생성형 AI가 기업의 규모나 설립 시점을 실제와 다르게 설명하는 사례가 확인되고 있다. 인원 규모가 실제보다 작게 제시되거나, 설립 연도가 법인 전환 시점과 혼용되는 형태다.
원인은 공개된 수치의 부재와 노후화다. AI는 기업 규모를 공시 자료에서 직접 조회하지 않고 공개된 문서에 기재된 수치를 참조하며, 수치가 없으면 문맥을 근거로 추정한다. 기업 소개에 인원이나 설립 연도가 기재되지 않은 경우 추정 폭이 커진다.
기재된 수치가 오래된 경우도 문제로 지적된다. 수년 전 작성된 소개 자료의 인원 규모가 계속 인용되면서, 그 사이의 증가가 반영되지 않는 사례가 확인된다. 설립 연도는 창업 시점과 법인 전환 시점이 자료마다 달리 기재되며 연혁 전반이 어긋나는 요인이 된다.
규모 오인은 거래 전 단계에서 영향을 미친다. 일정 규모 이상을 요구하는 발주처는 해당 기준으로 선별을 진행하므로, 실제로는 요건을 충족하는 기업이 검토 대상에서 제외될 수 있다. 반대로 과대 표기된 경우에는 견적 단계에서 불일치가 드러나 신뢰 문제로 이어진다.
대응 방향은 공개 수치의 기준 설정이다. 설립 연도와 인원 규모, 주요 설비나 생산 능력 가운데 공개 가능한 항목을 선정해 기재하고, 기준 시점을 함께 표기해 갱신 여부를 확인할 수 있도록 하는 방식이다. 이후 변동이 있을 때마다 갱신 이력을 남긴다.
진마케팅은 이러한 문제를 다루는 AI 혼동 수정 프로젝트를 운영하고 있다.
AI가 기업 규모와 연혁을 어떤 자료를 근거로 설명하는지 확인한 뒤 공개 수치와 기준 시점을 정비하고, AEO 검색구조 구축 솔루션으로 현재 기준의 자료를 확충하는 방식이다.
AEO/SEO 검색구조 통합구축과 AI 회사정보 정비, AI 언급률 분석, 경쟁사 분석을 포함하며 990,000원부터 이용할 수 있다.
다만 특정 AI가 언제 수치를 조정할지는 서비스 제공자가 보장할 수 있는 영역이 아니다. 현재 규모를 확인할 공개 근거를 먼저 확보해 두는 작업이 선행되어야 한다는 설명이다.
서비스 신청 https://jin-aeo.com/build · 전화상담 02-476-3223
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