인공지능(AI) 투자를 하는 조직은 전통적인 투자수익률(ROI) 계산이 AI 구현의 이중성을 포착하지 못하는 근본적인 문제에 직면해 있습니다. 즉, AI는 특정 운영 위험을 줄이는 동시에 알고리즘 오작동, 적대적 공격, 규제 관련 책임과 관련된 새로운 위험 노출을 초래합니다. 본 연구는 조직의 위험 프로파일 변화를 명시적으로 통합하여 AI 프로젝트 수익을 정량화하는 포괄적인 재무 프레임워크를 제시합니다. 이 방법론은 모델 드리프트, 편향 관련 소송, 유럽 연합 인공지능 법 및 ISO/IEC 42001과 같은 신규 규제에 따른 규정 준수 실패를 포함한 AI 특정 위협의 확률적 비용을 고려하지 않고 낙관적인 혜택 예측에 의존하는 현재 관행의 중요한 격차를 해결합니다. 연간 손실 기대치 계산 및 몬테카를로 시뮬레이션 기술을 포함한 확립된 위험 정량화 방법을 바탕으로, 이 프레임워크는 실무자가 생산성 향상과 구현 전후 위험 노출의 변화를 모두 포함하는 순이익을 계산할 수 있도록 합니다. 분석 결과, 정확한 AI 투자 평가는 통제 효율성, 알고리즘 실패에 대한 준비금 요구 사항, 모델 성능 유지를 위한 지속적인 운영 비용을 명시적으로 모델링해야 함을 보여줍니다. 실질적인 시사점으로는 거버넌스 구조 구축, 단계별 검증 수행, 위험 조정 지표를 자본 배분 결정에 통합하기 위한 구체적인 지침이 포함되어, 궁극적으로 신탁 책임과 규제 명령을 모두 충족하는 증거 기반 AI 포트폴리오 관리를 가능하게 합니다.
