검증 가능한 업무 데이터 분석

실습 목표: AI가 낸 문장을 ‘정답’으로 채택하지 않고, 원본 행·계산식·검토 기록으로 다시 확인할 수 있는 분석 흐름을 만든다.

먼저 정할 것

업무 데이터에는 늘 기준이 필요하다. 분석을 시작하기 전에 다음 네 가지를 적는다.

항목	확인할 내용
분석 질문	이번에 판단하려는 것은 무엇인가?
기준 지표	매출, 건수, 전환율처럼 계산식과 단위가 분명한 값인가?
원본 위치	어떤 시트·기간·필터에서 나온 데이터인가?
검토자	결과를 승인하거나 반려할 사람은 누구인가?

AI는 요약·가설·추가 질문을 만드는 데 유용하지만, 수치의 기록 시스템은 아니다. 합계와 비율은 스프레드시트 계산식 또는 검증한 코드로 먼저 산출하고, AI에는 그 결과를 설명하거나 점검할 질문을 맡긴다.

안전한 분석 흐름

1. 개인 정보와 고객 식별자를 제외한 사본을 만든다.
2. 열 이름, 단위, 기준 기간, 결측값 처리 규칙을 표로 적는다.
3. 합계·증감률·중복 여부를 스프레드시트에서 계산한다.
4. AI에게는 ‘이 결과에서 확인해야 할 이상 징후와 추가 질문’을 요청한다.
5. AI가 언급한 모든 수치를 원본 셀과 계산식으로 대조한다.
6. 최종 해석에는 데이터 범위·필터·검토일을 함께 남긴다.

검증 시나리오

테스트	기대 결과
행이 누락된 파일	분석을 멈추고 누락 범위를 표시한다.
단위가 섞인 열	자동 합산하지 않고 단위 확인을 요구한다.
중복 거래 행	중복 가능성을 별도 목록으로 보여 준다.
기준 기간이 다른 비교	비교 불가 사유와 필요한 기간을 밝힌다.

Agent Lab으로 해 보기

Agent Lab 공개 강의의 공개 문구만 표본으로 삼아, ‘최근 검토일이 있는 글과 없는 글’을 분류하는 기준을 설계해 본다. 실제 방문자·문의·매출 데이터는 넣지 않는다. 결과에는 표본의 출처 URL, 추출일, 사람이 다시 확인할 항목을 남긴다.

프롬프트 예시

아래는 검증을 마친 집계표입니다.

- 분석 목적: [목적]
- 기간과 필터: [범위]
- 지표 정의와 단위: [정의]
- 확인한 계산식: [수식 또는 계산 규칙]

수치를 새로 만들거나 원인을 단정하지 말고,
1) 원본에서 재확인할 이상 징후
2) 다음 분석을 위해 필요한 추가 데이터
3) 의사결정 전에 사람의 승인이 필요한 항목
을 구분해 제안해 주세요.

자동화가 필요한 경우에도 먼저 작은 샘플에서 위 테스트를 통과시킨 뒤 범위를 넓힌다. 외부 시스템에 쓰기·발송·결제 같은 동작을 연결할 때는 사람이 검토하고 승인하는 단계를 분리한다.