실시간 공급업체 설문지를 위한 적응형 증거 요약 엔진

기업들은 오늘날 매주 수십 개의 보안 설문지를 받습니다—SOC 2, ISO 27001, GDPR, C5 및 점점 늘어나는 산업별 설문 조사 등. 응답자는 보통 웹 양식에 답변을 붙여넣고 PDF를 첨부한 뒤, 각 증거가 주장된 통제와 일치하는지 교차 확인하는 데 몇 시간을 소비합니다. 이러한 수동 작업은 병목 현상을 초래하고, 불일치 위험을 증가시키며, 비즈니스 비용을 높입니다.

Procurize AI는 이미 작업 오케스트레이션, 협업 댓글, AI‑생성 답변 초안 등으로 많은 문제점을 해결했습니다. 다음 단계는 증거 처리입니다: 검토자가 기대하는 정확한 형식으로 정책, 감사 보고서, 구성 스냅샷 등 올바른 아티팩트를 제시하면서, 증거가 최신이고 관련성이 있으며 감사 가능하도록 보장하는 방법입니다.

이 글에서는 Adaptive Evidence Summarization Engine (AESE)—자체 최적화 AI 서비스—를 소개합니다. AESE는:

1. 실시간으로 각 설문 항목에 최적의 증거 조각을 식별합니다.
2. 조각을 간결하고 규제에 맞는 서술로 요약합니다.
3. 요약을 버전 관리된 지식 그래프에 연결합니다.
4. RAG‑강화 LLM을 사용해 출력물을 규정 정책 및 외부 표준에 검증합니다.

그 결과, 인간이 검토·승인·재작성할 수 있는 단일 클릭 컴플라이언스 답변이 제공되며, 시스템은 변조 방지 증거 경로를 기록합니다.

전통적인 증거 관리가 부족한 이유

이러한 격차는 30‑50 % 더 긴 처리 시간과 컴플라이언스 실패 위험을 초래합니다. AESE는 이를 하나의 일관된 파이프라인으로 해결합니다.

AESE 핵심 아키텍처

엔진은 세 개의 긴밀히 결합된 레이어로 구성됩니다:

1. 시맨틱 검색 레이어 – 하이브리드 RAG 인덱스(밀집 벡터 + BM25)를 사용해 후보 증거 조각을 가져옵니다.
2. 적응형 요약 레이어 – 설문 맥락(산업, 규제, 위험 수준)에 맞게 프롬프트 템플릿을 조정하는 파인‑튜닝 LLM.
3. 증거 그래프 레이어 – 버전 관리와 암호학적 해시가 포함된 “derived‑from” 엣지를 저장하는 속성 그래프.

아래는 설문 요청부터 최종 답변까지 데이터 흐름을 보여주는 Mermaid 다이어그램입니다.

  graph TD
    A["설문 항목"] --> B["의도 추출"]
    B --> C["시맨틱 검색"]
    C --> D["Top‑K 조각"]
    D --> E["적응형 프롬프트 빌더"]
    E --> F["LLM 요약기"]
    F --> G["요약된 증거"]
    G --> H["증거 그래프 업데이트"]
    H --> I["답변 배포"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style I fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px

모든 노드 라벨은 요구사항에 따라 따옴표로 감쌌습니다.

단계별 워크플로우

1. 의도 추출

사용자가 설문 필드를 열면 UI가 원시 질문 텍스트를 경량 의도 모델에 전송합니다. 모델은 요청을 증거 카테고리(정책, 감사 보고서, 구성, 로그 발췌, 제3자 증명) 중 하나로 분류합니다.

2. 시맨틱 검색

분류된 의도는 하이브리드 RAG 인덱스에 쿼리를 트리거합니다.

• 밀집 벡터는 조직의 컴플라이언스 코퍼스에 파인‑튜닝된 인코더로 생성됩니다.
• BM25는 규제 인용(예: “ISO 27001 A.12.1”)에 대한 어휘 매칭을 제공합니다.

엔진은 Top‑K(기본 = 5) 조각을 반환하며, 각각은 가벼운 메타데이터 레코드로 표현됩니다:

{
  "doc_id": "policy‑2024‑access‑control",
  "section": "4.2 Role‑Based Access",
  "version": "v2.1",
  "hash": "a3f4c9…",
  "score": 0.92
}

3. 적응형 프롬프트 빌더

시스템은 다음을 삽입해 동적 프롬프트를 구성합니다.

• 원본 설문 텍스트.
• 선택된 증거 조각(간결한 불릿 목록).
• 규제 어조 가이드라인(예: “수동형을 사용하고 조항 번호를 참조”).

예시 프롬프트:

You are a compliance specialist answering: "How does your organization enforce least‑privilege access?"
Relevant evidence:
- Section 4.2 of Access Control Policy (v2.1) – Role‑Based Access definitions.
- Audit Report Q3‑2024 – Findings on permission reviews.
Write a concise answer (≤ 150 words) that references the policy clause and includes a short justification.

위 프롬프트를 한국어로 번역하면 다음과 같습니다:

당신은 "조직이 최소 권한 접근을 어떻게 보장합니까?" 라는 질문에 답변하는 컴플라이언스 전문가입니다.
관련 증거:
- Access Control Policy 섹션 4.2 (v2.1) – 역할 기반 접근 정의.
- 2024년 3분기 감사 보고서 – 권한 검토 결과.
정책 조항을 참조하고 간단한 근거를 포함한 150단어 이하의 간결한 답변을 작성하십시오.

4. LLM 요약기

도메인‑맞춤 LLM(예: 13B 모델에 10 k 과거 설문‑증거 쌍으로 파인‑튜닝) 이 프롬프트를 처리합니다. 모델은 다음을 만족하는 요약을 출력합니다.

• 정확히 증거 출처를 인용(예: “Access Control Policy §4.2 참조”).
• 사전 승인된 답변과 일관된 언어 사용(few‑shot 예시 활용).

예시 출력(영어 원문):

“We enforce least‑privilege access through role‑based controls defined in Access Control Policy § 4.2. Permissions are reviewed quarterly, as documented in the Q3‑2024 Audit Report, which confirmed 100 % compliance with the defined roles.”

한국어 번역:

“우리는 Access Control Policy § 4.2에 정의된 역할 기반 제어를 통해 최소 권한 접근을 보장합니다. 권한은 분기마다 검토되며, 2024년 3분기 감사 보고서에 문서화된 바와 같이 정의된 역할에 100 % 준수하고 있음을 확인했습니다.”

5. 증거 그래프 업데이트

답변 노드는 다음 속성을 갖는 그래프에 생성됩니다:

• answer_id, question_id, generated_at, model_version.
• 각 출처 증거 노드와 연결되는 DERIVED_FROM 엣지.

각 엣지는 출처 조각의 hash를 저장해 변조 방지를 보장합니다. 그래프는 Merkle‑tree 기반 데이터베이스에 영구 저장돼 암호학적 검증이 가능합니다.

6. 답변 배포 및 인간 검토

생성된 답변은 설문 UI에 “증거 보기” 버튼과 함께 표시됩니다. 클릭 시 연결된 조각, 버전, 디지털 서명을 확인할 수 있습니다. 검토자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 승인 → 불변 감사 기록 생성.
• 편집 → 새로운 버전의 답변 노드 생성.
• 거부 → 피드백을 RLHF 루프에 전달.

인간 피드백을 활용한 강화 학습 (RLHF)

AESE는 경량 RLHF 사이클을 운영합니다.

1. 검토자의 행동(승인/편집/거부)과 타임스탬프를 수집합니다.
2. 편집 내용을 쌍별 선호 데이터(원본 vs. 편집된 답변)로 변환합니다.
3. 정기적으로 PPO(Proximal Policy Optimization) 알고리즘을 사용해 LLM을 미세 조정합니다.

시간이 지나면서 모델은 조직 고유의 어투를 내재화해 인간 재작업을 최대 **70 %**까지 감소시킵니다.

보안 및 컴플라이언스 보증

성능 벤치마크

위 수치는 6개월 파일럿을 통해 중간 규모 SaaS 제공업체가 월 약 1,200개의 설문 항목을 처리한 결과입니다.

Procurize 플랫폼과 통합

AESE는 마이크로서비스 형태로 RESTful API를 제공합니다.

• POST /summarize – question_id와 선택적 context를 받아 요약을 반환합니다.
• GET /graph/{answer_id} – provenance 데이터를 JSON‑LD 형식으로 반환합니다.
• WEBHOOK /feedback – 검토자 행동을 받아 RLHF에 전달합니다.

이 서비스는 맞춤 티켓 시스템, CI/CD 기반 컴플라이언스 체크, 또는 Procurize UI에 직접 연결할 수 있는 가벼운 JavaScript SDK를 통해 기존 워크플로에 손쉽게 플러그인할 수 있습니다.

향후 로드맵

1. 멀티모달 증거 – 스크린샷, 아키텍처 다이어그램, 코드 스니펫을 포함하는 비전‑강화 LLM 도입.
2. 다기관 지식 그래프 연합 – 파트너 간 안전한 증거 노드 공유와 증거 흐름 유지.
3. 제로 트러스트 접근 제어 – 그래프 쿼리에 속성 기반 정책 적용, 민감한 조각에 대한 권한 제한.
4. 규제 예측 엔진 – AESE와 결합해 다가오는 규제 변화를 사전에 감지·대응.

결론

Adaptive Evidence Summarization Engine은 고통스러운 “찾아서 첨부하기” 단계를 원활한 AI‑구동 경험으로 전환합니다. 이 엔진은 다음을 제공합니다.

• 속도 – 깊이를 희생하지 않는 실시간 답변.
• 정확도 – 설문 톤에 맞춘 상황 인식 요약.
• 감사 가능성 – 모든 답변에 대한 변조 방지 증거 경로.

검색‑강화 생성, 동적 프롬프트, 버전 관리 지식 그래프를 결합함으로써 AESE는 컴플라이언스 자동화의 기준을 높입니다. 이 기능을 도입한 조직은 더 빠른 계약 체결, 낮은 감사 위험, 그리고 보안 중심 B2B 시장에서 눈에 띄는 경쟁 우위를 기대할 수 있습니다.