적응형 설문 자동화를 위한 실시간 규제 의도 모델링

오늘날 초연결 SaaS 생태계에서는 보안 설문과 컴플라이언스 감시가 연간 한 번 법무팀이 작성하는 정적인 양식이 아닙니다. GDPR, CCPA, ISO 27001 등과 같이 새롭게 등장하는 AI 전용 프레임워크까지 규제는 시간당 변화하고 있습니다. 전통적인 “문서‑한 번‑재사용‑나중에” 접근 방식은 빠르게 위험 요소가 되고 있습니다.

Procurize는 게임 체인저 기능인 Regulatory Intent Modeling (RIM) 을 출시했습니다. 대형 언어 모델, 시계열 그래프 신경망, 지속적인 규제 피드를 결합해 RIM은 새로운 규제 뒤에 숨겨진 의미적 의도 를 실시간으로 실행 가능한 증거 업데이트로 변환합니다. 이 글에서는 기술 스택, 워크플로우, 그리고 보안·컴플라이언스 팀에 미치는 실제 비즈니스 성과를 자세히 살펴봅니다.

왜 의도 모델링이 중요한가

의도 모델링은 규제가 말하는 것 보다 규제가 달성하고자 하는 목표—프라이버시, 위험 완화, 데이터 무결성 등—에 초점을 맞춥니다. 이러한 의미 중심 접근은 자동화 시스템이 규제자의 목표에 부합하는 증거를 생성·우선순위 지정·이행하도록 합니다.

실시간 의도 모델링 아키텍처

아래는 규제 피드 수집부터 설문 답변 생성까지의 데이터 흐름을 나타낸 고수준 Mermaid 다이어그램입니다.

  flowchart TD
    A["Regulatory Feed API"] --> B["Raw Document Store"]
    B --> C["Legal NLP Parser"]
    C --> D["Intent Extraction Engine"]
    D --> E["Temporal Knowledge Graph (TKG)"]
    E --> F["Evidence Mapping Service"]
    F --> G["Questionnaire Answer Engine"]
    G --> H["Procurize UI / API"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style H fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px

1. Regulatory Feed API

출처: EU 공식 저널, 미국 SEC 발표, ISO 기술 위원회, 산업 컨소시엄 등.
피드는 5분마다 가져와 JSON‑LD 형태로 통일됩니다.

2. Raw Document Store

버전 관리 객체 저장소(예: MinIO)에서 원본 PDF, XML, HTML 페이지를 보관합니다. 불변 스냅샷을 통해 감사 가능성을 확보합니다.

3. Legal NLP Parser

하이브리드 파이프라인:

• OCR + LayoutLMv3 로 스캔 PDF 처리
• Clause segmentation 을 위한 파인‑튜닝 BERT 모델
• Named Entity Recognition 로 법률 엔터티(예: “data controller”, “risk‑based approach”) 식별

4. Intent Extraction Engine

GPT‑4‑Turbo 기반이며, 다음과 같은 커스텀 시스템 프롬프트를 사용합니다:

“규제자의 근본적인 목표는 무엇인가? 이 목표를 충족시키는 구체적인 컴플라이언스 활동을 나열하라.”

출력은 구조화된 Intent Statements 로 저장됩니다(예: {"objective":"protect personal data","actions":["encryption at rest","access control","audit logging"]}).

5. Temporal Knowledge Graph (TKG)

시간‑인식 엣지를 가진 그래프 신경망(GNN) 으로 관계를 포착합니다:

• 규제 → Intent Statements
• Intent Statements ↔ Controls (내부 정책 저장소와 매핑)
• Controls ↔ Evidence Artifacts (스캔 리포트, 로그 등)

TKG는 지속적으로 업데이트되며, 감사 시 과거 버전을 보존합니다.

6. Evidence Mapping Service

그래프 임베딩을 활용해 각 의도 활동에 가장 적합한 증거를 찾습니다. 증거가 없을 경우 AI‑생성 증거 초안(정책 문단 또는 개선 계획) 을 자동으로 생성합니다.

7. Questionnaire Answer Engine

설문을 열면 엔진은:

1. 관련 규제 ID를 가져옴
2. TKG에 의도 조회
3. 매핑된 증거 추출
4. 설문 스키마(JSON, CSV, markdown) 에 맞게 포맷팅

전체 과정이 2‑3초 안에 완료됩니다.

RIM이 기존 Procurize 기능과 통합되는 방식

실제 효과: 정량적 분석

150명 규모의 중간 SaaS 기업을 대상으로 6개월 파일럿을 진행한 결과:

수동 작업 감소는 연간 $120k 비용 절감 효과를, 높은 최초 통과율은 벌금·계약 위반 위험 감소로 이어졌습니다.

RIM 구현 단계별 가이드

단계 1 – 규제 피드 커넥터 활성화

1. Settings → Integrations → Regulatory Feeds 로 이동
2. 관심 규제 출처 URL 추가
3. 폴링 간격 설정 (기본 5 분)

단계 2 – Intent Extraction 모델 학습

1. 주석이 달린 규제 조항 코퍼스를 업로드(선택사항)
2. Train 버튼 클릭 – 시스템이 GPT‑4‑Turbo 로 few‑shot 학습 수행
3. Intent Validation Dashboard 에서 신뢰도 점수 확인

단계 3 – 내부 통제와 Intent Action 매핑

1. Control Library 에서 각 통제에 고수준 의도 카테고리(예: “Data Confidentiality”) 태그 지정
2. Auto‑Link 기능 실행 – TKG가 텍스트 유사성을 기반으로 엣지 제안

단계 4 – 증거 소스 연결

1. Artifact Store(예: CloudWatch 로그, S3 버킷) 연결
2. Evidence Templates 정의해 로그, 스캔, 정책 발췌 등 렌더링 방식 지정

단계 5 – 실시간 답변 엔진 활성화

1. 설문을 열고 Enable AI Assist 클릭
2. 시스템이 관련 의도를 조회하고 자동으로 답변 채워줌
3. 필요 시 코멘트 추가 후 Submit

보안·거버넌스 고려사항

향후 로드맵

1. Federated Intent Learning – 조직 간 익명화된 의도 그래프 공유로 규제 트렌드 조기 탐지 가속화
2. Explainable AI Overlay – 주의력 히트맵으로 왜 특정 의도가 특정 통제와 매핑됐는지 시각화
3. Zero‑Knowledge Proof Integration – 감사인에게 증거가 의도를 충족한다는 사실만 증명하고, 실제 증거는 노출되지 않음

결론

규제 의도는 정적인 컴플라이언스 프레임워크를 살아있는 적응형 시스템으로 전환시키는 핵심 연결 고리입니다. Procurize의 실시간 의도 모델링은 보안 팀이 입법 변화를 앞서고, 수동 작업을 크게 줄이며, 지속적인 감사‑준비 상태를 유지하도록 돕습니다. 의미 중심의 접근을 설문 라이프사이클에 직접 삽입함으로써 조직은 이제 다음 질문에 자신 있게 답할 수 있습니다:

“우리는 오늘도, 그리고 내일도 규제자의 목표를 충족하고 있는가?”

참고

• Understanding Temporal Knowledge Graphs for Compliance
• Confidential Computing in AI Workloads