대화형 AI 코‑파일럿이 실시간 보안 설문지 작성 혁신
보안 설문지, 공급업체 평가, 컴플라이언스 감사는 SaaS 기업에게 시간과 비용을 크게 잡아먹는 작업입니다. 여기에 대화형 AI 코‑파일럿이 등장합니다. Procurize 플랫폼 내부에 내장된 자연어 비서는 보안, 법무, 엔지니어링 팀이 각 질문을 처리하도록 돕고, 증거를 찾아 제시하고, 답안을 제안하며, 모든 과정을 실시간 채팅 형태로 기록합니다.
본 글에서는 챗 기반 접근 방식의 필요성을 살펴보고, 아키텍처를 분석하며, 전형적인 워크플로를 단계별로 설명하고, 구체적인 비즈니스 효과를 제시합니다. 이를 통해 대화형 AI 코‑파일럿이 빠르고 정확하며 감사 가능한 설문 자동화의 새로운 표준이 되고 있음을 확인할 수 있습니다.
기존 자동화가 부족한 이유
| 문제점 | 기존 솔루션 | 남은 격차 |
|---|---|---|
| 분산된 증거 | 중앙 저장소 + 수동 검색 | 시간 소모적인 검색 |
| 정적 템플릿 | 정책‑코드 혹은 AI‑작성 양식 | 상황에 맞는 세부 뉘앙스 부족 |
| 사일로 협업 | 스프레드시트 주석 | 실시간 가이드 부재 |
| 감사 가능성 | 버전 관리 문서 | 결정 근거 추적 어려움 |
가장 정교한 AI 기반 답변 시스템도 사용자가 명확성, 증거 검증, 정책 근거 등을 중간에 요구할 때 한계에 부딪힙니다. 이때 필요한 것이 바로 대화이며, 이를 통해 사용자의 의도에 즉각적으로 대응할 수 있습니다.
대화형 AI 코‑파일럿 소개
코‑파일럿은 RAG(Retrieval‑Augmented Generation) 로 구성된 대형 언어 모델(LLM) 을 실시간 협업 프리미티브와 결합한 형태입니다. Procurize 내 언제든 열려 있는 채팅 위젯으로 제공되며, 다음과 같은 기능을 제공합니다.
- 동적 질문 해석 – 정확히 어떤 보안 통제가 묻고 있는지 파악합니다.
- 즉석 증거 조회 – 최신 정책, 감사 로그, 구성 조각 등을 가져옵니다.
- 답안 초안 작성 – 간결하고 규정에 맞는 문구를 제시하고 즉시 편집할 수 있습니다.
- 결정 로깅 – 모든 제안·수락·수정이 추후 감사를 위해 기록됩니다.
- 툴 연동 – CI/CD 파이프라인, IAM 시스템, 티켓 도구 등을 호출해 현재 상태를 검증합니다.
이러한 기능을 통해 정적인 설문지를 인터랙티브하고 지식‑기반 세션 으로 전환합니다.
아키텍처 개요
stateDiagram-v2
[*] --> ChatInterface : 사용자가 코‑파일럿을 엽니다
ChatInterface --> IntentRecognizer : 사용자 메시지 전송
IntentRecognizer --> RAGEngine : 의도 추출 + 문서 검색
RAGEngine --> LLMGenerator : 컨텍스트 제공
LLMGenerator --> AnswerBuilder : 초안 작성
AnswerBuilder --> ChatInterface : 초안 및 증거 링크 표시
ChatInterface --> User : 수락 / 편집 / 거부
User --> DecisionLogger : 행동 기록
DecisionLogger --> AuditStore : 감사 로그 영구 저장
AnswerBuilder --> ToolOrchestrator : 필요 시 연동 트리거
ToolOrchestrator --> ExternalAPIs : 실시간 시스템 조회
ExternalAPIs --> AnswerBuilder : 검증 데이터 반환
AnswerBuilder --> ChatInterface : 초안 갱신
ChatInterface --> [*] : 세션 종료
노드 라벨은 Merlin 규칙에 맞게 모두 큰따옴표로 감쌌습니다.
주요 구성 요소
| 구성 요소 | 역할 |
|---|---|
| Chat Interface | WebSocket 기반 프런트엔드 위젯, 즉각적인 피드백 제공 |
| Intent Recognizer | 보안 제어 영역(예: 접근 제어, 데이터 암호화)을 분류하는 소형 BERT‑스타일 모델 |
| RAG Engine | 정책, 과거 답변, 감사 로그 등을 담은 벡터 저장소(FAISS)에서 상위 k 개 문서를 반환 |
| LLM Generator | 컴플라이언스 언어에 특화된 오픈소스 LLM(예: Llama‑3‑8B)으로 답안 초안을 생성 |
| Answer Builder | 포맷 규칙 적용, 인용 추가, 길이 제한 enforcement |
| Decision Logger | 타임스탬프·사용자 ID·원본 LLM 출력 등을 저장해 추적성 확보 |
| Tool Orchestrator | 내부 서비스(API)와 안전하게 연동(예: “현재 암호화 설정 확인”) |
| Audit Store | 변경 불가능한 로그(append‑only, 서명)로 SOC 2·ISO 27001 증거 요구 사항 충족 |
엔드‑투‑엔드 워크플로우
1. 세션 시작
보안 분석가가 Procurize에서 설문지를 열고 질문 옆에 있는 “코‑파일럿에게 물어보기” 버튼을 클릭합니다.
2. 자연어 질의
분석가는 다음과 같이 입력합니다.
“고객용 PostgreSQL 클러스터는 데이터가 저장될 때 암호화가 적용되어 있나요?”
3. 의도 파악 및 검색
Intent Recognizer가 질의를 “데이터‑저장‑암호화” 로 분류합니다.
RAG Engine은 최신 암호화 정책, AWS KMS 설정 파일, 최근 감사 증거 를 검색합니다.
4. 초안 생성
LLM이 다음과 같은 간결한 답변을 생성합니다.
“고객용 PostgreSQL 클러스터는 모두 AWS KMS‑관리형 키를 사용해 저장 시 암호화됩니다. 암호화는 기본적으로 하위 EBS 볼륨에 적용됩니다. 증거 #E‑1234 (KMS 키 정책) 및 #E‑1235 (EBS 암호화 보고서)를 참고하십시오.”
5. 실시간 검증
코‑파일럿은 Tool Orchestrator 를 호출해 aws ec2 describe‑volumes 명령을 실행, 암호화 상태를 실시간 확인합니다. 차이가 발견되면 초안에 플래그를 표시하고 분석가에게 조사 필요성을 알립니다.
6. 협업 편집
분석가는 다음 중 하나를 선택합니다.
- 수락 – 답변 저장, 결정 로그에 기록.
- 편집 – 문구를 수정하고, 코‑파일럿이 기업 톤에 맞는 대안을 제시.
- 거부 – 새로운 컨텍스트로 다시 초안을 생성하도록 LLM에 요청.
7. 감사 로그 생성
프롬프트, 검색된 증거 ID, 생성된 초안, 최종 결정 등 모든 단계가 Audit Store 에 불변하게 저장됩니다. 감사자가 증거를 요구하면 Procurize는 설문 항목과 증거 연계성을 매핑한 JSON 파일을 바로 추출해 제공할 수 있습니다.
기존 조달 워크플로와의 통합
| 기존 도구 | 연동 포인트 | 기대 효과 |
|---|---|---|
| Jira / Asana | 코‑파일럿이 증거 부족 항목에 서브태스크 자동 생성 | 작업 관리 효율화 |
| GitHub Actions | CI 체크를 트리거해 구성 파일이 선언된 제어와 일치하는지 검증 | 실시간 컴플라이언스 보장 |
| ServiceNow | 정책 이탈 감지 시 인시던트 자동 등록 | 즉시 대응 |
| Docusign | 코‑파일럿 검증 답변을 기반으로 서명된 컴플라이언스 증명서 자동 채우기 | 수동 서명 절차 감소 |
웹훅 및 REST API 덕분에 코‑파일럿은 DevSecOps 파이프라인의 일원으로 자리 잡아, 설문 데이터가 고립되지 않도록 합니다.
측정 가능한 비즈니스 영향
| 지표 | 코‑파일럿 도입 전 | 코‑파일럿 도입 후 (30일 파일럿) |
|---|---|---|
| 질문당 평균 응답 시간 | 4.2 시간 | 12 분 |
| 증거 탐색 인력 시간 | 18 시간/주 | 3 시간/주 |
| 답변 정확도 (감사 오류) | 7 % | 1 % |
| 계약 처리 속도 향상 | — | +22 % 체결율 |
| 감사인 신뢰 점수 | 78/100 | 93/100 |
위 수치는 직원 ≈ 250명 규모의 중소 SaaS 기업이 SOC 2 분기 감사와 30개 이상의 공급업체 설문에 코‑파일럿을 적용한 결과입니다.
코‑파일럿 배포 모범 사례
- 지식 베이스 정비 – 최신 정책·구성·과거 설문 답변을 정기적으로 인제스트.
- 도메인 언어에 맞는 파인튜닝 – 내부 어투·컴플라이언스 용어를 포함해 일반적인 표현을 피함.
- 인간‑인‑루프 강제 – 최종 제출 전 최소 한 명 이상의 검토자 승인 필요.
- 감사 로그 버전 관리 – WORM S3 버킷·디지털 서명을 활용해 로그 변조 방지.
- 검색 품질 모니터링 – RAG 관련 적합도 점수를 추적하고, 낮은 점수는 수동 검증 알림 트리거.
향후 방향
- 다국어 코‑파일럿: 번역 모델을 결합해 전 세계 팀이 모국어로 설문에 답변하면서도 컴플라이언스 의미를 유지.
- 예측 질문 라우팅: AI가 다음 설문 섹션을 미리 예측해 관련 증거를 사전 로드, 응답 지연 최소화.
- 제로‑트러스트 검증: 실시간 보안 포스트를 기반으로 초안을 자동 거부하는 정책 엔진과 연동.
- 셀프‑임프루빙 프롬프트 라이브러리: 성공적인 프롬프트를 저장·재사용해 고객 전반에 걸쳐 제안 품질 지속적 향상.
결론
대화형 AI 코‑파일럿은 정적·배치 기반 설문 자동화를 동적·협업 기반 대화 로 전환합니다. 자연어 이해, 실시간 증거 검색, 불변 감사 로그를 하나로 결합해 응답 속도를 높이고 정확성을 강화하며 컴플라이언스 보증을 강화합니다. 빠른 계약 체결과 까다로운 감사 통과를 목표로 하는 SaaS 기업에게 Procurize에 코‑파일럿을 통합하는 것은 선택이 아닌 필수가 되고 있습니다.