세미나 개요

공공기관과 국방 분야에서는
AI에 입력하거나 연결하는 데이터 하나가 국가 기밀과 기관의 핵심 자산이 될 수 있습니다.
AI 활용 수요는 커지고 있지만, 외부 서비스로의 데이터 전송, 사용자 권한을 벗어난 정보 조회,
기관 내부 지식 관리와 접근 이력 확인은 여전히 중요한 과제로 남아 있습니다.
AI 사용을 일괄적으로 차단하면 현업의 업무 수요와 효율 개선 요구에 대응하기 어렵고,
통제 기준 없이 도입하면 기밀 데이터 유출과 관리 사각지대가 발생할 수 있습니다.

공공 AX에서는 기관 데이터를 안전하게 보관하는 동시에, 한글 공문, 법령·지침, 사업 보고서,
과거 검토 자료에 담긴 지식을 AI 업무에 활용할 수 있어야 합니다.
자료가 여러 시스템에 흩어져 있고 업무 판단이 담당자의 맥락에 의존하면,
AI가 정확한 답변과 실행을 이어가기 어렵습니다.
이번 웨비나에서는 기관 데이터를 내부 환경에서 관리하고,
사용자 권한에 따라 AI가 필요한 정보만 활용하며,
업무 결과와 실행 이력을 확인할 수 있는 소버린 AI 운영 기준을 소개합니다.

업스테이지는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트를 통해 보안 환경에서 활용 가능한 AI 모델을 고도화하고,
공공 영역 특화 AI 연구와 공공 분야 협력을 확대하고 있습니다.
Enhans는 국군재정관리단을 비롯한 공공 프로젝트 경험을 바탕으로,
보안 환경에서 기관의 업무 지식과 판단 기준을 AI가 활용할 수 있도록 구조화하고 검증·실행 이력을 관리해 왔습니다.
이번 웨비나에서 기관의 데이터 주권을 지키면서도 AI가 실제 행정·국방 업무에서 작동하게 만드는 방법을
양사의 경험과 사례를 통해 직접 확인해 보세요.

이런 분께 추천합니다.
- 공공기관·국방 분야에서 AI 도입과 AX 전략을 담당하는 리더
- 데이터 반출, 접근 권한, 감사 추적 기준을 검토하는 정보보호 담당자
- 폐쇄망·온프레미스 환경에서 AI 모델 도입을 검토하는 IT·인프라 담당자
- HWP 문서·스캔 공문·법령·지침 등 기관 문서를 AI 업무에 활용하려는 실무자
- 챗봇 PoC 이후 실제 행정 업무 적용과 확산 방안을 찾고 있는 공공기관 담당자