기업 문서에 어떤 AI든 연결하세요 — 원본 데이터는 절대 외부로 나가지 않습니다
기업 문서에 담긴 민감정보, AI로 전달되기 전에 로컬에서 캡슐화합니다. AI는 안전한 버전만 처리하고, 결과물엔 원본 데이터가 자동 복원됩니다. 무엇이 민감한지는 우리 조직이 직접 정합니다.
민감 데이터 때문에 막혔던 AI 프로젝트, 규제 산업에서 실제로 가동됩니다
금융·공공·의료·법률. 실제 기업 문서에 AI가 들어갑니다. 막혀 있던 프로젝트가 실제 운영으로 바뀝니다.
Information Security Fast Track
GS Certification
ISO/IEC 27001
ISO/IEC 42001Security Innovation Award
Startup World Cup
Next Rise Global Innovator
T Challenge 2026AI Medical Innovation
Emerging AI+X Top 100Gartner Vendor
Information Security Fast TrackGS CertificationISO/IEC 27001ISO/IEC 42001Security Innovation AwardStartup World CupNext Rise Global InnovatorT Challenge 2026AI Medical InnovationEmerging AI+X Top 100Gartner Vendor기업 AI 도입을 막는 5가지 장벽, LLM Capsule이 없앱니다
기존 도구는 AI를 막거나 문서 맥락을 망가뜨립니다. LLM Capsule은 둘 다 해결합니다.
원본 데이터, 절대 밖으로 나가지 않습니다
보안팀이 AI 도입을 막고 있다면, 이 구조가 답입니다. AI는 캡슐화된 토큰만 받습니다. LLM 제공업체가 로그를 저장해도, 원본 기업 정보는 재구성 자체가 불가능합니다.
결과물에 원본이 그대로. 후처리 없이 바로 씁니다
AI 응답 안의 캡슐화 토큰, 로컬에서 원본으로 자동 복원됩니다. 보고서·법률 문서·클라이언트 산출물에 그대로 씁니다. 수동 재작업 없습니다.
우리 회사 민감정보, 5분 안에 직접 설정합니다
PII만으론 부족합니다. 프로젝트 코드, 거래 조건, 영업비밀 — 우리 회사만의 민감정보를 IT 관리자가 5분 안에 직접 등록합니다.
표·참조·문서 구조, 캡슐화 후에도 그대로입니다
표, 상호 참조, 문서 계층 — 캡슐화 후에도 그대로입니다. AI는 구조가 살아 있는 문서를 처리하고, 그래서 정확한 응답을 냅니다.
엔터프라이즈 환경 내 실행
LLM Capsule은 엔터프라이즈 환경에 그대로 배포됩니다. 기존 워크플로우, 보안 정책, 시스템 구성은 그대로 유지됩니다.
3+2 아키텍처: 기업 AI 도입의 구조적 해법
핵심 3개 — Zero Exposure, 자동 복원, 조직 정의 민감정보. 여기에 문서 구조 보존과 LLM-Agnostic 연결 2개를 더합니다. 이 5가지가 기업 AI 도입을 구조적으로 가능하게 만듭니다.
원본은 절대 나가지 않습니다
민감 데이터, 외부로 나가기 전에 내부에서 캡슐화됩니다. 원본 값은 외부 AI 서비스에 절대 도달하지 않습니다.
Zero Exposure란 AI 제공업체가 유용한 데이터를 처리하지만 원본 민감값을 재구성할 수 없는 구조입니다. 제공업체가 수신 데이터를 로그에 저장하거나 학습에 사용해도 원본 기업 정보는 노출되지 않습니다. 캡슐화는 AI가 처리할 수 있으면서도 수신 서비스에는 불투명한 데이터 표현을 만듭니다.
기업 현장에서 실제로 쓰이는 방식
문서 수신부터 결과 산출까지 — 기업에서 가장 많이 쓰는 AI 워크플로우에 바로 붙습니다. 데이터 레이어 하나로 충분합니다.
민감 문서 AI 요약
계약서·보고서·제출서류 등 민감 문서의 임원 요약을 AI가 생성합니다. 기밀 정보는 캡슐화되고, 복원된 요약본에는 실제 이름·날짜·수치가 담겨 즉시 업무에 활용됩니다.
- 계약서, 보고서 그리고 제출 문서 보호
- 결과 출력 시 실제 이름, 날짜, 수치 복원
AI 클레임 처리
보험·금융 클레임은 AI 기반 분류·손해 평가·이상탐지 처리 전 LLM Capsule을 통과합니다. 복원된 결과물은 실제 계약자 데이터가 담긴 채로 클레임 관리 시스템에 바로 연결됩니다.
- 분류, 손해 평가, 이상 탐지 여부
- 복원된 결과는 클레임 시스템으로 직접 연동
기밀 계약서 AI 검토
AI가 보호된 계약서에서 핵심 조항·의무사항·리스크 조항을 추출합니다. 복원된 결과물에는 실제 당사자명·금액·조항 참조가 포함되어 딜 관리 시스템에 바로 통합됩니다.
- 주요 용어, 의무사항 및 리스크 조항을 추출
- 실제 당사자 이름, 금액 및 참조 정보를 복원
내부 보고서 AI 생성
AI가 보호된 데이터 소스에서 내부 보고서를 초안합니다 — 성과 평가·감사 결과·준법 요약. 복원된 보고서에는 실제 직원 이름·부서 데이터·지표 값이 담겨 있습니다.
- 성과 평가, 감사 결과, 컴플라이언스 요약
- 실제 직원 이름, 부서 데이터 및 지표를 복원
기업 데이터는 기본적으로 AI가 쓸 수 없는 상태입니다.
기업의 모든 문서는 외부 AI 모델이 활용할 수 없는 민감 정보를 포함하고 있습니다. 하지만 진짜 데이터 없이, AI가가 내는 아웃풋은 쓸모없습니다. 이게 기업의 AI도입을 가로막는 핵심 장벽입니다.
- 모든 기업 문서에는 외부 AI로 보낼 수 없는 민감 정보가 들어 있습니다. 그렇다고 실제 데이터 없이 AI를 쓰면 결과물이 범용적이고 쓸모없습니다. 이게 기업 AI 도입의 핵심 장벽입니다. 데이터가 AI-Ready 상태가 아니면 AI는 못 씁니다.
- 마스킹, 삭제, 토큰화, 프롬프트 게이트웨이 — 모두 AI 워크플로우를 위해 만들어진 게 아닙니다. 마스킹과 삭제는 AI가 필요한 맥락을 영구적으로 지웁니다. 프롬프트 게이트웨이는 기업 문서를 처음부터 끝까지 처리할 수 없습니다. 결과는 둘 중 하나 — 막힌 AI 프로젝트, 또는 수동 재작업이 필요한 저품질 결과물.
- 이러한 도구들은 근본적인 도입 장벽을 만듭니다. 민감 데이터를 보호하면서 AI-Ready 상태로 만드는 데이터 레이어 없이는 기업 AI 프로젝트가 가치를 증명하기 전에 멈춥니다.
| 접근 | 방법 | 제약 | AI 워크플로우 영향 |
|---|---|---|---|
| 마스킹 & 삭제 | 영구적으로 데이터를 삭제 | AI가 필요로 하는 맥락을 파괴 | [삭제]되어 쓸모없는 아웃픗을 수동으로 재구성해야 함 |
| 프롬프트 보안 게이퉤이 | API 레벨에서 프롬프트 필터링 | 문서 보호 없음 | 결과 복원 기능 없음 |
| 합성 데이터 플랫폼 | 모델 학습, 테스트용 인공 데이터 생성 | 학습, 트레이닝에 이용 | 살아있는 AI 워크플로우상의 실제 문서를 대체할 수 없음 |
| 보안팀의 AI 도입 차단 | 수동 승인/결재 | 모든 AI프로젝트를 가로막음 | 프로젝트는 취소되기 전까지는 절대 증명될 수 없음 |
막혀 있던 AI 프로젝트, 실제로 쓰이는 기업 AI로
기업 AI, 막히거나 망가진 상태입니다
- AI 전면 차단 — 보안팀이 데이터 노출 리스크를 이유로 제안을 거부합니
- 마스킹과 삭제가 맥락을 제거 — AI 출력이 추상화되어 기업 워크플로우에 활용 불가합니다
- 수동 검토 워크플로우 지속 — 실제 데이터를 AI에 맡길 수 없어 문서에 사람이 직접 개입해야 합니다
- 문서 구조 파괴 — 단순 마스킹이 표·엔티티 관계·상호 참조를 무너뜨립니다
- 저품질 AI 출력 — AI 사용이 허용되어도 결과물을 활용하려면 광범위한 수동 재구성이 필요합니다
- 기업 AI 프로젝트가 PoC 단계에서 멈춤 — 개념 증명에서 실제 운영 배포로 가는 경로가 없습니다
실제 기업 데이터 위에서, AI가 작동합니다
- 민감 문서에 AI 활성화 — 데이터 레이어가 보호를 담당하므로 팀은 AI 성과에 집중할 수 있습니다
- 최고 성능의 LLM으로 실제 문서 처리 — ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity 또는 모든 LLM API
- 규제 대응 충족 — Zero Exposure 아키텍처가 기업 AI 거버넌스 요구사항을 자동으로 만족합니다
- 복원된 결과물에 원본 업무 맥락 유지 — 실제 이름·수치·참조가 로컬에서 복원됩니다
- 문서 구조 보존 처리로 표·레이아웃·상호 참조·문서 계층이 완전히 유지됩니다
- Zero Exposure 상태에서 98% 응답 유사도 — 실제 기업 문서 처리 워크로드에서 측정된 수치입니다
내부 환경과 외부 LLM 사이, 데이터 레이어 하나로
LLM Capsule은 내부 시스템과 외부 AI 사이에 있습니다. 원본 데이터는 내부에 머물고, 신뢰 경계를 넘지 않습니다. AI는 캡슐화된 버전만 받아서 처리합니다.
실제 기업 문서에서 직접 측정한 수치입니다
금융·의료·법률·공공 분야, 평균 2,200자 이상의 기업 문서 기준으로 측정했습니다.
자주 하는 질문
LLM Capsule은 민감 데이터를 외부로 보내기 전, 로컬에서 먼저 캡슐화합니다. AI 모델에는 캡슐화된 표현만 전달됩니다. 처리 후 결과물은 로컬에서 원본으로 복원되어 바로 업무에 씁니다. 원본 데이터는 외부 AI 서비스에 절대 도달하지 않습니다.
LLM Capsule이 실제 문서에서 어떻게 작동하는지, 직접 보여드립니다
우리 회사 문서, 배포 환경, 규제 요건을 확인해 주세요. 실제 데이터 위에서 LLM Capsule이 어떻게 작동하는지 직접 시연합니다.
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