
# 실시간 보안 질문서 협업을 위한 의도 기반 AI 라우팅 엔진

보안 질문서, 규정 준수 감사, 공급업체 위험 평가 등은 SaaS 기업에게 지속적인 고민거리입니다. 전통적인 워크플로우인 수동 분류, 고정된 할당 목록, 즉흥적인 이메일 대화는 지연을 초래하고 인적 오류를 발생시키며 질문서 양이 증가할수록 확장하기 어렵게 만듭니다.

만약 모든 질문이 필요한 지식을 가진 정확한 사람(또는 AI 어시스턴트)에게 **즉시 라우팅**되고 동시에 실시간 지식 그래프에서 지원 증거를 제공한다면 어떨까요?

여기에 **의도 기반 AI 라우팅 엔진(IBARE)**이 등장합니다. 이는 Procurize와 같은 플랫폼 내에서 실시간 의도 기반 협업을 가능하게 하는 새로운 아키텍처 패턴입니다. IBARE는 최첨단 자연어 이해, 지속적으로 풍부해지는 지식 그래프, 경량 마이크로서비스 오케스트레이션 레이어를 결합하여 다음과 같은 기능을 제공합니다:

* **1초 미만 질문 분류** – 시스템은 질문의 근본적인 의도(예: “휴식 시 암호화”, “사고 대응 흐름”, “데이터 거주지”)를 이해하며 단순 키워드 매칭에 의존하지 않습니다.  
* **동적 전문가 매칭** – 기술 프로필, 작업량 지표, 과거 답변 품질을 활용하여 IBARE는 가장 적합한 SME, AI 어시스턴트 또는 하이브리드 조합을 선택합니다.  
* **맥락 인식 증거 검색** – 라우팅 결정은 연합 지식 그래프에서 추출된 관련 정책 발췌, 감사 자료, 버전 관리된 증거와 함께 강화됩니다.  
* **실시간 피드백 루프** – 답변된 각 질문은 모델에 피드백되어 향후 질문서에 대한 의도 감지 및 전문가 순위를 개선합니다.  

아래 섹션에서는 아키텍처를 분석하고 실제 사례를 따라가며 핵심 구현 세부사항을 탐구하고 비즈니스 효과를 정량화합니다.

## 1. 왜 키워드가 아니라 의도인가?

대부분의 기존 질문서 자동화 도구는 단순 키워드 또는 규칙 기반 라우팅에 의존합니다:

```python
if "encryption" in question → assign to Security Engineer
if "GDPR" in question → assign to Data Privacy Lead
```

질문이 애매하게 표현되거나 여러 주제를 포함하거나 도메인 고유 용어를 사용할 경우 이러한 접근 방식은 실패합니다.  

**의도 감지**는 질문자가 실제로 필요로 하는 것을 해석하는 한 단계 더 나아갑니다:

| 예시 질문 | 키워드 기반 할당 | 의도 기반 할당 |
|------------------|--------------------------|--------------------------|
| “백업을 전송 중에 암호화합니까?” | 백업 엔지니어 (키워드: “backup”) | 보안 엔지니어 (의도: “데이터 전송 중 암호화”) |
| “랜섬웨어 사고를 어떻게 처리합니까?” | 사고 대응 리드 (키워드: “ransomware”) | 사고 대응 리드 **및** 보안 엔지니어 (의도: “랜섬웨어 대응 프로세스”) |
| “EU 고객에 대한 데이터 거주지를 다루는 계약 조항은 무엇입니까?” | 법무 담당자 (키워드: “EU”) | 컴플라이언스 담당자 (의도: “데이터 거주지 계약 조항”) |

**의미적 의도**를 추출함으로써 시스템은 표면적인 용어가 아니라 *행동* 또는 *개념*에 맞는 전문성을 가진 팀원에게 질문을 라우팅할 수 있습니다.

## 2. 고수준 아키텍처

아래는 IBARE의 주요 구성 요소와 데이터 흐름을 시각화한 Mermaid 다이어그램입니다.

```mermaid
flowchart TD
    subgraph Frontend
        UI[User Interface] -->|Submit Question| API[REST / GraphQL API]
    end

    subgraph Core
        API --> Intent[Intent Detection Service]
        Intent --> KG[Dynamic Knowledge Graph]
        Intent --> Skills[SME Skill‑Profile Service]
        KG --> Evidence[Evidence Retrieval Service]
        Skills --> Ranking[Expert Ranking Engine]
        Evidence --> Ranking
        Ranking --> Router[Routing Engine]
    end

    subgraph Workers
        Router -->|Assign| SME[Subject‑Matter Expert / AI Assistant]
        SME -->|Answer| Feedback[Feedback Collector]
        Feedback --> KI[Knowledge‑Graph Ingestion]
        Feedback --> Model[Model Retraining Loop]
    end

    classDef external fill:#f9f9f9,stroke:#333,stroke-width:1px;
    class UI,API,SME external;
```

**핵심 구성 요소**

| 구성 요소 | 역할 |
|-----------|------|
| **의도 감지 서비스** | 미세 조정된 트랜스포머(예: RoBERTa‑large)를 사용하여 원시 질문 텍스트를 다중 라벨 의도 벡터로 변환합니다. |
| **동적 지식 그래프(KG)** | 정책, 증거, 제어 등 엔터티를 저장하고 관계를 유지합니다. 답변에서 지속적으로 풍부해집니다. |
| **SME 기술 프로필 서비스** | 각 인간 전문가와 AI 어시스턴트의 도메인 전문성, 인증, 최근 작업량, 답변 품질 점수를 유지합니다. |
| **증거 검색 서비스** | 의도에 기반하여 가장 관련성 높은 문서(정책 조항, 감사 로그, 버전 관리된 아티팩트)를 쿼리합니다. |
| **전문가 순위 엔진** | 의도 유사도, 전문가 기술 매치, 가용성, 과거 지연 등을 결합하여 후보자 순위를 생성합니다. |
| **라우팅 엔진** | 상위 후보자를 선택하고 협업 허브에 작업을 만들며 담당자에게 알림을 보냅니다. |
| **피드백 수집기** | 최종 답변, 관련 증거 및 만족도 평가를 캡처합니다. |
| **지식 그래프 수집** | 새로운 증거와 관계 업데이트를 KG에 다시 통합하여 루프를 닫습니다. |
| **모델 재훈련 루프** | 새로 라벨링된 데이터를 사용하여 의도 모델을 주기적으로 재훈련, 정확도 향상. |

## 3. 실제 시나리오 상세 walkthrough

**Scenario:** 영업 엔지니어가 잠재적인 기업 고객으로부터 다음과 같은 요청을 받습니다:

> “다중 테넌트 환경에서 고객 데이터를 어떻게 격리하고, 데이터 휴식 시 어떤 암호화 메커니즘을 사용하는지 자세히 알려주실 수 있나요?”

### 단계 1 – 제출  
엔지니어는 질문을 Procurize 대시보드에 붙여넣습니다. UI는 원시 텍스트를 포함해 POST 요청을 API에 전송합니다.

### 단계 2 – 의도 추출  
**Intent Detection Service**는 텍스트를 미세 조정된 트랜스포머에 통과시켜 120개의 의도 분류 체계에 대한 확률 분포를 출력합니다. 이 질문에 대한 상위 세 가지 의도는 다음과 같습니다:

1. **테넌트 격리** – 0.71  
2. **휴식 시 암호화** – 0.65  
3. **데이터 거주지** – 0.22  

### 단계 3 – 지식 그래프 쿼리  
KG는 의도 벡터를 받아 **유사도 검색**을 수행하고 다음과 같은 문서를 반환합니다:

| 문서 | 관련도 점수 |
|------|-------------|
| [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) – 시스템 수준 제어 5.3: 테넌트 격리 | 0.84 |
| [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) 부록 A.10: 암호화 제어 | 0.78 |
| 내부 백서: 다중 테넌트 아키텍처 v2.4 | 0.66 |

### 단계 4 – 기술 프로필 매칭  
**Skills Service**는 **Cloud Architecture**, **Security Engineering**, **Compliance** 태그가 달린 모든 전문가를 조회합니다. 각 전문가의 **skill embedding**을 의도 벡터와 비교하고 동시에 다음 요소를 고려합니다:

* **현재 작업량** (보류 중인 작업, 대기열 길이)  
* **답변 품질 점수** (과거 질문서 응답 평균)  
* **시간대 근접성** (지연 최소화)

가장 높은 종합 점수를 받은 후보는 **Alex Patel (Senior Cloud Security Engineer)** 로, 0.92 점을 받았습니다. 암호 정책에 특화된 AI 어시스턴트 **CryptoBot**도 0.87 점으로 제안됩니다.

### 단계 5 – 라우팅 및 알림  
**Routing Engine**은 다음을 포함하는 **협업 작업**을 생성합니다:

* 원본 질문  
* 감지된 의도  
* 증거 패키지(다운로드 링크)  
* 제안된 AI 어시스턴트(옵션)

Alex은 Slack과 Procurize UI에서 푸시 알림을 받으며, CryptoBot은 백그라운드 마이크로서비스로 인스턴스화되어 답변을 보강할 준비가 됩니다.

### 단계 6 – 답변 구성  
Alex은 증거를 검토하고 최근 플랫폼 업그레이드에 대한 추가 컨텍스트를 넣은 뒤, CryptoBot을 호출해 **AES‑256‑GCM** 암호화 알고리즘을 간략히 설명하는 문장을 자동 생성하게 합니다. 병합된 답변은 편집·승인 후 제출됩니다.

### 단계 7 – 피드백 루프  
고객은 답변을 **“완전 만족”** 으로 표시합니다. **Feedback Collector**는 다음을 기록합니다:

* 답변 텍스트  
* 연결된 증거 ID  
* 만족도 평가 (5/5)

**Knowledge‑Graph Ingestion** 서비스는 “Answer‑2025‑10‑21‑001”이라는 새로운 노드를 생성하고 원본 질문, 증거, 의도 라벨과 연결합니다. 이 노드는 이후 유사도 검색에 활용됩니다.

### 단계 8 – 모델 업데이트  
새롭게 라벨링된 데이터(질문 + 확정된 의도 + 답변)는 **training pipeline**에 추가됩니다. 1,000개의 상호작용이 쌓이면 의도 모델을 재훈련해 **“테넌트‑레벨 키 관리”** 와 같은 미묘한 의도를 더 정확히 감지합니다.

## 4. 핵심 기술 빌딩 블록

### 4.1 Intent Detection Model  

* **Architecture:** RoBERTa‑large를 기반으로 보안 질문서 문장 50k개에 대해 미세 조정.  
* **Loss Function:** 다중 라벨 분류를 위한 Binary Cross‑Entropy.  
* **Training Augmentation:** 다국어 강건성을 위해 역번역(back‑translation) 사용 (영어, 독일어, 일본어, 스페인어).  
* **Performance:** Macro‑F1 = 0.91 (검증 셋); 평균 레이턴시 ≈ 180 ms/요청.

### 4.2 Knowledge Graph Platform  

* **Engine:** Neo4j 5.x, 벡터 유사도 인덱스 (Neo4j Graph Data Science).  
* **Schema Highlights:**  
  * **Entity Types:** `Policy`, `Control`, `Evidence`, `Question`, `Answer`, `Expert`.  
  * **Relationships:** `VALIDATES`, `EVIDENCES`, `AUTHORED_BY`, `RELATED_TO`.  
* **Versioning:** 모든 아티팩트에 `version` 과 `valid_from` 속성을 두어 **감사용 시점 이동**을 지원.

### 4.3 Skill‑Profile Service  

* **Data Sources:** HR 디렉터리(스킬, 인증), 티켓 시스템(작업 완료 시간), 설문 기반 **품질 점수**.  
* **Embedding Generation:** FastText 스킬 구문 임베딩 + 작업량 dense vector 결합.  
* **Ranking Formula:**  

```
score = α * intent_similarity
      + β * expertise_match
      + γ * availability
      + δ * historical_quality
```

*(α=0.4, β=0.35, γ=0.15, δ=0.10 – 베이지안 최적화로 튜닝)*

### 4.4 Orchestration & Micro‑Services  

모든 서비스는 **Docker** 컨테이너화되고 **Kubernetes** + **Istio** 서비스 메쉬로 조정됩니다. 비동기 통신은 **NATS JetStream**을 이용해 저지연 이벤트 스트리밍을 구현합니다.

### 4.5 Security & Privacy Considerations  

* **Zero‑Knowledge Proofs (ZKP):** 고감도 증거(예: 내부 침투 테스트 보고서)는 ZKP 약속만 KG에 저장하고 실제 파일은 AWS KMS‑암호화된 외부 볼트에 보관, 할당된 전문가에게만 복호화 제공.  
* **Differential Privacy:** 의도 모델 훈련 시 집계된 그래디언트에 라플라스 잡음을 추가해 개별 질문 내용 노출을 방지.  
* **Audit Trail:** 모든 라우팅 결정, 증거 조회, 답변 편집을 **Hyperledger Fabric** 기반 불변 로그에 기록해 **SOC 2** 추적성을 보장.

## 5. 비즈니스 효과 측정

| Metric | 평균 질문서 처리 시간 (일) – Manual | 평균 질문서 처리 시간 (일) – After IBARE |
|--------|-----------------------------------|----------------------------------------|
| 평균 질문서 처리 시간 | 12 | 3.4 (‑71.7 %) |
| 첫 할당까지 평균 시간 (시간) | 6.5 | 0.2 (‑96.9 %) |
| 답변 정확도 (재검토 필요 비율) | 18 % | 4 % |
| SME 만족도 (1‑5) | 3.2 | 4.6 |
| 컴플라이언스 감사에서 질문서 처리 관련 발견 건수 | 7 /년 | 1 /년 |

6개월간 3개 SaaS 고객 파일럿 결과 **ROI 4.3×** 달성, 주된 원인은 영업 사이클 단축 및 법무 비용 절감.

## 6. 팀을 위한 구현 체크리스트

1. **의도 분류 체계 정의** – 보안, 법무, 제품 팀과 협업해 100‑150개의 의도 정의.  
2. **학습 데이터 수집** – 기존 질문서 10k개에 의도 라벨링.  
3. **스킬 프로필 구축** – HR, Jira, 내부 설문에서 데이터 추출·정규화.  
4. **지식 그래프 배포** – 기존 정책·증거·버전 히스토리 모두 ingest.  
5. **협업 허브 연동** – 라우팅 엔진을 Slack, Teams 혹은 맞춤 UI와 연결.  
6. **피드백 루프 설정** – 만족도 평가 캡처·재훈련 파이프라인에 연계.  
7. **KPI 모니터링** – 레이턴시, 라우팅 성공률, 모델 드리프트 등을 Grafana 대시보드에 구현.

## 7. 향후 방향

### 7.1 Multi‑Modal Intent Detection  
문서 이미지(스캔된 계약)와 음성 녹음(전화 회의)까지 처리할 수 있도록 **CLIP‑스타일 멀티모달 모델**을 도입, 텍스트 외 입력에서도 라우팅 가능하게 확장.

### 7.2 Federated Knowledge Graphs  
파트너사와 **연합 지식 그래프**를 구축해 익명화된 정책 스니펫을 공유, 자체 데이터를 노출하지 않으면서 의도 커버리지를 확대.

### 7.3 Auto‑Generated Expert Profiles  
LLM을 활용해 이력서·프로젝트 기록을 파싱, 신규 입사자의 스킬 프로필 초안을 자동 생성해 온보딩 속도를 높임.

## 8. 결론

**Intent‑Based AI Routing Engine**은 보안 질문서 워크플로우를 근본적으로 재설계합니다. 질문 뒤에 숨은 *의도*를 파악하고, 이를 가장 적합한 사람·AI에게 실시간으로 매칭하며, 연합 지식 그래프에서 관련 증거를 즉시 제공함으로써 조직은  

* **응답 시간을 주당 몇 주에서 몇 시간으로** 단축,  
* **답변 정확도**를 정책 기반 증거로 강화,  
* **분산된 팀** 간 실시간 협업을 가능하게 하고,  
* **감사 가능하고 규정 준수**된 프로세스를 유지  

SaaS 기업이 공급업체 위험 관리와 규정 준수를 미래에도 확장 가능하게 만들고자 할 때, IBARE는 구체적이며 점진적으로 도입할 수 있는 청사진을 제공한다.