통제 목표 변경 에이전트
통제 목표 변경 에이전트가 통제 목표에 대한 업데이트를 자동화하고 간소화하여 규정 준수 데이터가 사용자 감독에 따라 정확하고 일관성을 유지하도록 하는 방법을 알아봅니다.
보안 지침 또는 규제 요구 사항의 변경과 같이 인용이 업데이트되면 규정 준수의 정확성을 유지하기 위해 관련 통제 목표도 이러한 변경 내용을 반영해야 합니다.
통제 목표 변경 에이전트는 이 프로세스를 자동화하는 AI 에이전트입니다. 통제 목표 영향 분석기 기술과 함께 작동하여 영향을 받는 통제 목표를 식별하고 Now Assist 패널을 사용하여 인용 변경 내용을 분석하고, 업데이트를 제안하고, 사용자의 피드백을 수락하고, 변경 사항을 완료합니다.
이 에이전트는 Azure OpenAI, Google Gemini, Claude 및 LTS와 같은 여러 LLM(대규모 언어 모델) 제공자를 지원합니다.
AI 에이전트의 작동 방식
통제 목표 변경 에이전트는 다음 프로세스를 통해 통제 목표 상세 정보를 구체화합니다.
- 영향 탐지: 이 프로세스는 통제 목표 영향 분석기 기술이 인용 변경의 영향을 받는 통제 목표를 식별할 때 시작됩니다.
영향을 받는 통제 목표를 검토한 후 사용자는 통제 목표 변경 에이전트를 트리거하여 필요에 따라 설명과 지침을 업데이트할 수 있습니다.
- 통제 목표 상세 정보 업데이터 기술: AI 에이전트는 영향을 받는 목표를 모니터링하고 업데이트가 실제로 필요한지 여부를 확인합니다. 에이전트는 통제 목표 상세 정보 업데이터 기술을 사용하여 업데이트된 설명과 관련 통제 목표에 대한 보완 지침을 가져오고 적용합니다. 관련된 모든 인용을 지능적으로 고려하는 동시에 관련 없는 세부 정보를 필터링하여 정확한 업데이트를 보장합니다.
- 사용자 피드백 및 구체화: 대화형 Now Assist 패널(NAP)은 피드백 루프를 제공합니다. 사용자는 AI가 생성한 제안을 검토하고 다음을 수행할 수 있습니다.
- 제안된 업데이트를 수락합니다.
- 특정 상세 정보를 추가하거나 제거합니다.
혜택
통제 목표 변경 에이전트는 다음 프로세스를 통해 통제 목표 업데이트를 세분화합니다. 의 이점은 다음과 같습니다.
- 관련 인용에서 탐지된 변경 사항에 따라 통제 목표 설명과 보완 지침을 업데이트하는 프로세스를 자동화합니다.
- 사용자 피드백 루프와 결합된 AI 기반 제안을 통해 수동 작업을 크게 줄이고 정확도를 향상시킵니다.