ISSUE
Multi-cloud Exposure & Visibility Gaps
하이브리드·멀티 클라우드 환경 확산과 자산 가시성 한계
온프레미스와 멀티 클라우드가 혼재된 환경에서 자산과 권한의 가시성이 떨어지면서 침해 탐지 지연과 장기 잠복 위험이 증가하고 있습니다.
평균 침해사고 해결 기간
41 days
IBM <Cost of a Data Breach Report 2025>
Enterprise엔터프라이즈
Enterprise Operating Intelligence
기업 운영을 연결하는 엔터프라이즈 인텔리전스
From Fragmented Data
to Trusted Enterprise Operations
분산된 데이터를 신뢰 가능한 기업 운영 체계로 전환합니다
기업 운영 데이터와 디지털 자산, 공급망과 사이버 위협 정보를 하나의 맥락으로 연결해 복잡한 엔터프라이즈 환경의 의사결정과 리스크 대응을 고도화합니다.
Market Dynamics & Trends
Enterprise Intelligence
Under AI & Cyber Complexity
AI 확산과 사이버 리스크 시대의 엔터프라이즈 운영 환경
Cyber Security
ISSUE
Shadow AI & Compromised Credentials
Shadow AI와 계정 기반 침투 위협 확대
비승인 생성형 AI 사용과 유출 계정이 새로운 공격 경로로 확대되며, 기존 경계형 보안을 우회하는 침투 위험이 커지고 있습니다.
PwC <2026 Cybersecurity Outlook: Financial Services>
CASE
Cloud Metadata Exposure
‘글로벌 대형 통신사 A사’의 클라우드 메타데이터 유출 사고
글로벌 대형 통신사 A사는 2024년 제3자 클라우드 환경의 고객 통화·문자 메타데이터가 유출되어 약 1억1000만 명의 고객 데이터가 영향을 받았습니다. 유출 계정을 통한 제3자 클라우드 접근 사례로, 클라우드 자산 가시성과 계정 보안의 중요성을 드러냈습니다.
CASE
Credential Governance Breakdown
‘글로벌 데이터 플랫폼 S사’ 고객 연쇄 침해 사고
공격그룹 UNC5537은 인포스틸러로 탈취한 계정을 이용해 고객 환경에 접근했고, 글로벌 티케팅 기업 T사 등 다수 고객사가 연쇄 피해를 입었습니다. MFA 미적용과 계정 거버넌스 부족이 주요 원인으로 지목되며, 지속적인 계정 검증과 권한 통제의 필요성을 보여줍니다.
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Strategic Data Intelligence
ISSUE
Domain AI Expansion Without Enterprise Context
기업 업무 맥락과 분리된 도메인 AI 확산
생성형 AI가 전사 업무로 확산되면서, 기준 정보와 비정형 데이터를 의미·관계 중심으로 연결하는 시맨틱 기반이 AI 신뢰성의 핵심 조건이 되고 있습니다.
기업의 GenAI의 도메인 특화 언어 모델(DSLM) 적용 예상치 (~2028)
50%
Gartner <Top Strategic Technology Trends for 2026>
ISSUE
Enterprise AI Expansion & Governance Challenges
전사 AI 확산과 운영 거버넌스 과제
AI 활용이 공급망, 구매, 계약, 고객 서비스로 확대되면서, 데이터 품질과 운영 거버넌스를 함께 관리하는 체계가 전사 AI 성과를 좌우하고 있습니다.
AI 투자를 통해 업무 혁신을 실질적으로 증명한 대기업 비중
5.5%
McKinsey <McKinsey State of AI 2025>
CASE
ESG Visibility Failure
‘글로벌 대형 건설사 M사’의 공급망 ESG 데이터 관리 이슈
글로벌 건설·인프라 기업들은 다층 공급망과 해외 협력사의 탄소 배출·원자재 데이터를 통합 관리하는 데 어려움을 겪고 있으며, 공급망 데이터 신뢰성은 ESG 공시와 수주 경쟁력에 직접적인 영향을 미칩니다.
CASE
Post-M&A Data Integration Challenge
‘글로벌 대형 통신사 T사’의 M&A 이후 고객 데이터 통합 과제
대형 통신사들은 M&A 이후 고객 정보가 계열사별 시스템에 분산되면서 단일 고객 관점 구축과 교차 서비스 분석에 어려움을 겪고 있으며, 데이터 통합은 고객 경험과 수익성 개선의 핵심 과제가 되고 있습니다.
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Defined Friction Points
Enterprise Challenges
in the Agentic AI Era
AI 에이전트 시대, 기업 운영의 새로운 복합 리스크
Cyber Security
01
Identity Misuse Beyond Traditional Boundaries
정상 권한 악용과 내부 침투 리스크 확대
- -탈취된 임직원·협력사 계정이 정상 권한처럼 악용되며 기존 경계형 보안만으로는 침투 식별에 한계
- -실시간 행위 분석이 부족해 침해 인지가 늦어지고, 핵심 소스코드와 독점 기술 자산 유출 위험으로 연결
02
Trusted Data Channels Becoming Attack Paths
신뢰된 데이터 흐름이 공격 경로로 전환
- -외부 문서, API, 협업 시스템을 통해 악성 정보가 정상 데이터처럼 유입될 가능성 증가하며 새로운 공격 표면으로 확대
- -AI 에이전트가 오염된 데이터나 잘못된 명령을 실행할 경우 내부 시스템 조작과 비인가 업무 수행으로 이어질 위험
03
Visibility Gaps in Autonomous Operations
초자동화 환경에서의 가시성 부족
- -AI 에이전트와 시스템 간 자동 실행이 늘어나 기존 로그 중심 감사만으로는 전체 업무 흐름 추적에 한계
- -공격 자동화와 수동 대응 사이의 속도 격차로 탐지, 격리, 복구가 지연되고 서비스·공급망 영향 범위 판단이 어려움
Strategic Data Intelligence
01
Disconnected Enterprise Context Across Business Domains
복합 사업 구조 속 데이터·업무 맥락 단절
- -사업부·계열사별로 분리된 시스템과 기준 정보로 인해 고객, 제품, 공급망, 계약 정보를 하나의 흐름으로 연결하기 어려움
- -정형·비정형 정보의 의미 체계가 달라 AI 결과의 신뢰성이 낮아지고, 현업 의사결정이 반복적인 정제와 검증에 의존
02
AI Data Quality and Lineage Breakdown
AI 데이터 품질과 출처 관리의 한계
- -생성형 AI 결과물과 외부 데이터가 업무 데이터에 섞이면서 정보의 출처, 품질, 변경 이력 추적이 어려움
- -데이터 흐름과 AI 실행 과정이 거버넌스 체계와 분리되어 운영 효율, 규제 대응, 자동화 관리에 부담 발생
Industry Approaches
Enterprise Intelligence Framework for Scalable AI & Trusted Operations
확장 가능한 AI와 신뢰 기반 운영을 위한 엔터프라이즈 인텔리전스 체계
Hybrid Asset Exposure Management
복합 인프라 환경의 노출 관리 체계
Business-aligned Exposure Management | 비즈니스 영향도 기반 노출 관리
- - 그룹사, 공급망, 멀티클라우드 자산과 연결 구조를 지속 식별하고 비즈니스 영향도 기준으로 우선 조치 대상 선별
- - 임직원, 협력사, AI 에이전트의 계정과 권한을 지속 검증해 정상 권한 악용과 핵심 서비스 중단 위험 완화
AI Governance for Enterprise Trust
AI 확산 시대의 신뢰 운영 체계
Trusted AI Operations | AI 신뢰 운영
- - 사업부별 생성형 AI 활용 현황과 중요 데이터 이동을 관리해 Shadow AI와 기술 자산 유출 위험 통제
- - 프롬프트 주입, 권한 오남용, 데이터 오염 시나리오를 검증하고 지역별 규제와 내부 정책을 AI 운영 환경에 반영
Intelligence-Led Cyber Defense
위협 인텔리전스 기반의 선제 대응 체계
Threat Intelligence Operations | 위협 대응 인텔리전스
- - APT 그룹, 랜섬웨어, 다크웹 정보와 기업 자산을 연계 분석해 실제 영향 가능성이 높은 위협 우선 식별
- - 협력사와 계열사를 포함한 외부 위험 신호를 지속 추적하고, 분석·격리·복구 절차 자동화로 대응 부담 완화
Unified Context Intelligence
전사 업무 맥락을 연결하는 데이터 인텔리전스
Enterprise Context Foundation | 전사 맥락 기반 구축
- - 고객, 제품, 공급망, 설계, 계약 정보를 온톨로지와 지식그래프로 연결해 사업부·계열사 간 해석 차이를 줄이고 의사결정 일관성 확보
- - 문서, 메일, ERP, 협업 시스템의 정형·비정형 정보를 연결해 암묵지와 경험 중심 업무를 재사용 가능한 기업 자산으로 전환
Adaptive AI Operations
AI와 업무 자동화를 연결하는 운영 체계
Decision-centric Automation | 의사결정 중심 업무 자동화
- - 사업 영역별 특성을 반영한 도메인 특화 AI로 계약 검토, 공급망 분석, 기술 지원, 리스크 관리 등 현업 업무 지원
- - 부서별로 단절된 검토·분석·보고 업무를 AI 에이전트와 연결해 반복 업무를 줄이고 의사결정 속도 개선
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