솔루션

규제 제약이 엄격한 워크플로우도 AI로 활성화하세요

엔터프라이즈 AI 도입의 가장 큰 허들인 '데이터 노출 장벽'을 원천 제거하는 단 하나의 AI 인에이블먼트(Enablement) 데이터 레이어. 이제 AI는 고객사의 보안 환경 내부에서, 철저한 거버넌스 통제 하에 실제 데이터를 기반으로 구동됩니다.

규제 산업

10+

실제 운영 고객사

30분

최초 평가 소요 시간

외부 LLM에 전달되는 원본 데이터

실제 프로덕션 배포 사례 — 통신·의료·금융·국방·OT·법률 전 산업

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통신

가입자 정보 노출 없는 NOC, OSS/BSS, 고객 운영(Customer Ops) AI 도입

네트워크 운영 데이터에는 가입자 식별 정보, 장치 ID, 회선 ID, IP 대역 및 구성 정보가 포함되어 있습니다. 일반적인 개인정보(PII) 가드레일은 이러한 네트워크 도메인 데이터를 탐지하지 못하며, 소버린 데이터(Sovereign Data) 규제는 원본 데이터의 외부 전송을 엄격히 차단합니다. LLM Capsule은 이를 로컬에서 안전하게 캡슐화한 뒤, 승인된 외부 LLM(Path A) 또는 더 엄격한 보안이 요구되는 워크플로우를 위한 온프레미스 모델(Path B)로 라우팅합니다.

Capsule 미사용 시

NOC AI 파일럿, 보안 심사 단계에서 중단

가입자 ID, 장치 구성 정보, 알람 시퀀스는 외부 LLM으로 전송될 수 없습니다. 대다수 기업이 가상(Synthetic) 데이터로 파일럿 데모까지는 성공하지만, 결국 보안성 검토의 문턱을 넘지 못하고 가로막힙니다.

LLM Capsule 사용 시

RCA + 권고안 자동 삽입

캡슐이 전달되고, AI가 보호된 데이터를 기반으로 RCA를 생성합니다. 결과물은 실제 가입자·디바이스·회선 ID와 함께 원본 티켓에 자동 복원됩니다.

프로덕션 워크플로우

인시던트 RCA(원인 분석) 자동 생성실제 NOC 티켓에 대한 실시간 근본 원인 분석
고객 영향 분석SLA 위험 및 기업 고객 영향도 요약
설정 변경 초안 작성네트워크 설정 변경 내역 설명 및 승인 초안 작성
런북 생성이력 기반 장애 특화 런북 자동 초안 작성

고객 도입 사례

SK Telecom · Deutsche Telekom T Challenge 2026 — Top 12

데이터 보안 및 거버넌스 부문 역량 검증 완료. 실제 가입자 정보, 네트워크 데이터, 구성 정보를 기반으로 NOC RCA(원인 분석) 및 고객 영향도 분석을 수행합니다. 모든 데이터는 LLM을 호출하기 전 로컬에서 완벽하게 캡슐화 처리됩니다.

헬스케어

임상 워크플로우를 위한 AI — PHI(보호대상 건강정보)의 병원 네트워크 외부 유출 원천 차단

임상 AI는 의료 문서화 부담을 30~50% 줄여줄 것입니다. 하지만 미국 HIPAA, 유럽 GDPR 또는 국내 개인정보보호법(K-PIPA) 등 엄격한 규제 아래에서는 환자의 PHI가 병원 외부로 반출될 수 없습니다. 일반적인 개인정보(PII) 가드레일은 임상 워크플로우의 맥락, 검사 시퀀스, 자유 서식(Free-text)의 임상 기록을 정확히 탐지하지 못합니다. LLM Capsule은 환자 식별 정보, 병등록번호(MRN), 진단명, 임상 맥락을 로컬에서 안전하게 캡슐화하며, 최종 데이터 복원은 병원의 전자의무기록(EHR) 내부에서만 이루어집니다.

Capsule 미사용 시

문서화 파일럿 차단

정보보호책임자가 외부 데이터 유출 우려로 솔루션 배포를 차단합니다. 결국 의료진이 개인 기기에서 보안 검토를 거치지 않은 섀도우 AI(Shadow AI)를 임의로 사용하는 리스크가 발생하며, 파일럿 단계에서 경험했던 생산성 향상 효과는 현업 배포 단계에서 무너지고 맙니다.

LLM Capsule 사용 시

Epic / Cerner / HIS 내부에서 AI가 초안 작성

PHI가 캡슐화되고, AI가 영상 판독 요약과 퇴원 요약을 작성합니다. 결과물은 EHR에 자동 복원되고, 감사 이력은 개인정보보호 부서로 전달됩니다.

프로덕션 워크플로우

영상 판독 보고서 초안 작성영상 검사 및 임상 이력을 기반으로 AI가 소견 초안 작성
퇴원 요약 초안 작성입원·치료·추적 관찰 전 과정에 걸친 다중 출처 요약
임상 코딩 보조감사 이력과 함께 ICD-10 / CPT 코드 제안
케어 코디네이션 노트PHI 보호 상태에서 다학제 인수인계 초안 작성

고객 도입 사례

이화여자대학교 의료원 (EUMC)

PHI가 원본 형태로 EUMC 경계를 절대 벗어나지 않는 임상 워크플로우 요약. 로컬 복원을 통해 원본 환자 식별자는 승인된 병원 시스템만 확인할 수 있습니다. HIPAA 준수 보고 지원.

금융 / 보험

실제 클레임, 증권, 고객 데이터 기반 AI 구동 — 금융권 수준의 거버넌스 통제

보험 및 은행 워크플로우는 클레임 청구서 서사, 보험 증권 세부 정보, KYC(고객확인제도) 기록, 거래 패턴 등 방대한 문서와 고객 데이터를 다룹니다. 금융 규제 기관(금융위원회(FSC), 금융감독원(FSS), 독일 BaFin, 프랑스 ACPR 등)은 AI 워크플로우에 대해 눈으로 입증 가능한 데이터 거버넌스를 점점 더 강력하게 요구하고 있습니다. LLM Capsule은 고객 데이터를 내부 안전지대에 완벽히 유지하는 동시에, AI가 보안 처리된 안전한 캡슐만을 처리하도록 지원합니다.

LLM Capsule 미사용 시

청구 AI가 프로덕션에 도달하지 못합니다

고객명, 증권 ID, 클레임 청구 내용은 외부 LLM으로 전송될 수 없습니다. 가상(Synthetic) 데이터로 기술 검증(PoC) 및 초안 작성까지만 시도해 보다가, 결국 실제 운영 환경 배포 시 리스크 심의 부적격 판정을 받게 됩니다.

Capsule 사용 시

AI가 실제 운영 볼륨으로 청구를 처리합니다

'캡슐화 및 복원' 기술을 통해 보험사의 기존 레거시 시스템 내부에서 실제 대규모의 클레임 분류, 사기 징후(Fraud signal) 생성, 언더라이팅(인수심사) 초안 작성을 안전하게 실행할 수 있습니다.

프로덕션 워크플로우

클레임 분류 및 트리아지(Triage)AI 기반의 접수 자동화, 인시던트 중증도 점수 산정(Severity scoring), 사기 징후 탐지 안내
손해 사정차량·재산 데이터 복원 후 다중 문서 기반 손해 사정
언더라이팅 초안 작성리스크 평가 및 보험료 권고안 초안 작성
규제 제출신고 초안 작성 및 컴플라이언스 검토 지원

고객 도입 사례

교보생명 · DB손해보험 · IBK기업은행

실제 고객 데이터 기반의 AI 청구·보험증권 워크플로우. 고객 데이터는 원본 형태로 기관 환경을 절대 벗어나지 않습니다. 금융 규제기관 요건 및 해당하는 경우 SOX 준수.

공공 부문 / 국방

기밀 임무 워크플로우를 위한 AI — 완전한 온프레미스 구축, 외부 전송 제로(0%)

국방, 정보기관 및 공공 부문의 워크플로우는 외부 데이터 전송 '제로'를 필수 요건으로 합니다. 그 어떤 외부 LLM 엔드포인트 연결도 허용되지 않습니다. LLM Capsule의 Path B(온프레미스 로컬 경량 모델)는 지휘통제실 네트워크 내부에서 완전히 독립적으로 구동됩니다. 동일한 Capsule 인스턴스와 동일한 감사 프레임워크를 공유하면서 외부 연결만을 완벽히 차단합니다.

LLM Capsule 미사용 시

AI 사용 전면 배제

외부 LLM 사용이 허용되지 않습니다. 임무 워크플로우는 AI 지원 없이 계속되고, 생산성에서 격차가 벌어집니다.

LLM Capsule 사용 시

지휘 통제 경계 내부의 AI

양자화된 온프레미스 모델 + Capsule 캡슐화 + 로컬 감사 체계. AI가 임무 브리핑, 정보 요약서, 작전 보고서 초안을 지휘통제실 내부에서 완전히 안전하게 작성합니다.

프로덕션 워크플로우

임무 브리핑 초안 작성다중 출처 정보를 기반으로 AI가 작전 브리핑 초안 작성
작전 보고서 요약다양한 형식의 보고서 통합 및 영향 종합
교리·지침 참조 지원보안 등급 보호(Classification protection) 기반의 교리 및 절차 조회 시스템 지원
사후 검토 보고서 초안 작성임무 식별자 보호 상태에서 작전 후 검토

고객 도입 사례

대한민국 국방부

사령부급 거버넌스에 전체 감사 피드를 연동한 Path B(온프레미스 로컬) 기반의 미션 등급(Mission-grade) 워크플로우를 구현했습니다. 작전 참조 정보, 지리적 식별자, 부대 데이터를 안전하게 캡슐화하며, 데이터 복원은 RBAC(역할 기반 접근 제어)에 따라 엄격히 제한된 범위 내에서만 이루어집니다.

OT / 산업 사이버보안

자산 식별자나 프로세스 데이터 노출 없는 OT 환경 전용 AI

OT(운영 기술) 워크플로우는 전력·제조·석유가스·수자원 등 핵심 산업 자산을 보호합니다. PLC, SCADA 태그, 자산 ID, 프로세스 변수는 절대 외부로 유출되어서는 안 됩니다. LLM Capsule은 OT 식별자를 로컬에서 캡슐화하고, AI가 이상 탐지 설명, 런북 초안 작성, 인시던트 대응을 지원합니다.

Capsule 미사용 시

OT 팀의 AI 사용 차단

자산 ID, 프로세스 변수, 벤더사 구성 정보 등은 외부 LLM으로 전송될 수 없습니다. 이 때문에 시스템의 절대적인 보안이 요구되는 OT 운영자들은 인시던트(장애/사고) 분석 시 AI의 지원을 받지 못합니다.

Capsule 사용 시

OT 인시던트 대응에 AI 지원

OT 식별자가 캡슐화됩니다. AI가 보호된 캡슐을 기반으로 인시던트 분석, 이상 탐지 설명, 런북 권고안을 작성하고, OT 운영자에게 로컬에서 복원됩니다.

프로덕션 워크플로우

이상 징후 설명탐지된 OT 이상 징후에 대한 AI 생성 설명
자산 문서화자산 및 프로세스 문서 자동 초안 작성
취약점 트리아지보호된 자산 데이터에 대한 취약점 영향 분석
벤더 권고문 파싱벤더 보안 권고문 파싱 및 영향 매핑

고객 도입 사례

클래로티

OT 자산 식별자 및 프로세스 변수를 로컬에서 캡슐화한 산업 사이버보안 워크플로우. AI가 고객 인프라 데이터를 노출하지 않고 분석가를 지원합니다.

법률

사건 관리에 AI를 — 변호사 비밀 유지, 거래 조건 보호

법률 워크플로우는 계약서, 거래 조건, M&A 코드명, 소송 전략, 규제 기관 제출 문서 등 강력한 보안이 필요한 기밀 자료를 처리합니다. 이러한 변호사-의뢰인 비밀유지특권 보호는 절대 타협할 수 없는 요건입니다. LLM Capsule은 당사자 정보, 거래 조건 및 기밀 내용을 로컬에서 안전하게 캡슐화합니다. 이후 AI가 보호된 캡슐만을 요약 및 분석하며, 최종 데이터 복원은 로펌의 내부 사건 관리 시스템 안에서만 안전하게 이루어집니다.

Capsule 미사용 시

외부 자문 AI 차단

거래 조건, 당사자 이름, 코드명이 외부 LLM에 도달할 수 없습니다. 어소시에이트는 수동 검토로 돌아가고, AI 가치는 실현되지 않습니다.

Capsule 사용 시

특권 워크플로우 내에서 AI 지원

당사자 및 거래 조건이 캡슐화되고, AI가 요약본, 리스크 분석, 조항 비교를 작성합니다. 결과물은 변호사 비밀 유지 상태로 사건 관리 시스템에 복원됩니다.

프로덕션 워크플로우