요즘은 누구나 GPT, 클로드, 제미나이 등 AI 서비스를 자유롭게 활용하고 있습니다.
보안이 중요한 기업도 생성형 AI를 활용할 수 있을까요?
근데 모든 기업들이 GPT와 같은 외부 AI 서비스를 자유롭게 활용할 수 있는 것은 아닙니다.
금융·공공·의료 등 민감한 데이터를 다루는 산업에서는 내부 문서와 고객 정보를 외부 클라우드로
전송하는 것 자체가 부담이 될 수 있습니다.
또 하나의 문제는 기업 내부 데이터입니다.
기업에는 PDF, 스캔 문서, 계약서, 보고서, 이미지 등 다양한 형태의 문서가 축적되어 있지만,
상당수가 AI가 곧바로 활용하기 어려운 비정형 데이터 형태로 존재합니다.
기업 데이터의 80% 이상을 차지하는 비정형 문서를 구조화하고 자동화하는 것이
기업 AI 활용의 중요한 과제로 설명됩니다.
그렇다면 데이터를 외부로 보내지 않으면서도 기업 내부 문서를 AI가 이해하고
실제 업무에 활용할 수 있는 방법은 무엇일까요?
1. 기업의 AI 도입.. 왜 생각보다 어려울까요?
기업이 생성형 AI를 도입할 때 가장 먼저 부딪히는 문제는 단순히 좋은 AI 모델을 선택하는 것이 아닙니다.
실제 업무 환경에서는 크게 네 가지 문제가 발생합니다.
우선 첫 번째로 반복적인 문서 업무에 많은 시간과 인력이 필요합니다.
기업 업무에서는 여전히 많은 문서를 사람이 직접 확인하고 처리합니다.
계약서를 검토하거나, 신청서의 내용을 확인하고 시스템에 입력하거나, 여러 문서에서 필요한 정보를
하나씩 찾아 정리하는 업무가 대표적입니다.
이러한 작업은 문서의 양이 늘어날수록 처리 시간이 길어지고, 담당자의 업무 부담도 커질 수밖에 없습니다.
사람이 직접 데이터를 입력하고 검토하는 과정에서는 담당자별 처리 기준에 차이가 생기거나,
입력 누락과 오류가 발생할 가능성도 있습니다.
업무량이 증가할 때마다 담당자의 처리 부담이 커지고, 업무 속도도 늦어질 수 있습니다.
두 번째로는 기업에 쌓인 데이터를 제대로 활용하기 어렵습니다.
기업의 중요한 정보는 데이터베이스에만 존재하지 않습니다.
계약서, 심사 서류, 업무 매뉴얼, 사업 보고서, 견적서, 청구서, 스캔 이미지처럼
다양한 문서 안에도 많은 정보가 담겨 있습니다.
문제는 이러한 문서가 PDF, 이미지, 스캔본 등 서로 다른 형태로 존재한다는 점입니다.
이 때문에 필요한 정보를 한 번에 검색하거나, 여러 문서를 비교·분석하고,
문서 안의 정보를 데이터처럼 활용하는 데 어려움이 있습니다.
수년간 많은 문서가 축적되어 있어도 이를 구조화하지 못하면 실제 업무에 활용할 수 있는
데이터 자산으로 연결하기 어렵습니다.
세 번째로는 내부 데이터를 외부 AI로 보내기 어렵습니다.
생성형 AI를 업무에 활용하려면 결국 기업 내부 데이터와 AI를 연결해야 합니다.
금융권이나 공공기관처럼 내부망과 외부망을 분리해 운영하는 조직에서는
내부 문서를 외부 클라우드 AI 서비스로 전송하는 것 자체가 쉽지 않습니다.
개인정보나 기밀정보를 다루는 기업 역시 마찬가지입니다.
외부 AI를 사용할 경우 데이터 전송 경로부터 저장 여부, 접근 권한, 보안 정책, 컴플라이언스까지
여러 요소를 함께 검토해야 합니다.
여러 요소를 함께 검토해야 합니다.
마지막으로 PoC에서 잘 작동한 AI가 실제 운영 환경에서도 같은 성과를 내는 것은 아닙니다.
AI 프로젝트에서 자주 발생하는 또 다른 문제는 PoC와 실제 운영 환경의 차이입니다.
소규모 테스트에서는 정상적으로 동작하던 AI가 실제 현업에 적용되면
수많은 문서 형식과 대규모 데이터, 다양한 사용자 요청을 처리해야 합니다.
여기에 AI의 답변 정확도를 지속적으로 관리할 수 있는 모니터링 체계와 접근 권한,
가드레일 등의 운영 환경도 필요합니다.
AI 모델 하나만 잘 동작한다고 해서 기업 AI 시스템이 완성되는 것은 아닙니다.
결국 기업 AI 도입의 핵심은 AI 모델 하나를 도입하는 것이 아니라
기업 내부의 데이터를 AI가 이해할 수 있도록 만들고, 보안 정책을 유지하면서
실제 업무 시스템과 연결하고, 이를 안정적으로 운영할 수 있는 환경까지 구축하는 것입니다.
2. KS C&C, 에티버스이비티와 파트너십을 체결! Upstage 기반 온프레미스 AI 사업 확대
이러한 기업의 AI 도입 과제를 해결하고, 보안이 중요한 환경에서도 생성형 AI를 실제 업무에 활용할 수 있도록 KS C&C는 에티버스이비티(ETEVERS eBT)와 파트너십을 체결했습니다.
이번 협력을 통해 KS C&C는 Upstage 기반 기업용 AI 솔루션 공급 및 구축 사업을 확대하고,
고객사의 보안 정책과 인프라 환경에 맞는 온프레미스 AI 환경을 제공할 계획입니다.
금융·공공·의료 등 민감한 데이터를 다루는 기업에서는 내부 데이터를 외부 클라우드로 전송하지 않고도 AI를 활용할 수 있는 환경이 중요합니다.
Upstage는 고객사 내부망에 AI 환경을 구축해 데이터가 외부로 전송되지 않도록 구성할 수 있으며,
기업의 보안 정책에 맞춰 권한 관리와 가드레일, 모니터링 기능을 함께 운영할 수 있습니다.
KS C&C는 에티버스이비티를 통해 Upstage 솔루션을 공급하고, 기존 UiPath 기반 업무 자동화 역량과 연계해 기업 내부 문서를 이해하고 분석하는 단계에서 나아가 실제 업무 프로세스까지 연결되는 AI 자동화 환경을 제공할 예정입니다.
그렇다면 이번 파트너십을 통해 제공되는 Upstage의 기업용 AI 솔루션은 어떤 기능을 제공할까요?
3. Upstage는 기업의 데이터를 어떻게 AI가 활용할 수 있게 만들까요?
기업 내부에는 계약서, 보고서, 신청서, 스캔 문서 등 수많은 자료가 축적되어 있습니다.
이러한 문서가 단순히 파일 형태로 저장되어 있는 것만으로는 AI가 바로 업무에 활용하기 어렵습니다.
Upstage는 Document AI와 Solar LLM을 기반으로 비정형 문서를 구조화하고,
필요한 정보를 추출·검색·분석해 실제 업무에 활용할 수 있는 AI 환경을 제공합니다.
1) 비정형 문서를 AI가 활용할 수 있는 데이터로 변환
Document Parse는 PDF, 이미지, 스캔본 등 다양한 형태의 문서를 분석해 구조화된 데이터로 변환합니다.
글자를 읽는 것을 넘어 표, 이미지, 복잡한 레이아웃 등 문서의 구조와 맥락까지 인식할 수 있습니다.
여기에 Information Extract를 활용하면 계약일, 금액, 거래처 등 업무에 필요한
핵심 정보를 자동으로 추출해 데이터로 활용할 수 있습니다.
2) Solar LLM으로 기업 내부 문서를 검색·분석
구조화된 문서는 Solar LLM과 RAG를 통해 검색·요약·비교·분석할 수 있습니다.
여러 계약서의 주요 조건을 비교하거나, 긴 보고서를 요약하고, 사내 규정에서 필요한 내용을 찾아 답변하는 방식입니다.
내부 문서를 근거로 답변하고 원문 출처를 함께 확인할 수 있어 기업의 지식 검색과 문서 업무에 활용할 수 있습니다.
3) 기업의 업무에 맞는 AI 환경 구축
Upstage Studio를 활용하면 문서 분류, 구조화, 정보 추출 등의 AI 기능을 조합해
기업의 업무에 맞는 문서 처리 프로세스를 구성할 수 있습니다.
그리고 AI Space를 통해서 직원이 자연어로 내부 문서를 검색하고 요약·분석·비교하는
AI 업무 환경을 구축할 수 있습니다.
4) AI Workspace로 안전하게 관리·운영
기업에서 AI를 실제로 활용하려면 구축뿐 아니라 권한과 보안, 운영 관리도 중요합니다.
AI Workspace는 사용자별 접근 권한, SSO 연동, 가드레일, 모니터링 등의 기능을 제공하며,
온프레미스 환경에서는 고객사 내부망에 구축해 데이터가 외부로 전송되지 않는
AI 환경을 구성할 수 있습니다.
4. 실제 업무에서는 어떻게 활용할 수 있을까요?
Upstage의 기업용 AI는 단순히 사내 문서를 검색하거나 질문에 답하는 데서 끝나지 않습니다.
문서를 읽고 필요한 정보를 추출한 뒤 기존 업무 시스템과 연결해,
실제 업무 프로세스의 일부를 자동화하는 방식으로 활용할 수 있습니다.
실제 업무 프로세스의 일부를 자동화하는 방식으로 활용할 수 있습니다.
1) 금융 | 복잡한 고객 문의와 상품 정보 분석
금융권에서는 상품 비교, 금리 계산, 한도 조회 등 단순 FAQ만으로 처리하기 어려운 문의가 많습니다.
Upstage는 RAG 기반 질의처리와 Solar LLM을 활용해 금융 문서를 검색·분석하고,
고객사의 기존 시스템과 연계해 필요한 정보를 조회하는 방식으로 활용할 수 있습니다.
예를 들어 고객이 여러 금융상품의 조건을 비교해달라고 요청하면 관련 문서를 검색하고,
필요한 내용을 분석해 답변하는 형태입니다.
2) 보험 | 보험금 청구 서류 자동 처리
보험 업무에서는 청구서, 진단서, 영수증 등 다양한 문서를 사람이 직접 확인하고
입력하는 과정이 많이 발생합니다.
Document AI를 활용하면 접수된 문서를 자동으로 분류하고,
진단코드·청구금액·날짜 등 필요한 정보를 추출한 뒤 기존 심사 시스템과 연결할 수 있습니다.
이를 통해 반복적인 문서 확인과 데이터 입력 업무를 줄이고,
담당자는 실제 판단과 검토가 필요한 업무에 집중할 수 있습니다.
3) 의료·제조 등 다양한 산업으로 확장
의료 분야에서는 스캔된 의무기록을 구조화해 EMR/HIS 시스템과 연결하거나, 제조·유통 분야에서는 상품 패키지에서 성분·규격 정보를 추출해 내부 데이터와 비교하는 방식으로도 활용할 수 있습니다.
문서가 많고 사람이 반복적으로 확인·입력·비교해야 하는 업무라면 다양한 산업에서 활용 가능합니다.
5. KS C&C는 Upstage AI를 실제 업무 자동화까지 연결합니다!
Upstage가 기업 내부 문서를 구조화하고 AI가 검색·분석할 수 있는 환경을 제공한다면,
KS C&C는 이를 기존 UiPath 기반 업무 자동화 역량과 결합해 실제 업무 프로세스까지 연결합니다.
KS C&C는 이를 기존 UiPath 기반 업무 자동화 역량과 결합해 실제 업무 프로세스까지 연결합니다.
보험금 청구 업무라면,
문서 접수 → 문서 분류 → 정보 추출 → AI 분석 → 담당자 검토 → 기존 업무 시스템 입력
과 같은 전체 업무 흐름을 하나의 프로세스로 구성할 수 있습니다.
Document AI가 문서를 읽고 필요한 정보를 추출하고, Solar LLM이 내용을 분석한 뒤, 이후 시스템 입력이나 반복 작업은 UiPath Robot이 수행하고 필요한 경우 사람의 검토·승인을 거치는 방식입니다.
단순히 AI에게 질문하고 답변을 받는 것에서 끝나는 것이 아니라,
AI가 문서를 이해하고 → 필요한 정보를 분석하고 → Robot과 사람이 실제 업무를 이어서 수행하는 환경
으로 확장할 수 있습니다.
KS C&C는 이번 에티버스이비티와의 파트너십을 통해 Upstage 기반 온프레미스 AI와 UiPath 업무 자동화 역량을 결합해, 기업 내부 데이터의 활용부터 실제 업무 프로세스까지 연결되는 End-to-End AI 자동화 환경을 구축해 나갈 계획입니다.
금융·공공·의료 등 높은 수준의 보안이 요구되는 산업에서도 기업의 내부 데이터를 안전하게 활용하면서, AI가 실제 업무 성과로 이어질 수 있도록 지원할 예정입니다.
앞으로도 KS C&C는 고객의 업무 환경과 보안 정책에 맞는 AI 기술을 기반으로, AI가 단순한 업무 지원 도구를 넘어 실제 업무 프로세스 안에서 활용될 수 있는 자동화 환경을 지속적으로 확대해 나가겠습니다.
KS C&C와 에티버스이비티와의 협력 파트너십 체결 소식은 머니투데이 기사에서도 소개되었습니다.
머니투데이 | 이유미 기자
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