GOVERNANCE

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version: 0.1
product: 고객 상담 AI
maturity: 3
agents:
  intake:
    type: ai
    owner: support-team
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    type: ai
    owner: support-team
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    type: human
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contracts:
  intake:
    input: { message: string }
    output: { category: enum, urgency: enum }
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  response:
    input: { category: "ref(contracts.intake.output)", history: ref }
    output: { reply: string, reasoning: string }
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metrics:
  accuracy: { target_min: 0.95, review: weekly }
  cost_per_call_krw: { target_max: 500, review: daily }
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## 진단 스냅샷

> 최종 진단: YYYY-MM-DD
> 프리셋: <프리셋 이름>
> 전체 리포트: docs/assessment-YYYY-MM-DD.md

### Top 3 우선 패턴
1. **<패턴명>** (<점수>/100)
2. **<패턴명>** (<점수>/100)
3. **<패턴명>** (<점수>/100)

### 핵심 긴장 관계
- <긴장 설명> — <대응 가이드>

### 추천 성숙도
**Stage N — <단계명>**

# 소유 구조

| 결과물 | 소유자 | 유형 | 거버넌스 수준 |
|--------|--------|------|-------------|
| 문의 분류 | Intake Agent | AI | 계약 기반 자동 실행, 오분류 시 사람 에스컬레이션 |
| 응답 품질 | Response Agent | AI | 가드레일 + 사후 QA 검토 |
| 환불 승인 (50만원 초과) | CS 매니저 | 사람 | 사전 승인 필수 |
| 비용 한도 준수 | Ops 팀 | 사람 | 일간 대시보드 모니터링 |
| 규제 준수 | Compliance Officer | 사람 | 외부 감사 대응 |

# 판단 계약

## 분류 기준
- 자동 승인: 비용 < 10만원, 기존 정책 범위 내
- 사후 검토: 비용 10만~50만원, 신규 케이스
- 사전 승인: 비용 > 50만원, 법적 책임, 고객 약속

## 거절 조건
- PII 포함 응답 → 차단
- 경쟁사 비교 발언 → 에스컬레이션

# 협업 규칙

## 정보 전달 범위
- 분류 → 응답: 카테고리, 감정 분석, 이전 대응 이력
- 응답 → QA: 응답 초안, 참조한 정책, 판단 근거
- QA → 운영: 품질 점수, 위반 항목, 개선 제안

## 의존 관계
- 분류 완료 → 응답 시작 (순차)
- 응답 + 비용 계산 (병렬)
- QA는 모든 응답에 비동기 실행

# 개선 기준

## 핵심 지표
| 지표 | 목표 | 리뷰 주기 |
|------|------|----------|
| 응답 정확도 | > 95% | 주간 |
| 토큰 비용/건 | < 500원 | 일간 |
| 에스컬레이션율 | < 5% | 주간 |

## 보정 시그널
- 정확도 < 90% 3일 연속 → 소유 구조 재검토
- 비용 예산 80% 도달 → 모델 배정 재조정
- 신규 거절 패턴 10건 이상 → 계약 갱신

# GOVERNANCE.md — 고객 상담 AI

> 제품: AI 기반 고객 상담 자동화 시스템
> 단계: 3. 멀티에이전트 협업
> 최종 갱신: 2026-04-17
> 다음 리뷰: 2026-05-01

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## 진단 스냅샷

> 최종 진단: 2026-04-17
> 프리셋: 고객 대면 서비스
> 전체 리포트: docs/assessment-2026-04-17.md

### Top 3 우선 패턴

1. **컨텍스트 라우팅** (87/100)
2. **평가와 가드레일** (82/100)
3. **모듈 계약** (79/100)

### 핵심 긴장 관계

- 풍부한 고객 경험과 응답 속도의 충돌 — 핵심 응답은 즉시, 부가 컨텍스트는 스트리밍 또는 비동기로 보완한다.
- 신중한 의사결정과 빠른 응답의 충돌 — 고영향 판단은 동기적 검증, 저영향은 비동기 사후 검증으로 분리한다.

### 추천 성숙도

**Stage 3 — 멀티에이전트 협업**

협업 규칙과 정보 전달 체계를 정의해 제품 흐름을 안정화한다.

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## 0. reopt architecture 컨텍스트

이 문서는 reopt architecture 방법론에 따라 작성되었다.
코딩 에이전트는 이 섹션을 읽고 구조적 판단의 근거로 사용한다.

### OCLS 루프
모든 구조적 판단은 4단계 루프를 따른다:
- **OWN**: 이 결과의 소유자는 누구인가? 사람인가, AI인가?
- **CONTRACT**: 판단 조건, 거절 조건, 실패 경로가 명시되어 있는가?
- **LAYER**: 주체 간 정보 전달과 협업 규칙이 정의되어 있는가?
- **SHARPEN**: 운영 결과로 구조를 개선하는 기준이 있는가?

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## 1. 소유 구조 (OWN)

각 결과물의 소유자와 권한 범위를 다음 표로 선언한다. 거버넌스 수준은 자동 실행 가능 여부를 결정한다.

| 결과물 | 소유자 | 유형 | 권한·거버넌스 수준 |
|--------|--------|------|---------------------|
| 문의 분류 | Intake Agent | AI | classify.read 권한. 오분류율 > 10% 시 사람 리뷰 |
| 응답 생성 | Response Agent | AI | reply.draft 권한 + 가드레일 + QA Agent 사후 검토 |
| 응답 품질 검증 | QA Agent | AI | 전수 검사. 위반 시 자동 차단 + 사람 알림 |
| 환불 판단 (10만원 이하) | Response Agent | AI | refund.draft 권한 + 자동 승인 + 일간 샘플링 사후 검토 |
| 환불 판단 (10만원 초과) | CS 매니저 | 사람 | refund.approve 권한 — 사전 승인 필수 |
| 비용 한도 | Ops 팀 | 사람 | 일간 대시보드. 예산 80% 시 알림 |
| 규제 준수 | Compliance Officer | 사람 | 월간 감사. PII 관련 즉시 대응 |

### 회색 지대
- 고객이 법적 조치를 언급하는 경우 → CS 매니저 즉시 에스컬레이션
- 기존 정책에 없는 신규 요청 유형 → 주간 리뷰에서 소유자 배정

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## 2. 판단 계약 (CONTRACT)

### Intake Agent
- 입력: 고객 메시지 (텍스트)
- 출력: { category, sentiment, urgency, language }
- 거절: 메시지 길이 > 5000자 → "메시지를 나눠서 보내주세요" 응답
- 실패: 분류 신뢰도 < 0.7 → "기타" 분류 + 사람 리뷰 플래그

### Response Agent
- 입력: { category, sentiment, customerHistory, relevantPolicies }
- 출력: { response, referencedPolicies, reasoning }
- 거절: PII 포함 요청 → 차단. 경쟁사 비교 → 에스컬레이션
- 모델: 일반 문의 = 경량 모델, 복잡 문의 = 고성능 모델

### QA Agent
- 입력: { response, reasoning, category }
- 출력: { score, violations[], approved }
- 기준: 정확성 ≥ 0.9, 톤 일관성 ≥ 0.85, 정책 준수 = 100%
- 위반 시: score < 0.8 → 자동 차단 + Response Agent 재생성

### 승인 분류
| 등급 | 기준 | 처리 |
|------|------|------|
| 자동 | 기존 정책 범위 + 비용 < 10만원 | 즉시 실행 |
| 사후 검토 | 비용 10만~50만원 또는 신규 케이스 | 실행 후 24시간 내 리뷰 |
| 사전 승인 | 비용 > 50만원, 법적 언급, 고객 약속 | CS 매니저 승인 후 실행 |

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## 3. 협업 규칙 (LAYER)

모든 핸드오프는 구조화 로그(trace_id, decision, reasoning)로 기록된다.

### 정보 전달 범위
| 출발 | 도착 | 포함 | 제외 |
|------|------|------|------|
| Intake | Response | category, sentiment, 이전 대응 이력 | 원본 메시지 전문 (요약만 전달) |
| Response | QA | 응답 초안, 참조 정책, 판단 근거 | 고객 개인정보 |
| QA | Ops 대시보드 | 품질 점수, 위반 항목 | 개별 응답 내용 |

### 흐름
```
고객 메시지 → Intake (분류) → Response (응답 생성)
                                    ↓
                              QA (품질 검증)
                                    ↓
                            [통과] → 고객 전달
                            [차단] → Response 재생성 (최대 2회)
                            [2회 실패] → 사람 에스컬레이션
```

### 비용 배분
- Intake: 경량 모델 고정 (건당 ~50원)
- Response: 복잡도별 모델 선택 (건당 100~800원)
- QA: 경량 모델 고정 (건당 ~30원)
- 에이전트별 일간 예산 한도 설정

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## 4. 개선 기준 (SHARPEN)

### 핵심 지표
| 지표 | 현재 | 목표 | 리뷰 주기 |
|------|------|------|----------|
| 응답 정확도 | 93% | > 95% | 주간 |
| 오분류율 | 8% | < 5% | 주간 |
| 평균 응답 시간 | 4.2초 | < 3초 | 일간 |
| 토큰 비용/건 | 420원 | < 500원 | 일간 |
| 에스컬레이션율 | 7% | < 5% | 주간 |
| QA 차단율 | 12% | < 8% | 주간 |
| 고객 만족도 (CSAT) | 4.1 | > 4.3 | 월간 |

### 보정 시그널
| 시그널 | 임계값 | 조치 |
|--------|--------|------|
| 정확도 하락 | < 90% 3일 연속 | 소유 구조 재검토. Response Agent 프롬프트/모델 점검 |
| 비용 급증 | 일간 예산 80% 도달 | 모델 배정 재조정. 캐시 전략 점검 |
| 신규 거절 패턴 | 10건/주 이상 | 계약 갱신. 새 거절 조건 추가 |
| 에스컬레이션 급증 | > 10% 2일 연속 | 승인 분류 기준 재검토 |
| CSAT 하락 | < 3.8 | 전면 리뷰. 응답 톤/정책 재점검 |

### 리뷰 일정
- 일간: 비용 대시보드, 에러 로그 확인 (Ops)
- 주간: 품질 지표 리뷰, 계약 갱신 여부 판단 (팀 전체)
- 월간: GOVERNANCE.md 전체 리뷰 + Assessment 재진단