온프레미스 AI란? 기업 데이터 보안을 지키는 AI 선택 가이드

"우리 회사도 AI를 도입하고 싶은데, 보안은 어떻게 하죠?"

AI 도입이 급속도로 늘고 있습니다. ChatGPT, Claude, Gemini 같은 생성형 AI가 업무 생산성을 획기적으로 높인다는 것은 누구나 압니다. 하지만 많은 기업이 실제 도입 앞에서 멈춥니다. 이유는 명확합니다. 보안과 기밀 문제 때문입니다.

고객 정보, 영업 비밀, 기술 문서, 내부 회의록을 클라우드 AI에 입력하는 순간, 그 데이터가 외부 서버로 전송됩니다. 암호화되어 있다고 해도, 기업 입장에서는 불안합니다. 특히 금융, 공공기관, 제조업, 의료기관처럼 보안이 생명인 조직은 더욱 그렇습니다.

이 문제를 해결하는 것이 바로 온프레미스 AI입니다. 이 글에서는 온프레미스 AI가 무엇인지, 왜 기업들이 선택하는지, 실제 도입 시 체크해야 할 포인트와 활용 사례를 자세히 설명합니다.

온프레미스 AI란 무엇인가?

쉽게 이해하는 온프레미스 AI

온프레미스 AI는 "우리 회사 안에 ChatGPT 서버를 직접 들여놓고, 외부로 데이터가 절대 나가지 않게 만든 AI 시스템"입니다.

일반적인 클라우드 AI(ChatGPT, Claude 등)는 외부 회사의 서버에서 작동합니다. 당신이 질문을 입력하면 그 데이터가 인터넷을 통해 해당 회사 서버로 전송되고, AI가 답변을 생성해서 다시 보내줍니다. 하지만 온프레미스 AI는 다릅니다. 기업 내부 서버, 즉 회사 건물 안에 있는 컴퓨터에 AI가 설치되어 모든 처리가 내부망에서만 이루어집니다.

※ 온프레미스 AI 핵심 특징 4가지

1. 기업 내부 서버에서 구동 - 외부 인터넷 연결 없이 회사 내부망에서만 작동

2. 데이터가 외부로 나가지 않음 - 질문, 문서, 분석 결과 모두 내부에서만 처리

3. 폐쇄망 환경에서도 작동 - 인터넷이 차단된 보안망에서도 100% 구동 가능

4. 커스터마이징 가능 - 우리 회사 데이터와 용어에 맞게 AI를 학습시킬 수 있음

온프레미스 AI vs 클라우드 AI 비교

삼성전자가 2023년 생성형 AI 사용을 전사 금지한 사례처럼, 클라우드 AI는 데이터 유출 위험이 있습니다. 온프레미스 AI는 이런 위험을 원천 차단합니다.

온프레미스 AI가 필요한 5가지 이유

1. 데이터 유출 방지

금융기관의 고객 정보, 제조업의 기술 문서, 병원의 환자 기록, 공공기관의 내부 정책 문서. 이런 데이터는 절대 외부로 나가면 안 됩니다. 클라우드 AI에 "이번 달 VIP 고객 매출 분석해줘"라고 물으면, 고객 데이터가 외부 서버로 전송됩니다.

온프레미스 AI는 모든 처리가 회사 내부에서만 이루어지므로 개인정보, 영업 비밀, 고객 정보가 보호됩니다.

2. 폐쇄망 환경에서 AI 활용 가능

금융기관, 공공기관, 국방, 일부 제조 현장은 보안을 위해 인터넷이 차단된 폐쇄망(내부망)에서 일합니다. 이런 환경에서는 클라우드 AI를 아예 사용할 수 없습니다.

온프레미스 AI는 인터넷 연결 없이 내부망에서만 작동하므로, 폐쇄망 조직도 AI를 활용할 수 있습니다.

3. 사내 데이터 기반 정확도 향상

ChatGPT는 인터넷 공개 데이터로 학습했지만, 우리 회사의 ERP 데이터, 품질 관리 매뉴얼, 내부 규정집은 모릅니다. 온프레미스 AI는 사내 시스템(ERP, MES, CRM, 그룹웨어)과 직접 연결되어 우리 회사 데이터로 답변합니다.

예를 들어 "지난달 A라인 불량률과 원인"을 물으면, 온프레미스 AI는 MES와 품질 시스템에서 실제 데이터를 가져와 정확히 답변합니다. 일반 AI는 추측만 할 뿐입니다.

4. AI 규제 준수

한국의 개인정보보호법, EU의 GDPR, 일본의 개인정보보호 규제가 점점 강화되고 있습니다. 기업이 고객 데이터를 외부 AI 서버로 보내는 것 자체가 규제 위반이 될 수 있습니다.

온프레미스 AI는 데이터가 회사 밖으로 나가지 않으므로 규제를 자연스럽게 준수합니다.

5. 내부 시스템과의 완전한 통합

온프레미스 AI는 RAG(검색 증강 생성)로 사내 문서를 검색하고, Text-to-SQL로 ERP/DB를 자연어로 조회할 수 있습니다. "지난 3개월 제품별 매출 순위"라고 물으면 자동으로 SQL을 만들어 실행하고 답변합니다.

클라우드 AI는 API로만 제한적으로 연결되지만, 온프레미스 AI는 내부 시스템과 깊이 통합됩니다.

온프레미스 AI의 핵심 구성 요소

온프레미스 AI가 제대로 작동하려면 다음 요소들이 필요합니다.

✔ 사내 데이터 연결 (RAG 기반 문서 검색)
매뉴얼, 보고서, 회의록, 규정집 같은 비정형 문서를 AI가 검색하고 요약합니다.

✔ Text-to-SQL 기반 ERP/DB 조회
자연어 질문을 자동으로 SQL 쿼리로 변환해 데이터베이스를 조회합니다. SQL을 모르는 직원도 "지난주 재고량"이라고 물으면 답을 얻습니다.

✔ API 없이 사내 시스템 연동
ERP, MES, CRM, WMS와 직접 연결해 실시간 데이터를 가져옵니다.

✔ 내부망 LLM 설치
Mistral, Llama, Ko-LLM 같은 오픈소스 또는 커스텀 LLM을 회사 서버에 설치합니다. 기업 환경에 맞는 모델을 선택할 수 있습니다.

✔ 인증·권한 관리
부서별, 직급별로 접근 가능한 데이터를 제한합니다. 영업팀은 매출 데이터만, 재무팀은 원가까지 볼 수 있도록 권한을 설정합니다.

✔ 감사 로그 및 보안 레이어
누가, 언제, 무엇을 조회했는지 모든 기록을 남깁니다. 문제 발생 시 추적 가능합니다. GUARDIA 같은 보안 시스템으로 의심스러운 질문을 차단할 수도 있습니다.

기업이 온프레미스 AI를 도입할 때 체크해야 할 5가지

그렇다면 기업이 온프레미스 AI를 도입하고자 할 때, 어떤 점을 주의해야 할까요? 다음 5가지를 꼭 참고해 보세요.

1. 기술 스택 호환성

우리 회사가 사용하는 ERP가 SAP인지 Oracle인지, 그룹웨어가 무엇인지, DB 구조가 어떤지 확인해야 합니다. 온프레미스 AI가 이들과 연동 가능한지 사전 검토가 필수입니다.

2. 데이터 보안 기준 충족 여부

폐쇄망 구축이 가능한지, 데이터가 어디에 저장되고 어떻게 처리되는지 명확해야 합니다. "데이터를 저장하지 않고 처리 후 즉시 폐기"하는 정책이 있는지 확인하세요.

3. LLM 커스터마이징 범위

우리 회사의 전문 용어, 약어, KPI를 AI가 학습할 수 있는지 중요합니다. 제조업의 'FPY', 'DPPM', 금융의 'LTV', 'CAC' 같은 용어를 AI가 이해해야 실제 업무에 쓸 수 있습니다.

RAG 구현 수준과 Text-to-SQL 품질도 확인해야 합니다. 정확도가 낮으면 잘못된 데이터를 보고 의사결정하게 됩니다.

4. 유지보수·지원 체계

온프레미스는 클라우드와 달리 자체 운영팀의 역량이 필요합니다. AI 모델 업데이트, 서버 관리, 장애 대응을 누가 할 것인지 명확히 해야 합니다. 공급업체가 기술 지원을 어느 수준까지 제공하는지도 확인하세요.

5. 비용 구조

초기에 서버와 GPU를 구매하거나 임대해야 하고, 운영 인력 비용도 듭니다. 하지만 장기적으로는 구독료를 계속 내는 클라우드보다 저렴할 수 있습니다. 3~5년 TCO(총 소유 비용)를 비교해보세요.

온프레미스 AI 솔루션 예시: 디피니트 다비스(DARVIS)

디피니트의 다비스(DARVIS)는 온프레미스 LLM을 기업 환경에서 운영할 수 있게 만든 플랫폼입니다. 단순한 LLM 모델이 아니라, 기업 내부 시스템과 안전하게 연결하고 업무에 최적화된 풀스택 솔루션입니다. 다비스(DARVIS)의 특징을 간단하게 요약해 보았습니다.

다비스(DARVIS)의 특징

• 기업 내부망에서 AI 구동
  클라우드가 아닌 회사 서버에 설치되어 모든 데이터 처리가 내부에서만 이루어집니다. 외부 API 호출이 없어 데이터 유출 위험이 제로입니다.

• ERP, WMS, CRM 직접 연결
  여러 시스템에 흩어진 데이터를 물리적으로 통합하지 않고 논리적으로 연결합니다. 기존 시스템을 건드리지 않아 안전합니다.

• Text-to-SQL로 자연어 조회
  "지난 3개월 제품별 매출 순위"라고 물으면 자동으로 SQL을 생성하고 실행합니다. SQL을 모르는 현업 직원도 직접 데이터를 조회할 수 있습니다. 정확도 100%, 응답 속도 3초 이내를 보장합니다.

• RAG 기반 사내 문서 검색
  매뉴얼, 표준 지침서, 회의록, 보고서를 AI가 학습합니다. "품질 검사 기준이 어떻게 돼?"라고 물으면 관련 문서를 찾아 요약해서 답변합니다.

• GUARDIA 보안 시스템
  부서별·직급별 접근 권한을 설정하고, 모든 조회 기록을 감사 로그로 남기며, 데이터를 저장하지 않고 처리 후 즉시 폐기합니다.

기업의 AI 경쟁력을 높이려면 '환경에 맞는 형태'가 중요하다

AI 도입이 중요한 것은 맞지만, 어떤 형태의 AI를 선택하는가가 더 중요합니다.

외부로 데이터를 보낼 수 없는 기업이라면 온프레미스 AI가 유일한 선택입니다. 폐쇄망에서 일하거나, 보안 규제가 엄격하거나, 내부 데이터 활용이 핵심이라면 클라우드 AI로는 한계가 명확합니다.

온프레미스 AI는 초기 비용이 들지만, 장기적으로 데이터 보안을 지키면서 업무 효율을 높이고, 사내 데이터를 완전히 활용할 수 있는 구조입니다. 특히 디피니트 다비스(DARVIS)처럼 기업 환경에 맞춰 Text-to-SQL, RAG, 보안 레이어를 통합한 플랫폼은 도입 성공률을 높입니다.

중요한 것은 AI 그 자체가 아니라, 우리 조직의 보안 정책과 업무 환경에 맞는 AI를 선택하는 것입니다.