귀사의 데이터에 대한 학습 없음 - 이 정책이 AI 신뢰를 쌓는 이유

“귀사의 데이터에 대한 학습 없음”이란 무엇인가요?

“귀사의 데이터에 대한 학습 없음” 정책은 AI 공급업체가 고객이 시스템에 제공한 정보를 그들의 기계 학습 모델을 개선하거나 재학습하는 데 재활용하지 않는다는 약속을 의미합니다.

핵심 요약

• “귀사의 데이터에 대한 학습 없음”은 귀사의 정보가 오직 처리 용도로만 사용되고, AI의 재학습에는 절대 활용되지 않음을 의미합니다.
• 기업은 신뢰, 규정 준수, 지식재산 보호를 위해 이 정책을 반드시 확인해야 합니다.
• Parseur는 기본적으로 암호화, 데이터 보관 정책, 컴플라이언스, 엄격한 학습 금지 정책을 제공합니다.

기업이 AI 도구를 도입할 때 가장 큰 우려 중 하나는 민감한 비즈니스 정보가 의도치 않게 재활용되거나 노출되지는 않을지에 대한 확신입니다.

이러한 고민은 소비자 사이에서도 나타나고 있습니다. Protecto 조사에 따르면 성인 70%가 기업의 AI 활용에 신뢰를 갖지 않고, 80% 이상은 자신의 데이터 오용을 우려합니다. 이처럼 데이터 오남용이 브랜드 평판에도 심각한 영향을 미칠 수 있습니다.

최근 몇 년 동안 OpenAI, Anthropic, Microsoft 등 주요 AI 공급업체에 대한 가장 큰 질문은 고객 데이터가 단순 처리에만 쓰이는지, 아니면 AI 학습에도 활용되는지 여부입니다.

이런 배경에서 **“귀사의 데이터에 대한 학습 없음”**은 AI 신뢰 구축의 새로운 표준이 되어가고 있습니다. 즉, 고객 데이터가 오직 처리 목적에만 사용되고, 어느 대규모 AI 모델의 학습 데이터로도 쓰이지 않는다는 강력한 약속입니다. 이는 신뢰와 규정 준수, AI 도입의 안정적 토대를 마련합니다.

이 글에서는 “귀사의 데이터에 대한 학습 없음”의 실제 의미, 컴플라이언스와 거버넌스에서의 중요성, 업계 주요 공급업체 사례, 그리고 Parseur가 이 정책을 어떻게 실행하며 AI 신뢰와 데이터 보호를 이루는지 상세히 안내합니다.

“귀사의 데이터에 대한 학습 없음”의 실제 의미

귀사의 데이터는 문서 요약, 필드 추출, 워크플로우 자동화 등 명확히 요청된 목적에만 사용되며, 이후에는 규정에 따라 폐기 또는 안전하게 보관됩니다.

주요 차이점은 다음과 같습니다:

• 처리(Processing): 데이터는 실제 업무(예: 보고 생성, 인보이스 정보 추출 등) 수행 시에만 사용되며, 완료 후 추가 학습을 위해 시스템에 남지 않습니다.
• 학습(Training): 데이터가 AI 모델 학습에 활용될 경우, 입력한 정보가 장기적으로 모델 내부 지식에 포함되어 민감한 정보가 의도치 않게 노출될 위험이 있습니다.

과거 많은 대형 AI 시스템들은 고객 데이터를 업무 처리와 AI 학습 양쪽에 혼용하여 사용해 왔습니다. 이는 기술 발전에 도움이 되기도 했지만, 동시에 아래와 같은 잠재적 위험을 키웠습니다.

• 기밀성 위험: 민감한 비즈니스 자료, 재무 기록, 고객 정보가 노출될 위험이 있습니다.
• 지적재산권 침해: 입력한 독점 데이터가 AI 모델에 흡수되어 경쟁력이 약화될 수 있습니다.
• 규정 위반: 금융, 의료, 법률 등 규제가 강한 업계에서는 고객 동의 없이 데이터가 재사용될 경우 심각한 법적 문제가 발생할 수 있습니다.

학습 금지 정책은 데이터 활용의 애매함을 없애고, 고객 데이터가 요청된 용도에만 사용된다는 명확한 선을 그어 신뢰와 컴플라이언스를 뒷받침합니다.

즉, “귀사의 데이터에 대한 학습 없음”은 귀사의 데이터가 오직 귀사의 통제하에 비공개로 보호된다는 의미입니다.

데이터 학습 정책이 비즈니스에 중요한 이유

AI 데이터 프라이버시 정책은 단순한 선택이 아닌, 비즈니스의 민감한 정보 보호를 위한 필수 조건입니다. 명확한 정책이 없으면 데이터 통제권을 잃고, 규정 위반이나 평판 악화, 경쟁력 저하에 노출될 수 있습니다.

데이터 학습 재사용의 잠재적 위험

• 지적재산 노출: 고유 비즈니스 프로세스나 계약, 연구 개발 자료 등이 모델 학습에 포함되면 독점성과 경쟁력이 손상될 수 있습니다.
• 규정 위반: GDPR, CCPA 등은 개인정보 등 민감데이터 활용에 엄격한 제약을 둡니다. 미확인 학습 재사용은 심각한 법 위반을 유발할 수 있습니다.
• 경쟁우위 상실: 독점 데이터가 모델 학습에 쓰이면, 경쟁사도 간접적으로 이익을 얻을 수 있습니다.

기업 구매자가 신경써야 하는 이유

이제 기업은 AI 솔루션을 도입할 때 성능뿐 아니라, AI 데이터 프라이버시 정책과 데이터 활용 범위를 중점적으로 검토합니다. The Futurum Group의 2025년 설문조사를 보면, 52%가 공급업체의 기술 전문성, 51%가 데이터 프라이버시·처리 정책을 핵심 선정 기준으로 삼았습니다. 명확한 학습 금지 정책을 제시하는 공급업체는 다음을 약속합니다:

• 데이터 소유권 보호: 고객 지식재산이 명확하게 보장됩니다.
• 규정 준수: 법적 리스크를 최소화하고 감사 대비도 용이합니다.
• 신뢰와 투명성 강화: 숨겨진 데이터 활용이 없이 장기적 파트너십을 구축할 수 있습니다.

따라서 데이터 학습 정책은 AI 도입에서 성패를 좌우하는 요인입니다. 엄격히 "귀사의 데이터에 대한 학습 없음" 정책을 도입한 공급업체와 협력해야 혁신·통제·규정 준수·신뢰를 모두 얻을 수 있습니다.

컴플라이언스 및 거버넌스 관점

많은 기업에게 AI 도입은 단순한 효율화가 아니라, 강도 높은 규정 준수와 데이터 거버넌스 요구를 충족하는 것입니다. ISO 27001, GDPR(일반 데이터 보호 규정) 그리고 의료·금융 등 각 산업별 법령은 최고의 데이터 통제와 책임을 요구합니다. 2025 투자관리 컴플라이언스 테스트 설문조사에 따르면, 컴플라이언스 담당자의 57%가 AI 활용을 최대 준수 리스크로 꼽았습니다. 즉, ISO 27001, GDPR 및 산업 표준과 일치하는 정책이 반드시 요구됩니다.

학습 금지 정책은 데이터 활용을 오직 명시된 목적에만 한정함으로써 규정 준수를 자연스럽게 실현시킵니다. 주요 원칙은 다음과 같아요:

• 데이터 최소화: 꼭 필요한 데이터만 최소한으로 처리해 노출과 위험을 줄입니다.
• 동의 및 통제: 명확한 동의 없이 데이터가 다른 용도로 재사용되지 않습니다.
• 목적 제한: 데이터는 요청된 업무 처리 외 학습이나 기타 목적으로 재활용되지 않습니다.

체계적 방식을 따라야 기업이 쉽고 확실하게 감사를 통과하고, 규정 위반 위험을 피할 수 있습니다.

이상의 준수 정책을 넘어, 거버넌스는 표준화된 정책을 통한 신뢰 확보에 초점이 있습니다. ECCMA(전자상거래코드관리협회) 등에서 데이터 품질 향상과 신뢰성을 중시하듯, 학습 금지 정책 역시 거버넌스 핵심 요소입니다.

이처럼 AI 공급업체의 거버넌스와 규정 준수 능력을 높이 평가하는 기업이 늘어나고 있습니다.

업계 사례: 대형 AI 공급업체의 데이터 학습 처리

대형 AI 공급업체들은 기업 고객을 위한 데이터 프라이버시와 통제 강화를 위해 정책을 크게 수정하고 있습니다.

• OpenAI: ChatGPT 무료/일반 버전에서는 데이터가 모델 개선에 쓰일 수 있으나, 엔터프라이즈 사용자는 옵트아웃 및 프롬프트·응답 데이터 학습 비활용 보장을 받습니다.
• Microsoft: Microsoft 365 Copilot, Azure OpenAI Service 등은 엔터프라이즈 고객 데이터를 절대 모델 학습에 사용하지 않고, 데이터 격리·보안을 최우선 보장합니다.
• Anthropic: Claude 모델 역시 엔터프라이즈 데이터 학습 금지를 공식 약속하여, 안전성과 투명성 및 고객 데이터 통제를 강화합니다.

이처럼 AI 데이터 프라이버시 정책이 업계 표준이 되고 있고, 이를 준수하지 않는 공급업체는 점점 도태될 가능성이 높습니다.

왜 ‘귀사의 데이터에 대한 학습 없음’이 AI 신뢰로 이어지는가

AI 도입의 핵심은 신뢰입니다. 데이터가 안전하게 책임감 있게 활용된다는 확실한 보장이 없다면 대규모 AI 자동화는 불가능합니다. PwC 2025 AI 에이전트 설문조사에서도 28%의 기업 리더가 신뢰 부족을 AI 도입의 주요 장애로 꼽았습니다. 명확한 정책(예: 학습 금지)이 없다면, 기업 신뢰와 AI 채택도 위태로워집니다.

• 고객 확신: 데이터가 모델 학습에 사용되어 경쟁사나 외부에 노출되지 않는다는 점을 공식 약속해줍니다.
• 투명성 증대: 고객 데이터와 모델 학습을 명확히 구분하고, 정보 활용 내역을 투명하게 공개합니다.
• 도입 확대 가속: 데이터 재활용 우려가 없기에 기업은 더욱 빠르고 안전하게 AI 자동화를 확장할 수 있습니다.

“귀사의 데이터에 대한 학습 없음”은 단순 규정이 아니라 비즈니스 경쟁력이자 신뢰의 선포입니다. 이 정책을 엄격히 지키는 공급업체와 함께라면 기업은 AI를 안전하게 도입할 수 있습니다.

Parseur의 정책 실행 방식

Parseur는 데이터 프라이버시와 규정 준수를 서비스 설계의 최우선 가치로 삼으며, AI 자동화 도입 시 데이터 활용 불확실성을 완전히 제거하는 정책을 운영합니다. Parseur의 원칙은 명확합니다: 귀사의 데이터는 전적으로 귀하의 소유이며, AI 모델 학습 용도로는 결코 전환되지 않습니다.

실질 적용은 다음과 같습니다:

• 귀하의 데이터로 모델 학습 금지: Parseur는 고객 데이터(문서, 메일, 인보이스 등)를 AI 모델 학습에 절대 재활용하지 않습니다. 모든 데이터 추출 작업은 격리된 환경에서 수행되어 정보 보호가 철저하게 이루어집니다.
• 목적 외 활용 금지: 데이터는 추출 및 자동화 처리를 위해서만 쓰이며, 모델 개선이나 타 목적의 장기 저장은 하지 않습니다.
• 엔터프라이즈급 보안: 종단간 암호화, 상세한 데이터 보관 정책, 삭제 권한 제공 등으로 기업은 데이터 통제권을 완전히 유지하며, 규정 준수에도 적극 대응할 수 있습니다.

이러한 학습 금지 원칙은 Parseur 고객 데이터 보호와 신뢰의 핵심입니다. 기업은 데이터 유출, 지적재산 침해, 규정 위반 걱정 없이 안심하고 자동화를 확장할 수 있습니다.

투명성, 거버넌스, 강력한 보안을 하나로 결합한 Parseur는 혁신을 추구하는 기업이 프라이버시 우선 원칙을 놓치지 않도록 설계되어 있습니다.

공급업체 평가 시 체크리스트

AI 솔루션 또는 자동화 공급업체 선정 시 단순히 기능만 볼 것이 아니라, 공급업체의 데이터 운용 정책이 보안, 컴플라이언스, 거버넌스를 모두 만족하는지 반드시 확인해야 합니다. 그렇지 않으면 민감 데이터가 노출되거나 규정 준수 상 위험에 처할 수 있습니다.

선택 체크리스트는 아래와 같습니다:

• 데이터 암호화: 저장·전송되는 모든 고객 데이터가 강력하게 암호화되는가?
• 보관 정책: 데이터 보관 기간과 삭제 요청 기능이 명확히 규정되어 있는가?
• 규정 준수 인증: ISO 27001 등 신뢰할 만한 보안·거버넌스 인증을 가지고 있는가?
• 학습 금지 약속 여부: 고객 데이터가 AI 모델 학습에 쓰이지 않는다는 명시적 보증이 있는가?

이 조건을 갖추지 못한 공급업체는 컴플라이언스의 허점을 남기거나, 조직을 데이터 프라이버시 리스크에 노출시킬 수 있습니다. 반대로, 모든 기준을 충족하는 공급업체는 신뢰와 투명성의 파트너가 될 수 있습니다.

Parseur는 바로 이를 제공합니다: 기본 암호화, 명확한 보관 정책, 공인 규정 준수, 엄격한 학습 금지 원칙으로 기업이 안심하고 자동화를 추진할 수 있습니다.

자동화의 미래를 신뢰가 결정하는 이유

신뢰는 오늘날 기업의 자동화 및 데이터 솔루션 도입에 있어 최우선 기준이 되었습니다. 처리하는 정보의 민감도가 커질수록, 공급업체의 데이터 보호 역량과 정책에 대한 신뢰가 필수로 자리 잡고 있습니다. 여기서 “귀사의 데이터에 대한 학습 없음” 원칙이 중요한 역할을 합니다.

향후 기업이 공급업체에 요구할 기준은 더욱 엄격해질 전망입니다. 데이터 보관 정책, 전 구간 암호화, 공인 컴플라이언스, 그리고 "AI 학습 재사용 없는 데이터 운용"에 대한 명확한 계약이 필수로 자리잡을 것입니다. 이러한 조건을 충족하지 못한다면, 신뢰와 보안이 핵심인 시장 환경에서 도태될 수밖에 없습니다.

Parseur는 이러한 미래를 대비해 설계되었습니다. 엔터프라이즈급 암호화, 엄격한 데이터 보관, 신뢰받는 규정 준수, 학습 금지 원칙을 기반으로, 기업에 안전하고 확실한 자동화 도입을 보장합니다.

Parseur에서 엔터프라이즈 보안과 엄격한 학습 금지 정책이 어떻게 귀사의 데이터를 보호하는지 직접 확인하세요. 그리고 안전하고 투명한 대규모 자동화를 실현해보세요.

자주 묻는 질문

기업이 자동화 및 데이터 추출 도구를 도입할 때, 데이터 보안, 규정 준수, 그리고 공급업체의 관행에 대한 질문이 자주 제기됩니다. 여기에서는 데이터 학습 금지(No-Training) 정책과 이 정책이 자동화 신뢰 구축에 미치는 영향에 대해 기업에서 가장 많이 묻는 질문들을 정리했습니다.

“귀사의 데이터에 대한 학습 없음” 정책은 무엇인가요?

이 정책은 귀사의 데이터가 기계 학습 모델이나 AI 시스템의 학습을 위해 재사용되지 않음을 보장합니다. 해당 정책을 가진 공급업체는 귀하의 정보를 오로지 지정된 목적에만 사용하여, 데이터의 프라이버시와 보안을 유지합니다.

기업에게 학습 금지 정책이 왜 중요한가요?

엄격한 학습 금지 정책은 데이터 유출, 규정 위반, 지적재산권 남용의 위험을 줄이므로, 자동화 공급업체를 평가할 때 필수적인 요소가 됩니다.

Parseur는 제 데이터를 어떻게 보호하나요?

Parseur는 암호화, 데이터 보관 제어, 규정 준수, 엄격한 학습 금지 정책을 통해 귀하의 정보가 절대 다른 목적으로 사용되지 않도록 엔터프라이즈 수준의 보안을 제공합니다.

학습 금지 정책이 컴플라이언스(규정 준수)와 연관되나요?

네. GDPR, ISO 27001과 같은 표준은 데이터 최소화 및 목적 제한을 강조합니다. 학습 금지 정책은 이러한 핵심 원칙과 직접적으로 일치하여, 기업의 준수를 돕습니다.

앞으로 더 많은 공급업체가 학습 금지 정책을 채택할까요?

업계 전문가들은 투명성, 규정 준수, 데이터 거버넌스를 강조하는 기업 고객이 늘어나면서 학습 금지 정책이 표준이 될 것으로 전망합니다.

마지막 업데이트 2025년 10월 17일