이 문서는 대형 언어 모델(Large Language Model)로 구동되는 컨텍스트 기반 내러티브 엔진이 원시 컴플라이언스 데이터를 명확하고 감사를 준비할 수 있는 답변으로 변환하면서 정확성을 유지하고 수동 작업을 감소시키는 방법을 설명합니다.

이 문서는 대형 언어 모델과 동적 지식 그래프를 결합하여 보안 설문지에 가장 관련성 높은 증거를 자동으로 추천함으로써 정확성과 속도를 향상시키는 새로운 AI 기반 엔진을 탐구합니다.

현대 SaaS 환경에서 보안 설문지는 병목 현상이 됩니다. 이 글에서는 새로운 설문 데이터가 도착할 때마다 KG를 지속적으로 다듬는 새로운 접근법인 **자기 지도형 지식 그래프(KG) 진화**에 대해 설명합니다. 패턴 마이닝, 대비 학습, 실시간 위험 히트맵을 활용함으로써 조직은 정확하고 규정 준수적인 답변을 자동으로 생성하면서 증거 출처를 투명하게 유지할 수 있습니다.

조직은 보안 설문에 답하기 위해 AI에 점점 더 의존하고 있지만, 프롬프트 엔지니어링은 여전히 병목 현상입니다. 조합형 프롬프트 마켓플레이스를 통해 보안, 법무 및 엔지니어링 팀이 검증된 프롬프트를 공유·버전 관리·재사용할 수 있습니다. 이 글에서는 개념, 아키텍처 패턴, 거버넌스 모델 및 실제 구현 단계를 소개하여 Procurize 내부에 마켓플레이스를 구축하고, 프롬프트 작업을 규정 준수 요구와 함께 확장 가능한 전략적 자산으로 전환하는 방법을 설명합니다.

현대 SaaS 팀은 반복적인 보안 설문지와 컴플라이언스 감사를 처리하느라 고통받고 있습니다. 통합 AI 오케스트레이터는 작업 할당 및 증거 수집부터 실시간 AI‑생성 답변까지 설문지 프로세스를 중앙 집중화, 자동화 및 지속적으로 적응시키면서 감사 가능성과 규제 준수를 유지합니다. 이 기사에서는 이런 시스템을 구축하기 위한 아키텍처, 핵심 AI 구성 요소, 구현 로드맵 및 측정 가능한 이점을 살펴봅니다.