산업별 업무를 수행하는 특화 Vertical AI 에이전트 아키텍처 설계 통제 전략

Vertical AI(버티컬 AI)를 “개념 → 왜 뜨는지 → 어떻게 만들고 운영하는지 → 산업/업무별 활용사례 → 보안·거버넌스 점검포인트”로 한 번에 볼 수 있게 정리한 내용입니다. 참고로, 최근에는 “Vertical AI Agents”처럼 산업 특화 에이전트라는 표현도 함께 쓰입니다.

Vertical AI 한 문장 정의와 배경

Vertical AI = 특정 산업(도메인)의 데이터·용어·규제·업무흐름을 깊게 반영해 “그 분야에서 실제로 일”을 잘하도록 최적화한 AI입니다. 범용 모델(General AI)을 그대로 쓰기보다, 도메인지식 + 업무 프로세스 + 기업 데이터를 결합해 정확도/재현성/감사 가능성을 높이는 접근입니다.

왜 ‘버티컬’이 중요한가

범용 LLM은 “대화/요약/작성”은 잘하지만, 산업 현장에서는 아래가 병목이 됩니다.

• 업무 규칙/예외 케이스가 많음 (예: 금융 심사 규칙, 의료 보험 코드, 물류 SLA)
• 규제/감사 요구 (누가 어떤 근거로 결론을 냈는지)
• 데이터가 사내에 있음 (외부로 보내기 어려움)
• “그럴듯한 답”이 아니라 정답/정책준수/실행가능한 결과물이 필요

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그래서 “산업 특화 + 에이전트화(업무 실행)” 방향으로 이동하는 흐름이 강합니다.

Vertical AI vs Horizontal AI vs General AI (개념 정리)

구분	핵심	예시
General AI	범용 지식/대화 중심	범용 챗봇, 글쓰기, 요약
Horizontal AI	“업무 기능” 특화(산업 무관)	영업 자동화, 마케팅 카피, 범용 고객응대
Vertical AI	“산업/도메인” 특화(규제/용어/프로세스 포함)	의료 영상 판독 보조, 금융 리스크/사기 탐지, 제조 공정 이상탐지

이 구분은 실무에서 “어떤 데이터/규제/통합이 필요한가”를 결정하는 기준으로 유용합니다.

Vertical AI의 핵심 구성요소 (실무 아키텍처)

Vertical AI는 보통 “모델 하나”가 아니라 시스템입니다. 가장 흔한 구성은 아래 5층입니다.

(1) 도메인 데이터 레이어

• 사내 문서/정책/매뉴얼, 티켓/상담로그, 거래/이벤트 로그, 이미지/센서 데이터 등
• 정합성(quality), 최신성, 라벨/정답 데이터가 성능을 좌우

(2) 지식 결합 레이어: RAG(검색증강생성)

• 모델이 답을 “지어내지” 않도록, 사내 근거를 검색해 인용 기반으로 생성
• 도메인에서는 파인튜닝보다 RAG + 규칙 + 툴 실행 조합이 ROI가 좋은 경우가 많습니다.

(3) 모델 레이어: “범용 + 도메인 최적화”

• 선택지
  • 그대로 사용(프롬프트/가드레일만)
  • 도메인 파인튜닝(용어/문장 스타일/분류)
  • 멀티모달(의료영상/제조 비전 등)
• 예: 헬스케어는 영상·유전체·로봇 등 멀티모달 워크로드가 중요해, 산업용 플랫폼이 함께 언급됩니다.

(4) 에이전트/워크플로 레이어 (요즘의 핵심)

• “답변”이 아니라 업무를 수행: 조회→검증→승인요청→티켓발행→조치
• IBM도 Vertical AI를 도메인/기능에 최적화된 에이전트 관점으로 설명합니다.
• 에이전트 설계 패턴(빌딩블록)을 표준화하려는 연구도 나옵니다.

(5) 운영/거버넌스 레이어

• 권한, 감사로그, 정책(금칙어/민감정보), 성능 모니터링, 드리프트 감지, 재학습

구현 방식 4가지 (무엇을 선택해야 하나)

A. “RAG 중심” (가장 보편)

• 장점: 최신 문서 반영 쉬움, 학습비용 낮음, 감사에 유리
• 단점: 검색 품질이 나쁘면 답도 나쁨
• 적합: 정책/매뉴얼/기술문서 기반 업무, 고객센터/사내 헬프데스크

B. “파인튜닝/도메인 튜닝”

• 장점: 분류/추출/표준양식 생성에 강함
• 단점: 데이터 준비 비용↑, 변경 반영에 시간이 듦
• 적합: 정답 레이블이 있는 업무(분류, 리스크 스코어링 등)

C. “규칙+모델 하이브리드”

• 장점: 규정준수/예외처리 강함
• 단점: 규칙 관리가 복잡해질 수 있음
• 적합: 금융/결제/보안처럼 “하면 안 되는 것”이 명확한 영역

D. “산업 특화 모델/플랫폼 채택”

• 예: 헬스케어/제조 등에서 산업용 가속/툴체인이 중요해 플랫폼 형태로 많이 갑니다.

대표 활용사례 (산업별 + “업무단위”로 보기)

1) 의료/헬스케어

• 의료영상 판독 보조, 임상문서 요약, 신약개발(분자/단백질), 병원 운영 최적화
• 멀티모달(영상+텍스트+센서)과 규제가 강해 “버티컬화”가 특히 빠른 영역입니다.

2) 금융/보험

• 이상거래/사기 탐지, 신용/리스크 평가, 컴플라이언스 점검, 상담 자동화
• 핵심은 설명가능성(왜 그렇게 판단했는지) + 감사로그 + 데이터 보호

3) 제조/물류

• 공정 이상탐지, 예지정비, 수요예측, 배차/재고 최적화
• 실시간성 + OT/설비 연동 + 안전이 중요

4) 법률/세무

• 계약서 리뷰(조항 리스크), 판례/규정 검색 기반 QA, 문서 자동작성
• “근거 인용”이 필수라 RAG 구조가 특히 잘 맞습니다.

5) 고객센터/컨택센터(산업 공통이지만, ‘도메인’이 곧 회사)

• 상담요약, 답변 추천, 환불/정책판단 보조, 티켓 분류/우선순위
• 여기서는 “산업”보다 회사 정책/상품/약관이 도메인 지식이 됩니다.

6) SecOps Vertical AI

• 탐지룰/로그 해석 보조, 사고 보고서 초안, 플레이북 자동 실행(승인 포함), 취약점 조치 우선순위
• 다만 보안은 “프롬프트 인젝션/데이터 유출/권한남용” 리스크가 커서 아래 가드레일이 필수입니다.

도입 실패를 줄이는 순서

1단계: 문제를 “업무 단위”로 쪼개기

• “상담 자동화”가 아니라
  • (예) 문의 분류 → 관련 정책 검색 → 답변 초안 → 금칙어/PII 검사 → 상담사 승인 → 발송
• 성과 측정이 가능한 단위로 정의해야 ROI가 나옵니다.

2단계: 데이터 준비 (여기서 승부)

• 최신 정책/FAQ/약관/매뉴얼 정리, 문서 버전관리
• 정답 데이터(라벨) 확보 가능 여부 판단(가능하면 분류/추출은 파인튜닝 효율↑)

3단계: 최소기능(MVP) = RAG + 가드레일 + 로그

• 첫 릴리스는 “정답률 100%”가 아니라
  • “근거 인용”, “금칙어 차단”, “사람 승인”, “감사로그”가 핵심

4단계: 에이전트화(업무 실행) + 시스템 통합

• CRM/티켓/ERP/결제/모니터링 등과 연결
• 이때부터 진짜 비용절감이 발생합니다. (요즘 시장에서 ‘툴’보다 ‘성과/아웃컴’ 중심으로 가는 흐름도 함께 논의됩니다.)

5단계: 고도화(튜닝/파인튜닝/멀티모달) + 운영체계

• 자주 틀리는 유형에만 선택적으로 파인튜닝
• 드리프트/정책 변경 대응 자동화

내부 점검포인트

Vertical AI는 “사내 데이터 + 업무 실행”으로 가기 쉬워서 보안 설계가 성패를 좌우합니다.

아래는 실제 체크리스트 형태로 정리했습니다.

A. 데이터 보호(PII/민감정보) — 최우선

• 학습/검색/RAG 인덱스에 들어가는 데이터 분류(공개/내부/기밀/개인정보)
• PII 마스킹/토큰화 정책 (로그/프롬프트/응답 모두 포함)
• 데이터 최소수집 + 보존기간 + 파기 절차
• 외부 LLM 사용 시: 전송 데이터 범위, 저장 여부, 학습 사용 여부 계약/설정 확인

B. 접근통제/권한 (Least Privilege)

• 모델/에이전트가 호출 가능한 툴(API) 목록 통제(allowlist)
• RBAC(역할 기반) + 업무 승인(4-eyes)
• “읽기”와 “쓰기/실행” 권한 분리 (예: 조회는 자동, 조치는 승인 필수)

C. 프롬프트 인젝션 & 데이터 오염 방지 (RAG의 고질병)

• 검색 문서에 “지시문(Instruction)”이 섞여 들어올 수 있음 → 컨텍스트 필터링(정책/매뉴얼만 허용)
• 외부에서 들어오는 텍스트(고객 메시지/웹페이지/메일)는 격리된 컨텍스트로 취급
• “시스템 프롬프트/정책”을 사용자 입력과 절대 섞지 않기(템플릿 분리)

D. 모델/에이전트 공급망 보안

• 사용 모델/플러그인/라이브러리 SBOM 관리
• 프롬프트/룰/워크플로 버전관리(Git) + 변경 승인
• 평가 데이터셋 무결성(누가/언제/왜 변경했는지)

E. 감사/모니터링(필수 운영 항목)

• 질의/검색근거/응답/툴실행/승인자 로그를 연결된 트레이스로 남기기
• 이상 징후 탐지: 과도한 데이터 조회, 반복적인 민감정보 요청, 비정상 툴 실행 시도
• “정확도”뿐 아니라 정책위반률, 보안거부율, 재현성을 KPI로 포함

F. 내부 사용자 가이드(권장 문구 예시)

• “민감정보(주민번호/계정 비번/토큰/결제정보)는 입력 금지”
• “답변은 반드시 근거 링크/문서 버전을 확인”
• “자동 조치 기능은 승인 후 실행”
• “고객/외부 입력은 공격 벡터가 될 수 있으니 지시문 포함 여부 주의”

성과지표(KPI)와 품질평가(이걸로 ‘성과’가 갈립니다)

Vertical AI는 PoC에서 멈추는 경우가 많아서, KPI를 처음부터 “업무형”으로 잡는 게 중요합니다.

• 업무 처리시간(TAT) 감소
• 처리량(케이스/일) 증가
• 정책 위반률 감소(금칙어/오안내/누락)
• 재작업률/에스컬레이션률 감소
• 근거 인용률(답변에 근거 포함 비율)
• 툴 실행 성공률/승인 대기시간
• 보안 이벤트(민감정보 노출 시도) 탐지 건수

시장/트렌드 관점

요즘 AI 투자/제품 흐름을 보면 “범용 모델 경쟁”과 별개로, 실제 돈이 되는 곳은 점점 ‘버티컬 앱/에이전트’로 내려가는 모습이 관측됩니다. 또한 대형 벤더들도 산업별(헬스케어/제조 등)로 파트너십과 플랫폼을 강화하는 흐름이 이어집니다.

• “고객 문의/장애/보안 티켓”을 대상으로 한 Vertical AI 에이전트 설계도
• “정책/약관/기술문서” 기반 RAG 인덱싱 표준
• “승인형 자동조치(계정잠금/차단/알림)”를 포함한 보안 가드레일 템플릿