아마존, AI 기반 컴플라이언스 증거 수집 자동화 시스템 구축

주장기업의 컴플라이언스 감사는 수많은 시스템에서 스크린샷을 수동으로 캡처해야 하는 번거로운 과정을 거칩니다. 이러한 수동 방식은 많은 시간을 소모하며 오류 발생 가능성이 크고 일관성을 유지하기 어렵습니다.

팩트아마존은 아마존 베드록과 아마존 노바 2 라이트 모델을 활용해 컴플라이언스 워크플로우 자동화 시스템을 구축했습니다. 이 시스템은 브라우저 확장 프로그램으로 사전 정의된 절차를 실행하고 타임스탬프가 포함된 스크린샷을 아마존 S3에 저장합니다.

교차검증브라우저 자동화와 인공지능을 결합하면 응용 프로그램 인터페이스 접근 권한이 없는 웹 환경에서도 증거를 수집할 수 있습니다. 지능형 자동화 기술은 웹 사이트의 사용자 인터페이스가 변경되어도 유연하게 대응합니다.

팩트시스템의 핵심인 아마존 노바 2 라이트는 세 가지 모드로 작동합니다. 채팅 모드는 즉각적인 질의응답을 지원하며 디자이너 모드는 문서 분석을 통해 워크플로우를 생성합니다. 리포트 생성 모드는 수집된 증거를 분석해 최종 보고서를 작성합니다.

팩트인프라 측면에서 아마존 람다는 배포 시 프롬프트 업로드와 버킷 정리를 담당합니다. 사용자 인증은 아마존 코그니토가 관리하며 아마존 웹 서비스 보안 토큰 서비스와 아이덴티티 앤 액세스 매니지먼트를 통해 최소 권한 원칙으로 서비스 접근 권한을 부여합니다.

주장워크플로우 디자이너 기능은 컴플라이언스 문서를 기반으로 자동화 스크립트를 생성하는 핵심 기술입니다. 사용자가 요구사항이 담긴 텍스트 파일을 올리면 인공지능이 이를 분석해 실행 가능한 제이슨 형식의 워크플로우를 자동으로 생성합니다.

팩트워크플로우 엔진은 제이슨으로 정의된 단계를 순차적으로 처리하며 페이지 로딩 대기, 스크린샷 캡처, 사용자 확인 절차를 관리합니다. 단계 실행 중 오류가 발생하면 인공지능이 이를 분석해 대안을 제시하는 지능형 복구 기능을 포함합니다.

팩트수집된 모든 데이터는 아마존 S3에 체계적으로 저장됩니다. 스크린샷, 컴플라이언스 문서, 인공지능 프롬프트, 워크플로우 백업, 채팅 로그 및 최종 생성된 에이치티엠엘 보고서가 날짜와 워크플로우별로 분류되어 관리됩니다.

교차검증이 솔루션은 현대적인 웹 애플리케이션의 복잡성을 처리하기 위해 브라우저 확장 프로그램을 인터페이스로 사용합니다. 이는 별도의 복잡한 시스템 통합 없이도 기존의 웹 기반 업무 환경에 즉시 적용할 수 있다는 실무적 이점이 있습니다.

팩트최종 보고서 전달은 아마존 에스이에스를 통해 이루어집니다. 워크플로우가 완료되면 시스템은 수집된 증거를 바탕으로 요약 보고서를 작성하고 지정된 이메일 주소로 자동 발송하여 감사 프로세스를 마무리합니다.

출처https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/building-an-ai-powered-system-for-compliance-evidence-collection/