  

# 실시간 보안 설문지를 위한 AI 기반 컨텍스트 증거 추출  

## 소개  

모든 B2B SaaS 공급업체는 보안 설문 주기의 고통스러운 리듬을 잘 알고 있습니다. 고객이 70페이지짜리 PDF를 보내고, 컴플라이언스 팀이 정책을 찾기 위해 급히 움직이며, 질문된 통제와 매핑하고, 서술형 답변을 작성하고, 마지막으로 모든 증거 참조를 문서화합니다. 2024년 **Vendor Risk Management** 설문조사에 따르면 **팀의 68 %가 설문당 10시간 이상을 소비**하고, **45 %가 증거 연결 오류를 인정**한다고 합니다.  

Procurize는 **컨텍스트 증거를 추출**하는 단일 AI 엔진으로 이 문제를 해결합니다. 이 엔진은 기업 정책 저장소에서 증거를 추출하고, 설문서의 택소노미와 정렬하며, **몇 초 만에 검토 준비가 된 답변**을 생성합니다. 본 문서에서는 기술 스택, 아키텍처 및 솔루션 채택을 준비 중인 조직을 위한 실질적인 단계들을 깊이 있게 살펴봅니다.  

## 핵심 과제  

1. **분산된 증거 출처** – 정책, 감사 보고서, 구성 파일, 티켓 등이 서로 다른 시스템(Git, Confluence, ServiceNow)에서 관리됩니다.  
2. **의미적 격차** – 설문 통제(예: “Data‑at‑rest encryption”)는 내부 문서와 사용하는 용어가 다를 수 있습니다.  
3. **감사 가능성** – 각 주장에 대해 특정 증거가 뒷받침된다는 것을 하이퍼링크 또는 참조 ID로 입증해야 합니다.  
4. **규제 속도** – 새로운 규정(예: ISO 27002‑2025)으로 인해 수동 업데이트가 가능한 시간이 급격히 줄어듭니다.  

전통적인 규칙 기반 매핑은 정적인 부분만 처리할 수 있으며, 새로운 용어가 등장하거나 증거가 비정형 형식(PDF, 스캔 된 계약서)으로 존재할 때는 실패합니다. 여기서 **검색 증강 생성(RAG)**과 **그래프 기반 의미 추론**이 필수적입니다.  

## Procurize가 해결하는 방법  

### 1. 통합 지식 그래프  

모든 컴플라이언스 아티팩트는 **지식 그래프**에 수집됩니다. 각 노드는 문서, 조항 또는 통제를 나타내며, *“covers”*, *“derived‑from”*, *“updated‑by”*와 같은 관계(에지)로 연결됩니다. 이 그래프는 이벤트‑드리븐 파이프라인(Git 푸시, Confluence 웹훅, S3 업로드)을 통해 지속적으로 최신 상태를 유지합니다.  

### 2. 검색 증강 생성  

설문 항목이 도착하면 엔진은 다음을 수행합니다.  

1. **의미 기반 검색** – 밀집 임베딩 모델(예: **E5‑large**)이 그래프에서 통제 설명과 가장 유사한 상위 k개의 노드를 찾습니다.  
2. **컨텍스트 프롬프트 구성** – 검색된 스니펫을 **시스템 프롬프트**와 결합해 원하는 답변 스타일(간결, 증거 연결, 컴플라이언스 우선)을 정의합니다.  
3. **LLM 생성** – 파인‑튜닝된 LLM(예: **Mistral‑7B‑Instruct**)이 초안을 생성하고, 각 증거 참조에 대한 자리표시자(`[[EVIDENCE:policy-1234]]`)를 삽입합니다.  

### 3. 증거 귀속 엔진  

자리표시자는 **그래프 인식 검증기**에 의해 해석됩니다.  

- 각 인용된 노드가 정확히 해당 하위 통제를 **포함**하는지 확인합니다.  
- 답변에 메타데이터(버전, 최종 검토 일자, 담당자)를 추가합니다.  
- **불변 감사 원장**(변조 방지 스토리지 버킷)을 활용해 영구적인 감사 항목을 기록합니다.  

### 4. 실시간 협업  

초안은 Procurize UI에 전달되어 검토자가 다음을 수행할 수 있습니다.  

- 증거 링크를 수락, 거부 또는 편집  
- 그래프에 `comment‑on` 에지로 저장되는 댓글 추가, 향후 검색 품질 향상  
- 누락된 증거에 대해 Jira 티켓을 자동 생성하는 **push‑to‑ticket** 동작 트리거  

## 아키텍처 개요  

아래는 데이터 흐름을 나타낸 고수준 Mermaid 다이어그램입니다.  

```mermaid
graph TD
    A["Data Sources<br/>PDF, Git, Confluence, ServiceNow"] -->|Ingestion| B["Event‑Driven Pipeline"]
    B --> C["Unified Knowledge Graph"]
    C --> D["Semantic Retrieval Engine"]
    D --> E["Prompt Builder"]
    E --> F["Fine‑tuned LLM (RAG)"]
    F --> G["Draft Answer with Placeholders"]
    G --> H["Evidence Attribution Validator"]
    H --> I["Immutable Audit Ledger"]
    I --> J["Procurize UI / Collaboration Hub"]
    J --> K["Export to Vendor Questionnaire"]
```

### 핵심 구성 요소  

| 구성 요소 | 기술 | 역할 |
|-----------|------|------|
| Ingestion Engine | Apache NiFi + AWS Lambda | 문서를 정규화하고 그래프로 스트리밍 |
| Knowledge Graph | Neo4j + AWS Neptune | 엔터티, 관계 및 버전 메타데이터 저장 |
| Retrieval Model | Sentence‑Transformers (E5‑large) | 의미 검색을 위한 밀집 벡터 생성 |
| LLM | Mistral‑7B‑Instruct (fine‑tuned) | 자연어 답변 생성 |
| Validator | Python (NetworkX) + policy‑rules engine | 증거 관련성 및 컴플라이언스 검증 |
| Audit Ledger | AWS CloudTrail + immutable S3 bucket | 변조 방지 로그 제공 |

## 정량적 혜택  

| 측정항목 | Procurize 도입 전 | 도입 후 | 개선율 |
|----------|-------------------|----------|--------|
| 평균 답변 생성 시간 | 4 시간(수동) | 3 분(AI) | **≈ 98 % 단축** |
| 증거 연결 오류 | 설문당 12 % | 0.8 % | **≈ 93 % 감소** |
| 분기당 팀 시간 절감 | 200 시간 | 45 시간 | **≈ 78 % 절감** |
| 감사 로그 완전성 | 불일치 | 100 % 커버 | **완전 컴플라이언스** |

핀테크 SaaS 사례에서는 **70 %**의 감사 소요 시간이 감소했으며, 이는 **$1.2 M**의 파이프라인 속도 상승으로 직결되었습니다.  

## 구현 청사진  

1. **기존 아티팩트 카탈로그화** – Procurize의 **Discovery Bot**을 활용해 레포지터리를 스캔하고 문서를 업로드합니다.  
2. **택소노미 매핑 정의** – 내부 제어 ID와 외부 프레임워크([SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/))를 정렬합니다.  
3. **LLM 파인‑튜닝** – 5‑10개의 고품질 답변 예시와 적절한 증거 자리표시자를 제공해 모델을 학습시킵니다.  
4. **프롬프트 템플릿 구성** – 설문 유형별 톤, 길이, 필요 컴플라이언스 태그를 설정합니다.  
5. **파일럿 실행** – 위험도가 낮은 고객 설문을 선택해 AI 생성 답변을 평가하고 검증 규칙을 조정합니다.  
6. **전사적 롤아웃** – 역할 기반 권한 부여, 티켓팅 연동, 검색 모델 주기적 재학습을 활성화합니다.  

## 모범 사례  

- **신선도 유지** – 그래프를 매일 야간에 최신화; 오래된 증거는 감사 실패를 초래합니다.  
- **Human‑in‑the‑Loop** – 각 답변은 고위 컴플라이언스 검토자가 승인해야 합니다.  
- **버전 관리** – 정책의 각 버전을 별도 노드로 저장하고 지원하는 증거와 연결합니다.  
- **프라이버시 방어벽** – 민감한 PDF 처리는 **confidential computing** 환경에서 수행해 데이터 유출을 방지합니다.  

## 향후 방향  

- **Zero‑Knowledge Proofs for Evidence Verification** – 문서 내용을 노출하지 않고도 해당 문서가 통제를 만족함을 증명합니다.  
- **Federated Learning Across Tenants** – 원본 문서를 이동하지 않고도 검색 모델을 개선합니다.  
- **Dynamic Regulatory Radar** – 표준 기관의 실시간 피드를 자동으로 그래프에 반영해 최신 규정에 즉시 대응합니다.  

Procurize의 컨텍스트 증거 추출은 이미 컴플라이언스 환경을 재편하고 있습니다. AI‑우선 보안 프로세스를 채택하는 기업이 늘어남에 따라 **속도‑정확도 트레이드오프**는 사라지고 **신뢰**가 B2B 거래의 핵심 차별 요소가 될 것입니다.  

## 결론  

분산된 PDF에서 살아있는 AI‑증강 지식 그래프로 전환함으로써 Procurize는 **실시간, 감사 가능, 정확한** 설문 응답이 더 이상 미래의 꿈이 아니라 현재의 현실임을 입증했습니다. 검색 증강 생성, 그래프 기반 검증, 불변 감사 원장을 결합하면 수작업을 획기적으로 줄이고 오류를 없애며 매출을 가속화할 수 있습니다. 다음 컴플라이언스 혁신 물결은 암호학적 증명과 연합 학습을 추가해 **자기 치유형, 전 세계적으로 신뢰받는 컴플라이언스 생태계**를 구축하게 될 것입니다.