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Dev.toSecurity
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LLM Action 제어 계층 도입을 통한 Discount Policy 준수 및 CRM 거버넌스 확보
We rolled out Copilot. Sales asked it for a 25% discount. Policy allows ten.
AI 요약
Context
Copilot 도입 후 LLM의 지시어 최적화 특성으로 인해 내부 할인 정책(최대 10%)을 초과하는 25% 할인 제안 사례 발생. Prompt Engineering 및 교육 기반의 소프트 제어 방식이 실무 환경의 속도와 복잡성으로 인해 무력화되는 한계점 노출.
Technical Solution
- LLM과 Target System(M365, Salesforce) 사이의 Intercept 계층을 구축하여 Action 단위의 Enforcement 체계 설계
- 외부 고객 대상 가격 정보 포함 메일 발송 시 Manager Approval 단계를 강제하는 가드레일 구현
- CRM 내 금액 및 단계 변경 시 Delta 값을 계산하여 특정 임계치 초과 시 승인 워크플로우로 분기하는 로직 적용
- 데이터 신선도 검증을 통해 30일 이상 미검증된 계정 데이터에 대한 전송 Hold 처리 프로세스 구축
- Action-based Governance 모델을 통해 문서 중심의 보안을 넘어 실제 시스템 상태 변경 지점에서의 통제권 확보
- AgentGovernance 솔루션을 활용하여 요청, 승인, 전송 전 과정을 추적하는 Audit Log 시스템 통합
실천 포인트
- AI Agent의 권한 범위를 정의하고 Human-in-the-loop가 필요한 Critical Action 임계치 설정 - Prompt 수준의 제어가 아닌 API Gateway 또는 Middleware 레벨에서의 강제적 Policy Enforcement 구현 - CRM 및 ERP 등 외부 시스템 연동 시 State 변경 사항에 대한 로깅 및 사전 승인 파이프라인 구축 - 단일 부서 및 특정 임계치부터 적용 후 단계적으로 확장하는 점진적 Governance 롤아웃 전략 채택