1. Overview (도입 배경)

각 부서가 개별적으로 AI 서비스를 개발하면서 전사의 AI 서비스 현황 파악이 어렵고, AI 비용이 매년 증가함에도 서비스별 비용 관리가 이루어지지 않아 증가 원인을 구분하기 어려운 상황이었습니다. 

현업 중심의 분산 개발·운영 구조는 섀도우 AI에 따른 민감정보 유출 우려, 유사·중복 서비스 증가, 비용 가시성 부족으로 이어져, 전사 차원의 통합 AI 거버넌스 체계 수립이 시급한 과제였습니다.

2. Solution (해결 방안)

비용·보안·권한 3대 거버넌스를 시스템에 내재화한 전사 통합 AI 플랫폼(AI Studio)을 구축했습니다. 

①비용: 실시간 토큰 추적과 조직·프로젝트·사용자별 사용량 모니터링, 사용량 할당 및 임계치 알림
②보안: 프로젝트 단위 API Key 발급·모니터링과 개인식별정보 실시간 마스킹 
③권한: 역할 기반 접근제어(RBAC)와 SSO·인사정보 연동을 통한 계정·권한 자동 관리를 구현했습니다.

 
AI 거버넌스를 DEV/PRD 분리 환경에 적용, AWS Bedrock·Azure OpenAI·Google Vertex AI를 아우르는 Multi-CSP 구조와 MCP 서버 연계를 지원함으로써, 거버넌스가 적용된 표준 환경에서 업무 특화 에이전트가 운영할 수 있도록 했습니다.

3. Result (도입 성과)

전사 통합 AI 플랫폼을 구축하여 전사에 적용했습니다. AI 호출·비용·권한·보안을 단일 기준으로 통합 관리하는 기반을 마련해 사용량·비용 가시성과 실사용량 기반 차지백 운영 기반을 확보했고, RBAC·개인정보 비식별화와 SSO·인사정보 연동 자동 권한 관리로 보안 및 컴플라이언스를 강화했습니다. 

거버넌스 위에서 운영된 업무 에이전트도 실효를 거둬, IT Help Desk 챗봇 응답률을 27%에서 49%로 향상시키고, 평균 1주일이 걸리던 데이터 추출 요청을 자연어 기반으로 자동화했습니다. 

결과적으로 구독형 SaaS 의존에서 벗어나 자체 거버넌스 자산을 확보함으로써, 전사 AI 서비스의 표준화된 개발·배포·운영 및 확산 기반을 다졌습니다.