ChatGPT 예약 작업(Scheduled Tasks) 기능 활용 및 실행 감사 API

ChatGPT의 예약 작업 기능은 사용자가 설정한 일정에 따라 자동으로 프롬프트를 실행하고 능동적으로 사용자에게 연락하는 자동화 기능입니다. 이 기능은 업무 자동화와 개인 생산성 향상을 위해 설계되었습니다.

지원 모델: o3 및 o4-mini
지원 플랫폼: ChatGPT Web, iOS, Android, macOS (Windows 앱은 곧 지원 예정)
작동 방식: 사용자 온라인 여부와 관계없이 자동 실행
알림 방식: 푸시 알림 또는 이메일

🎯 주요 사용 사례

1. 정보 브리핑

"매일 오후에 AI 뉴스 브리핑을 해줘"
업계 동향, 시장 분석, 뉴스 요약 등

2. 학습 지원

"매일 프랑스어 연습을 도와줘"
언어 학습, 퀴즈, 복습 자료 제공

3. 개인 일정 관리

"엄마 생일을 알려줘"
기념일, 약속, 마감일 등 중요 일정 알림

🛠️ 작업 설정 방법

1단계: 모델 선택

화면 상단 드롭다운 메뉴에서 o3 또는 o4-mini 선택

2단계: 작업 생성

다음 중 하나의 방법 사용

제안된 작업 선택: 첫 사용자를 위한 추천 작업
직접 작성: "Try your own" 클릭 후 자유롭게 작성
대화로 요청: ChatGPT에게 자연어로 직접 요청

3단계: 작업 확인

작업 생성 후 확인 화면에서 세부 사항 검토

📱 알림 설정

데스크톱 알림

설정 > 알림에서 푸시 알림 활성화
브라우저 권한 요청 시 "허용" 클릭
Chrome의 경우 추가 브라우저 설정 필요할 수 있음

모바일 알림

iOS/Android 앱에서 o3 또는 o4-mini 선택
첫 작업 생성 시 알림 권한 요청
권한 승인 후 모든 플랫폼에서 알림 수신

이메일 알림

설정 페이지에서 이메일 알림 옵션 활성화/비활성화 가능

📊 작업 관리

전체 작업 보기

방법 1: 설정 > 알림 > "작업 관리" 클릭
방법 2: 개별 작업의 점 3개 메뉴 > "작업 관리"

작업 편집

채팅 내 작업의 점 3개 메뉴 클릭
편집 옵션 선택
다음 항목 수정 가능
- 작업 이름
- 지시사항
- 일정 설정

작업 일시 중지/삭제

일시 중지: 작업을 임시로 중단 (나중에 재개 가능)
삭제: 작업을 완전히 제거

일정 유형

일회성: 특정 날짜/시간에 한 번만 실행
반복: 일일, 주간, 월간 등 정기적 실행
사용자 정의: 복잡한 일정 패턴 설정

⚠️ 제한 사항

수량 제한

최대 활성 작업 수: 10개
새 작업 생성을 위해서는 기존 작업 일시 중지/삭제 필요

기능 제한

다음 기능들은 예약 작업에서 지원되지 않음

음성 채팅
파일 업로드
GPTs (사용자 정의 GPT)

사용량 제한

ChatGPT 요금제의 사용 한도가 작업에도 적용
o3/o4-mini 모델의 일반 사용량에 포함

💡 활용 팁

효과적인 작업 설정

구체적인 지시: "AI 뉴스 요약"보다 "최신 AI 기술 동향 5가지를 bullet point로 요약"
시간대 명시: "오후"보다 "오후 3시"처럼 정확한 시간 지정
반복 주기 설정: 일일/주간/월간 등 명확한 주기 설정

300x250

고급 활용 예시

업무 자동화

"매주 월요일 오전 9시에 이번 주 프로젝트 마일스톤과 
우선순위 작업 목록을 정리해서 보여줘"

개인 성장

"매일 저녁 9시에 오늘 배운 것 3가지를 
정리할 수 있도록 질문해줘"

건강 관리

"평일 오후 2시와 4시에 스트레칭 
휴식 시간을 알려줘"

🔒 보안 및 프라이버시

작업 내용은 사용자의 명시적 요청에 따라서만 실행
작업 데이터는 OpenAI 모델 학습에 사용되지 않음
알림 권한은 언제든지 설정에서 변경 가능

🚀 향후 업데이트

Windows 앱 지원: 곧 출시 예정
API 트리거: API를 통한 작업 실행 기능
추가 기능은 OpenAI 공식 발표 참조

이 기능을 통해 ChatGPT를 개인 비서처럼 활용하여 일상적인 작업을 자동화하고, 중요한 정보를 놓치지 않으며, 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 예약 작업(Scheduled Tasks)은 ChatGPT Enterprise의 Compliance API 로깅 대상에 포함됩니다. 기업은 예약 작업과 관련된 모든 활동을 모니터링하고 규정 준수 요구사항을 충족할 수 있습니다.

📊 Compliance API 개요

기본 정보

제공 대상: ChatGPT Enterprise 고객 전용
접근 방법: Enterprise 워크스페이스 로그인 후 API 문서 확인
주요 목적: eDiscovery, DLP, SIEM 도구와의 통합을 통한 규정 준수

지원 도구 카테고리

1. eDiscovery (전자증거개시)

목적: 법적 증거로 사용될 수 있는 전자 정보 식별, 수집, 제공
활용: 소송, 조사, 감사 시 대량 데이터에서 관련 문서 효율적 검색

2. DLP (데이터 손실 방지)

목적: 데이터 유출, 무단 액세스 탐지 및 차단
보호 대상: 지적 재산권, 개인정보(GDPR, HIPAA 준수)
모니터링 범위
- In-use: 엔드포인트 활동
- In-motion: 네트워크 트래픽
- At-rest: 저장된 데이터

3. SIEM (보안 정보 및 이벤트 관리)

목적: 실시간 보안 경고 분석
활용: 위협 탐지, 보안 사고 관리, 규정 준수
방식: 로그 데이터 집계 및 분석을 통한 이상 행위 식별

🔌 파트너 통합 솔루션

공식 지원 10개 파트너사

Apex Security
Forcepoint
Global Relay
Microsoft Purview
Netskope
Palo Alto Networks
Relativity
Smarsh
TrojAI
Zscaler

각 파트너는 즉시 사용 가능한(out-of-the-box) 통합을 제공하여 원활한 연결을 지원합니다.

📝 예약 작업 관련 로깅 데이터

수집되는 정보 유형

1. 작업 생성 및 설정 데이터

작업 생성 시간 및 생성자 정보
작업 이름 및 설명
스케줄 설정 (반복 주기, 실행 시간)
작업 지시사항 내용

2. 실행 로그

각 실행 시작/종료 시간
실행 상태 (성공/실패)
오류 메시지 및 스택 트레이스
사용된 모델 (o3/o4-mini) 정보

3. 상호작용 기록

작업으로 생성된 메시지 내용
사용자에게 전송된 알림 기록
작업 수정/일시정지/삭제 이벤트

4. 메타데이터

워크스페이스 ID
사용자 ID 및 역할
IP 주소 및 접속 위치
타임스탬프

🛡️ 보안 및 규정 준수 구현 가이드

1단계: 정책 수립

예약 작업 사용 정책

✅ 허용된 작업 유형 정의
✅ 민감 정보 처리 지침
✅ 승인 프로세스 수립
✅ 정기 검토 주기 설정

데이터 분류 체계

공개: 일반 업무 자동화
내부용: 팀 내부 정보 처리
기밀: 제한된 접근 필요
극비: 특별 승인 필요

2단계: 기술적 통제

접근 제어 매트릭스

역할	작업 생성	작업 수정	작업 삭제	로그 조회
일반 사용자	✓	본인 것만	본인 것만	✗
팀 관리자	✓	팀 전체	팀 전체	팀 전체
보안 관리자	✗	✗	✓	✓
감사인	✗	✗	✗	✓

모니터링 규칙 설정

// 예시: 이상 패턴 탐지 규칙
{
  "rules": [
    {
      "name": "과도한_작업_생성",
      "condition": "user_tasks_created > 5 per hour",
      "action": "alert_security_team"
    },
    {
      "name": "민감_키워드_탐지",
      "condition": "task_content contains ['password', 'secret', 'key']",
      "action": "block_and_notify"
    }
  ]
}

3단계: 운영 프로세스

일일 모니터링 체크리스트

새로 생성된 예약 작업 검토
실패한 작업 원인 분석
비정상적인 패턴 확인
민감 정보 포함 여부 검사

주간 감사 활동

전체 작업 목록 검토
사용되지 않는 작업 정리
권한 적절성 검토
로그 보존 정책 준수 확인

4단계: 사고 대응

대응 시나리오별 프로토콜

시나리오 1: 민감 정보 노출

즉시 해당 작업 중지
영향 범위 파악
관련자 통보
원인 분석 및 재발 방지책 수립

시나리오 2: 무단 작업 생성

작업 즉시 삭제
생성자 계정 조사
접근 권한 재검토
보안 교육 실시

데이터 보존 정책

OpenAI 정책

보존 기간: 삭제 요청 후 최대 30일
삭제 범위: 모든 내부 검색 및 검색 인덱스에서 제거
복구 가능성: 삭제된 데이터는 복구 불가능

기업 고려사항

권장 보존 기간:
- 일반 로그: 90일
- 보안 이벤트: 1년
- 규정 준수 기록: 3-7년 (규제 요구사항에 따라)

활용 모범 사례

1. 리스크 기반 접근법

고위험 작업: 외부 데이터 접근, API 호출 포함
중위험 작업: 내부 보고서 생성, 데이터 분석
저위험 작업: 일반 알림, 간단한 리마인더

2. 자동화 vs 수동 검토

자동화 적합:
✓ 정기 보고서 생성
✓ 표준화된 알림
✓ 일상적인 데이터 수집

수동 검토 필요:
✓ 민감 정보 처리
✓ 외부 시스템 연동
✓ 대량 데이터 접근

3. 교육 및 인식 프로그램

신규 직원: 예약 작업 보안 기초
일반 사용자: 분기별 보안 업데이트
관리자: 고급 모니터링 기법
개발자: 안전한 자동화 설계

주의사항 및 제한사항

기술적 제한

파일 업로드 미지원
GPTs 통합 불가
음성 기능 사용 불가

규정 준수 관련

API 호출 자체도 로깅됨
모든 인증된 요청 기록
삭제 API 미제공 (OpenAI 내부 정책)

향후 전망

예정된 개선사항

추가 파트너 통합 (연내 발표 예정)
Windows 앱 지원
API 트리거 기능

기업 준비사항

현재 규정 준수 도구와의 호환성 검토
내부 정책 업데이트
직원 교육 계획 수립
모니터링 인프라 준비

예약 작업 기능은 강력한 자동화 도구이지만, 기업 환경에서는 철저한 보안 및 규정 준수 관리가 필수적입니다. Compliance API를 통한 포괄적인 로깅과 모니터링으로 안전하고 효율적인 활용이 가능합니다.

ChatGPT Enterprise Compliance API 완전 가이드

🎯 API 개요 및 목적

핵심 정의

ChatGPT Enterprise Compliance API는 기업 관리자가 ChatGPT Enterprise 워크스페이스의 데이터를 관찰, 검색, 삭제할 수 있도록 설계된 전문 API입니다.

주요 용도

규정 준수(Compliance): 법적 요구사항 충족
보안(Security): 위협 탐지 및 대응
데이터 프라이버시: 개인정보 보호 관리

설계 철학

정기적 데이터 동기화: 대량 내보내기가 아닌 증분(diff) 동기화 최적화
스팟 삭제: 대량 삭제가 아닌 개별 항목 삭제 중심
시간 기반 접근: 시간 인덱스를 통한 체계적 데이터 검색

🔐 인증 프로세스

1단계: API 키 생성

OpenAI API Platform Portal 접속
올바른 조직 선택 (개인 조직이 아닌 관리 워크스페이스)
새 API 키 생성
- 설정: Default Project | All Permissions
- ⚠️ 반드시 새 키여야 함

2단계: 권한 요청

support@openai.com으로 다음 정보 전송

API 키의 마지막 4자리
키 이름
생성자 이름
요청 범위 (read, delete, 또는 both)

3단계: 권한 부여

OpenAI 팀의 검증 후 Compliance API 범위 부여
기존의 모든 다른 범위는 자동 철회됨

중요 사항

Base URL: https://api.chatgpt.com/v1/
키는 한 번만 확인 가능 - 안전하게 보관 필수

📊 데이터 보존 정책

삭제 데이터 처리

복구 불가능: 삭제된 데이터는 영구 삭제
인덱스 제거: 모든 내부 검색 및 검색 인덱스에서 제거
보존 기간: 삭제 요청 후 최대 30일간 내부 보관

메시지 보존 규칙

1. 워크스페이스 설정

관리자가 전체 워크스페이스 보존 기간 설정 (최소 90일)
대화 마지막 편집 후 N일 경과 시 삭제

2. 사용자 삭제 대화

API를 통해 최대 30일간 접근 가능
사용자에게는 보이지 않음

3. 사용자 편집/삭제 메시지

대화 트리에 표시
워크스페이스 보존 설정 적용

📁 파일 관리 체계

파일 유형별 보존 기간

파일 유형	보존 기간	설명
GPT & 프로젝트 파일	무기한	새 대화에 필요하므로 영구 보존
채팅 업로드 파일	48시간	사용자가 업로드한 임시 파일
생성된 파일	워크스페이스 설정	DALL·E 등으로 생성된 파일

파일 URL 만료 정책

API 폴링 시 생성 URL: 1시간 후 만료
직접 요청 리다이렉트 URL: 5분 후 만료
💡 권장사항: 정기적 폴링 및 즉시 다운로드

🛠️ API 구현 가이드

기본 요청 예시

cURL 예시 (페이지네이션 없음)

curl -H "Authorization: Bearer {sk-proj-KEY-HERE}" \
     "https://api.chatgpt.com/v1/compliance/workspaces/{WORKSPACE_ID}/projects"

Python 기본 예시

import requests
import time

class ComplianceAPIClient:
    def __init__(self, api_key, workspace_id):
        self.api_key = api_key
        self.workspace_id = workspace_id
        self.base_url = "https://api.chatgpt.com/v1/compliance"
        self.headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"}

    def get_projects(self, limit=100):
        """프로젝트 목록 조회 (페이지네이션 포함)"""
        url = f"{self.base_url}/workspaces/{self.workspace_id}/projects"
        all_projects = []
        has_more = True
        after = None

        while has_more:
            params = {"limit": limit}
            if after:
                params["after"] = after

            try:
                response = requests.get(url, headers=self.headers, params=params)

                if response.status_code == 429:  # Rate limit
                    time.sleep(60)  # 1분 대기
                    continue

                response.raise_for_status()
                data = response.json()

                all_projects.extend(data.get("projects", []))
                has_more = data.get("has_more", False)
                after = data.get("after")

            except requests.exceptions.RequestException as e:
                print(f"Error: {e}")
                break

        return all_projects

페이지네이션 구현

시간 기반 페이지네이션

def get_messages_by_time(self, since_timestamp, until_timestamp=None):
    """특정 시간 범위의 메시지 조회"""
    params = {
        "since_timestamp": since_timestamp,
        "limit": 100
    }
    if until_timestamp:
        params["until_timestamp"] = until_timestamp

    # 페이지네이션 로직 구현
    while True:
        response = self._make_request("GET", "/messages", params)
        yield response.get("messages", [])

        if not response.get("has_more"):
            break

        params["after"] = response.get("after")

커서 기반 페이지네이션

def get_all_conversations(self):
    """모든 대화 조회"""
    after = None

    while True:
        params = {"limit": 100}
        if after:
            params["after"] = after

        data = self._make_request("GET", "/conversations", params)

        for conversation in data.get("conversations", []):
            yield conversation

        if not data.get("has_more"):
            break

        after = data.get("after")

⚠️ 일반적인 실수 및 해결책

1. 페이지네이션 누락

❌ 문제: has_more와 after 무시
✅ 해결

while data.get("has_more", False):
    params["after"] = data.get("after")
    # 다음 페이지 요청

2. 파라미터 충돌

❌ 문제: after와 since_timestamp 동시 사용
✅ 해결: 둘 중 하나만 사용

if use_timestamp:
    params["since_timestamp"] = timestamp
else:
    params["after"] = cursor

3. Rate Limit 처리 미흡

❌ 문제: 429 에러 무시
✅ 해결

if response.status_code == 429:
    retry_after = int(response.headers.get("Retry-After", 60))
    time.sleep(retry_after)
    continue

4. 잘못된 Base URL

❌ 문제: api.openai.com 사용
✅ 해결: api.chatgpt.com 사용

📋 데이터 구조 및 엔드포인트

주요 엔드포인트

GET /compliance/workspaces/{workspace_id}/projects
GET /compliance/workspaces/{workspace_id}/conversations
GET /compliance/workspaces/{workspace_id}/messages
GET /compliance/workspaces/{workspace_id}/files
DELETE /compliance/workspaces/{workspace_id}/conversations/{conversation_id}
DELETE /compliance/workspaces/{workspace_id}/messages/{message_id}

응답 구조 예시

{
  "conversations": [
    {
      "id": "conv_123",
      "created_at": "2024-01-15T10:00:00Z",
      "updated_at": "2024-01-15T11:30:00Z",
      "user_id": "user_456",
      "title": "프로젝트 계획 논의",
      "messages": [...],
      "metadata": {...}
    }
  ],
  "has_more": true,
  "after": "cursor_abc123"
}

🔧 고급 구현 패턴

1. 증분 동기화 시스템

class IncrementalSync:
    def __init__(self, api_client, storage):
        self.api = api_client
        self.storage = storage

    def sync(self):
        """마지막 동기화 이후 변경사항만 가져오기"""
        last_sync = self.storage.get_last_sync_timestamp()

        # 새 메시지 가져오기
        new_messages = self.api.get_messages_since(last_sync)

        # 수정된 대화 가져오기
        modified_conversations = self.api.get_modified_conversations(last_sync)

        # 저장소 업데이트
        self.storage.update_messages(new_messages)
        self.storage.update_conversations(modified_conversations)
        self.storage.set_last_sync_timestamp(time.time())

2. 파일 다운로드 관리자

class FileDownloadManager:
    def __init__(self, api_client, download_path):
        self.api = api_client
        self.download_path = download_path

    async def download_file(self, file_url, file_id):
        """만료 전 파일 다운로드"""
        try:
            # 1시간 내 다운로드 필수
            response = await self.api.download_file_async(file_url)

            file_path = os.path.join(self.download_path, f"{file_id}.bin")
            with open(file_path, 'wb') as f:
                f.write(response.content)

            return file_path
        except Exception as e:
            logger.error(f"파일 다운로드 실패: {file_id}, 오류: {e}")
            raise

3. 규정 준수 보고서 생성기

class ComplianceReporter:
    def generate_daily_report(self, date):
        """일일 규정 준수 보고서 생성"""
        report = {
            "date": date,
            "summary": {
                "total_conversations": 0,
                "deleted_items": 0,
                "flagged_content": 0,
                "user_activities": {}
            },
            "details": []
        }

        # 데이터 수집 및 분석
        conversations = self.get_conversations_for_date(date)

        for conv in conversations:
            # 민감 정보 검사
            if self.contains_sensitive_data(conv):
                report["summary"]["flagged_content"] += 1
                report["details"].append({
                    "type": "sensitive_data",
                    "conversation_id": conv["id"],
                    "timestamp": conv["created_at"]
                })

        return report

🚀 모범 사례

1. 에러 처리

def robust_api_call(self, method, endpoint, **kwargs):
    """강건한 API 호출 with 재시도 로직"""
    max_retries = 3

    for attempt in range(max_retries):
        try:
            response = requests.request(
                method, 
                f"{self.base_url}{endpoint}",
                headers=self.headers,
                **kwargs
            )

            if response.status_code == 200:
                return response.json()
            elif response.status_code == 429:
                time.sleep(2 ** attempt * 30)  # 지수 백오프
            else:
                response.raise_for_status()

        except Exception as e:
            if attempt == max_retries - 1:
                raise
            logger.warning(f"API 호출 실패 (시도 {attempt + 1}): {e}")

2. 로깅 및 모니터링

import logging

# 구조화된 로깅 설정
logger = logging.getLogger("compliance_api")
logger.setLevel(logging.INFO)

# 감사 추적
def audit_log(action, resource_type, resource_id, user_id):
    logger.info({
        "action": action,
        "resource_type": resource_type,
        "resource_id": resource_id,
        "user_id": user_id,
        "timestamp": datetime.utcnow().isoformat()
    })

📝 주요 고려사항

성능 최적화

초기 동기화는 시간이 오래 걸림
이후 증분 동기화는 빠름
Rate limit을 고려한 요청 스케줄링 필요

보안 고려사항

API 키 안전한 보관 필수
최소 권한 원칙 적용
모든 API 요청 로깅됨

유연성 유지

ChatGPT는 빠르게 진화하는 제품
API 변경 가능성 항상 고려
유연한 코드 구조 유지 필요

이 Compliance API는 기업의 규정 준수 요구사항을 충족시키기 위한 강력한 도구이며, 적절한 구현과 관리를 통해 효과적인 데이터 거버넌스를 실현할 수 있습니다.

Enterprise Compliance API

openapi_specification.json

0.14MB

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그리드형(광고전용)

저작자표시 비영리 동일조건 (새창열림)