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코스 개요
인공지능 입문
- 개념 정의 및 핵심 원리 설명
- AI 기술의 발전 경로와 유형별 특징
- 비즈니스 및 IT 분야에서의 AI 활용 사례 소개
IT 감사 개론
- IT 감사의 목적과 범위 설명
- 거버넌스, 리스크 관리 및 규정 준수 관련 핵심 용어 정리
- 전통적 감사 방식과 AI를 통합한 신형 모델의 차이점 설명
IT 감사에 활용되는 AI 기술 개관
- 머신러닝 원리와 실무 적용 방식
- 자연어 처리(NLP)의 기초와 감사 현장 활용성
- 로봇 프로세스 자동화(RPA) 개념 및 이점 설명
- 데이터 분석 기술 소개 및 활용 가능성 검토
데이터 수집 및 심층적 분석 절차
- IT 감사 시 필요한 다양한 데이터 유형 정의
- AI 알고리즘을 활용한 효율적 데이터 처리 방법론
- 미래 예측 기능이 포함된 분석 기법 설명 및 연습
AI 기반 리스크 평가 체계 구축하기
- 인공지능을 활용한 리스크 식별 과정 및 방법론 소개
- 자동화된 리스크 진단 시스템의 핵심 기능 설명
- 실시간 모니터링과 지속적 감사가 가능한 AI 툴 활용법 안내
IT 감사 프로세스 전반에 걸친 AI 도입 전략
- 최적화된 감사 계획 수립 시 AI의 가치와 적용 방안
- 자동화된 절차를 통한 작업 효율성 강화 기법 설명
- 실시간으로 결과 보고서 생성 가능한 AI 대시보드 구현 방법
윤리적 고려사항과 기술적 과제들
- AI 시스템 내 편향 현상 및 이를 극복하는 원칙 설명
- 개인정보 보호와 정보 안전 관련 규제 준수 방안 검토
- 제반 법적 요구사항에 따른 대응 전략 소개
사이버 보안 감사에서의 AI 활용성
- 각종 위협 탐지 및 신속한 사고 대응을 위한 AI 기술 설명
- AI 솔루션에 의존하는 보안 체계의 투명성 점검 방법론 소개
AI 거버넌스와 IT 감사 간 연계 방식
- 기업 거버넌스 프레임워크 내에서의 AI 수용 과정 설명
- 감사 전문가들이 수행해야 할 AI 관리 업무와 역할 정의
향후 전개될 AI 및 IT 감사 발전 방향
- 차세대 기술이 미칠 변화 예측과 그에 대비하는 방법론 제시
- 미래형 감사 체계 구축을 위한 준비 과정 안내
종합 정리 및 향후 실행 계획 논의
요건
- IT 감사 관련 기본 개념에 대한 이해
- 인공지능, 머신러닝 및 데이터 분석의 초급 수준 지식 보유
수강 대상
- IT 감사 담당자
- AI 및 데이터 분석 전문가
14 시간
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트레이너가 도움이 되었습니다.
Attila - Lifial
코스 - Compliance and the Management of Compliance Risk
기계 번역됨
보고서 및 규칙 설정.
Jack - CFNOC- DND
코스 - Micro Focus ArcSight ESM Advanced
기계 번역됨
