벤더 설문 조사 감사를 위한 AI 기반 지속적 증거 출처 원장

보안 설문은 B2B SaaS 계약의 관문 역할을 합니다. 애매한 한 줄의 답변이 계약을 지연시킬 수 있는 반면, 잘 문서화된 답변은 협상 기간을 몇 주 단축시킬 수 있습니다. 하지만 그 답변 뒤에 숨은 수작업 프로세스—정책 수집, 증거 추출, 답변 주석 달기—는 인간 오류, 버전 관리 문제, 감사 악몽에 빠지기 쉽습니다.

여기 지속적 증거 출처 원장(CEPL) 이 있습니다. 이는 AI‑구동, 불변 기록으로 설문 답변의 원시 문서부터 최종 AI‑생성 텍스트까지 전체 수명 주기를 포착합니다. CEPL은 분산된 정책, 감사 보고서, 제어 증거를 규제기관과 파트너가 끝없는 질의‑응답 없이도 신뢰할 수 있는 일관된 서술로 변환합니다.

아래에서는 CEPL의 아키텍처, 데이터 흐름, 실질적인 이점을 살펴보고, Procurize가 이 기술을 어떻게 통합해 컴플라이언스 팀에 결정적인 우위를 제공할 수 있는지 보여드립니다.

기존 증거 관리가 실패하는 이유

이러한 결함은 AI가 답변을 생성할 때 더욱 부각됩니다. 신뢰할 수 없는 출처 체인 없이 생성된 AI 답변은 “블랙박스” 출력으로 일축되어, 속도 이점을 오히려 상쇄시킵니다.

핵심 아이디어: 모든 증거 조각에 대한 불변 출처

출처 원장은 누가, 무엇을, 언제, 왜 기록하는 연대순 변조 방지 로그입니다. 이 원장에 생성형 AI를 접목하면 다음 두 목표를 달성합니다.

1. 추적 가능성 – 각 AI‑생성 답변은 정확한 출처 문서, 주석, 변환 단계와 연결됩니다.
2. 무결성 – 암호화 해시와 Merkle 트리를 이용해 원장을 변경하려 하면 즉시 탐지됩니다.

그 결과, 감사자·파트너·내부 검토자가 몇 초 만에 확인할 수 있는 단일 진실 원본이 제공됩니다.

아키텍처 설계도

아래는 CEPL 구성 요소와 데이터 흐름을 보여주는 고수준 Mermaid 다이어그램입니다.

  graph TD
    A["Source Repository"] --> B["Document Ingestor"]
    B --> C["Hash & Store (Immutable Storage)"]
    C --> D["Evidence Index (Vector DB)"]
    D --> E["AI Retrieval Engine"]
    E --> F["Prompt Builder"]
    F --> G["Generative LLM"]
    G --> H["Answer Draft"]
    H --> I["Provenance Tracker"]
    I --> J["Provenance Ledger"]
    J --> K["Audit Viewer"]
    style A fill:#ffebcc,stroke:#333,stroke-width:2px
    style J fill:#cce5ff,stroke:#333,stroke-width:2px
    style K fill:#e2f0d9,stroke:#333,stroke-width:2px

구성 요소 개요

단계별 워크플로우

1. 수집 및 해싱 – 정책 문서가 업로드되면 Document Ingestor가 텍스트를 추출하고 SHA‑256 해시를 생성해 불변 스토어에 저장합니다. 해시는 Evidence Index에도 추가되어 빠른 조회가 가능해집니다.
2. 의미 검색 – 새로운 설문이 들어오면 AI Retrieval Engine이 벡터 DB에 대해 유사도 검색을 수행해 질문 의미와 가장 일치하는 상위 N개의 증거를 반환합니다.
3. 프롬프트 구성 – Prompt Builder가 각 증거의 발췌, 해시, 짧은 인용(예: “Policy‑Sec‑001, Section 3.2”)을 구조화된 LLM 프롬프트에 삽입합니다. 이렇게 하면 모델이 직접 출처를 인용하도록 유도됩니다.
4. LLM 생성 – 미세조정된 컴플라이언스‑특화 LLM이 제공된 증거와 인용을 바탕으로 초안을 생성합니다. 프롬프트에 명시적 인용을 포함했기 때문에 모델은 “Policy‑Sec‑001에 따르면 …”와 같은 추적 가능한 문구를 사용합니다.
5. 출처 기록 – LLM이 프롬프트를 처리하면서 Provenance Tracker가 다음을 로그합니다:
   • 프롬프트 ID
   • 사용된 증거 해시
   • 모델 버전
   • 타임스탬프
   • 사용자(검토자가 편집한 경우)
     이러한 항목은 Merkle leaf 로 직렬화돼 원장에 추가됩니다.
6. 인간 검토 – 컴플라이언스 분석가가 초안을 검토·수정하고 최종 답변을 확정합니다. 모든 수동 편집도 별도 원장 항목으로 기록돼 전체 편집 이력이 보존됩니다.
7. 감사 내보내기 – 감사자가 요청하면 Audit Viewer가 최종 답변, 하이퍼링크된 증거 목록, 원장이 변조되지 않았음을 증명하는 Merkle root 등을 포함한 PDF 를 즉시 생성합니다.

정량화된 혜택

이러한 개선은 승률 상승, 컴플라이언스 인력 비용 절감, 투명성 강화라는 직접적인 비즈니스 가치를 창출합니다.

Procurize와 통합

Procurize는 이미 설문을 중앙에서 관리하고 작업을 라우팅하는 데 강점이 있습니다. CEPL을 추가하려면 다음 세 가지 연결점만 구현하면 됩니다.

1. 스토리지 연동 – Procurize의 문서 저장소를 CEPL이 사용하는 불변 스토리지와 연결합니다.
2. AI 서비스 엔드포인트 – 설문이 할당될 때 Prompt Builder와 LLM을 호출하는 마이크로서비스를 노출합니다.
3. 원장 UI 확장 – Audit Viewer를 설문 상세 페이지의 새 탭으로 삽입해 사용자가 “답변”과 “출처”를 토글할 수 있게 합니다.

Procurize는 마이크로서비스 기반 구조를 갖추고 있어 파일럿 팀부터 전사적으로 순차적으로 롤아웃할 수 있습니다.

실제 활용 사례

1. 대기업 계약을 앞둔 SaaS 벤더

기업 보안팀이 데이터 암호화(휴대 중) 증거를 요구합니다. CEPL을 사용하면 컴플라이언스 담당자는 “답변 생성” 버튼 하나로 정확히 해당 암호화 정책(해시 검증)과 키 관리 감사 보고서 링크를 포함한 진술을 즉시 받아볼 수 있습니다. 기업 감사자는 Merkle root 를 몇 분 만에 검증해 답변을 승인하고 계약이 체결됩니다.

2. 규제 산업의 지속적 모니터링

핀테크 플랫폼은 SOC 2 Type II 인증을 분기별로 증명해야 합니다. CEPL은 동일 프롬프트를 최신 감사 증거와 함께 자동 재실행해 업데이트된 답변과 새로운 원장 항목을 생성합니다. 규제당국 포털은 API 로 Merkle root 를 받아 변경이 없음을 즉시 확인합니다.

3. 사고 대응 문서화

침해 시뮬레이션 중 보안팀이 사고 탐지 제어에 대한 빠른 설문에 답해야 합니다. CEPL은 관련 플레이북을 찾아 정확한 버전과 해시를 포함한 답변을 자동으로 생성하고, 감사자는 원장을 통해 플레이북의 무결성을 즉시 검증할 수 있습니다.

보안 및 개인정보 고려사항

• 데이터 기밀성 – 증거 파일은 고객이 관리하는 키로 암호화되어 저장됩니다. 권한이 있는 역할만이 복호화·조회 가능.
• 영지식 증명 – 매우 민감한 증거는 실제 내용 대신 포함 증명의 영지식 증명만 원장에 저장해, 감사자는 존재 여부만 검증할 수 있습니다.
• 접근 제어 – Provenance Tracker 가 역할 기반 접근 제어(RBAC)를 적용해 검토자는 답변을 편집하고, 감사자는 원장 조회만 가능하도록 합니다.

향후 개선 방안

1. 파트너 간 연합 원장 – 다수 조직이 공유 증거(제3자 위험 평가)를 공동 원장에 기록하면서도 각자의 데이터는 별도 격리.
2. 동적 정책 합성 – 원장에 축적된 히스토리를 활용해 반복적으로 나타나는 설문 격차를 자동으로 정책 초안에 반영.
3. AI‑구동 이상 탐지 – 원장에 비정상적인 증거 수정 패턴(예: 짧은 시간 내 다수 해시 변경) 감지시 컴플라이언스 담당자에게 알림.

5단계 시작 가이드

1. 불변 스토리지 활성화 – WORM(Write‑Once‑Read‑Many) 정책이 적용된 객체 스토어 설정.
2. 문서 인제스터 연결 – 기존 정책을 Procurize API 로 파이프라인에 연결해 CEPL 파이프라인에 주입.
3. 검색·LLM 서비스 배포 – Azure OpenAI(데이터 격리 옵션) 등 규제 준수 LLM 선택 후 프롬프트 템플릿 구성.
4. 출처 로깅 활성화 – Provenance Tracker SDK 를 설문 워크플로우에 통합.
5. 팀 교육 – Audit Viewer 로 Merkle proof 해석 및 감사 대응 시나리오 교육 진행.

이 5단계를 실행하면 “문서‑트레일 악몽”에서 암호학적으로 검증 가능한 컴플라이언스 엔진 으로 전환되어 보안 설문을 병목이 아닌 경쟁 우위로 바꿀 수 있습니다.

참고

• NIST SP 800‑37 Rev 2 – Risk Management Framework
• ISO/IEC 27001:2022 – Information Security Management
• OpenZeppelin – Merkle Tree Proofs for Auditable Data
• Microsoft Azure Confidential Computing Documentation