 한 자동으로 수집하고 모니터링할 수 있도록 설계하고, 가능하면 시스템화 합니다. (PMS활용 권고)
임계치 설정과 알람 시스템을 통해 위험 상황을 놓치지 않도록 방지합니다.
정기적인 보고 체계를 구축하여 지속적인 관심과 관리 유지되어야 합니다.
조직 차원의 위험 문화
위험 관리가 특정 개인이나 팀의 책임이 아닌 조직 전체의 문화로 정착할 수 있도록 합니다.
