금융 분야
병합·인수 및 경직 조사
금융 기관이 합병·인수 거래나 경직 조사를 진행할 때는 클라이언트 정보、재무 데이터、거래 기록 등 민감 내용을 담은 다량의 파일 교환이 필수적입니다. AI 지능형 탈식별 기술은 클라이언트 신상증 번호、은행 계좌 번호、계좌 잔액 등 민감 정보를 자동 식별해 가려내는 동시에 데이터 구조와 형식을 유지하여 분석에 활용할 수 있습니다. 예를 들어 은행 간 합병 프로젝트에서 가상 데이터실을 통해 공유되는 대량의 클라이언트 신용 자료를 AI 지능형 탈식별로 신속 처리하면 정보 공유 과정에서 클라이언트 개인 정보 유출을 방지할 수 있으며, 규제 요구를 충족시키면서 합병 프로세스를 가속화할 수 있습니다.
위험 관리 및 규제 준수 보고서
금융 기관은 규제 기관에 정기적으로 규제 준수 보고서를 제출해야 하는데, 이 보고서에는 다양한 민감 데이터가 포함됩니다. AI 지능형 탈식별 기술은 보고서 내 민감 정보를 처리해 규제 기준에 부합하는 보고서 버전을 생성합니다. 또한 내부 위험 관리에서 위험 평가 데이터를 탈식별 처리함으로써 데이터 분석의 정확성을 유지하면서 데이터 주체의 개인 정보를 보호할 수 있습니다. 예를 들어 증권 회사가 규제 기관에 클라이언트 거래 행동 분석 보고서를 제출할 때 AI 지능형 탈식별을 사용해 클라이언트 개인 정보를 가립으로써 규제 위험을 효과적으로 예방할 수 있습니다.
의료 헬스 분야
임상 연구 및 의료 데이터 공유
의학 연구는 임상 시험、질병 연구 등을 위해 다량의 환자 의료 기록이 필요합니다. 이러한 의료 기록은 환자의 개인 신상 정보(이름、신상증 번호 등)、병명 진단、치료 계획 등 민감 내용을 포함합니다. AI 지능형 탈식별은 이러한 민감 정보를 정확하게 식별하고 탈식별하여 의료 데이터가 다른 연구 기관、의약 회사 및 의료 기관 간에 안전하게 공유될 수 있도록 합니다. 예를 들어 다기관 임상 시험에서 각 병원이 환자의 의료 기록을 가상 데이터실에 업로드하고 AI 지능형 탈식별 처리한 후 연구자들이 탈식별된 데이터를 활용해 분석을 진행하여 의학 연구의 발전을 촉진시키면서 환자의 개인 정보를 보호합니다.
원격 의료의 보급에 따라 환자의 전자 병历은 전송 및 저장 과정에서 개인 정보 유출 위험이 존재합니다. AI 지능형 탈식별은 전자 병历 시스템에서 환자의 민감 정보를 실시간으로 탈식별 처리하여 의사가 원격으로 진단하거나 병历을 저장・공유할 때 환자의 정보가 안전하게 보호됩니다. 예를 들어 환자가 원격 의료 플랫폼을 통해 의사에게 질병을 상담할 때 그 병历의 민감 정보는 의사 단으로 전송되기 전에 이미 AI 지능형 탈식별에 의해 처리되어 개인 정보 유출을 효과적으로 방지합니다.
변호사가 사건을 처리할 때 클라이언트 개인 정보、상업 비밀 등 민감 정보를 다량으로 접합니다. 클라이언트、협력 기관 또는 법원과 이러한 문서를 공유할 때 민감 정보에 탈식별 처리를 해야 합니다. AI 지능형 탈식별 도구는 계약서의 상업 조款、클라이언트 개인 정보 등 민감 내용을 신속하게 식별하고 탈식별 처리할 수 있습니다. 예를 들어 상업 소송 사건에서 변호사 사무소가 가상 데이터실을 통해 클라이언트、다른 변호사 사무소와 사건 관련 문서를 공유할 때 AI 지능형 탈식별을 활용해 민감 정보가 공유 과정에서 안전하게 보호되어 업무 효율성을 높이면서 클라이언트权益를 보호합니다.
정부 부처 및 법규 준수
정부 기관이 행정 데이터를 처리하거나 정책 문서를 발표할 때도 민감 정보 보호를 고려해야 합니다. AI 지능형 탈식별은 개인 정보、국가 안전 등 민감 정보를 포함하는 문서를 처리하여 정보 공개、데이터 공유 시 관련 법규 요구에 부합하도록 돕습니다. 예를 들어 인사 부처가 다른 기관과 취업 데이터를 공유할 때 AI 지능형 탈식별을 이용해 개인 성명、신상증 번호 등 민감 정보를 숨기면서 데이터의 통계 가치를 유지하여 데이터 공유와 규제 준수의 이중 요구를 충족합니다.
기업 운영 및 데이터 협업
기업 내부 데이터 공유 및 협업
대기업 내부에서 다른 부서 간 데이터를 공유할 때 직원 정보、상업 전략、클라이언트 데이터 등 민감 내용이 포함될 수 있습니다. AI 지능형 탈식별은 기업 내부 가상 데이터실에서 공유 데이터에 자동 탈식별 처리를 해 데이터가 부서 간에 유동할 때의 안전성을 보장합니다. 예를 들어 마케팅 부서가研发 부서와 클라이언트 수요 데이터를 공유할 때 AI 지능형 탈식별을 이용해 클라이언트 개인 신상 정보와 민감한 상업 정보를 숨기면서 부서 간 협업을 촉진시키고 기업의 핵심 데이터를 보호합니다.
공급망 및 파트너 데이터 교환
기업이 공급망 상·하류 파트너와 데이터를 교환할 때 공급업체가 제공하는 원자재 비용 데이터、클라이언트 주문의 민감 정보 등도 데이터 개인 정보를 보호할 필요가 있습니다. AI 지능형 탈식별 기술은 교환 데이터에 처리를 해 민감 정보가 비승인 자에게 유출되는 것을 방지합니다. 예를 들어 제조 기업이 부품 공급업체와 생산 계획 및 주문 데이터를 공유할 때 AI 지능형 탈식별을 통해 상업 비밀이 유출되지 않도록 하여 공급망 데이터 안전성을 유지합니다.
AI 지능형 탈식별 기술을 적용하는 사용자
대기업 및 다국적 기업
대기업과 다국적 기업은 일반적으로 대량의 데이터 자산을 보유하며 여러 업무 분야와 지역에 걸쳐 있습니다. 그 데이터 처리 및 공유 요구가 복잡하고 EU의 GDPR、중국의 《데이터 보안법》 등 엄격한 법규 준수 요구에 직면합니다. AI 지능형 탈식별 기술은 이러한 기업이 민감 데이터를 효율적으로 처리하여 세계에서을 보장하고 데이터 유출 위험을 낮추어 기업 브랜드 평판을 보호할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어 다국적 금융 그룹이 세계各地 지부 간에 클라이언트 정보와 재무 데이터를 공유할 때 AI 지능형 탈식별을 이용해 각 지역의 데이터 보호 법규에 부합하여 안전하고 효율적인 데이터 협업을 구현합니다.
금융 기관과 투자 회사는 클라이언트 자금 정보、투자 포트폴리오 세부 내용 등 고 민감도의 금융 데이터를 처리합니다. 이러한 데이터의 안전성은 직접적으로 클라이언트 신뢰와 기업 운영 안전에 영향을 줍니다. AI 지능형 탈식별 기술은 금융 기관이 투자 분석、위험 관리、규제 준수 보고서 등 업무 활동을 진행할 때 민감 데이터를 효과적으로 보호하여 규제 요구를 충족시키고 데이터 처리 효율성을 높일 수 있습니다. 예를 들어 투자 은행이 기업 평가와 합병·인수 컨설팅을 진행할 때 AI 지능형 탈식별을 이용해 클라이언트 재무 데이터에 처리를 해 데이터가 내부 팀과 외부 클라이언트 간에 안전하게 유동할 수 있도록 합니다.
의료 및 생명 과학 기관은 환자의 의료 정보와 생물학적 시료 데이터를 처리하며 이러한 데이터는 개인 정보와 생명건강 안전에 관계되어 있어 엄격한 법규에 의해 보호됩니다(예: 미국의 HIPAA 법안). AI 지능형 탈식별 기술은 의료 기관과 과학 연구 기관이 임상 연구、의료 데이터 공유를 진행할 때 정확하게 환자의 개인 정보를 보호하여 의학 과학 연구 발전을 촉진시키면서 동시에 데이터 유출로 인한 법률风险을 피할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어 대형 제약 회사가 신약 임상 시험을 진행할 때 가상 데이터실을 통해 여러 병원과 환자 임상 시험 데이터를 공유하며 AI 지능형 탈식별을 이용해 데이터가 안전하고 규제에 부합하도록 하여 신약研发 과정을 촉진합니다.
변호사 사무소와 법률 전문가는 업무 중 클라이언트 개인 정보、상업 비밀 및 법률 민감 정보를 포함하는 문서에 자주 접합니다. 클라이언트와 소통、사건 협업 및 문서 제출 과정에서 민감 정보를 엄격히 보호할 필요가 있습니다. AI 지능형 탈식별 도구는 변호사가 법률 문서에 빠르고 정확하게 탈식별 처리를 해 업무 효율성을 높이고 클라이언트权益를 보호하며 정보 유출로 인한 법률 분쟁을 피할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어 대형 변호사 사무소가 복잡한 상업 소송 사건을 처리할 때 AI 지능형 탈식별을 이용해 다량의 계약서、증거 문서에 처리하여 법률 절차에서 민감 정보가 안전하게 보호됩니다.
정부 부처와 공공 기관은 다량의 시민 개인 정보와 공공 사무 데이터를 관리하며 데이터 안전과 개인 정보 보호가 매우 중요합니다. AI 지능형 탈식별 기술은 정부 부처가 데이터 오픈、행정 협조、공공 서비스 제공 등 과정에서 민감 정보를 효과적으로 보호하여 법규 요구를 충족시키고 정부 공신력을 높일 수 있도록 돕습니다. 예를 들어 세무 부처가 다른 부처와 납세자 데이터를 공유할 때 AI 지능형 탈식별을 이용해 납세자 민감 정보를 숨기면서 데이터 공유와 개인 정보 보호의 균형을 이룩하고 공공 데이터 안전성을 보장합니다.
