경고 검토와 판단 기록
경고 워크플로는 문제, 변경이나 기회를 자동으로 찾아 사용자에게 검토 대상으로 제공합니다. 사용자는 우선순위와 관련 정보를 보고 판단하며, 결과를 액션으로 기록합니다. 부정 거래 의심, 매출 기회와 설비 위험처럼 많은 자료를 수동으로 맞춰 본 뒤 판단해야 하는 업무에 적용할 수 있습니다.
경고 화면
주요 화면에는 경고 목록, 판단에 필요한 정보와 결과를 남길 버튼을 둡니다. 일반적으로 Workshop으로 만들고 액션 및 Functions on Objects를 연결합니다.
부정 거래 검토 예에서는 가능성 점수와 유형으로 필터링하고, 선택한 경고의 과거 결제 및 고객 정보를 봅니다. 검토자는 Fraud 또는 No Fraud를 선택하고 필요한 설명을 남깁니다. 경고 조건에 일치했다는 사실과 최종 판정을 구분해야 합니다.
영향 추적
관리자는 Impact Tracker에서 처리한 경고 수, 자주 내린 판단과 목표 KPI까지의 진행을 봅니다. Quiver 또는 Workshop으로 구성할 수 있습니다.
부정 거래 예에서는 검토한 유형의 비율, 사용자가 적은 원인과 설명, 조기 탐지에 따른 금액 영향과 판단까지 걸린 시간을 살펴볼 수 있습니다. 액션으로 남긴 판단 기록이 이 지표의 입력이 됩니다.
객체와 액션
온톨로지에는 고객, 거래, 제조 공정이나 서비스 같은 경고 원인 대상과 그 대상에 연결된 경고 객체를 둡니다. 경고와 원천 대상을 연결하면 화면에서 필요한 업무 맥락을 함께 조회할 수 있습니다.
판단 액션에는 일반적으로 다음 값을 기록합니다.
- 사용자 ID
- 판단 시각
- 판단한 경고 객체
- True/False 또는 Accept/Reject 같은 결과
- 선택적인 판단 설명
예를 들어 어떤 사례를 누가 언제 어떤 이유로 부정 거래라고 판정했는지와 사례 ID를 함께 남깁니다.
쓰기 반영
액션은 온톨로지의 상태와 판단 결과를 갱신합니다. 편집 결과를 writeback 데이터셋으로 보관하는 구성에서는 경고의 기반 데이터와 연결된 편집 데이터셋에 해당 필드를 저장합니다. 모든 온톨로지 저장 방식이 원본 데이터셋 전체를 복사해야 하는 것은 아닙니다.
SAP나 Oracle 같은 운영 시스템에도 결과를 반영할 수 있습니다. 이 경우 읽기 및 쓰기 권한이 있는 연결을 구성하고 기록한 결과를 목적지에 전달하는 절차가 필요합니다. 외부로 전달한 사본에는 목적지 시스템의 보안 통제가 적용됩니다.
경고 생성
경고는 데이터 파이프라인, 모델, Foundry Rules 또는 이들의 조합으로 만듭니다.
Foundry Rules는 코드를 작성하지 않는 업무 전문가도 조건을 만들고 유지하게 합니다. 규칙 결과를 경고 객체로 바꿉니다.
예를 들어 한 번의 결제가 10,000달러를 넘거나, 같은 날 연속된 두 결제가 서로 다른 도시에서 발생하면 검토 대상으로 만들 수 있습니다. 이런 조건은 검토를 시작하는 기준입니다.
복잡하고 명확한 계산 규약은 코드 파이프라인에 두는 것이 적합할 수 있습니다. 예를 들어 의료 제공자 계약을 재협상하면서 청구 코드의 적용 기간이 바뀐다면, 기간별 코드 규칙을 계산하고 새 코드에 맞게 기간을 나누자는 제안 객체를 만들어 사람이 검토하게 할 수 있습니다. Code Repositories나 Code Workbook을 사용할 수 있습니다.
관련 원천의 수집과 SQL, Python 또는 Java 변환으로 온톨로지를 준비해야 합니다. 적용 분야에는 영업 기회, 보증 청구, 의료 제공자 지급, 변압기 위험, 공공 안전 정전 범위와 보안 사건의 분류가 있습니다.