실시간 공급업체 질문서 협업을 위한 AI 기반 의도 기반 라우팅 엔진

공급업체 보안 질문서는 빠르게 성장하는 SaaS 기업에게 병목 현상이 되고 있습니다. 새로운 고객 요청이 들어올 때마다 일련의 수동 전달이 발생합니다. 보안 분석가는 최신 정책을 찾아보고, 법무 담당자는 문구를 검증하고, 제품 엔지니어는 기술 구현을 설명하며, 최종 답변을 PDF로 조합합니다. 이와 같이 파편화된 워크플로우는 긴 처리 시간, 일관되지 않은 답변, 감사 위험 노출을 초래합니다.

플랫폼 자체가 왜 질문이 제기되었는지, 누가 가장 적합한 답변자인지, 언제 답변이 필요한지를 이해하고, 이를 자동으로 실시간에 올바른 사람에게 라우팅한다면 어떨까요? 바로 **AI 기반 의도 기반 라우팅 엔진(IBRE)**이 등장합니다. 이는 Procurize AI 플랫폼의 핵심 컴포넌트로, 지식 그래프 의미론, 검색 보강 생성(RAG), 지속적인 피드백을 결합해 기계 속도로 협업형 질문서 응답을 오케스트레이션합니다.

핵심 내용
의도 감지는 원시 질문 텍스트를 구조화된 비즈니스 의도로 변환합니다.
동적 지식 그래프는 의도를 소유자, 증거 아티팩트, 정책 버전과 연결합니다.
실시간 라우팅은 LLM 기반 신뢰도 점수와 작업 부하 균형을 활용합니다.
지속적인 학습 루프는 제출 후 감사 데이터를 통해 의도와 라우팅 정책을 개선합니다.

1. 텍스트 → 의도 – 의미 파싱 레이어

IBRE의 첫 단계는 자유 형식 질문(예: “데이터를 저장할 때 암호화합니까?”)을 시스템이 실행할 수 있는 정형 의도로 변환하는 것입니다. 이를 위해 두 단계 파이프라인을 사용합니다.

LLM 기반 엔티티 추출 – 경량 LLM(예: Llama‑3‑8B)이 핵심 엔티티를 추출합니다: 암호화, 데이터 저장 중, 범위, 규제 프레임워크.
의도 분류 – 추출된 엔티티를 미세 조정된 분류기(BERT 기반)에 입력해 ~250개 의도(예: EncryptDataAtRest, MultiFactorAuth, IncidentResponsePlan) 중 하나에 매핑합니다.

생성된 의도 객체는 다음을 포함합니다.

intent_id
confidence_score
linked_policy_refs (SOC 2, ISO 27001, 내부 정책 ID)
required_evidence_types (구성 파일, 감사 로그, 제3자 증명서)

왜 의도가 중요한가:
의도는 질문서 내용과 하위 워크플로우 사이의 안정된 계약 역할을 합니다. 표현이 달라져도(예: “저장된 데이터가 암호화되어 있나요?” vs. “데이터를 저장할 때 암호화를 사용합니까?”) 동일한 의도가 인식되어 일관된 라우팅이 보장됩니다.

2. 컨텍스트 백본으로서의 지식 그래프

속성 그래프 데이터베이스(Neo4j 또는 Amazon Neptune)는 다음 관계를 저장합니다.

Intents ↔ Owners (보안 엔지니어, 법무 고문, 제품 책임자)
Intents ↔ Evidence Artifacts (정책 문서, 구성 스냅샷)
Intents ↔ Regulatory Frameworks (SOC 2, ISO 27001, GDPR)
Owners ↔ Workload & Availability (현재 작업 대기열, 시간대)

각 노드 라벨은 Mermaid 구문에 맞게 큰따옴표로 감싸진 문자열입니다.

  graph LR
    "Intent: EncryptDataAtRest" -->|"owned by"| "Owner: Security Engineer"
    "Intent: EncryptDataAtRest" -->|"requires"| "Evidence: Encryption Policy"
    "Intent: EncryptDataAtRest" -->|"complies with"| "Regulation: ISO 27001"
    "Owner: Security Engineer" -->|"available"| "Status: Online"
    "Owner: Security Engineer" -->|"workload"| "Tasks: 3"

그래프는 동적입니다. 새로운 질문서가 업로드될 때마다 의도 노드는 기존 노드와 매칭되거나 즉시 생성됩니다. 소유자 연결은 전문성, 현재 부하, SLA 마감시간을 균형 있게 고려하는 이분 매칭 알고리즘으로 재계산됩니다.

3. 실시간 라우팅 메커니즘

질문서 항목이 도착하면:

의도 감지가 의도와 신뢰도 점수를 반환합니다.
그래프 조회가 모든 후보 소유자와 관련 증거를 검색합니다.
스코어링 엔진이 다음을 평가합니다.
- 전문성 적합도 (expertise_score) – 과거 답변 품질 기반.
- 가용성 (availability_score) – Slack/Teams 존재 API를 통한 실시간 상태.
- SLA 긴급도 (urgency_score) – 질문서 마감시간에서 파생.
복합 라우팅 점수 = 가중 합계(정책‑코드로 구성 가능).

가장 높은 복합 점수를 받은 소유자는 자동 생성된 작업을 Procurize에서 받으며, 작업에는 다음이 미리 채워집니다.

원본 질문
감지된 의도
가장 관련성 높은 증거 링크
RAG 기반 제안 답변 스니펫

신뢰도 점수가 임계값(예: 0.65) 이하이면 작업이 Human‑in‑the‑loop 검토 큐로 라우팅되어 컴플라이언스 담당자가 의도를 검증한 뒤 할당됩니다.

라우팅 결정 예시

소유자	전문성 (0‑1)	가용성 (0‑1)	긴급도 (0‑1)	복합 점수
Alice (보안 엔지니어)	0.92	0.78	0.85	0.85
Bob (법무)	0.68	0.95	0.85	0.79
Carol (제품)	0.55	0.88	0.85	0.73

Alice가 즉시 작업을 받으며, 시스템은 라우팅 결정을 감사 가능하게 로그에 기록합니다.

4. 지속적인 학습 루프

IBRE는 정적이지 않습니다. 질문서가 완료된 후 플랫폼은 제출 후 피드백을 수집합니다.

답변 정확도 검토 – 감사자가 답변의 적합성을 점수화.
증거 격차 감지 – 참조된 증거가 오래된 경우 해당 정책 노드를 플래그.
소유자 성과 지표 – 성공률, 평균 응답 시간, 재할당 빈도.

이 신호들은 두 학습 파이프라인에 반환됩니다.

의도 정제 – 오분류가 발생하면 반지도 학습으로 의도 분류기를 재학습.
라우팅 정책 최적화 – 강화 학습(RL)이 전문성, 가용성, 긴급도 가중치를 업데이트해 SLA 준수와 답변 품질을 최대화.

그 결과 스스로 최적화되는 엔진이 질문서 사이클마다 개선됩니다.

5. 통합 환경

IBRE는 마이크로서비스로 설계되어 기존 도구와 연결됩니다.

통합	목적	예시
Slack / Microsoft Teams	실시간 알림·작업 수락	`/procure assign @alice`
Jira / Asana	복잡한 증거 수집을 위한 티켓 생성	자동으로 Evidence Collection 티켓 생성
문서 관리 (SharePoint, Confluence)	최신 정책 아티팩트 검색	최신 암호화 정책 버전 가져오기
CI/CD 파이프라인 (GitHub Actions)	새 릴리스에 대한 컴플라이언스 체크 트리거	빌드 후 정책‑코드 테스트 실행

모든 통신은 상호 TLS와 OAuth 2.0을 사용해 민감한 질문서 데이터가 보안 경계를 벗어나지 않도록 보장합니다.

6. 감사 가능한 트레일 및 컴플라이언스 이점

각 라우팅 결정은 불변 로그 항목을 생성합니다.

{
  "question_id": "Q-2025-437",
  "intent_id": "EncryptDataAtRest",
  "assigned_owner": "alice@example.com",
  "routing_score": 0.85,
  "timestamp": "2025-12-11T14:23:07Z",
  "evidence_links": [
    "policy://encryption/2025-09",
    "artifact://config/production/db"
  ],
  "confidence": 0.93
}

이 JSON은 추가 불가 원장(예: Amazon QLDB 또는 블록체인 기반 원장)에 저장돼 SOX와 GDPR의 추적 가능성 요구를 충족합니다. 감사자는 SOC 2 감사를 수행할 때마다 각 답변 뒤에 숨은 정확한 논리를 재구성할 수 있어 증거 요청 사이클을 크게 단축합니다.

7. 실제 영향 – 간단한 사례 연구

회사: FinTech SaaS “SecurePay”(시리즈 C, 직원 200명)
문제: 평균 질문서 처리 시간 – 14 일, SLA 미준수 30 %.
구현: 200노드 지식 그래프와 Slack·Jira 연동을 통해 IBRE 배포.
결과(90일 파일럿):

지표	도입 전	도입 후
평균 응답 시간	14 일	2.3 일
SLA 준수율	68 %	97 %
수동 라우팅 작업량 (시간/주)	12 시간	1.5 시간
감사 시 증거 격차	감 audit당 5건	감 audit당 0.8건

ROI는 6.2배에 달했으며, 주된 절감 요소는 거래 지연 손실과 감사 복구 비용 감소였습니다.

8. 향후 로드맵

다테넌트 의도 연합 – 데이터 격리를 유지하면서 여러 고객이 의도 정의를 공유하도록 연합 학습 적용.
제로 트러스트 검증 – 동형 암호와 의도 라우팅을 결합해 라우팅 엔진조차 질문 내용에 접근하지 못하도록 구현.
예측 SLA 모델링 – 시계열 예측을 활용해 제품 출시 후 질문서 폭증을 미리 감지하고 라우팅 용량을 사전 확장.

9. IBRE 시작하기

Procurize → Settings → AI Modules에서 Intent Engine 활성화.
의도 분류 체계 정의(또는 기본 체계 가져오기).
사용자 계정을 의도 태그와 연결해 소유자 매핑 수행.
증거 소스 연결(문서 저장소, CI/CD 산출물).
파일럿 질문서를 실행하고 라우팅 대시보드를 관찰.

Procurize 헬프 센터의 AI‑Driven Routing 섹션에서 단계별 튜토리얼을 확인하세요.

보기 Also

Zero‑Trust Architecture for AI‑Driven Automation – NIST SP 800‑207