조달, 예산, 규정 준수

[조달 대상]의 RFP를 작성해줘:

기관: [기관명과 유형]
해결할 문제: [이 조달이 다루는 구체적 업무 과제]
예산 범위: [이 단계에서 공개 가능하면]
일정: 계약 시작 [날짜], 구축 완료 [날짜]

필수 섹션:
1. 사업 범위 — 수행 업체가 납품해야 할 것
2. 기술 요구 사항 — 필수 기능, 연동, 표준
3. 평가 기준 — 입찰 평가 방법과 배점
   [예: 기술 제안 40%, 경험 25%, 가격 20%, 형평성 계획 15%]
4. 규정 준수 — [장애인 접근성, 개인정보보호, 보안 인증]
5. 데이터 관리 — 데이터 저장 위치, 소유권, 보안 요건
6. 제출 요건 — 형식, 마감일, 질의 절차

적용 조달 규정: [관할 규정 인용 — 국가계약법, 지방계약법 등]
의무 인증: [정보보호관리체계(ISMS), 클라우드보안인증(CSAP) 등]

명확하고 전문적 언어로 작성. 모호한 표현 금지.

이 RFP에 AI 특수 평가 기준을 추가해줘:

1. 알고리즘 투명성 — 벤더가 AI가 결과에 도달한 과정을 설명할 수 있나?
2. 편향 테스트 — 인구집단별 편향 테스트를 어떻게 수행했나?
3. 데이터 출처 — 모델 학습에 어떤 데이터가 사용됐고 기록됐나?
4. 사람 개입 — 시스템이 AI 권고에 대한 사람 재심을 허용하나?
5. 감사 추적 — AI 결정을 나중에 검토할 수 있게 기록하나?
6. 벤더 종속 — 데이터를 내보내고 벤더를 교체할 수 있나?
7. 지속 모니터링 — 시간에 따른 편향 변화를 어떻게 감시하나?
8. 접근성 — AI 인터페이스가 웹 접근성 표준을 충족하나?

배점이 포함된 평가 기준으로 형식화해줘.

[AI 도구/이니셔티브]의 예산 정당화를 만들어줘:

현재 상태:
- [업무]에 소요되는 인력 시간: [X시간/주 × Y명]
- 현재 오류/재작업률: [비율 또는 빈도]
- 현재 처리 시간: [업무 단위당 평균 시간]
- 속도/품질 관련 민원 건수: [있으면]

제안 AI 솔루션:
- 도구: [이름과 유형]
- 연간 비용: [라이선스, 호스팅, 유지보수]
- 도입 비용: [설치, 마이그레이션, 커스터마이징]
- 교육 비용: [교육 시간, 외부 강사 비용]

예상 성과:
1. 시간 절감: [주/월/연간 회수 시간]
2. 품질 향상: [예상 오류 감소]
3. 처리 속도: [예상 개선]
4. 인력 재배치: [절약된 시간으로 할 고부가가치 업무]
5. 시민 영향: [응답 단축, 서비스 개선]

계산:
- 총소유비용 (3년 전망)
- 투자수익률 (손익분기점)
- 개선 단위당 비용

예산 심의에 적합한 1페이지 요약으로 제시해줘.

[프로젝트/시스템]의 규정 준수 체크리스트를 만들어줘:

적용 법령과 기준:
- 중앙: [개인정보보호법, 전자정부법, 정보보호관리체계(ISMS)]
- 지자체: [해당 조례]
- 기관: [내부 정책, AI 사용 정책, 데이터 거버넌스]
- 산업 표준: [NIST AI RMF, 웹 접근성, 관련 표준]

각 요건에 대해:
1. 요구 사항 (쉬운 말 요약)
2. 준수 증명에 필요한 근거
3. 준수 책임자
4. 검토 주기 (연간, 분기, 상시)
5. 현재 상태: [준수 / 진행 중 / 미비]

분기별 업데이트 가능한 추적 매트릭스로 만들어줘.

[사업/이니셔티브]의 보조금 신청서를 작성해줘:

재원: [중앙부처, 재단, 지자체 사업]
보조금 프로그램: [구체적 사업명]
신청 금액: [금액]

제안서:
- 문제 진술: [어떤 문제를 다루는지, 데이터 포함]
- 제안 해결책: [무엇을 할 건지]
- 수혜 대상: [누가 혜택을 받는지]
- 기대 성과: [측정 가능한 결과]
- 일정: [시행 스케줄]
- 평가 계획: [성공 측정 방법]

공모 요강의 요구 사항:
[구체적 요건이나 형식 지침 붙여넣기]

보조금 언어로 작성: 공식적, 근거 기반, 성과 중심.
구체적 지역 데이터를 넣어야 할 곳은 [데이터 입력]으로 표시해줘.

[AI 시스템/프로세스]의 [감사 유형] 감사 문서를 정리해줘:

감사관이 확인할 것:
1. 승인 — 이 AI 사용을 누가 언제 승인했나?
2. 위험 평가 — 어떤 위험이 식별됐고 어떻게 완화하나?
3. 데이터 거버넌스 — AI가 어떤 데이터에 접근하고, 어떻게 보호하나?
4. 정확도 모니터링 — AI 결과를 어떻게 검증하나?
5. 편향 테스트 — 인구집단별 분석을 수행했나?
6. 교육 기록 — 누가 교육받았고 언제?
7. 사고 기록 — AI 오류나 문제, 해결 방법?
8. 정책 준수 — 기관 AI 정책에 어떻게 부합하나?

문서 색인 생성:
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