
# 실시간 벤더 설문지 우선순위 지정 및 위험 점수를 위한 AI 의사결정 엔진

보안 설문지, 컴플라이언스 감사, 그리고 벤더 평가는 모든 B2B SaaS 거래의 필수 관문입니다. 하지만 들어오는 요청을 수동으로 삼분화(triage)하면 숨은 비용이 발생합니다: 거래 지연, 파편화된 위험 인사이트, 그리고 과중한 컴플라이언스 팀. **Procurize**는 설문지를 체계화하는 통합 허브를 제공하지만, 다음 진화 단계는 *어떤* 설문지를 *언제* 다룰지, 그리고 각 벤더가 얼마나 위험한지를 아는 **의사결정 레이어**입니다.

이 글에서는 다음과 같은 **AI 의사결정 엔진**의 설계, 구현, 비즈니스 영향을 단계별로 살펴봅니다:

1. **실시간**으로 벤더 신호를 **수집**([SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) 보고서, [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) 인증서, [GDPR](https://gdpr.eu/) DPO 증명서).  
2. 하이브리드 그래프 신경망(GNN) + 베이즈 모델로 **위험을 점수화**.  
3. 강화학습 스케줄러를 통해 **설문지 할당을 우선순위 지정**.  
4. 결정 결과를 Procurize의 협업 워크스페이스에 다시 **피드백**하여 원활한 실행을 구현.

마지막까지 읽으면, 요청의 바다를 데이터 기반, 지속적으로 최적화된 워크플로우로 전환해 응답 주기를 **최대 70 %** 단축하고 답변 정확성을 높이는 방법을 이해하게 됩니다.

---

## 실시간 우선순위 지정이 중요한 이유

| 문제점 | 기존 접근 방식 | AI 기반 변혁 |
|--------|----------------|--------------|
| **펀딩 라운드 또는 제품 출시 시 급증** | 선착순 큐 | 동적 부하 인식 스케줄링 |
| **위험 맹점** – 모든 벤더를 동일하게 취급 | 수동 위험 등급(구식) | 실시간 데이터 기반 지속 위험 점수 |
| **리소스 낭비** – 주니어 애널리스트가 저영향 설문지 처리 | 규칙 기반 할당 | 역량에 맞는 작업 배정 |
| **거래 마찰** – 느린 응답으로 기회 손실 | 반응형 후속 조치 | 고가치 벤더에 대한 사전 알림 |

의사결정 엔진은 **벤더 위험**과 **팀 가용량**을 지속적으로 재평가함으로써 “원 사이즈 피츠 올” 사고방식을 없앱니다. 그 결과 새로운 증거가 나타날 때마다 진화하는 *생명형 우선순위 리스트*가 완성되어, 현대 보안 중심 조직이 필요로 하는 바로 그 모습을 제공하게 됩니다.

---

## 아키텍처 개요

아래는 AI 의사결정 엔진의 핵심 구성 요소와 데이터 흐름을 기존 Procurize 플랫폼과 긴밀히 통합한 고수준 Mermaid 다이어그램입니다.

```mermaid
graph LR
    subgraph Data Ingestion
        A["실시간 벤더 신호"]
        B["정책 저장소"]
        C["위협 인텔리전스 피드"]
        A --> D["이벤트 스트림 (Kafka)"]
        B --> D
        C --> D
    end

    subgraph Risk Scoring
        D --> E["피처 스토어 (Delta Lake)"]
        E --> F["하이브리드 GNN + 베이즈 모델"]
        F --> G["위험 점수 (0‑100)"]
    end

    subgraph Prioritization Scheduler
        G --> H["강화학습 에이전트"]
        H --> I["우선순위 큐"]
        I --> J["작업 디스패처 (Procurize)"]
    </subgraph>

    subgraph Feedback Loop
        J --> K["사용자 행동 및 피드백"]
        K --> L["보상 신호 (RL)"]
        L --> H
    end
```

*모든 노드 레이블은 Mermaid 구문을 위해 이중 인용부호로 감싸야 합니다.*

### 핵심 요소

1. **이벤트 스트림** – Apache Kafka(또는 Pulsar)가 새로운 감사 보고서, 취약점 알림, 계약 업데이트 등을 모두 포착합니다.  
2. **피처 스토어** – 중앙화된 Delta Lake가 엔지니어링된 피처(예: 벤더 연령, 제어 성숙도, 노출 수준)를 보관합니다.  
3. **하이브리드 GNN + 베이즈 모델** – GNN은 연결된 제어 그래프 전체에 위험을 전파하고, 베이즈 컴포넌트는 사전 규제 지식을 주입합니다.  
4. **RL 스케줄러** – 다중 무장 밴딧 알고리즘이 어떤 우선순위 조정이 가장 빠른 *거래 성사* 혹은 *위험 감소*를 가져오는지 학습하며, 실제 보상은 피드백 루프에서 수집됩니다.  
5. **작업 디스패처** – Procurize API를 활용해 높은 우선순위 설문지 티켓을 즉시 적절한 이해관계자의 대시보드에 푸시합니다.

---

## 실시간 데이터 수집

### 1. 벤더 신호

- **컴플라이언스 아티팩트**: [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) Type II, [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) 인증서, [GDPR](https://gdpr.eu/) DPO 증명서.  
- **운영 텔레메트리**: CloudTrail 로그, SIEM 알림, 자산 인벤토리.  
- **외부 인텔리전스**: CVE 피드, 다크웹 침해 모니터, 제3자 위험 점수.

모든 신호는 **표준 JSON 스키마**로 정규화되어 `vendor.signals`, `policy.updates`, `threat.intel` 토픽에 Kafka로 발행됩니다.

### 2. 피처 엔지니어링

Spark Structured Streaming 작업이 원시 이벤트를 지속적으로 풍부화합니다:

```python
from pyspark.sql import functions as F

# 예시: 마지막 감사 이후 경과 일수 계산
df = spark.readStream.format("kafka").option("subscribe", "vendor.signals").load()
parsed = df.selectExpr("CAST(value AS STRING) as json").select(F.from_json("json", schema).alias("data"))
features = parsed.withColumn(
    "days_since_audit",
    F.datediff(F.current_date(), F.col("data.last_audit_date"))
)
features.writeStream.format("delta").option("checkpointLocation", "/tmp/checkpoints").start("/mnt/feature-store")
```

이 **Delta Lake 테이블**이 위험 모델의 입력 소스가 됩니다.

---

## AI 위험 점수 엔진

### 하이브리드 그래프 신경망

벤더‑제어 지식 그래프는 다음과 같이 연결됩니다:

- **벤더 → 제어** (예: “벤더 X는 저장시 암호화를 구현”).  
- **제어 → 규제** (예: “저장시 암호화는 GDPR 제32조를 충족”).  
- **제어 → 증거** (예: “증거 #1234”).

PyG(Pytorch Geometric)를 사용해 2‑계층 GCN이 위험 점수를 전파합니다:

```python
import torch
from torch_geometric.nn import GCNConv

class RiskGNN(torch.nn.Module):
    def __init__(self, in_dim, hidden_dim, out_dim):
        super().__init__()
        self.conv1 = GCNConv(in_dim, hidden_dim)
        self.conv2 = GCNConv(hidden_dim, out_dim)

    def forward(self, x, edge_index):
        x = torch.relu(self.conv1(x, edge_index))
        x = torch.sigmoid(self.conv2(x, edge_index))
        return x
```

출력 벡터 `x`는 각 벤더 노드에 대한 **정규화된 위험**을 나타냅니다.

### 베이즈 사전 레이어

규제 전문가가 제공한 **사전**(예: “PHI를 다루는 모든 벤더는 기본 위험 0.65부터 시작”)을 베이즈 업데이트와 결합합니다:

\[
P(Risk | Data) = \frac{P(Data | Risk) \cdot P(Risk)}{P(Data)}
\]

구현은 `pymc3`를 이용해 사후 분포를 샘플링하며, **점 추정치**와 함께 **신뢰 구간**을 제공합니다.

---

## 강화학습 기반 우선순위 스케줄러

### 다중 무장 밴딧(Multi‑Armed Bandit) 모델

각 **팔**은 우선순위 등급(예: **긴급**, **높음**, **보통**, **낮음**)에 대응합니다. 에이전트는 특정 설문지에 등급을 선택하고, **보상**(거래 성사, 위험 감소, 애널리스트 만족도)을 관찰한 뒤 정책을 업데이트합니다.

```python
import numpy as np

class BanditAgent:
    def __init__(self, n_arms=4):
        self.n = n_arms
        self.counts = np.zeros(n_arms)
        self.values = np.zeros(n_arms)

    def select_arm(self):
        epsilon = 0.1
        if np.random.rand() > epsilon:
            return np.argmax(self.values)
        else:
            return np.random.randint(0, self.n)

    def update(self, chosen_arm, reward):
        self.counts[chosen_arm] += 1
        n = self.counts[chosen_arm]
        value = self.values[chosen_arm]
        self.values[chosen_arm] = ((n - 1) / n) * value + (1 / n) * reward
```

**보상 신호**는 여러 KPI를 집계합니다:

- **답변 시간 감소(TTA)**.  
- **위험 점수 정렬**(답변이 계산된 위험을 얼마나 완화하는가).  
- **사용자 피드백 점수**(작업 관련성에 대한 애널리스트 평점).

### 지속적인 학습

매 5분마다 최신 보상 배치를 Delta Lake `reward` 테이블에 저장하고, RL 에이전트를 재학습합니다. 업데이트된 정책은 **우선순위 큐** 서비스에 즉시 푸시돼 다음 배치 할당에 반영됩니다.

---

## Procurize와의 통합

Procurize는 이미 다음 API를 제공합니다:

- **`/api/v1/questionnaires`** – 설문지 조회/생성/수정.  
- **`/api/v1/tasks/assign`** – 설문지를 사용자/팀에 할당.  
- 작업 완료를 위한 웹훅.

AI 의사결정 엔진은 가벼운 **FastAPI** 래퍼로 이 API를 호출합니다:

```python
import httpx

async def dispatch_task(vendor_id, priority):
    payload = {
        "vendor_id": vendor_id,
        "priority": priority,
        "due_date": (datetime.utcnow() + timedelta(days=2)).isoformat()
    }
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        await client.post("https://api.procurize.com/v1/tasks/assign", json=payload, headers=auth_header)
```

설문지가 **완료**되면 Procurize 웹훅이 보상 테이블을 업데이트해 피드백 루프를 닫습니다.

---

## 비즈니스 효과

| 지표 | 엔진 도입 전 | 엔진 도입 후 (30일) |
|------|-------------|----------------------|
| 설문지당 평균 응답 시간 | 4.3 일 | **1.2 일** |
| 48시간 내 고위험 벤더 대응 비율 | 22 % | **68 %** |
| 애널리스트 만족도 (1‑5) | 3.1 | **4.6** |
| 거래 속도 증가 (성사율) | 31 % | **45 %** |

**복합 효과**는 빠른 답변, 정확한 위험 정렬, 그리고 만족도 높은 애널리스트 덕분에 매출 상승과 컴플라이언스 책임 감소라는 구체적인 가치를 창출합니다.

---

## 구현 로드맵 (12주 스프린트)

| 주차 | 마일스톤 |
|------|----------|
| 1‑2 | Kafka 토픽 설정, 벤더 신호 스키마 정의 |
| 3‑4 | Delta Lake 피처 스토어 구축, 스트리밍 작업 작성 |
| 5‑6 | 기존 설문지 데이터를 활용한 GNN 모델 개발 및 학습 |
| 7 | 베이즈 사전 레이어 추가, 신뢰 구간 보정 |
| 8‑9 | 밴딧 스케줄러 구현, 보상 수집 파이프라인 구축 |
| 10 | Procurize API 연동, 엔드투엔드 디스패치 테스트 |
| 11 | 일부 컴플라이언스 애널리스트를 대상으로 A/B 파일럿 실행 |
| 12 | 전사적 롤아웃, 모니터링·알림 대시보드 구축 |

핵심 성공 기준은 **모델 지연 < 500 ms**, **스케줄러 수렴 200회 인터랙션 이내**, 그리고 **피처 스토어 데이터 품질 ≥ 80 %** 입니다.

---

## 향후 전망

1. **연합 학습(Federated Learning) 확장** – 여러 SaaS 파트너가 원시 데이터를 공유하지 않고 위험 모델을 공동 향상.  
2. **설명 가능한 AI 레이어** – 자연어 근거 생성(예: “벤더 X는 최근 CVE‑2024‑1234 노출로 높은 위험 점수를 받음”).  
3. **제로 트러스트 통합** – 의사결정 엔진과 제로 트러스트 네트워크를 연계해 증거 수집을 최소 권한으로 자동 프로비저닝.  
4. **규제 디지털 트윈** – 미래 규제 시나리오를 시뮬레이션해 설문지 우선순위를 사전 조정.

이 의사결정 엔진은 **프로액티브 위험 관리**를 위한 전략적 두뇌 역할을 하며, 컴플라이언스 기능을 병목이 아닌 가속기로 전환합니다.

---

## 결론

설문지 자동화는 절반에 불과합니다. 진정한 경쟁력은 **어떤 설문지를 먼저, 왜** 답변해야 하는지를 아는 데 있습니다. 실시간 데이터 수집, 그래프 기반 위험 점수, 강화학습 기반 우선순위 지정이라는 세 축을 결합하면, 컴플라이언스 기능을 병목에서 전략적 가속기로 바꿀 수 있습니다.

Procurize 위에 구축된 이 엔진은 보안, 법무, 영업 팀이 동기화되어 거래를 빠르게 성사시키고, 끊임없이 변화하는 규제 요구에 앞서 나갈 수 있게 합니다. 초단위가 중요한 시대에, AI‑구동, 위험 인식 기반 우선순위 큐는 현대 컴플라이언스 자동화의 필수 레이어가 될 것입니다.

---

## 참고 자료

- [NIST SP 800‑53 Rev 5 – Risk Management Framework](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-53/rev-5/final)  
- [ISO/IEC 27001:2022 – Information Security Management](https://www.iso.org/standard/73906.html)  
- [Google Cloud Blog: Building Real‑Time ML Pipelines with Kafka and Vertex AI](https://cloud.google.com/blog/topics/inside-google-cloud/building-real-time-ml-pipelines)