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사용자 페르소나: 금융 서비스 전문가

프로필: 은행, 여신, 보험, 자산관리 — 고객 응대 문서, 여신 심사 의견서, 손해사정 기록, 약관, 규제 자료. 주요 목표: 고객 데이터를 있어서는 안 될 곳에 두지 않으면서, 큰 모델의 속도를 그대로 누리기.

문제는 글쓰기가 아닙니다. 당신이 다루는 거의 모든 문서에 누군가의 이름, 계좌번호, 생년월일이 들어 있다는 점입니다. 이 가이드는 그런 정보가 당신의 컴퓨터 안에 머물도록 Rephlo를 설정하는 방법을 다룹니다.

Rephlo는 도구이지 컴플라이언스 프로그램이 아닙니다. 신중하게 일할 수 있도록 기술적 통제 수단 — 로컬 처리, 마스킹, 라우팅 — 을 제공할 뿐입니다. 당신이나 소속 기관을 어떤 규제에 적합하게 만들어 주지 않으며, 여기 적힌 내용은 법률 자문도 아닙니다. 실제 고객 데이터를 어떤 AI 도구에든 넣기 전에, 조직의 데이터 정책 담당자와 설정을 확인하세요.

권장 설정​

공급자​

  • 고객 데이터가 없는 일상 업무(내부 초안, 일반 조사, 서식 정리): GPT-5.4 또는 Claude Sonnet 4.6.
  • 고객 데이터나 계좌 데이터: 마스킹을 켠 클라우드 모델(아래 참조), 또는 아무것도 컴퓨터 밖으로 내보내고 싶지 않다면 온디바이스 모델.
  • 기업 데이터 소재지 요건: OpenAI-Compatible 을 사내 Azure OpenAI 엔드포인트로 지정하면, 요청이 자사 테넌트와 리전 안에 머무릅니다.

참고: Azure OpenAI는 OpenAI-Compatible 공급자 유형으로 연결합니다 — OpenAI-Compatible을 선택하고, Azure 배포 엔드포인트를 Base URL에, 배포 이름을 Model Name에 입력하세요.

먼저 켜야 할 것​

Settings ▸ Privacy 를 열고, 실제 업무를 시작하기 전에 세 가지를 설정하세요:

  1. Scrub PII Before Cloud — 요청이 클라우드 공급자에 닿기 전에, 탐지된 개인정보를 제거합니다.
  2. Also detect dates & addresses (on-device AI) — 이 업무에서 가장 중요한 범주를 추가합니다. 각 계층이 무엇을 잡는지는 아래 표를 참고하세요.
  3. Block send if redaction is uncertain — 탐지기가 모두 잡았다고 확신하지 못하면, Rephlo는 그냥 보내는 대신 요청을 보류합니다. 규제 업무에서는 이 설정이 마스킹을 "대체로 된다"에서 "아니면 멈춘다"로 바꿔 줍니다.
마스킹 계층잡아내는 대상필요한 것
패턴 매칭(항상 작동)이메일, 전화번호, SSN, 카드 정보 전체(번호, 유효기간, 보안코드)없음 — 다운로드 불필요
온디바이스 AI(선택)이름, 생년월일, 주소, 그리고 기타 신분증 번호 — 운전면허, 여권, 국가 신분증, 납세자번호, 은행 계좌번호약 1.16 GB 모델 1회 다운로드

은행 계좌번호, 납세자번호, 생년월일은 모두 두 번째 계층에 속합니다. 이 다운로드를 건너뛰면 그 항목들은 마스킹되지 않습니다. 이때 Rephlo는 해당 범주를 사용 불가로 표시하며, 조용히 건너뛰지 않습니다.

Knowledge Spaces​

  • Space: Product & Policy Terms(금리표, 약관, 상품 설명 자료).
  • Space: Regulatory Guidance(회람, 감독기관 서한, 내부 해석 메모).
  • Space: Templates & Approved Language(공시 문구, 거절 통지 문안, 민원 회신 템플릿).
  • 고객별 자료는 공유 Space에 넣지 마세요. 그런 파일은 하나의 대화에 첨부하세요. 대화에 첨부하면 나갈 때 마스킹되고, 색인으로 보관되지도 않습니다.

핵심 명령​

  1. "Plain-Language Explainer"

    • 프롬프트: "이 조항을 금융 지식이 없는 고객도 이해할 수 있게 다시 쓰세요. 모든 중요한 조건, 수수료, 기한은 그대로 유지하세요. 의무를 완화하거나 원문에 없는 안심시키는 표현을 덧붙이지 마세요."
    • 사용법: 약관 조항, 대출 조건, 공시 문단을 선택합니다.

  2. "Complaint Response Draft"

    • 프롬프트: "이 고객 민원에 대한 회신 초안을 작성하세요. 제기된 구체적인 쟁점을 짚고, 확인된 사실을 밝히고, 다음 절차를 날짜와 함께 제시하세요. 중립적이고 사실 위주로 — 책임을 인정하는 표현이나 원인에 대한 추측은 넣지 마세요."
    • 사용법: 마스킹이 켜져 있는지 확인한 뒤 민원 본문을 선택합니다.

  3. "Credit Memo Skeleton"

    • 프롬프트: "이 메모를 구조화된 여신 심사 의견서로 만드세요: 차주 개요, 자금 용도, 상환 재원, 주요 위험, 위험 완화 요인, 결론. 메모에 없는 내용은 추론하지 말고 '기재 없음'으로 표시하세요."
    • 사용법: 정리되지 않은 심사역 메모나 상담 기록을 선택합니다.

  4. "Claims Note Summary"

    • 프롬프트: "이 보험금 청구 파일을 다음 형식으로 요약하세요: 무슨 일이 있었는지, 날짜, 인용된 보장 조항, 금액, 미처리 항목, 다음 조치. 모든 수치는 정확히 그대로 유지하세요."
    • 사용법: 청구 관련 왕복 문서나 손해사정 기록을 선택합니다.

  5. "Regulatory Change Impact"

    • 프롬프트: "이 규제 개정 내용을 읽고 다음을 나열하세요: 무엇이 바뀌었는지, 누구에게 적용되는지, 시행일, 그리고 우리 업무 절차 중 영향을 받을 만한 것. 원문에 쓰인 내용과 당신이 추론한 내용을 구분해서 제시하세요."
    • 사용법: 회람이나 해석 지침을 선택하고 Regulatory Guidance Space를 첨부합니다.

  6. "Figure Check"

    • 프롬프트: "이 문서에 나오는 모든 숫자를 항목명과 단위와 함께 나열하세요. 문서 안에서 서로 맞지 않는 것, 다른 곳에 다른 값으로 적힌 것, 기준 기간이 빠진 것을 표시하세요."
    • 사용법: 대외로 나가기 전의 보고서 초안을 선택합니다.

워크플로 예시: 고객 민원에 회신하기​

  1. 확인: Privacy 탭에서 마스킹이 켜져 있고 온디바이스 모델이 내려받아져 있는지 확인합니다.
  2. 첨부: 민원 파일은 Space에 추가하지 말고 채팅에 첨부합니다.
  3. 요약: "Claims Note Summary" 를 실행해 사실관계와 날짜를 정리합니다.
  4. 초안: "Complaint Response Draft" 를 실행합니다.
  5. 복원: 실제 이름과 계좌번호는 당신이 직접, 원장 시스템에서 다시 넣습니다. 마스킹이 나갈 때 제거했으므로 모델은 애초에 그 값을 받은 적이 없고, 따라서 되돌려줄 수도 없습니다.
  6. 검토: 사람이 최종 승인합니다. 언제나.

워크플로 예시: 스캔 문서와 거래내역​

들어오는 자료의 상당수는 스캔입니다 — 서명된 신청서, 사진으로 찍은 거래내역, 팩스로 온 청구서.

  1. 언어 설정 확인: Settings ▸ Privacy ▸ Scanned document language 는 앱이 아니라 문서에 맞춰야 합니다. 일본어나 한국어 페이지를 잘못된 설정으로 읽으면 쓸 수 없는 텍스트가 나옵니다.
  2. 스캔 첨부: Rephlo는 사용자의 컴퓨터에서 텍스트를 인식합니다 — 인식을 위해 업로드되는 것은 없습니다. 긴 스캔 문서는 200페이지 한도까지 색인되고 Partial OCR 로 표시됩니다.
  3. 이미지에도 마스킹이 적용됩니다: 첨부한 이미지에 개인정보가 있으면, 그 이미지는 이미지 그대로가 아니라 마스킹된 텍스트로 대체되어 전송됩니다.
  4. 한계를 알아두세요: OCR이 읽는 것은 텍스트입니다. 얼굴, 서명, 읽어내지 못한 손글씨는 잡지 못합니다. 그 위험이 문제가 되는 스캔이라면 Block send if redaction is uncertain 을 켜 두세요. Rephlo가 읽지 못한 것을 보류합니다.

요청을 어디서 실행할지 고르기​

다루는 대상권장 설정이유
시장 코멘트, 내부 절차 초안아무 클라우드 모델고객 데이터가 없음
고객 응대 문서, 손해사정 기록클라우드 모델 + 마스킹 + block-if-uncertain모델 성능은 그대로, 식별자는 로컬에서 제거
미공개 중요정보, 딜 파일온디바이스 모델, 또는 Force Local for Sensitive콘텐츠가 전혀 컴퓨터 밖으로 나가지 않음
대량 포트폴리오 데이터, 대규모 계좌번호도구 선택을 다시 검토마스킹은 요청 단위이지 데이터 파이프라인이 아님

알아둘 만한 조합​

규제 업무를 하는 사람들이 대체로 도달하는 설정은 로컬에서 마스킹한 다음 큰 클라우드 모델을 쓰는 방식입니다. 개인 식별자는 당신의 컴퓨터에서 제거되고, 요청의 나머지 — 실제로 성능 좋은 모델이 필요한 부분 — 는 그대로 큰 모델로 갑니다. 식별자를 넘기지 않으면서도 추론 품질은 최신 모델 수준으로 얻는 셈입니다.

다른 선택지, 즉 모든 것을 온디바이스 모델에서 돌리는 방식은 콘텐츠를 전부 로컬에 두는 대신 뚜렷하게 작은 모델을 쓰게 됩니다. 무엇을 포기하게 되는지에 대한 솔직한 비교는 온디바이스 모델과 클라우드 모델을 참고하세요.

금융 서비스 실무 팁​

마스킹은 당신 쪽에서 되돌릴 수 없습니다​

마스킹은 요청을 보호할 뿐, 대응표를 돌려주지 않습니다. 위의 패턴대로 하세요: 마스킹해서 보내고, 구조화된 결과를 받고, 식별자는 당신의 시스템에서 직접 다시 넣습니다.

모델이 숫자나 출처를 지어내게 두지 마세요​

모델은 매끄럽지만 틀린 숫자를, 그리고 실제로는 그렇게 규정하지 않은 법령에 대한 자신만만한 인용을 만들어 냅니다. 모든 수치와 모든 출처는 원문과 대조하기 전까지 미검증으로 다루세요. "Figure Check" 는 불일치를 찾는 데 도움이 될 뿐, 정확함을 확인해 주지는 않습니다.

기록 보관 기간은 의식적으로 정하세요​

Settings ▸ Privacy ▸ History retention 에서 Forever, 90일, 30일, Immediate 중 고를 수 있습니다. 기록은 언제 작업했는지를 보여주는 유용한 자료인 동시에, 당신이 입력한 내용의 사본이기도 합니다. 기본값으로 두지 말고 조직의 보존 규정에 맞는 값을 고르세요.

내보내기에는 키가 포함되지 않습니다​

Export Data 는 명령, 템플릿, Spaces, 사용 기록이 담긴 ZIP을 만듭니다. API 키와 암호화된 비밀 정보는 의도적으로 제외되므로, 감사에 제출하거나 백업으로 보관해도 안전합니다.

다음 페르소나: 법무·컴플라이언스를 위한 가이드, 또는 비즈니스 전문가를 위한 가이드로 돌아가기.

관련 문서​