기업 AI 도입

LLM Capsule3가지 핵심 기능과 2가지 확장 기능으로 구성된 3+2 아키텍처를 통해 엔터프라이즈 AI 도입을 지원합니다:

• 핵심 1: 노출 제로. 원본 민감 데이터는 절대 기업 환경을 벗어나지 않습니다. 신뢰 경계를 넘어 AI 서비스로 전달되는 것은 캡슐화된 표현뿐입니다. AI 제공업체는 유용한 데이터를 처리하지만 원본 민감 값은 복원할 수 없습니다.
• 코어 2: 복원. AI 결과는 원본 엔터프라이즈 데이터로 로컬에서 자동 복원됩니다. 캡슐화된 값과 원본 값 간의 매핑은 로컬에 저장되며 엔터프라이즈 환경 내에서 AI 출력에 적용됩니다. 이를 통해 수동 재구성 없이 엔터프라이즈에 바로 사용할 수 있는 결과를 얻을 수 있습니다.
• 핵심 3: 엔터프라이즈 컨텍스트. 민감한 요소는 문맥 인식 데이터 제어를 통해 식별되고, 구조를 유지하는 표현으로 대체됩니다. 마스킹과 달리 캡슐화는 되돌릴 수 있고 정책에 따라 작동합니다. 즉, 무엇을 민감한 것으로 볼지는 부서, 문서 유형, 워크플로에 따라 구성할 수 있습니다.
• +1: 구조 보존. 캡슐화 중에도 문서 레이아웃, 엔터티 관계, 의미적 맥락이 유지됩니다. AI 모델은 구조적으로 온전한 문서를 받아 고품질의 결과를 생성합니다.
• +2: 교차 모델 실행. 보호 기능은 전송 전에 데이터 계층에서 작동하므로, ChatGPT, Claude, Gemini 또는 ნებისმიერი LLM API와 같은 외부 AI 서비스와도 모델별 통합 없이 사용할 수 있습니다.