FOWOCO는 E-9 외국인근로자를 고용한 사업장의 HR·총무 업무를 구조화하고, 담당자가 놓치기 쉬운 다음 행동을 업무카드로 관리하는 AI 업무보조 서비스입니다.
이 저장소는 FOWOCO Agent가 사용하는 업무 지식, 공식자료 정규화 데이터, Intent 라벨, 데이터 계약과 검증 기준의 기준 저장소입니다. 외부기관 제출이나 법적 판단을 자동화하지 않으며, 민감 업무는 HR 담당자의 승인 후 진행합니다.
Important
학습된 BERT 모델과 A.X adapter의 배포 기준 위치입니다. 저장소 접근 권한에 따라 일부 모델은 비공개일 수 있습니다. GitHub에는 재현에 필요한 데이터 기준·코드와 프로젝트 제출용 Git LFS 스냅샷을 관리합니다.
E-9 외국인근로자를 고용한 사업장의 HR 담당자는 체류기간, 고용허가, 근로계약, 필요서류와 신고기한을 여러 기관 기준에 맞춰 동시에 관리해야 합니다. 담당자가 업무를 알고 있더라도 기한, 대상자, 제출서류와 후속 확인 중 하나만 놓치면 행정업무가 중단되거나 다시 처리해야 하는 문제가 발생합니다.
FOWOCO는 이 문제를 단순 번역이나 AI 답변으로 해결하지 않습니다. HR 발화를
Intent + evidence로 구조화하고, 공식자료 기반 Workflow와 연결해 누락 정보를 찾은
뒤, 담당자가 확인해야 할 다음 행동을 업무카드로 만듭니다. AI는 준비와 점검을
보조하고, 민감한 판단과 실제 실행은 HR 담당자가 승인합니다.
핵심은 “AI가 대신 결정하는 것”이 아니라, 담당자가 빠뜨리지 않고 결정할 수 있는 근거와 실행 순서를 만드는 것입니다.
| 영역 | 결과 | 검증 근거 |
|---|---|---|
| 업무 지식 | 7개 Intent, 8개 MVP Workflow, 필수 Slot·서류·공식 출처·Guardrail 구조화 | knowledge/ |
| Intent 데이터 | 비식별 HR 발화문 1,340건, 규칙 v1.1 경계 재검수 후 124건 라벨 정정 | manifest.yaml |
| 데이터 분할 | Train 1,072건 / Validation 268건, 정규화 템플릿 누수 0건 | splits/manifest.yaml |
| 공식자료 | 필요서류 187건 중 제조업·전업종 122건, 허용 세부업종 847건 중 제조업 569건 정규화 | processed/manifest.yaml |
| 모델 비교 | KLUE-RoBERTa, A.X-4.0-Light QLoRA와 조건부 Cascade 비교 | hr-intent-service/ |
| 품질 자동화 | Schema·SHA-256·중복·누락·개인정보 패턴·split 누수 검사와 CI 구축 | validation.py |
HR 담당자 발화
-> Intent + evidence 분류
-> Workflow·필수 Slot·공식 출처 조회
-> 누락 정보와 금지 실행 검증
-> 업무카드·근로자 안내 초안 생성
-> HR 담당자 검토와 승인
Intent 모델의 책임은 발화에서 Intent + evidence를 찾는 것까지입니다. Workflow
선택, 체류·계약·급여 관련 판단, 기관 제출과 업무 완료 처리는 Knowledge 규칙과 HR
담당자의 책임으로 분리했습니다.
단순 문장 분류 데이터가 아니라, 사람이 같은 기준으로 검수하고 모델 출력까지 검사할 수 있도록 라벨 계약을 먼저 정의했습니다.
DOCUMENT_REQUEST는 서류 요청·수령·미제출 추적이 명시된 경우에만 부여- Multi-Intent는 근거 문구가 원문에 등장한 순서대로 기록
evidence는 원문에서 한 글자도 바꾸지 않은 연속 부분 문자열OUT_OF_SCOPE는 다른 Intent와 함께 사용할 수 없고 evidence는null- 외부기관 접수·자동 실행 표현은 Intent가 아니라 Guardrail에서 차단
검수 전 원본은
hr_intent_dataset.jsonl, 현재
학습·검증 기준은
hr_intent_dataset_final.jsonl에
분리해 보존했습니다. 두 파일은 ID와 입력 문장을 유지하면서 124건의 Intent/evidence
변경 이력을 추적할 수 있습니다.
근로자 ID만 다른 유사 문장이 Train과 Validation에 나뉘어 들어가는 누수를 막기 위해 정규화된 문장 템플릿을 하나의 그룹으로 묶었습니다.
- 고정 seed:
20260727 - 정규화 template group: 1,335개
- 중복 template group: 5개
- Train/Validation ID 교집합: 0개
- 전체 1,340개 ID 누락: 0개
- source와 split 파일의 SHA-256을 manifest에 고정
Validation은 모델 선택과 threshold 조정에 사용한 개발용 데이터입니다. 독립 Gold Test가 아니므로 아래 수치를 최종 성능이나 운영 성능으로 주장하지 않습니다.
| 모델 | 역할 | 내부 Validation 268건 |
|---|---|---|
| KLUE-RoBERTa Full Fine-tuning | 빠른 기본 분류기 | 95.5% |
| A.X-4.0-Light QLoRA | 복잡·경계 요청 보조 | 92.2% |
| 조건부 Cascade | BERT 결과를 검사해 일부 요청만 A.X로 전달 | 93.2% |
단일 Validation 정확도는 BERT가 가장 높았습니다. 따라서 모든 요청을 큰 모델로 처리하지 않고, BERT를 기본 경로로 선택했습니다. A.X는 다음 조건처럼 분류 위험이 높은 요청에만 사용하는 보조 경로로 설계했습니다.
- 활성 Intent가 3개 이상인 복합 요청
- 완료·상태보고, 급여계좌, 서류 확보 등 경계 패턴 포함
- 선택·비선택 Intent 사이의 margin이
0.76미만
Cascade의 목적은 단순 정확도 상승이 아니라 응답속도와 자원 사용을 유지하면서 복잡한 요청을 별도 경로로 관찰·검토할 수 있게 하는 것입니다. 현재 가중치는 데이터 구조 오류 3건을 수정하기 전 version 1.2.0 snapshot 기준이며, 데이터와 가중치의 SHA-256 차이를 manifest에 명시했습니다.
정부·공공기관 원본
-> 출처 URL·수집일·버전·SHA-256 고정
-> 제조업과 전업종 범위 정규화
-> Schema·건수·중복·필수값 검사
-> Workflow·필수서류·제출 경로와 연결
-> Agent Context Pack으로 제공
공개 CSV의 샘플서식제공여부를 실제 서식 보유로 해석하지 않습니다. 공식 빈 서식,
작성 안내, 사용자가 보유해야 하는 증빙, 출처 미확인 항목을 구분하며 최신성이나 법적
필수 여부를 Agent가 임의로 확정하지 않도록 했습니다.
Python 3.11 이상 환경에서 다음 명령으로 동일한 검증을 실행할 수 있습니다.
python3.11 -m venv .venv
make install
make checkmake check에서 확인하는 항목은 다음과 같습니다.
- Ruff format·lint
- Workflow와 Intent JSON Schema
- Knowledge 파일 간 ID·출처·체크리스트 교차참조
- 데이터 record count와 SHA-256
- Intent ID·입력 중복, evidence exact substring과 순서
- Train/Validation 중복·누락과 template leakage
- 외국인등록번호·여권번호·전화번호 형태의 개인정보 패턴
- 전체 자동화 테스트 18개
.
├── fowoco-knowledge/
│ ├── knowledge/ # Intent·Workflow·Slot·공식 출처·Guardrail
│ ├── data/ # Intent·Seed·평가·공공 정규화 데이터
│ ├── schemas/ # 데이터와 Agent 출력 JSON Schema
│ ├── src/ # Knowledge 조회·검증 CLI
│ ├── tests/ # Schema·해시·교차참조·분할 테스트
│ ├── docs/ # 라벨·출처·검수·연동 기준
│ └── hr-intent-service/ # BERT + A.X 모델 서빙 참고 구현
├── Makefile
└── .github/workflows/ # PR 규칙과 Knowledge CI
hr-intent-service/는 프로젝트 결과 재현과 인계를 위한 참고 구현입니다. 모델 배포의
기준 위치는 FOWOCO Hugging Face이며, 운영 서빙 코드의
장기 소유권은 fowoco/ai에 둡니다.
- 모델 출력만으로 법률·체류·계약·급여·신고 결론을 확정하지 않습니다.
- 외부기관 제출, 계약 확정, 급여 지급과 근로자 안내 발송을 자동 실행하지 않습니다.
- 실제 외국인등록번호, 여권번호, 전화번호, 계좌번호를 저장하지 않습니다.
- Validation 268건은 독립 Test가 아니며 별도의 잠긴 Gold Test가 필요합니다.
- 현재 모델 가중치는 Intent 데이터 version 1.2.1로 재학습되지 않았습니다.
- 공식자료의 최신 버전과 적용 여부는 실제 업무 처리 전 담당자가 다시 확인해야 합니다.