실시간 보안 질문서 협업을 위한 의도 기반 AI 라우팅 엔진

보안 질문서, 규정 준수 감사, 공급업체 위험 평가 등은 SaaS 기업에게 지속적인 고민거리입니다. 전통적인 워크플로우인 수동 분류, 고정된 할당 목록, 즉흥적인 이메일 대화는 지연을 초래하고 인적 오류를 발생시키며 질문서 양이 증가할수록 확장하기 어렵게 만듭니다.

만약 모든 질문이 필요한 지식을 가진 정확한 사람(또는 AI 어시스턴트)에게 즉시 라우팅되고 동시에 실시간 지식 그래프에서 지원 증거를 제공한다면 어떨까요?

여기에 **의도 기반 AI 라우팅 엔진(IBARE)**이 등장합니다. 이는 Procurize와 같은 플랫폼 내에서 실시간 의도 기반 협업을 가능하게 하는 새로운 아키텍처 패턴입니다. IBARE는 최첨단 자연어 이해, 지속적으로 풍부해지는 지식 그래프, 경량 마이크로서비스 오케스트레이션 레이어를 결합하여 다음과 같은 기능을 제공합니다:

• 1초 미만 질문 분류 – 시스템은 질문의 근본적인 의도(예: “휴식 시 암호화”, “사고 대응 흐름”, “데이터 거주지”)를 이해하며 단순 키워드 매칭에 의존하지 않습니다.
• 동적 전문가 매칭 – 기술 프로필, 작업량 지표, 과거 답변 품질을 활용하여 IBARE는 가장 적합한 SME, AI 어시스턴트 또는 하이브리드 조합을 선택합니다.
• 맥락 인식 증거 검색 – 라우팅 결정은 연합 지식 그래프에서 추출된 관련 정책 발췌, 감사 자료, 버전 관리된 증거와 함께 강화됩니다.
• 실시간 피드백 루프 – 답변된 각 질문은 모델에 피드백되어 향후 질문서에 대한 의도 감지 및 전문가 순위를 개선합니다.

아래 섹션에서는 아키텍처를 분석하고 실제 사례를 따라가며 핵심 구현 세부사항을 탐구하고 비즈니스 효과를 정량화합니다.

1. 왜 키워드가 아니라 의도인가?

대부분의 기존 질문서 자동화 도구는 단순 키워드 또는 규칙 기반 라우팅에 의존합니다:

if "encryption" in question → assign to Security Engineer
if "GDPR" in question → assign to Data Privacy Lead

질문이 애매하게 표현되거나 여러 주제를 포함하거나 도메인 고유 용어를 사용할 경우 이러한 접근 방식은 실패합니다.

의도 감지는 질문자가 실제로 필요로 하는 것을 해석하는 한 단계 더 나아갑니다:

의미적 의도를 추출함으로써 시스템은 표면적인 용어가 아니라 행동 또는 개념에 맞는 전문성을 가진 팀원에게 질문을 라우팅할 수 있습니다.

2. 고수준 아키텍처

아래는 IBARE의 주요 구성 요소와 데이터 흐름을 시각화한 Mermaid 다이어그램입니다.

  flowchart TD
    subgraph Frontend
        UI[User Interface] -->|Submit Question| API[REST / GraphQL API]
    end

    subgraph Core
        API --> Intent[Intent Detection Service]
        Intent --> KG[Dynamic Knowledge Graph]
        Intent --> Skills[SME Skill‑Profile Service]
        KG --> Evidence[Evidence Retrieval Service]
        Skills --> Ranking[Expert Ranking Engine]
        Evidence --> Ranking
        Ranking --> Router[Routing Engine]
    end

    subgraph Workers
        Router -->|Assign| SME[Subject‑Matter Expert / AI Assistant]
        SME -->|Answer| Feedback[Feedback Collector]
        Feedback --> KI[Knowledge‑Graph Ingestion]
        Feedback --> Model[Model Retraining Loop]
    end

    classDef external fill:#f9f9f9,stroke:#333,stroke-width:1px;
    class UI,API,SME external;

핵심 구성 요소

3. 실제 시나리오 상세 walkthrough

Scenario: 영업 엔지니어가 잠재적인 기업 고객으로부터 다음과 같은 요청을 받습니다:

“다중 테넌트 환경에서 고객 데이터를 어떻게 격리하고, 데이터 휴식 시 어떤 암호화 메커니즘을 사용하는지 자세히 알려주실 수 있나요?”

단계 1 – 제출

엔지니어는 질문을 Procurize 대시보드에 붙여넣습니다. UI는 원시 텍스트를 포함해 POST 요청을 API에 전송합니다.

단계 2 – 의도 추출

Intent Detection Service는 텍스트를 미세 조정된 트랜스포머에 통과시켜 120개의 의도 분류 체계에 대한 확률 분포를 출력합니다. 이 질문에 대한 상위 세 가지 의도는 다음과 같습니다:

1. 테넌트 격리 – 0.71
2. 휴식 시 암호화 – 0.65
3. 데이터 거주지 – 0.22

단계 3 – 지식 그래프 쿼리

KG는 의도 벡터를 받아 유사도 검색을 수행하고 다음과 같은 문서를 반환합니다:

단계 4 – 기술 프로필 매칭

Skills Service는 Cloud Architecture, Security Engineering, Compliance 태그가 달린 모든 전문가를 조회합니다. 각 전문가의 skill embedding을 의도 벡터와 비교하고 동시에 다음 요소를 고려합니다:

• 현재 작업량 (보류 중인 작업, 대기열 길이)
• 답변 품질 점수 (과거 질문서 응답 평균)
• 시간대 근접성 (지연 최소화)

가장 높은 종합 점수를 받은 후보는 Alex Patel (Senior Cloud Security Engineer) 로, 0.92 점을 받았습니다. 암호 정책에 특화된 AI 어시스턴트 CryptoBot도 0.87 점으로 제안됩니다.

단계 5 – 라우팅 및 알림

Routing Engine은 다음을 포함하는 협업 작업을 생성합니다:

• 원본 질문
• 감지된 의도
• 증거 패키지(다운로드 링크)
• 제안된 AI 어시스턴트(옵션)

Alex은 Slack과 Procurize UI에서 푸시 알림을 받으며, CryptoBot은 백그라운드 마이크로서비스로 인스턴스화되어 답변을 보강할 준비가 됩니다.

단계 6 – 답변 구성

Alex은 증거를 검토하고 최근 플랫폼 업그레이드에 대한 추가 컨텍스트를 넣은 뒤, CryptoBot을 호출해 AES‑256‑GCM 암호화 알고리즘을 간략히 설명하는 문장을 자동 생성하게 합니다. 병합된 답변은 편집·승인 후 제출됩니다.

단계 7 – 피드백 루프

고객은 답변을 “완전 만족” 으로 표시합니다. Feedback Collector는 다음을 기록합니다:

• 답변 텍스트
• 연결된 증거 ID
• 만족도 평가 (5/5)

Knowledge‑Graph Ingestion 서비스는 “Answer‑2025‑10‑21‑001”이라는 새로운 노드를 생성하고 원본 질문, 증거, 의도 라벨과 연결합니다. 이 노드는 이후 유사도 검색에 활용됩니다.

단계 8 – 모델 업데이트

새롭게 라벨링된 데이터(질문 + 확정된 의도 + 답변)는 training pipeline에 추가됩니다. 1,000개의 상호작용이 쌓이면 의도 모델을 재훈련해 “테넌트‑레벨 키 관리” 와 같은 미묘한 의도를 더 정확히 감지합니다.

4. 핵심 기술 빌딩 블록

4.1 Intent Detection Model

• Architecture: RoBERTa‑large를 기반으로 보안 질문서 문장 50k개에 대해 미세 조정.
• Loss Function: 다중 라벨 분류를 위한 Binary Cross‑Entropy.
• Training Augmentation: 다국어 강건성을 위해 역번역(back‑translation) 사용 (영어, 독일어, 일본어, 스페인어).
• Performance: Macro‑F1 = 0.91 (검증 셋); 평균 레이턴시 ≈ 180 ms/요청.

4.2 Knowledge Graph Platform

• Engine: Neo4j 5.x, 벡터 유사도 인덱스 (Neo4j Graph Data Science).
• Schema Highlights:
  • Entity Types: Policy, Control, Evidence, Question, Answer, Expert.
  • Relationships: VALIDATES, EVIDENCES, AUTHORED_BY, RELATED_TO.
• Versioning: 모든 아티팩트에 version 과 valid_from 속성을 두어 감사용 시점 이동을 지원.

4.3 Skill‑Profile Service

• Data Sources: HR 디렉터리(스킬, 인증), 티켓 시스템(작업 완료 시간), 설문 기반 품질 점수.
• Embedding Generation: FastText 스킬 구문 임베딩 + 작업량 dense vector 결합.
• Ranking Formula:

score = α * intent_similarity
      + β * expertise_match
      + γ * availability
      + δ * historical_quality

(α=0.4, β=0.35, γ=0.15, δ=0.10 – 베이지안 최적화로 튜닝)

4.4 Orchestration & Micro‑Services

모든 서비스는 Docker 컨테이너화되고 Kubernetes + Istio 서비스 메쉬로 조정됩니다. 비동기 통신은 NATS JetStream을 이용해 저지연 이벤트 스트리밍을 구현합니다.

4.5 Security & Privacy Considerations

• Zero‑Knowledge Proofs (ZKP): 고감도 증거(예: 내부 침투 테스트 보고서)는 ZKP 약속만 KG에 저장하고 실제 파일은 AWS KMS‑암호화된 외부 볼트에 보관, 할당된 전문가에게만 복호화 제공.
• Differential Privacy: 의도 모델 훈련 시 집계된 그래디언트에 라플라스 잡음을 추가해 개별 질문 내용 노출을 방지.
• Audit Trail: 모든 라우팅 결정, 증거 조회, 답변 편집을 Hyperledger Fabric 기반 불변 로그에 기록해 SOC 2 추적성을 보장.

5. 비즈니스 효과 측정

6개월간 3개 SaaS 고객 파일럿 결과 ROI 4.3× 달성, 주된 원인은 영업 사이클 단축 및 법무 비용 절감.

6. 팀을 위한 구현 체크리스트

1. 의도 분류 체계 정의 – 보안, 법무, 제품 팀과 협업해 100‑150개의 의도 정의.
2. 학습 데이터 수집 – 기존 질문서 10k개에 의도 라벨링.
3. 스킬 프로필 구축 – HR, Jira, 내부 설문에서 데이터 추출·정규화.
4. 지식 그래프 배포 – 기존 정책·증거·버전 히스토리 모두 ingest.
5. 협업 허브 연동 – 라우팅 엔진을 Slack, Teams 혹은 맞춤 UI와 연결.
6. 피드백 루프 설정 – 만족도 평가 캡처·재훈련 파이프라인에 연계.
7. KPI 모니터링 – 레이턴시, 라우팅 성공률, 모델 드리프트 등을 Grafana 대시보드에 구현.

7. 향후 방향

7.1 Multi‑Modal Intent Detection

문서 이미지(스캔된 계약)와 음성 녹음(전화 회의)까지 처리할 수 있도록 CLIP‑스타일 멀티모달 모델을 도입, 텍스트 외 입력에서도 라우팅 가능하게 확장.

7.2 Federated Knowledge Graphs

파트너사와 연합 지식 그래프를 구축해 익명화된 정책 스니펫을 공유, 자체 데이터를 노출하지 않으면서 의도 커버리지를 확대.

7.3 Auto‑Generated Expert Profiles

LLM을 활용해 이력서·프로젝트 기록을 파싱, 신규 입사자의 스킬 프로필 초안을 자동 생성해 온보딩 속도를 높임.

8. 결론

Intent‑Based AI Routing Engine은 보안 질문서 워크플로우를 근본적으로 재설계합니다. 질문 뒤에 숨은 의도를 파악하고, 이를 가장 적합한 사람·AI에게 실시간으로 매칭하며, 연합 지식 그래프에서 관련 증거를 즉시 제공함으로써 조직은

• 응답 시간을 주당 몇 주에서 몇 시간으로 단축,
• 답변 정확도를 정책 기반 증거로 강화,
• 분산된 팀 간 실시간 협업을 가능하게 하고,
• 감사 가능하고 규정 준수된 프로세스를 유지

SaaS 기업이 공급업체 위험 관리와 규정 준수를 미래에도 확장 가능하게 만들고자 할 때, IBARE는 구체적이며 점진적으로 도입할 수 있는 청사진을 제공한다.