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PECB 인증 AI 선임 리스크 관리자

AI 선임 리스크 관리자 교육과정은 AI 관련 리스크를 식별, 평가, 완화, 관리하는 데 필요한 핵심 지식과 실무 역량을 제공합니다. 본 교육과정은 NIST AI 리스크 관리 프레임워크, 유럽연합 인공지능법(EU AI Act), MIT AI Risk Repository의 주요 내용 등을 근거로 AI 리스크 거버넌스, 규제 준수, 윤리적 리스크 관리에 대한 체계적인 접근 방식을 제시합니다.

또한 MIT AI Risk Repository의 실제 사례를 분석하여 AI 리스크의 주요 쟁점과 효과적인 대응 전략에 대한 실질적인 통찰을 제공합니다.

본 교육과정을 수강해야 하는 이유

인공지능은 산업 전반의 혁신을 가속화하는 동시에 새로운 리스크와 과제를 수반하고 있습니다. AI 기술이 고도화되면서 조직은 편향성, 보안 위협, 투명성, 규제 준수 등 다양한 핵심 이슈에 직면하고 있습니다. 이러한 리스크를 효과적으로 관리하려면 기존의 전통적인 리스크 관리 방식만으로는 충분하지 않으며, AI 특성을 반영한 전문적인 접근이 필요합니다.

PECB 인증 AI 선임 리스크 관리자 자격인증은 AI 관련 리스크를 식별, 평가, 완화하는 전문성을 갖추고, 관련 프레임워크와 규제를 준수할 수 있는 역량을 보유하고 있음을 입증합니다.

자격인증 시험에 합격하면 “PECB Certified Lead AI Risk Manager” 자격증을 신청할 수 있습니다.

수강 대상

본 교육과정은 다음을 대상으로 합니다.

  • 조직 내 AI 관련 리스크를 식별, 평가, 관리하는 책임을 맡은 실무자
  • AI 리스크 관리 전문성을 강화하고자 하는 IT 및 보안 전문가
  • AI 시스템의 설계, 배포, 운영을 담당하는 데이터 과학자, 데이터 엔지니어, AI 개발자
  • AI 리스크 관리 및 완화 전략에 대해 자문을 제공하는 컨설턴트
  • AI 규제, 컴플라이언스 및 사회적 영향 분야를 다루는 법률 및 윤리 자문가
  • AI 도입 프로젝트를 총괄하고 책임 있는 AI 활용을 관리하는 관리자 및 리더
  • 전략적 관점에서 AI 관련 리스크를 이해하고 대응하고자 하는 경영진 및 의사결정자

학습 목표

본 교육과정을 마치면 다음을 수행할 수 있습니다.

  • AI 리스크 식별, 평가, 완화를 위한 핵심 개념, 접근 방식 및 기법에 대한 이해
  • 편견, 보안 취약점, 투명성 문제, 윤리적 쟁점 등 AI 리스크의 식별, 분석, 평가 및 대응 방안 수립
  • AI 관련 위협과 취약점에 대응하기 위한 리스크 완화 전략 및 사고 대응 조치 수립 및 구현
  • NIST AI 리스크 관리 프레임워크, EU AI Act 등 주요 프레임워크를 적용하여 AI 거버넌스, 규제 준수 및 책임 있는 AI 활용 체계 구축

교육 방식

  • 본 교육과정은 이론적 지식과 실무 적용을 결합하여 실제 사례 예시를 통해 AI 리스크의 식별 및 완화 과정을 설명합니다.
  • 시나리오 기반 연습문제와 객관식 퀴즈 등 다양한 참여형 활동을 포함하여 AI 리스크 관리 원리에 대한 이해를 심화하도록 구성되어 있습니다.
  • 수강생은 토론에 적극적으로 참여하고 퀴즈 풀이 및 실습을 성실히 수행하도록 권장됩니다.
  • 교육과정 중 제공되는 퀴즈는 자격인증 시험의 형식과 유사하게 구성되어 수강생의 시험 대비를 돕습니다.

수강 자격

본 교육과정을 수강하기 위해서는 AI 개념에 대한 기본적인 이해와 리스크 관리 원칙에 대한 전반적인 지식이 필요합니다. NIST AI 리스크 관리 프레임워크, EU AI Act 등 AI 거버넌스 프레임워크에 대한 기본 지식이 있으면 학습에 도움이 되지만 필수 요건은 아닙니다.

1일차: AI 리스크 관리 개요

2일차: 조직 환경, AI 리스크 거버넌스 및 AI 리스크 식별

3일차: AI 리스크 분석, 평가 및 처리

4일차: AI 리스크 모니터링 및 보고, 교육 및 인식, AI 리스크 성과 최적화

5일차: 자격인증 시험

“PECB Certified Lead AI Risk Manager” 시험은 PECB 시험/자격인증 프로그램(ECP)의 요건을 충족하고 있습니다. 시험에서는 다음과 같은 역량 영역을 평가합니다.

영역 1: AI 리스크 원칙, 개념 및 관련 규제

영역 2: AI 리스크 관리 프로그램 및 거버넌스

영역 3: AI 리스크 식별 및 분석

영역 4: AI 리스크 평가, 처리 및 모니터링

영역 5: 조직 학습 및 성과 개선

시험 유형, 제공 언어, 기타 문의사항은 다음을 참조하세요: PECB 시험 목록 및 시험 규정 및 정책.

인증시험에 합격한 후에는 다음 표와 같은 인증 중 하나를 신청할 수 있습니다. 선택한 자격증과 관련된 모든 취득 요건을 충족하면 자격증을 취득할 수 있습니다.

자격증 시험 실무경력 정보보호 관리 경력 기타 취득 요건
PECB 인증 AI 리스크 관리자 보 PECB 인증 AI 선임 리스크 관리자 시험 (또는 이에 상당하는 시험) 없음 없음 PECB 윤리강령 서명
PECB 인증 AI 리스크 관리자 PECB 인증 AI 선임 리스크 관리자 시험 (또는 이에 상당하는 시험) 2년 (AI 리스크 관리 관련 경력 1년 포함) AI 리스크 관리 활동 200시간 이상 PECB 윤리강령 서명
PECB 인증 AI 선임 리스크 관리자 PECB 인증 AI 선임 리스크 관리자 시험 (또는 이에 상당하는 시험) 5년 (AI 리스크 관리 관련 경력 2년 포함) AI 리스크 관리 활동 300시간 이상 PECB 윤리강령 서명
PECB 인증 AI 시니어 선임 리스크 관리자 PECB 인증 AI 선임 리스크 관리자 시험 (또는 이에 상당하는 시험) 10년 (AI 리스크 관리 관련 경력 7년 포함) AI 리스크 관리 활동 1000시간 이상 PECB 윤리강령 서명

 

유효성을 인정받기 위해서는 AI 리스크 관리 활동이 실행 모범 실행 사례 및 관리 관행을 준수해야 하며, 다음의 내용을 포함해야 합니다.

  1. AI 리스크 관리 목표 및 범위 설정
  2. AI 리스크 평가 수행
  3. AI 리스크 관리 프로그램 수립
  4. AI 리스크 평가 기준 및 리스크 수용 기준 정의
  5. AI 리스크 처리 선택사항 평가
  6. AI 리스크 관리 프로그램의 모니터링 및 검토

AI 선임 리스크 관리자 자격인증과 PECB 자격인증 프로세스에 대한 자세한 내용은 자격인증 규정 및 정책을 참고하시기 바랍니다.

  • 자격인증 비용은 시험 응시료에 포함되어 있습니다.
  • 수강생에게는 설명 정보, 예제, 연습문제 및 퀴즈 등을 포함한 450쪽 이상 분량의 교육 자료가 제공됩니다.
  • 교육과정을 이수한 수강생에게는 지속적 전문성 개발(CPD) 31 크레딧이 인정되는 교육과정 수료증이 발급됩니다.
  • 파트너사를 통해 본 교육과정을 이수한 후 첫 시험에 불합격한 경우, 교육과정 수료일로부터 12개월 이내에 한해 1회 무료로 재응시할 수 있습니다(수강료에는 첫 회 시험과 1회 재응시가 포함되어 있습니다).

자세한 정보는 marketing@pecb.com으로 문의하시거나 www.pecb.com에서 확인하실 수 있습니다.

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