적응형 AI 질문 은행, 보안 설문지 작성 혁신

오늘날 기업들은 끊임없이 늘어나는 보안 설문지의 산—SOC 2, ISO 27001, GDPR, C‑5 및 수십 개의 맞춤형 공급업체 평가—에 씨름하고 있습니다. 새로운 규제, 제품 출시, 내부 정책 변경마다 이전에 유효했던 질문이 쓸모없게 될 수 있지만, 팀은 여전히 수시간을 들여 설문지를 수동으로 선별하고, 버전 관리하고, 업데이트합니다.

설문지 자체가 자동으로 진화한다면 어떨까요?

이 기사에서는 생성형 AI 기반 적응형 질문 은행 (AQB) 를 탐구합니다. 이 시스템은 규제 피드, 과거 응답, 분석가 피드백을 학습해 질문 항목을 지속적으로 합성·순위 지정·폐기합니다. AQB는 Procurize 스타일 플랫폼에 동력을 제공하는 살아있는 지식 자산이 되어, 모든 보안 설문지를 새롭게 제작된, 규정에 완벽히 부합하는 대화형 문서로 바꿔줍니다.

1. 동적 질문 은행이 중요한 이유

문제점	전통적 해결책	AI 기반 솔루션
규제 변동 – 새로운 조항이 분기별로 등장	표준의 수동 감사, 스프레드시트 업데이트	실시간 규제 피드 수집, 자동 질문 생성
중복 작업 – 여러 팀이 유사한 질문을 재작성	모호한 태그가 있는 중앙 저장소	의미 유사도 클러스터링 + 자동 병합
구식 범위 – 기존 질문이 더 이상 제어와 매핑되지 않음	주기적인 검토 사이클 (종종 누락)	지속적인 신뢰도 점수화 및 은퇴 트리거
공급업체 마찰 – 지나치게 일반적인 질문이 왕복을 초래	공급업체별 손수 조정	LLM 프롬프트를 통한 페르소나 인식 질문 맞춤화

AQB는 질문 생성을 AI 우선, 데이터 중심 워크플로우로 전환함으로써 이러한 문제들을 해결합니다.

2. 적응형 질문 은행의 핵심 아키텍처

  graph TD
    A["규제 피드 엔진"] --> B["규제 정규화기"]
    B --> C["시맨틱 추출 레이어"]
    D["과거 설문지 말뭉치"] --> C
    E["LLM 프롬프트 생성기"] --> F["질문 합성 모듈"]
    C --> F
    F --> G["질문 점수 엔진"]
    G --> H["적응형 랭킹 스토어"]
    I["사용자 피드백 루프"] --> G
    J["온톨로지 매퍼"] --> H
    H --> K["Procurize 통합 API"]

모든 노드 라벨은 Mermaid 사양에 따라 큰따옴표로 감싸져 있습니다.

구성 요소 설명

규제 피드 엔진 – 공식 기관(NIST CSF, EU GDPR 포털, ISO 27001 등)에서 RSS, API, 웹 스크래핑 파이프라인을 통해 업데이트를 끌어옵니다.
규제 정규화기 – PDF, HTML, XML 등 이질적인 포맷을 단일 JSON 스키마로 변환합니다.
시맨틱 추출 레이어 – 명명된 엔터티 인식(NER)과 관계 추출을 적용해 제어, 의무, 위험 요소를 식별합니다.
과거 설문지 말뭉치 – 답변된 기존 질문 뱅크로, 버전, 결과, 공급업체 피드백이 주석 처리돼 저장됩니다.
LLM 프롬프트 생성기 – 대형 언어 모델(예: Claude‑3, GPT‑4o)에 규제 의무에 맞는 새로운 질문을 만들도록 하는 few‑shot 프롬프트를 구성합니다.
질문 합성 모듈 – 원시 LLM 출력을 받아 문법 검사·법률 용어 검증을 수행하고 후보 질문을 저장합니다.
질문 점수 엔진 – 관련성, 새로움, 명료성, 위험 영향을 혼합한 규칙 기반 휴리스틱 및 학습된 순위 모델로 각 후보를 평가합니다.
적응형 랭킹 스토어 – 규제 영역별 상위 k 질문을 일간으로 갱신해 영구 저장합니다.
사용자 피드백 루프 – 검토자 수락 여부, 편집 거리, 응답 품질을 수집해 점수 모델을 미세 조정합니다.
온톨로지 매퍼 – 생성된 질문을 내부 제어 분류(NIST CSF, COSO 등)와 정렬해 하위 시스템 매핑에 활용합니다.
Procurize 통합 API – AQB를 서비스화해 설문지 양식 자동 채우기, 후속 질문 제안, 누락된 커버리지 알림 등을 제공합니다.

3. 피드에서 질문까지: 생성 파이프라인

3.1 규제 변경 사항 수집

빈도: 지속적 (가능하면 웹훅 푸시, 아니면 6시간마다 풀)
변환: 스캔된 PDF → OCR → 텍스트 추출 → 언어‑중립 토크나이즈
정규화: section_id, action_type, target_asset, deadline 필드를 포함하는 정규 “Obligation”(의무) 객체에 매핑

3.2 LLM을 위한 프롬프트 엔지니어링

다음과 같은 템플릿 기반 프롬프트를 사용해 제어와 창의성을 균형 있게 유지합니다.

당신은 규정 준수 설문지를 작성하는 아키텍트입니다.
다음 규제 의무를 고려해, 다음 조건을 만족하는 간결한 질문(150자 이하)을 만들어 주세요.
1. 의무를 직접 검증한다.
2. 기술자와 비기술자 모두 이해하기 쉬운 평이한 언어를 사용한다.
3. 선택적으로 “증거 유형” 힌트를 포함한다(예: 정책, 스크린샷, 감사 로그).

Obligation: "<obligation_text>"

몇 가지 예시를 포함해 스타일·톤·증거 힌트를 보여주어 모델이 법률 용어를 피하고 정확성을 유지하도록 유도합니다.

3.3 사후 처리 검사

법률 용어 가드레일: 금지 단어(예: “shall”)를 검출하고 대안을 제시하는 사전 구축 사전 사용
중복 필터: 임베딩 기반 코사인 유사도 > 0.85이면 병합 제안
가독성 점수: Flesch‑Kincaid 점수가 12 이하일 경우만 통과

3.4 점수 및 순위

Gradient‑Boosted Decision Tree 모델이 다음 복합 점수를 산출합니다.

Score = 0.4·Relevance + 0.3·Clarity + 0.2·Novelty - 0.1·Complexity

학습 데이터는 과거 질문에 대해 보안 분석가가 부여한 (높음·중간·낮음) 라벨이며, 피드백을 반영해 주간 재학습됩니다.

4. 페르소나별 질문 맞춤화

다양한 이해관계자(CTO, DevOps 엔지니어, 법무 담당자)는 서로 다른 어휘와 초점을 요구합니다. AQB는 페르소나 임베딩을 활용해 LLM 출력을 조정합니다.

기술 페르소나: 구현 세부사항 강조, CI/CD 로그와 같은 아티팩트 링크 요청
경영 페르소나: 거버넌스와 정책 진술, 위험 지표에 초점
법무 페르소나: 계약 조항, 감사 보고서, 인증서 요청

주요 프롬프트 앞에 해당 페르소나 설명을 소프트 프롬프트 형태로 삽입해, 질문이 자연스럽게 해당 청중에 맞춰지도록 합니다.

5. 실무 적용 효과

지표	AQB 전 (수동)	AQB 후 (18개월)
설문지 작성 평균 소요 시간	벤더당 12시간	벤더당 2시간
질문 커버리지 완성도	78 % (제어 매핑 기준)	96 %
중복 질문 수	34 개/설문지	3 개/설문지
분석가 만족도 (NPS)	32	68
규제 변동 사건	연간 7건	연간 1건

위 수치는 300개 공급업체를 대상으로 3개 산업 분야에서 18개월 동안 수집된 SaaS 사례 연구를 기반으로 합니다.

6. 조직 내 AQB 구현

데이터 온보딩 – 기존 설문지 저장소(CSV, JSON 또는 Procurize API)를 내보내고, 버전 히스토리와 증거 링크를 포함합니다.
규제 피드 구독 – 최소 세 개 주요 피드(NIST CSF, ISO 27001, EU GDPR 등)에 등록해 폭넓은 커버리지를 확보합니다.
모델 선택 – 엔터프라이즈 SLA를 제공하는 호스팅 LLM을 고르고, 온프레미스가 필요하면 규정 텍스트에 파인튜닝한 오픈소스 모델(LLaMA‑2‑70B 등)을 검토합니다.
피드백 통합 – 설문지 편집기에 가벼운 UI 위젯을 배치해 검토자가 수락, 편집, 거부를 할 수 있게 하고, 이 상호작용을 지속 학습 데이터로 캡처합니다.
거버넌스 – 질문 은행 관리 위원회를 구성해 규정 준수, 보안, 제품 리드가 포함되도록 하고, 고영향 질문 은퇴와 신규 규제 매핑을 분기별로 검토·승인합니다.

7. 향후 발전 로드맵

교차 규제 융합: 지식 그래프 레이어를 활용해 표준 간 동등 의무를 매핑, 단일 생성 질문이 다중 프레임워크를 충족하도록 함.
다국어 확장: 신경 기계 번역 레이어와 결합해 12개 이상의 언어로 질문을 자동 생성, 각 로케일의 규정 특성을 반영.
예측 규제 레이더: 시계열 모델이 다가오는 규제 트렌드를 예측해, 향후 조항에 대한 질문을 선제적으로 생성하도록 AQB에 신호 제공.