해결해야 할 과제
기업은 계약서, 의료 기록, 금융 신청서, 내부 보고서처럼 민감한 정보가 담긴 문서를 끊임없이 만들어 냅니다. 대규모 언어 모델(LLM)로 요약하고 분석하면 가장 큰 가치를 얻을 수 있는 대상이 바로 이 문서들입니다.
하지만 이 데이터를 외부 AI 서비스로 그대로 보내면 원본 값이 기업의 통제 밖으로 나가게 됩니다. 규제 산업에서는 이 한 가지 이유만으로 AI 도입이 통째로 멈춰 서는 경우가 많습니다.
민감 데이터로 기업 AI를 쓰기 위한 조건
민감한 기업 데이터에 LLM을 실제로 쓰려면 세 가지 기능이 함께 맞물려야 합니다.
- 반출 전 데이터 전환. 민감한 값은 기업 환경을 떠나기 전에 식별되어 구조를 보존한 대체 값으로 바뀌어야 합니다. 원본은 안에 남고, 모델에는 대체된 형태만 전달됩니다.
- 모델 독립적 처리. 데이터 지원 계층은 특정 LLM에 묶이지 않고 어떤 모델과도 함께 동작해야 합니다. 그래야 모델을 바꿔도 파이프라인을 다시 짤 필요가 없습니다.
- 출력 복원. AI가 돌려준 결과는 기업 환경 안에서 원래 맥락으로 되돌려져야 합니다. 사람이 결과를 다시 맞춰야 한다면 자동화라고 할 수 없습니다.
LLM Capsule이 이를 가능하게 하는 방식
LLM Capsule은 AI 도입을 떠받치는, AI를 위한 컨텍스트 보존 데이터 레이어로 동작합니다. 원본이 그대로 나가지 않으면서도 AI가 실제 문서를 쓸 수 있게 만드는 것이 핵심입니다.
1단계 · 민감 요소 감지. LLM Capsule은 문서 안의 개인정보뿐 아니라 거래 조건, 내부 지표, 조직 구조처럼 일반 마스킹 도구가 놓치는 요소까지 자동으로 식별합니다.
2단계 · 로컬 대체. 감지된 민감 요소는 기업 환경 안에서 구조를 보존한 대체 값으로 치환됩니다. 표와 관계, 문서의 구조는 그대로 유지됩니다.
3단계 · AI 처리. 승인된 모델 경로에는 대체 처리된 문서만 전달됩니다. 원본 값과 복원에 쓰이는 매핑은 기업 환경 안에 남습니다.
4단계 · 로컬 복원. AI 출력은 기업 환경 안의 내부 매핑 계층을 거쳐 원래 맥락으로 복원됩니다. 그래서 결과가 곧바로 실제 업무로 돌아옵니다.
핵심 원칙: 원본 값은 신뢰 경계 안에 남고, 쓸 수 있는 결과만 돌아옵니다. 원본이 그대로 나가지 않아도 AI가 실제 업무를 수행하게 만드는 것이 목표입니다.
기업 도입 사례
은행과 보험사는 대출·보험 신청서를 처리하면서 신청자의 금융 정보를 외부로 내보내지 않고도 심사 요약을 자동화합니다.
병원과 로펌은 의료 기록과 사건 문서를 요약하는 데 AI를 쓰되, 환자와 의뢰인의 식별 정보는 환경 안에 남겨 둡니다.
정부 기관과 국방 조직은 기밀 문서를 분석하면서도 원본이 통제된 경계 밖으로 나가지 않도록 합니다.
인프라 기업은 취약점 로그를 분석해 위험을 빠르게 파악하면서 시스템 세부 정보는 밖으로 내보내지 않습니다.
민감한 데이터에서 기업 AI를 시작하세요
원본을 그대로 내보내지 않고도 실제 문서에서 기업 AI를 쓸 수 있습니다. 환경 안에서 대체하고, 승인된 경로로 처리하고, 쓸 수 있는 결과로 복원하세요.
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