AI-native 세무 플랫폼

문제

흩어진 세무 지식과 전문가의 암묵지를 근거 추적과 전문가 통제를 잃지 않는 재사용 가능한 AI 업무 플랫폼으로 전환해야 했습니다.

제약 조건

• 세무 판단에는 출처 추적과 전문가 검토가 필요합니다.
• 민감한 업무 맥락은 통제된 workflow 밖으로 노출할 수 없습니다.
• agent 동작, 데이터 준비, 검증, 운영을 하나의 lifecycle로 발전시켜야 합니다.

접근법과 핵심 의사결정

1. 01

   전문 업무를 검색, 판단, 검토, 응답 역할의 협업 agent로 분해했습니다.

2. 02

   원천 데이터 정규화, metadata, vector search, source lineage, citation validation을 연결한 hybrid retrieval 계층을 설계했습니다.

3. 03

   위험도별 자율성, 전문가 승인, 실패 처리, 평가 기준을 제품 workflow에 포함했습니다.

4. 04

   Azure serverless 환경에서 인증, API, function, storage, orchestration, observability, 배포 경계를 분리했습니다.

결과

• 업무 맥락 검색, 판단 보조, 검토, 응답을 위한 multi-agent 세무 assistant 구조를 구축했습니다.
• 투자 세무 검토, 부가세 reconciliation, 계약 검토를 승인 및 예외 경로가 명시된 agentic workflow로 구체화했습니다.
• source lineage, evidence tracking, citation validation, 전문가 승인을 연결한 검증 가능한 지식 구조를 마련했습니다.

기술과 방법론