인포뱅크가 자사의 AI 협업 플랫폼 '인세븐(IN7)'에 사내 지식관리시스템(KMS) 연동 기능을 새롭게 탑재하고 정식 배포했습니다. 이는 기업들이 생성형 AI를 도입하는 과정에서 겪는 신뢰성 및 보안 문제를 해결하고, 사내 지식을 효율적으로 활용할 수 있도록 지원하기 위한 움직임입니다. 인세븐은 이미 MS 셰어포인트(SharePoint) 연동, 한글(HWP/HWPX) 문서 지원, AI 이미지 수정 기능 등을 제공하며 외부 협업 도구와 국내 문서 형식을 아우르는 통합 작업 환경을 구축해왔습니다.
이번 KMS 연동 기능의 핵심은 RAG(검색증강생성) 기술을 기반으로 사내 지식을 활용하는 것입니다. 규정, 매뉴얼, 계약서 등 부서별로 흩어진 사내 문서를 단일 지식 베이스로 통합하고, 사용자가 질문하면 관련 문서를 검색하여 근거 원본과 함께 답변을 제공합니다. 이는 AI가 없는 정보를 사실처럼 만들어내는 '할루시네이션(환각)' 현상을 줄이고, 답변의 출처를 명확히 추적할 수 있게 하여 기업의 AI 활용 신뢰도를 높입니다. 또한, 개인정보 자동 마스킹(비식별화) 및 감사 로그 기능을 통해 민감 정보를 보호하고, 외부 AI 모델에 내부 데이터를 학습시키지 않는 구조로 내부 데이터 유출 우려를 해소했습니다. 부서 및 직무별 권한에 따라 검색 및 공유 범위를 설정할 수 있어 팀 단위 지식 활용의 효율성도 높였습니다.
생성형 AI의 기업 도입은 이제 실험 단계를 넘어 전사적 확산 단계로 접어들고 있습니다. 가트너(Gartner)는 2026년 말까지 기업 애플리케이션의 40%에 AI 에이전트가 탑재될 것으로 전망하며, 이는 AI가 기업 업무의 필수 요소가 될 것임을 시사합니다. 그러나 이러한 확산의 이면에는 잘못된 정보 생성이나 내부 데이터 유출과 같은 신뢰성 및 보안 문제가 걸림돌로 작용해왔습니다. 인포뱅크의 인세븐은 이러한 기업의 고민을 해결하며, AI가 안전하고 신뢰할 수 있는 방식으로 기업 지식과 결합하여 업무 생산성을 극대화할 수 있는 방향을 제시합니다. 인포뱅크는 향후 구글 드라이브(Google Drive), 노션(Notion), MS 팀즈(Teams) 등 다양한 협업 도구와의 연동을 확대하고, 표, 차트, 이미지가 포함된 문서까지 이해하는 멀티모달(Multimodal) 검색 기능을 고도화하여 사내 지식 검색 정확도를 더욱 높일 계획입니다.