보안 설문지를 위한 AI 기반 동적 계약 조항 매핑

계약 조항 매핑이 중요한 이유

보안 설문지는 B2B SaaS 거래의 관문 역할을 합니다. 일반적인 설문에는 다음과 같은 질문이 포함됩니다:

• “데이터를 저장 시 암호화하고 있습니까? 서비스 계약서의 조항 참조를 제공해 주세요.”
• “귀사의 사고 대응 시간은 얼마입니까? 데이터 처리 부록에 해당 조항을 인용해 주세요.”

이러한 질문에 정확히 답변하려면 방대한 계약서, 부록 및 정책 문서 중에서 정확한 조항을 찾아야 합니다. 기존의 수동 방식은 다음과 같은 세 가지 주요 문제점을 가지고 있습니다:

1. 시간 소모 – 보안 팀이 적절한 문단을 찾는 데 수시간을 소비합니다.
2. 인간 오류 – 조항을 잘못 인용하면 컴플라이언스 격차나 감사 실패로 이어질 수 있습니다.
3. 구식 참조 – 계약은 지속적으로 변하지만, 설문 답변은 그대로 남아 오래된 조항 번호를 참조하게 됩니다.

동적 계약 조항 매핑(DCCM) 엔진은 계약 저장소를 검색 가능하고 자체 유지되는 지식 그래프로 전환해 실시간 AI 기반 설문 답변을 제공함으로써 이 세 가지 문제를 모두 해결합니다.

DCCM 엔진의 핵심 아키텍처

아래는 DCCM 파이프라인의 고수준 뷰입니다. 다이어그램은 Mermaid 구문을 사용해 데이터 흐름과 의사결정 포인트를 보여줍니다.

  stateDiagram-v2
    [*] --> IngestContracts: "문서 수집"
    IngestContracts --> ExtractText: "OCR 및 텍스트 추출"
    ExtractText --> Chunkify: "의미론적 청크화"
    Chunkify --> EmbedChunks: "벡터 임베딩 (RAG)"
    EmbedChunks --> BuildKG: "지식 그래프 구축"
    BuildKG --> UpdateLedger: "귀속 원장 항목"
    UpdateLedger --> [*]

    state AIResponder {
        ReceiveQuestion --> RetrieveRelevantChunks: "벡터 검색"
        RetrieveRelevantChunks --> RAGGenerator: "검색 강화 생성"
        RAGGenerator --> ExplainabilityLayer: "인용 및 신뢰도 점수"
        ExplainabilityLayer --> ReturnAnswer: "조항 링크가 포함된 형식화된 답변"
    }

    [*] --> AIResponder

핵심 구성 요소 설명

검색 강화 생성(RAG)과 계약 정확성의 만남

표준 LLM은 계약 참조를 요구받을 때 환상(hallucination) 을 일으키기 쉽습니다. DCCM 엔진은 실제 계약 청크에 기반해 생성함으로써 사실 정확성을 보장합니다.

1. 쿼리 임베딩 – 사용자의 설문 텍스트를 벡터로 변환합니다.
2. Top‑k 검색 – FAISS가 가장 유사한 계약 청크를 반환합니다(기본값 k=5).
3. 프롬프트 엔지니어링 – 검색된 스니펫을 시스템 프롬프트에 삽입해 LLM이 명시적으로 출처를 인용하도록 강제합니다:

You are a compliance assistant. Use ONLY the provided contract excerpts to answer the question. 
For each answer, end with "Clause: <DocumentID>#<ClauseNumber>".
If the excerpt does not contain enough detail, respond with "Information not available".

4. 후처리 – 엔진은 LLM의 출력을 파싱해 인용된 조항이 지식 그래프에 존재하는지 검증하고, 0–100 사이의 신뢰도 점수를 부착합니다. 점수가 사전 정의된 임계값(예: 70) 이하이면 인간 검토를 위해 플래그합니다.

설명 가능한 귀속 원장

감사인은 각 답변이 어디서 왔는지에 대한 증거를 요구합니다. DCCM 엔진은 암호 서명된 원장 항목을 모든 매핑 이벤트에 기록합니다.

{
  "question_id": "Q-2025-07-12-001",
  "answer_hash": "sha256:8f3e...",
  "referenced_clause": "SA-2024-08#12.3",
  "vector_similarity": 0.94,
  "llm_confidence": 88,
  "timestamp": "2025-12-01T08:31:45Z",
  "signature": "0xABCD..."
}

이 원장은:

• 변경 불가능한 감사 추적을 제공합니다.
• 규제기관이 전체 계약을 노출하지 않고도 인용 존재를 제로 지식 증명 방식으로 검증할 수 있게 합니다.
• 정책‑as‑code 적용을 지원합니다—조항이 폐기되면 해당 조항을 참조한 모든 설문 답변을 자동으로 재평가하도록 플래그합니다.

조항 변동에 대한 실시간 적응

계약은 살아있는 문서입니다. 조항이 수정되면 변경 감지 서비스가 해당 청크의 임베딩을 재계산하고, 지식 그래프를 업데이트하며, 해당 조항을 참조한 모든 설문 답변을 재생성합니다. 전체 루프는 일반적으로 2–5초 내에 완료되어 Procurize UI가 최신 계약 내용을 항상 반영합니다.

예시 시나리오

원본 조항 (버전 1)

“Data shall be encrypted at rest using AES‑256.”

업데이트된 조항 (버전 2)

“Data shall be encrypted at rest using AES‑256 or ChaCha20‑Poly1305, whichever is deemed more appropriate.”

변경 발생 시:

1. 해당 조항의 임베딩이 새로 고침됩니다.
2. 이전에 “Clause 2.1”을 인용한 모든 답변이 RAG 생성기로 재실행됩니다.
3. 업데이트된 조항이 선택적 옵션을 도입했으므로 신뢰도 점수가 떨어질 수 있으며, 보안 검토자가 답변을 확인하도록 트리거됩니다.
4. 원장은 드리프트 이벤트를 기록해 이전 조항 ID와 새로운 조항 ID를 연결합니다.

정량화된 혜택

이 수치는 단일 AI 엔진이 병목을 경쟁력으로 전환하는 방법을 명확히 보여줍니다.

보안 팀을 위한 구현 체크리스트

1. 문서 중앙화 – 모든 계약을 기계 판독이 가능한 저장소(PDF, DOCX, 텍스트)로 확보합니다.
2. 메타데이터 강화 – 각 계약에 vendor, type(SA, **데이터 처리 계약서(DPA), SLA), effective_date 태그를 부여합니다.
3. 접근 제어 – DCCM 서비스에는 읽기 전용 권한만 부여하고, 원장 쓰기 권한은 제한합니다.
4. 정책 거버넌스 – 신뢰도 임계값 정책을 정의합니다(예: > 80 % 자동 승인).
5. 인간‑인‑루프(HITL) – 낮은 신뢰도 답변을 처리할 컴플라이언스 검토자를 지정합니다.
6. 지속적인 모니터링 – 위험 점수 임계값을 초과하는 조항 변동 이벤트에 대한 알림을 활성화합니다.

이 체크리스트를 따르면 원활한 도입과 ROI 극대화를 보장할 수 있습니다.

로드맵

결론

동적 계약 조항 매핑은 법률 문구와 보안 설문 요구 사이의 간극을 메우는 핵심 기술입니다. Retrieval‑Augmented Generation을 의미론적 지식 그래프, 불변 귀속 원장, 실시간 변동 감지와 결합함으로써 Procurize는 보안 팀이 자신감 있게 답변하고, 처리 시간을 크게 단축하며, 감사인을 만족시키는 동시에 계약을 자동으로 최신 상태로 유지하도록 지원합니다.

엔터프라이즈 SaaS 기업이 기업 거래를 빠르게 성사시키려면, DCCM 엔진은 선택이 아닌 필수적인 경쟁 우위가 됩니다.