정책‑as‑Code와 AI: 설문 응답을 위한 자동화된 준수‑as‑Code 생성

빠르게 변화하는 SaaS 환경에서 보안 설문과 준수 감사는 새로운 계약의 관문이 되었습니다. 팀은 정책을 찾고, 법률 용어를 일반 문장으로 번역하며, 답변을 공급업체 포털에 수동으로 복사하는 데 무수히 많은 시간을 소비합니다. 이 결과는 영업 사이클을 지연시키고 사람의 실수를 초래하는 병목 현상이 됩니다.

여기에 Policy‑as‑Code (PaC)—보안 및 준수 제어를 버전 관리된 기계가 읽을 수 있는 형식(YAML, JSON, HCL 등)으로 정의하는 실천이 등장합니다. 동시에 **대형 언어 모델(LLM)**은 복잡한 규제 언어를 이해하고, 증거를 종합하며, 감사인을 만족시킬 수 있는 자연어 응답을 생성할 수 있을 정도로 성숙해졌습니다. 이 두 패러다임이 만나면 **자동화된 준수‑as‑Code (CaaC)**라는 새로운 기능이 등장합니다. 이는 필요할 때마다 설문 답변을 생성하고, 추적 가능한 증거와 함께 제공합니다.

이 글에서는 다음을 다룹니다:

정책‑as‑Code의 핵심 개념과 보안 설문에 왜 중요한지 설명합니다.
LLM을 PaC 저장소와 연결해 동적이며 감사 준비가 된 답변을 만들어 내는 방법을 보여줍니다.
Procurize 플랫폼을 예시로 실용적인 구현 과정을 단계별로 안내합니다.
모범 사례, 보안 고려 사항, 시스템 신뢰성을 유지하는 방법을 강조합니다.

TL;DR – 정책을 코드화하고 API를 통해 노출한 뒤, 파인‑튜닝된 LLM이 그 정책을 설문 답변으로 번역하도록 하면, 조직은 응답 시간을 며칠에서 몇 초로 단축하면서도 준수 무결성을 유지할 수 있습니다.

1. 정책‑as‑Code의 부상

1.1 정책‑as‑Code란?

Policy‑as‑Code는 보안 및 준수 정책을 응용 프로그램 코드처럼 다룹니다:

기존 정책 관리 방식	정책‑as‑Code 접근 방식
PDF, 워드, 스프레드시트	선언형 파일(YAML/JSON) → Git에 저장
수동 버전 관리	Git 커밋, 풀‑리퀘스트 검토
즉흥적인 배포	자동 CI/CD 파이프라인
검색이 어려운 텍스트	구조화된 필드, 인덱스 기반 검색

정책이 **단일 진실 원천(single source of truth)**에 존재하므로, 변경이 발생하면 구문 검증, 유닛 테스트, 하위 시스템 업데이트(CI/CD 보안 게이트, 준수 대시보드 등)를 자동으로 실행하는 파이프라인이 트리거됩니다.

1.2 정책‑as‑Code가 설문에 직접 미치는 영향

보안 설문은 보통 다음과 같은 질문을 포함합니다:

“데이터를 저장할 때 어떻게 보호하며, 암호화 키 회전의 증거를 제공해 주세요.”

정책이 코드 형태로 정의되어 있다면:

controls:
  data-at-rest:
    encryption: true
    algorithm: "AES‑256-GCM"
    key_rotation:
      interval_days: 90
      procedure: "Automated rotation via KMS"
evidence:
  - type: "config"
    source: "aws:kms:key-rotation"
    last_verified: "2025-09-30"

툴은 관련 필드를 추출하고, 자연어 형태로 포맷한 뒤, 참조된 증거 파일을 첨부할 수 있습니다—사람이 한 글자도 입력할 필요가 없습니다.

2. 대형 언어 모델을 번역 엔진으로 활용

2.1 코드 → 자연어 변환

LLM은 텍스트 생성에 뛰어나지만, 맥락이 없으면 환상을 만들어낼 수 있습니다. 구조화된 정책 페이로드와 질문 템플릿을 함께 제공하면 결정론적인 매핑을 만들 수 있습니다.

프롬프트 패턴(단순화):

당신은 준수 어시스턴트입니다. 다음 정책 조각을 이용해 질문 "<question>"에 대한 간결한 답변을 작성하고, 참조된 증거 ID를 제공하세요.
Policy:
<YAML block>

LLM은 데이터를 추측하지 않고 이미 존재하는 정보를 그대로 재현합니다.

2.2 도메인 정확성을 위한 파인‑튜닝

일반 LLM(예: GPT‑4)은 방대한 지식을 갖고 있지만, 여전히 애매한 표현을 할 수 있습니다. 내부 스타일 가이드와 과거 설문 답변을 모아 파인‑튜닝하면:

일관된 어조(격식 있고 위험 인식) 확보.
SOC 2, ISO 27001 등 준수 전문 용어 사용(예: “SOC 2” – see SOC 2, “ISO 27001” – see ISO 27001).
토큰 사용량 감소 → 추론 비용 절감.

2.3 가드레일 및 RAG(검색 강화 생성)

신뢰성을 높이기 위해 RAG를 결합합니다:

Retriever가 PaC 저장소에서 정확한 정책 조각을 가져옵니다.
Generator(LLM)가 질문과 조각을 함께 받습니다.
Post‑processor가 모든 인용된 증거 ID가 증거 저장소에 존재하는지 검증합니다.

불일치가 발견되면 시스템이 자동으로 사람 검토를 요구합니다.

3. Procurize에서 구현한 엔드‑투‑엔드 워크플로

아래는 Procurize가 PaC와 LLM을 통합해 실시간 자동 설문 답변을 제공하는 전체 흐름도입니다.

  flowchart TD
    A["Policy‑as‑Code Repository (Git)"] --> B["Change Detection Service"]
    B --> C["Policy Indexer (Elasticsearch)"]
    C --> D["Retriever (RAG)"]
    D --> E["LLM Engine (Fine‑tuned)"]
    E --> F["Answer Formatter"]
    F --> G["Questionnaire UI (Procurize)"]
    G --> H["Human Review & Publish"]
    H --> I["Audit Log & Traceability"]
    I --> A

3.1 단계별 흐름

단계	작업 내용	기술 스택
1	보안 팀이 Git에 정책 파일을 업데이트	Git, CI 파이프라인
2	변경 감지가 정책 인덱스를 재구축	Webhook, Elasticsearch
3	공급업체 설문이 도착하면 UI에 질문이 표시	Procurize 대시보드
4	Retriever가 인덱스에서 일치하는 정책 조각을 검색	RAG Retrieval
5	LLM이 조각과 질문 프롬프트를 받아 초안 답변 생성	OpenAI / Azure OpenAI
6	Answer Formatter가 마크다운, 증거 링크, 포맷을 적용	Node.js 마이크로서비스
7	보안 담당자가 답변 검토(신뢰도 점수에 따라 자동 승인 가능)	UI Review Modal
8	최종 답변이 공급업체 포털에 전송되고, 불변 감사 로그에 기록	Procurement API, 블록체인‑유사 로그
9	로그가 정책 저장소로 돌아가 추적 가능성 확보	Git

이 전체 사이클은 10초 미만에 완료될 수 있으며, 이는 인간 분석가가 정책을 찾고, 초안을 작성하고, 검증하는 데 걸리는 2‑4시간과는 큰 차이입니다.

4. 자체 CaaC 파이프라인 구축 가이드

아래는 이 패턴을 직접 구현하려는 팀을 위한 실전 가이드입니다.

4.1 정책 스키마 정의

다음 JSON Schema를 기반으로 필수 필드를 정의합니다:

{
  "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
  "title": "Compliance Control",
  "type": "object",
  "properties": {
    "id": { "type": "string" },
    "category": { "type": "string" },
    "description": { "type": "string" },
    "evidence": {
      "type": "array",
      "items": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "type": { "type": "string" },
          "source": { "type": "string" },
          "last_verified": { "type": "string", "format": "date" }
        },
        "required": ["type", "source"]
      }
    }
  },
  "required": ["id", "category", "description"]
}

CI 단계에서 ajv-cli 등으로 각 정책 파일을 검증합니다.

4.2 검색 인덱스 구축

YAML/JSON 파일을 Elasticsearch 혹은 OpenSearch에 인덱싱.
BM25 또는 Sentence‑Transformer 기반 밀도 벡터 임베딩을 사용해 의미 검색 구현.

4.3 LLM 파인‑튜닝

과거 설문 Q&A 쌍을 내보냅니다(증거 ID 포함).
프롬프트‑완료 형식으로 변환 후 LLM 제공업체에 파인‑튜닝 요청(OpenAI v1/fine-tunes, Azure deployment).
BLEU와 인간 평가를 통해 정확도 검증(규제 준수 관점 강조).

4.4 가드레일 구현

신뢰도 점수: 상위 토큰 확률이 0.9 이상일 때만 자동 승인.
증거 검증: 사후 처리 단계에서 인용된 source가 증거 저장소에 존재하는지 확인.
프롬프트 인젝션 방지: 사용자 입력을 문자열 이스케이프 후 프롬프트에 삽입.

4.5 Procurize와 연동

Procurize는 웹훅을 통해 설문이 들어오면 서버리스 함수(AWS Lambda, Azure Functions)를 호출하도록 설정합니다. 이 함수가 앞서 설명한 파이프라인을 실행하고, 결과를 UI에 반환합니다.

5. 장점, 위험 및 완화 방안

장점	설명
속도	초 단위 답변 생성으로 영업 사이클 지연 최소화
일관성	동일 정책을 기반으로 모든 설문에 동일한 문구 적용
추적성	각 답변이 정책 ID와 증거 해시와 연결돼 감사 요구 충족
확장성	정책 하나를 수정하면 모든 대기중인 설문에 자동 반영

위험	완화 전략
환상(Hallucination)	RAG+증거 검증을 적용하여 비현실적 출력 차단
증거 노후	자동 증거 최신성 검사(30일 이상 경과 시 알림)
접근 제어	정책 저장소를 IAM으로 보호하고, 커밋 권한 제한
모델 드리프트	정기적인 테스트 셋 재평가 및 재파인‑튜닝

6. 실제 사례 – 빠른 케이스 스터디

회사: SyncCloud (중규모 SaaS 데이터 분석 플랫폼)
CaaC 도입 전: 설문 평균 처리 시간 4 일, 문구 불일치로 인한 재작업 30 %
CaaC 도입 후: 평균 처리 시간 15 분, 재작업 0 % , 감사 로그 100 % 추적성 확보

핵심 지표:

절감된 시간: 분석가당 주당 약 2 시간
거래 속도 증가: 성사된 계약 12 % 상승
준수 점수: 제3자 평가에서 “보통” → “높음” 수준으로 상승

150개의 정책 문서를 PaC로 전환하고, 2 k개의 과거 응답을 활용해 6 B 파라미터 LLM을 파인‑튜닝했으며, 이를 Procurize 설문 UI에 통합해 달성한 결과입니다.

7. 향후 로드맵

제로 트러스트 증거 관리 – 블록체인 기반 증거 불변성 도입.
다국어 지원 – GDPR(예: GDPR), CCPA(예: CCPA), CPRA(예: CPRA) 등 다국적 규제에 맞춘 다국어 LLM 파인‑튜닝.
자체 치유 정책 – 강화 학습을 활용해 감사 피드백을 자동으로 정책 개선 제안에 반영.

이러한 혁신은 CaaC를 생산성 도구에서 전략적 준수 엔진으로 전환시켜, 보안 자세를 사전적으로 형성하도록 할 것입니다.

8. 시작 체크리스트

정책‑as‑Code 스키마 정의 및 버전 관리
기존 정책·증거 메타데이터를 저장소에 적재
검색 서비스(Elasticsearch 등) 구축
과거 Q&A 데이터 수집 및 LLM 파인‑튜닝
신뢰도 점수·증거 검증 가드레일 구현
설문 플랫폼(Procurize 등)과 파이프라인 연동
저위험 설문으로 파일럿 실행 후 피드백 적용

이 로드맵을 따르면 조직은 수동 작업에서 AI‑구동 자동 준수로 전환해 영업 효율과 규제 대응 역량을 동시에 끌어올릴 수 있습니다.

주요 프레임워크·표준 참조 (빠른 링크)

SOC 2 – SOC 2
ISO 27001 – ISO 27001 & ISO/IEC 27001 Information Security Management
GDPR – GDPR
HIPAA – HIPAA
NIST CSF – NIST CSF
DPAs – DPAs
Cloud Security Alliance STAR – CSA STAR
PCI‑DSS – PCI‑DSS
CCPA – CCPA
CPRA – CPRA
Gartner Security Automation Trends – Gartner Security Automation Trends
Gartner Sales Cycle Benchmarks – Gartner Sales Cycle Benchmarks
MITRE AI Security – MITRE AI Security
EU AI Act Compliance – EU AI Act Compliance
SLAs – SLAs
NYDFS – NYDFS
DORA – DORA
BBB Trust Seal – BBB Trust Seal
Google Trust & Safety – Google Trust & Safety
FedRAMP – FedRAMP
CISA Cybersecurity Best Practices – CISA Best Practices
EU Cloud Code of Conduct – EU Cloud Code of Conduct