이 게시물은 패션 이커머스의 급증하는 부정 반품 요청을 사전 차단하기 위해 Amazon Nova 2 Lite를 도메인 특화 Custom Guardrail로 Fine-tuning한 사례를 소개합니다. Safe/Unsafe로 의도를 분류해 AI 에이전트 도달 전 Unsafe는 즉시 거부하고 Safe만 처리하도록 설계합니다. Fine-tuning 전 Nova 2 Lite Base의 Unsafe 탐지 73.0%에서 Fine-tuned 후 94.6%로 21.6%p 향상했으며 전체 정확도도 81.0%→89.3%로 개선됩니다. 837개 한국어 샘플을 템플릿 기반으로 구성하고 단계적으로 확장(64→400→837)하며 학습·평가 파이프라인을 구축합니다. 모델은 Bedrock Custom Models의 supervised fine-tuning으로 학습하고, 실시간 가드레일 적용을 위해 On-Demand 배포를 권장합니다. 기존 우수 모델(Claude Sonnet 4.6, Qwen3-32B)은 도메인 특화 학습 없이 Unsafe 탐지율이 낮아 Custom Guardrail 방식의 필요성을 강조합니다.