기밀 데이터 AI 활용 진단
다루는 정보에서부터, AI에 맡길 수 있는 업무를 찾아냅니다.
계약서, 회의록, 고객 정보, 견적서, 사내 노하우. AI에 활용할 만한 정보는 사내에 많은데, 외부 AI에 그대로 맡겨도 되는지 판단이 서지 않는다. 중소기업의 경영자・관리 부문 분들을 위해, 거기서부터 함께 생각하는 진단입니다.
이런 곳에서 멈춰 있지 않나요?
- 기밀 데이터를 외부 AI에 맡겨도 되는지 모르겠다.
- 무엇부터 손대야 할지 모른 채 시간만 흘러간다.
- 벤더에 상담하면 처음부터 큰 개발 이야기가 되어 버린다.
이 페이지에서 쓰는 말
- 클라우드 AI
- 외부 사업자가 제공하는 생성 AI입니다. 입력한 정보는 사외로 전송됩니다.
- 로컬 LLM
- 사외로 데이터를 내보내지 않고, 자체 환경에서 동작시키는 생성 AI입니다.
- PoC
- 본격 운영 전에 작게 시험해 확인하는 일입니다.
진행 방식
바로 만들지 않습니다. 기술 이야기부터 시작하지 않고, 먼저 무엇을 어떻게 다뤄야 하는지를 말로 정리하는 것을 우선합니다.
현장 인터뷰
업무 흐름과 곤란한 점을 여쭙니다.
업무 재고 조사
지금의 업무를 조사하고, AI화할 수 있을 만한 업무를 추려 냅니다.
데이터 분류
다루는 데이터를 기밀도에 따라 나눕니다.
클라우드 AI와 로컬 LLM의 구분
외부 클라우드 AI에 내보내도 되는 것과 로컬 LLM으로 다뤄야 하는 것을 나눕니다.
리스크 정리
AI에 맡기는 정보의 경계(입력 경계), 접근 권한, 조작 로그, 사람에 의한 승인의 4가지 관점에서 정리합니다.
방침 수립
PoC로 나아갈지에 대한 방침을 세웁니다.
진단 후에 손에 남는 것
진단이 끝나면 다음 판단에 쓸 수 있는 자료가 손에 남습니다.
- AI화 후보가 되는 업무의 재고 조사 결과
- 데이터 분류와 다루는 방식의 정리
- 리스크와 그 대응 방침
- PoC로 나아갈 경우의 방침안
진단 후의 선택지
- 로컬 LLM / AI 기반 PoC로 나아간다
- 작게 본격 구현으로 나아간다
- 지금은 아직 만들지 않는다고 판단한다
진단 결과, '아직 만들지 않는 편이 좋다'는 결론이 나올 수도 있습니다. 그 결론까지 포함해 솔직하게 전해 드립니다. 어느 쪽을 고르든 진단 자체가 다음 한 걸음을 정하는 자료가 되도록 설계했습니다.
비용
비용은 과제나 내용에 따라 달라집니다. 전제 조건・리스크・작업 범위를 알 수 있는 형태로 견적을 드리며, 정식 금액・납기는 요건 확인 후 확정합니다.
관련 실적・사례
기밀 데이터 AI 활용 진단 — 데이터를 투입하기 전에, 다루는 방법부터 함께 정리합니다
계약서, 회의록, 고객 정보를 AI에 활용하고 싶지만 외부 AI에 그대로 제공할 수는 없습니다. 무작정 만들기보다 정보를 정리하는 단계부터 이러한 고민을 마주하는 진단 서비스입니다.
로컬 LLM/AI 기반 PoC — 판단을 내릴 수 있는 근거를 마련해 드립니다
기밀 데이터가 있어 클라우드 AI에 모두 맡길 수는 없다. 그렇다고 로컬 LLM이 실제로 업무에 활용 가능한지 사내에서 자체 판단하기도 어렵다. 이러한 상황에서 프로덕션 도입 여부를 판단할 수 있는 근거를 마련해 드리는 3개월 PoC입니다.
다른 서비스
외부로 내보낼 수 없는 정보를 다루는 업무에서도 생성 AI를 쓸 수 있는지 확인합니다.
시험으로 끝내지 않고, 현장 업무에 AI를 녹여 냅니다.