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정책은 Omni 워크플로우에서 가장 중요한 부분입니다. AI 에이전트에게 무엇을 확인하고, 문서를 어떻게 평가하며, 언제 승인 또는 거부할지 정확히 알려줍니다. 잘 작성된 정책은 정확하고 일관된 결과를 생성합니다. 모호한 정책은 신뢰할 수 없는 출력을 생성합니다. 이 가이드는 효과적인 정책 작성의 원칙을 다루고, 일반적인 사용 사례에 대한 템플릿을 제공하며, 정책 문구가 엔진 선택에 어떻게 영향을 미치는지 설명합니다.

좋은 정책의 조건

좋은 정책은 네 가지 특성을 공유합니다:
특성설명
구체적확인할 필드와 예상되는 문서를 정확히 명시합니다
구조적논리적인 검증 순서를 따르는 번호 매긴 단계를 사용합니다
결정적명확한 승인/거부/플래그 기준을 정의합니다
완전한수동 프로세스에서 수행하는 모든 확인 항목을 포괄합니다
Omni의 NLP 워크플로우 생성기는 정책을 분석하여 활성화할 엔진과 오케스트레이션 방법을 결정합니다. 언어가 정확할수록 엔진 선택과 실행이 더 정확해집니다.

정책 구조 템플릿

모든 정책은 다음 네 부분의 구조를 따라야 합니다:
[Objective]
Verify the submitted [document type(s)] for [purpose].

[Input Documents]
Expected documents: [list of document types]

[Verification Steps]
1. Extract [specific fields] from [specific document]
2. Verify that [condition A]
3. Check that [condition B]
4. Cross-validate [field X] against [field Y]
5. Screen [person/entity name] against [database/list]

[Decision Criteria]
- APPROVE if [all success conditions]
- REJECT if [any failure conditions]
- FLAG for manual review if [ambiguous conditions]
이러한 정확한 섹션 헤더를 사용할 필요는 없습니다. 중요한 것은 정책이 네 가지 영역(목적, 입력, 단계, 결정)을 모두 다루는 것입니다. Omni는 서식이 아니라 의미를 분석합니다.

사용 사례별 예시

Verify the submitted business registration documents for corporate entity validation.

Expected documents: business registration certificate, corporate registry extract

Verification steps:
1. Extract company name, registration number, incorporation date, registered address,
   and representative name from the business registration certificate
2. If a corporate registry extract is provided, cross-validate company name and
   registration number between both documents
3. Verify that the incorporation date is in the past and the registration has not expired
4. Check that the registered address includes street, city, and country
5. Screen the representative name against AML/sanctions watchlists
6. Verify that all required fields are present and non-empty

Decision criteria:
- APPROVE if all fields are consistent across documents, no AML matches found,
  and registration is valid and not expired
- REJECT if AML screening returns a high-risk match (SAN-CURRENT, PEP-CURRENT)
  or the registration is expired
- FLAG for manual review if AML returns a partial or medium-risk match,
  or if fields are inconsistent between documents
활성화되는 엔진: Text Verifier - Glove, AML Search - Person
Verify the submitted invoice for payment processing approval.

Expected documents: invoice (PDF or image)

Verification steps:
1. Extract vendor name, vendor address, invoice number, invoice date, payment due date,
   line items (description, quantity, unit price, amount), subtotal, tax amount,
   and total amount
2. Verify that all required fields are present: vendor name, invoice number,
   invoice date, at least one line item, and total amount
3. Calculate the expected subtotal from line items (quantity x unit price for each)
   and check it matches the stated subtotal
4. Verify that tax is calculated correctly based on the subtotal
5. Check that the total equals subtotal plus tax
6. Validate that the invoice date is not in the future
7. Validate that the payment due date is after the invoice date

Decision criteria:
- APPROVE if all required fields are present, all calculations are correct,
  and dates are valid
- REJECT if required fields are missing, amounts do not add up,
  or the invoice date is in the future
- FLAG for manual review if minor discrepancies exist (e.g., rounding differences
  less than 1%) or if any field is partially unreadable
활성화되는 엔진: Text Verifier - Glove
Review the submitted compliance document to verify regulatory requirements are met.

Expected documents: regulatory license, compliance certificate, or permit document

Verification steps:
1. Extract document type, issuing authority, issue date, expiration date,
   license/permit number, entity name, and scope of authorization
2. Verify that all required sections are present: document header with issuing authority,
   body with license details, signature block, and date fields
3. Check that the expiration date is in the future (document is currently valid)
4. Verify that the entity name on the document matches the expected entity name
5. Confirm that the license/permit number follows the expected format
6. Check that the issuing authority is a recognized regulatory body

Decision criteria:
- APPROVE if all required sections are present, the document is not expired,
  entity names match, and the license number format is valid
- REJECT if the document is expired, required sections are missing,
  or entity names do not match
- FLAG for manual review if the entity name is a close but not exact match,
  or if the issuing authority cannot be verified
활성화되는 엔진: Text Verifier - Glove
Screen individuals referenced in the submitted documents against AML/sanctions databases.

Expected documents: any document containing person names (contracts, corporate filings,
partnership agreements, board resolutions)

Verification steps:
1. Extract all person names mentioned in the submitted documents, along with any
   available identifying information (date of birth, nationality, role/title)
2. For each extracted person, perform AML/sanctions watchlist screening
3. Classify screening results by risk level:
   - High risk: current sanctions (SAN-CURRENT), current PEP (PEP-CURRENT),
     regulatory enforcement (REL)
   - Medium risk: linked to PEP (PEP-LINKED), former PEP (PEP-FORMER),
     former sanctions (SAN-FORMER)
   - Low risk: media reports (RRE), insolvency (INS)
4. Summarize all screening results with person name, match status, and risk level

Decision criteria:
- APPROVE if no AML/sanctions matches are found for any screened individual
- REJECT if any individual has a high-risk match
- FLAG for manual review if any individual has a medium-risk or low-risk match
활성화되는 엔진: Text Verifier - Glove (이름 추출용), AML Search - Person (심사용)

일반적인 실수

정책 작성 시 다음과 같은 실수를 피하세요:
문제: Omni가 무엇을 검증해야 할지 알 수 없습니다. “Verify the document”는 어떤 필드를 확인해야 하는지, 무엇이 통과 조건인지에 대한 정보를 제공하지 않습니다.해결: 확인할 항목을 명시적으로 작성하세요.
# Bad
Verify the document and check if it is valid.

# Good
Extract the company name, registration number, and incorporation date from the
business registration certificate. Verify that all fields are present, the
registration number follows a valid format, and the incorporation date is in the past.
문제: 명확한 승인/거부 규칙이 없으면 AI 에이전트가 무엇이 통과 결과인지 추측해야 합니다.해결: 항상 정책 끝에 명시적인 결정 기준을 포함하세요.
# Bad
Extract invoice details and check the amounts.

# Good
Extract invoice details and check the amounts.
- APPROVE if all line item amounts sum to the stated total and all required fields
  are present
- REJECT if amounts do not match or required fields are missing
- FLAG for manual review if amounts match but optional fields are missing
문제: Omni는 예상되는 문서 유형을 알 때 더 나은 성능을 발휘합니다. 이 컨텍스트가 없으면 추출 정확도가 저하될 수 있습니다.해결: 정책 시작 부분에 예상 문서 유형을 지정하세요.
# Bad
Check the submitted files for compliance.

# Good
Review the submitted business registration certificate (PDF or scanned image)
for corporate compliance requirements.
문제: 하나의 정책에 서로 관련 없는 너무 많은 검증 작업을 넣으면 AI 에이전트가 깔끔하게 실행하기 어렵습니다. 결과의 신뢰성이 떨어집니다.해결: 프로세스에 근본적으로 다른 유형의 확인이 포함되어 있다면 (예: 인보이스 검증과 직원 배경 심사) 별도의 워크플로우로 분리하세요.
# Bad - one policy doing everything
Verify the vendor invoice, check the vendor's business registration,
screen all directors against AML lists, validate the vendor's insurance
certificate, and confirm their bank account details.

# Good - split into focused workflows
Workflow 1 (Invoice): Verify invoice amounts, dates, and required fields
Workflow 2 (Vendor KYB): Validate business registration and screen directors
Workflow 3 (Vendor Compliance): Check insurance certificate and bank details

정책과 엔진 매핑

Omni의 NLP 워크플로우 생성기는 정책 텍스트를 분석하여 활성화할 엔진을 제안합니다. 이 매핑을 이해하면 올바른 엔진을 트리거하는 정책을 작성하는 데 도움이 됩니다.

AML Search - Person

이 엔진은 정책에 제재 및 감시 목록 심사와 관련된 키워드가 포함된 경우 제안됩니다. 트리거 키워드:
  • “AML”, “anti-money laundering”
  • “sanctions”, “sanctioned”
  • “watchlist”, “watch list”
  • “screening”, “screen against”
  • “PEP”, “politically exposed”
AML Search를 활성화하는 예시 문구:
"Screen the representative name against AML/sanctions watchlists"
"Perform AML screening on all directors"
"Check individuals against sanctions databases"

Text Verifier - Glove

이 엔진은 정책이 문서 분석, 데이터 추출 또는 필드 검증 작업을 설명할 때 제안됩니다. 트리거 키워드:
  • “extract”, “extraction”
  • “verify”, “validate”, “validation”
  • “check”, “compare”, “cross-check”
  • “match”, “consistency”
  • “present”, “missing”, “required fields”
Text Verifier를 활성화하는 예시 문구:
"Extract the company name and registration number from the certificate"
"Verify that all required fields are present"
"Cross-validate the address between the two documents"
"Check that the invoice total matches the sum of line items"
두 엔진을 동시에 활성화할 수 있습니다. 예를 들어, “extract company details” (Text Verifier)와 “screen directors against AML watchlists” (AML Search)를 모두 언급하는 KYB 정책은 두 엔진을 모두 올바르게 제안합니다. 워크플로우 생성 3단계에서 제안을 언제든지 수동으로 변경할 수 있습니다.

빠른 참조

정책에서 필요한 작업엔진포함할 핵심 문구
문서에서 데이터 추출Text Verifier - Glove”extract”, “parse”, “read from”
필드 값 검증Text Verifier - Glove”verify”, “check that”, “validate”
문서 간 필드 비교Text Verifier - Glove”cross-validate”, “compare”, “match between”
문서 완전성 확인Text Verifier - Glove”required fields”, “all sections present”
감시 목록 대비 이름 심사AML Search - Person”AML screening”, “sanctions check”, “watchlist”
AML/PEP 위험 평가AML Search - Person”risk assessment”, “PEP screening”, “sanctions”

다음 단계

워크플로우 생성하기

정책을 실행에 옮기기 위해 워크플로우를 생성하세요.

워크플로우 템플릿

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