차단된 워크플로우에서 운영 AI로 — 문서, 시스템, 컨텍스트를 깨뜨리지 않고. LLM Capsule은 규제 대상 기업 운영을 위한 데이터 레이어입니다. 이미 운영 중인 시스템에 그대로 연결됩니다 — 온프레미스, 망분리, 하이브리드 — AI는 필요한 운영 구조를 그대로 받습니다. 민감 데이터는 환경 내부에 그대로 유지됩니다. 결과물은 원래 워크플로우에서 바로 사용할 수 있는 상태로 돌아옵니다.
규제 대상 AI를 파일럿에서 운영 단계로 옮기는 기업들이 신뢰하는 · 통신 · 산업 사이버 보안 · 헬스케어 · 금융 · 공공 부문 · 법률
네 개의 별도 문제가 아닙니다. 하나의 이야기 흐름입니다 — 끝까지 읽어 보세요.
외부 LLM은 기업의 ROI를 높입니다.승인된 외부 LLM은 실제 업무에 접근할 수 있을 때 생산성, 처리 속도, 자동화 ROI를 눈에 띄게 향상시킵니다. 모든 규제 대상 기업이 이를 원합니다.
PII 보호 장치만으로는 충분하지 않습니다.그들은 이름, ID, 금융 항목을 탐지합니다. 이들은 개별 식별자를 위해 만들어졌지, 실제 규제 대상 업무 흐름이 다루는 구조화된 티켓 데이터, 네트워크 구성, OT 매니페스트, 임상 워크플로우, 그리고 임무 맥락을 위해 만들어진 것이 아닙니다. 운영 데이터는 그대로 빠져나갑니다.
DMZ와 레거시 운영 데이터는 복잡하고 비정형적입니다.혼합된 자유 텍스트, 네트워크 식별자, 시스템 로그, 사용자 컨텍스트, 사고 기록, 구성 정보. 민감 정보는 필드 이름뿐 아니라 구조, 순서, 그리고 전체 패턴을 통해서도 드러납니다. 필드 수준 필터링으로는 이를 감지할 수 없습니다.
필터링만으로는 규제 대상 위험이 그대로 남습니다.GDPR, HIPAA, SOX, 업계 규제 기관, 감사 의무, 데이터 주권 제약 — 단순한 필터링으로는 해소할 수 없는 차등 분석, 재식별, 추론 노출의 위험. 시범 운영은 지연되고, 섀도 AI가 등장하며, 프로덕션은 결국 출시되지 않는다.
구조를 보존하는 캡슐 + 차등 개인정보 보호 기반 보호 + 기존 레거시 시스템과 함께 동일 환경에서 실행 + 원래 워크플로우로 복원 + 두 가지 실행 경로(외부 승인된 LLM 또는 온프레미스 로컬) + 비즈니스에 맞춰 변경되는 고객 정의 마커. 규제 대상 운영을 위한 AI 활성화 데이터 레이어.
다른 도구들은 AI 사용을 차단하거나 문서의 맥락을 망가뜨립니다. LLM Capsule은 이 두 가지 문제를 모두 해결하며, 귀사의 다음 보호 대상에 맞춰 유연하게 대응합니다.
에어갭 네트워크, 온프레미스 서버, 통신사급 플랫폼, 맞춤형 데이터 파이프라인, ServiceNow / SharePoint / Jira / OT 히스토리언 — LLM Capsule은 귀사 환경에 있는 그대로 배포됩니다. API 호출 한 번만 추가하면 됩니다. 시스템 마이그레이션은 필요 없습니다. 기존 워크플로, 보안 정책, 구성은 그대로 유지됩니다.
표, 상호 참조, 구성, 토폴로지 그래프, 티켓 필드, 런북 단계, 문서 계층 구조는 이 과정을 온전히 그대로 유지합니다. AI는 쓸모없는 출력을 만들어내는 끊어진 조각이 아니라 전체 운영 구조를 받습니다.
AI 출력은 원래의 이름, 수치, 참고자료를 자동으로 복원해 보고서, 법률 검토, 청구 문서, 고객 전달물에 바로 사용할 수 있습니다. 수동 재구성은 필요 없습니다. 토큰 매핑은 로컬에만 저장됩니다.
표준 PII 범주만으로는 충분하지 않습니다. 프로젝트 코드, 거래 조건, 내부 ID, 네트워크 식별자, 자산 참조, 미션 참조 등 비즈니스에 특화된 모든 식별자를 정의하세요. 문맥을 인식하는 데이터 제어는 문서 유형, 부서, 워크플로에 맞게 조정됩니다.
민감한 데이터는 귀하의 환경 안에만 유지됩니다. 외부 AI는 안전한 자리표시자만 보며, 토큰화와 차등 개인정보 보호 기반 보호를 통해 원래 값은 귀하의 경계 밖에서는 사실상 복구할 수 없습니다. 복원은 조직 내부에서만 이루어집니다.
어제는 네트워크 로그였습니다. 오늘은 M&A 코드명입니다. 다음 분기에는 새로운 규제 기관의 규격일 수 있습니다. 비즈니스와 규제 환경이 변화함에 따라 기밀성 마커를 정의하고, 버전을 관리하고, 시점을 조정하세요 — 어떤 마커가 언제 보호되었는지에 대한 완전한 감사 추적과 함께.
LLM Capsule는 가장 일반적인 엔터프라이즈 AI 워크플로우에 연결되며, AI 처리 전에 보호되고 비즈니스에서 바로 사용할 수 있도록 복원됩니다.
계약서, 보고서, 규제 제출 서류 — AI 처리 전에 보호됩니다. AI는 실제 이름, 날짜, 수치가 포함된 요약을 생성하여 비즈니스에 바로 사용할 수 있게 합니다.
LLM Capsule을 통해 보험 및 금융 청구를 AI 기반 분류, 손해 평가, 사기 탐지 전에 처리합니다. 복원된 출력은 청구 관리 시스템으로 직접 전달됩니다.
AI는 보호된 계약서에서 핵심 조건, 의무 사항, 위험 조항을 추출합니다. 복원된 결과에는 실제 당사자명, 금액, 조항 참조가 포함되어 있으며, 거래 관리 시스템에 바로 사용할 수 있습니다.
AI는 보호된 데이터 원본에서 내부 보고서 초안을 작성합니다 — 성과 검토, 감사 결과, 규정 준수 요약. 복원된 보고서는 거버넌스 워크플로로 직접 이어집니다.
데이터 계층이 마침내 그 일을 처리할 수 있게 되면 무엇이 달라질까요.
규제 대상 워크플로를 위한 AI 지원 데이터 계층.
| 접근 | 방법 | 제약 | LLM Capsule와 비교 |
|---|---|---|---|
| PII 보호 장치 및 AI 보안 제품군 | API 수준의 보호 및 정책 적용 | 위험 제어에 최적화되어 있으며, 워크플로 복원을 위한 것은 아닙니다 | Capsule은 운영 구조를 유지하고, 기존 시스템 내에서 실행되며, 비즈니스에 바로 사용할 수 있는 결과를 복원합니다. |
| 마스킹 & 삭제 | 영구적으로 데이터를 삭제 | AI가 유용한 출력을 생성하는 데 필요한 컨텍스트를 파괴합니다 | Capsule은 로컬로 캡슐화하고, 환경 내에서 토큰을 원래 값으로 복원합니다 |
| 합성 데이터 플랫폼 | 모델 학습, 테스트용 인공 데이터 생성 | 교육/테스트 전용 — 실제 운영 워크플로우용이 아닙니다 | Capsule은 프로덕션 워크플로에서 실제 문서를 사용해 실행됩니다 |
| 보안팀의 AI 도입 차단 | 수동 승인/결재 | AI 프로젝트를 가로막음 — 파일럿이 프로덕션 단계에 도달하지 못함 | Capsule은 기존 기업 거버넌스 체계 아래에서 AI를 사용할 수 있게 합니다 |
아래의 각 산업은 LLM Capsule이 변환하는 운영 데이터 — PII만이 아니라 — 와 이미 어디에 적용되어 있는지를 보여줍니다.
30분 만에 LLM Capsule이 기존 엔터프라이즈 환경에 어떻게 연동되는지 확인해 보세요. 문서, 배포 제약 사항, 평가 질문을 가져오세요.
![](data:image/svg+xml,<svg display="block" role="presentation" viewBox="0 0 148 16" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path d="M 11.102 15.765 L 0 15.765 L 0 0.225 L 3.59 0.225 L 3.59 12.61 L 11.102 12.61 L 11.102 15.766 Z M 24.19 15.765 L 13.086 15.765 L 13.086 0.225 L 16.676 0.225 L 16.676 12.61 L 24.188 12.61 L 24.188 15.766 Z M 26.177 0.226 L 29.85 0.226 L 34.324 10.366 L 38.798 0.226 L 42.472 0.226 L 42.472 15.765 L 38.882 15.765 L 38.882 7.361 L 35.526 14.844 L 33.13 14.844 L 29.774 7.36 L 29.774 15.764 L 26.184 15.764 L 26.184 0.225 L 26.177 0.225 Z M 57.981 0 C 60.649 0 62.947 1.352 64.375 3.556 L 63.362 4.334 C 62.01 2.341 60.09 1.27 57.99 1.27 C 54.4 1.27 51.785 4.139 51.785 8.012 C 51.785 11.886 54.453 14.74 58.058 14.74 C 60.219 14.74 62.138 13.698 63.499 11.674 L 64.467 12.452 C 63.068 14.626 60.694 16 58.056 16 C 53.741 16 50.469 12.565 50.469 8.011 C 50.469 3.458 53.696 0 57.996 0 Z M 65.483 15.765 L 71.62 0.225 L 73.335 0.225 L 79.472 15.765 L 78.142 15.765 L 76.562 11.793 L 68.392 11.793 L 66.812 15.765 L 65.482 15.765 Z M 76.079 10.57 L 72.466 1.456 L 68.869 10.57 Z M 81.833 15.765 L 81.833 0.225 L 87.872 0.225 C 90.706 0.225 92.55 2.008 92.55 4.711 C 92.55 7.414 90.706 9.151 87.872 9.151 L 83.14 9.151 L 83.14 15.765 L 81.832 15.765 Z M 83.141 7.92 L 87.811 7.92 C 90.048 7.92 91.212 6.651 91.212 4.718 C 91.212 2.785 90.049 1.464 87.812 1.464 L 83.14 1.464 L 83.14 7.92 Z M 95.465 12.028 C 96.553 13.81 98.299 14.739 100.196 14.739 C 102.093 14.739 103.891 13.697 103.891 11.96 C 103.891 10.224 102.607 9.499 99.757 8.495 C 96.583 7.37 94.973 6.275 94.973 4.077 C 94.973 1.389 97.467 0 99.773 0 C 102.304 0 103.99 1.314 104.821 2.71 L 103.808 3.488 C 102.924 2.008 101.496 1.268 99.772 1.268 C 98.049 1.268 96.296 2.243 96.296 4.048 C 96.296 5.489 97.528 6.328 100.158 7.218 C 103.952 8.51 105.214 9.71 105.214 11.938 C 105.214 14.573 102.818 16 100.196 16 C 97.785 16 95.54 14.784 94.49 12.806 L 95.457 12.028 Z M 108.278 0.226 L 109.578 0.226 L 109.578 10.102 C 109.578 12.835 111.475 14.715 114.528 14.715 C 117.581 14.715 119.478 12.85 119.478 10.102 L 119.478 0.226 L 120.778 0.226 L 120.778 10.102 C 120.778 13.636 118.398 15.999 114.528 15.999 C 110.659 15.999 108.278 13.629 108.278 10.102 Z M 124.785 15.765 L 124.785 0.225 L 126.092 0.225 L 126.092 14.512 L 135.056 14.512 L 135.056 15.772 L 124.785 15.772 Z M 137.67 0.226 L 147.329 0.226 L 147.329 1.464 L 138.978 1.464 L 138.978 7.097 L 146.188 7.097 L 146.188 8.343 L 138.978 8.343 L 138.978 14.534 L 147.571 14.534 L 147.571 15.773 L 137.67 15.773 Z" fill="rgb(35, 31, 32)" height="16px" id="o43yy6bJZ" width="147.57099816894532px"/></svg>)