WEBVTT 00:00:00.000 --> 00:00:03.820 거버넌스, 리스크, 규정 준수 보고서, 즉 GRC에 대해 이야기해보겠습니다. 00:00:04.100 --> 00:00:08.060 모든 세시 감사관을 합친 것보다 더 많은 카페인 섭취를 유발하는 세 글자죠. 00:00:08.240 --> 00:00:10.980 지금 어딘가에서는 가련한 분석가가 2003년인 양, 00:00:11.400 --> 00:00:15.200 매크로가 마법인 줄 알고 엑셀의 감사 로그를 셀 단위로 복사하고 있을 겁니다. 00:00:15.480 --> 00:00:18.360 좋은 위도로 깔끔한 통합 문서와 몇 가지 필터로 시작했다가 00:00:18.360 --> 00:00:21.680 결국 서로 모순되는 40개의 피버 테이블 템만 남게 되죠. 00:00:21.840 --> 00:00:25.440 보호장치 여야할 규정 준수가 이제는 하나의 퍼포먼스 아트가 되어버렸습니다. 00:00:25.640 --> 00:00:29.620 감사관에게 모든 것이 통제되고 있다고 안심시키기 위한 수많은 데이터 가공작업들 말이죠. 00:00:30.000 --> 00:00:32.040 스포일러를 하자면 통제되는 경우는 거의 없습니다. 00:00:32.320 --> 00:00:36.200 수동 GRC 보고는 조직이 문서화를 통찰력으로 착각할 때 발생합니다. 00:00:36.400 --> 00:00:38.640 마이크로소프트 퍼뷰에서 데이터를 가져와 내보내고 00:00:38.640 --> 00:00:41.920 스프레드 시트에 길게 늘어놓은 다음 그걸 거버넌스라고 부르는 식이죠. 00:00:42.100 --> 00:00:44.520 다음 주에 새로운 활동이 일어나고 데이터가 바뀌면 00:00:44.520 --> 00:00:47.980 갑자기 당신의 깔끔했던 차트는 색깔 그라데이션으로 포장된 거짓말이 됩니다. 00:00:48.200 --> 00:00:51.480 책임성을 강화해야 할 감사 추적은 결국 번아웃만 강화할 뿐입니다. 00:00:51.680 --> 00:00:56.040 더 나쁜 점은 대부분의 기업이 퍼뷰를 감사 전에만 열어보는 금고처럼 취급한다는 것입니다. 00:00:56.040 --> 00:01:00.780 그 감사 로그는 누가, 어디서, 언제 무엇을 했는지에 대한 테라바이트급 데이터를 조용히 축적하고 있습니다. 00:01:00.960 --> 00:01:04.440 유용한가요? 물론이죠. 읽을 수 있나요? 거의 불가능합니다. 00:01:04.640 --> 00:01:07.660 각 항목은 빛조차 휘게 만들 만큼 밀도가 높은 JSON 덩어리니까요. 00:01:07.800 --> 00:01:12.040 네, 주말을 포기하고 제정신을 담보로 걸 수 있다면 수동으로 처리할 수도 있겠죠. 00:01:12.260 --> 00:01:15.560 이제 그 부조리함과 AI 에이전트라는 개념을 비교해보세요. 00:01:15.560 --> 00:01:22.880 단순히 답을 추측하는 마법 같은 코파일럿이 아니라 마이크로소프트 위도구로 구축된 자동화된 규칙 기반 에이전트 말입니다. 00:01:23.100 --> 00:01:31.320 자연어 지능을 위한 코파일럿 스튜디오, 작업 조율을 위한 파워 오토메이트, 그리고 감사 진실의 원천인 퍼뷰 가입죠. 00:01:31.680 --> 00:01:40.520 다시 말해 규정 준수팀이 항상 원했던 일, 즉 한숨 섞인 탄식이나 마스터 스프레드 시트에 커피를 쏟을 위험 없이 데이터를 가져오고 분석하고 설명해주는 소프트웨어입니다. 00:01:40.520 --> 00:01:47.040 불평도 없고, 잠도 안 자고, json을 영어처럼 읽는 인터넷의 grc 보고를 아웃소싱한다고 생각하세요. 00:01:47.220 --> 00:01:55.240 이 설명이 끝날 때 찜이면 퍼뷰 로그 연결부터 보고서 자동 예약까지, 마이크로소프트 생태계 안에서의 모든 것을 어떻게 구축하는지 정확히 알게 될 것입니다. 00:01:55.460 --> 00:01:59.860 네, 이를 단순한 자동화에서 완전히 자율적인 감사자로 바꿔줄 논리 단계도 다룰 예정입니다. 00:02:00.060 --> 00:02:03.860 우선 이것에 집중해봅시다. 규정 준수가 카페인 섭취량에 좌우되어서는 안됩니다. 00:02:04.040 --> 00:02:06.940 기계는 지치지 않으며 열머리 끌을 잘못 기입할 일도 없으니까요. 00:02:06.940 --> 00:02:12.040 이 에이전트가 감독 없이도 보고서를 보낼 수 있을 만큼 신뢰할 수 있게 만드는 단 하나의 논리계층, 즉 미묘한 설계 선택이 있습니다. 00:02:12.200 --> 00:02:15.600 그 부분에 도달하기 전에 먼저 이 에이전트가 정확히 무엇인지부터 이해해봅시다. 00:02:15.740 --> 00:02:21.420 코파일럿 스튜디오와 파워 오토메이트 위의 조합을 그저 거창한 이름의 플로우 이상으로 만드는 것은 무엇일까요? 00:02:21.620 --> 00:02:23.780 grc 에이전트의 실체는 무엇인가? 00:02:24.020 --> 00:02:28.200 ai 위 화려함을 걷어내고 이 기술의 본질이 무엇인지 정의해봅시다. 00:02:28.420 --> 00:02:32.400 지능을 가장한 마이크로소프트 스택 기반의 구조화된 자동화입니다. 00:02:32.400 --> 00:02:35.580 grc 에이전트는 세계의 머리를 가진 존재입니다. 00:02:35.800 --> 00:02:38.400 각머리는 인지 과정의 한 부분을 담당합니다. 00:02:38.620 --> 00:02:40.460 퍼뷰는 원시 메모리 역할을 합니다. 00:02:40.700 --> 00:02:44.300 감사 로그, 분류 데이터, 그리고 규정 준수 이벤트가 이에 해당하죠. 00:02:44.480 --> 00:02:46.620 파워 오토메이트는 신경계 역할을 합니다. 00:02:46.900 --> 00:02:50.960 신호를 수집하고 노이즈를 걸러내며 프로세스가 일정대로 실행되게 합니다. 00:02:51.220 --> 00:02:54.020 마지막으로 코파일럿 스튜디오는 이비자 번역가입니다. 00:02:54.300 --> 00:02:58.040 로그의 기술적인 난해함을 받아 사람이 읽을 수 있는 요약본으로 출력합니다. 00:02:58.040 --> 00:03:02.300 사용자가 24시간 동안 정책 임계 값을 초과하여 권한을 5회 상승시켰습니다. 00:03:02.500 --> 00:03:04.740 이것은 json이 아닌 자연스러운 언어입니다. 00:03:04.940 --> 00:03:05.900 진실은 이렇습니다. 00:03:06.140 --> 00:03:09.600 규정 준수 업무의 90%는 판단이 아니라 패턴 인식입니다. 00:03:09.820 --> 00:03:14.600 하지만 분석가들은 여전히 활동 유형과 결과 상태 열을 훌르며 시간을 낭비하고 있고, 00:03:15.240 --> 00:03:18.400 자동화는 그러한 패턴을 자동으로 분류하고 요약할 수 있습니다. 00:03:18.700 --> 00:03:21.700 이 접근 방식이 효과적인 이유는 시스템이 사람처럼 생각하려 하지 않고, 00:03:22.180 --> 00:03:24.400 사람보다 더 잘 정리하도록 설계되었기 때문입니다. 00:03:24.400 --> 00:03:26.300 이제 구성 요소를 자세히 살펴보겠습니다. 00:03:26.720 --> 00:03:29.140 마이크로소프트 퍼뷰는 단순한 파일 레이블링 도구가 아니라, 00:03:29.540 --> 00:03:31.340 귀사의 규정 준수를 위한 블랙박스입니다. 00:03:31.340 --> 00:03:37.720 마이크로소프트 365 내의 모든 사용자 활동, 문서 공유, 정책 생성, 보존 네이블 수정 등이 기록됩니다. 00:03:37.940 --> 00:03:42.080 하지만 중첩된 json 구조를 해석할 줄 모른다면 유의미한 통찰력을 얻기 어렵습니다. 00:03:42.280 --> 00:03:43.620 그것이 근본적인 문제입니다. 00:03:43.840 --> 00:03:45.840 데이터는 넘쳐나지만 읽기는 불가능하니까요. 00:03:45.980 --> 00:03:48.600 다음으로 파워 오토메이트는 화려하진 않지만 철저합니다. 00:03:48.840 --> 00:03:52.400 정해진 시간에 작동하고 절대 잊지 않으며 모든 단계를 철칙으로 따릅니다. 00:03:52.400 --> 00:03:57.520 매일 오전 8시 같은 일정을 설정하면 커넥터를 호출해 최신 퍼뷰 활동을 가져옵니다. 00:03:57.660 --> 00:04:03.600 잘못 설정되면 사람은 당황하지만 여기서는 흐름이 조용히 멈추고 그 실패 원인을 완벽하게 로그로 남깁니다. 00:04:03.760 --> 00:04:05.700 규정 준수 담당자는 로그를 좋아하죠. 00:04:05.880 --> 00:04:08.620 파워 오토메이트는 그 로그를 아주 규칙적으로 제공합니다. 00:04:08.840 --> 00:04:12.340 마지막으로 코파일럿 스튜디오는 구조화된 데이터를 서사로 바꿉니다. 00:04:12.540 --> 00:04:19.180 사용자별 위험 활동을 집계한 json 테이블 같은 구조적 요약을 넣으면 자연어로 된 위험 요약본을 출력합니다. 00:04:19.180 --> 00:04:21.560 여기서 지능이라는 환상이 나타납니다. 00:04:21.760 --> 00:04:25.540 추측하는 것이 아니라 여러분이 설계한 프롬프트에 내장된 규칙을 따르는 것입니다. 00:04:25.720 --> 00:04:31.840 예를 들어 신각도별로 주요 위험 활동을 요약하고 카테고리 단권장 사항을 하나씩 포함해줘 라고 지시하는 식이죠. 00:04:32.040 --> 00:04:36.260 결과물은 분석가의 메모처럼 느껴지지만 실제로는 문법으로 포장된 알고리즘의 정직함입니다. 00:04:36.440 --> 00:04:38.240 이제 말하지 않은 아이러니에 대해 다뤄보겠습니다. 00:04:38.640 --> 00:04:43.720 기업은 가시성을 약속하는 데시보드, 화려한 보고서, 색상코드 지표를 구매하지만 데시보드는 상황을 설명하지 않습니다. 00:04:43.880 --> 00:04:44.860 그저 보여줄 뿐이죠. 00:04:44.860 --> 00:04:47.080 하지만 grc 에이전트는 글을 씁니다. 00:04:47.080 --> 00:04:53.240 패턴을 문장으로 번역하여 규정 준수 검토 과정에서 수없이 많은 실수를 유발했던 해석의 격차를 제거합니다. 00:04:53.460 --> 00:04:58.540 경영진이 지난달에 위험 패턴을 요청할 때 신뢰하기 어려운 파워 bi 링크를 보내지 마세요. 00:04:58.720 --> 00:05:03.560 대신 커피를 마시는 동안 오전 8시 5분에 워크플로우가 생성 한 깔끔한 보고서를 보내세요. 00:05:03.740 --> 00:05:05.640 왜 아직 많은 팀이 이렇게 하지 않을까요? 00:05:05.840 --> 00:05:08.420 대부분이 자동화의 가독성을 과소평가하기 때문입니다. 00:05:08.420 --> 00:05:11.740 그들은 ai를 예측 불가능하다고 보지만 사실이 스택은 결정론적입니다. 00:05:11.880 --> 00:05:13.540 모든 것을 당신이 정의하니까요. 00:05:13.700 --> 00:05:16.960 논리, 빈도, 범위, 심지어 문구의 통까지 도요. 00:05:17.120 --> 00:05:18.660 자율성은 무작위가 아닙니다. 00:05:18.880 --> 00:05:21.060 언어 능력을 갖춘 체계적인 자동화입니다. 00:05:21.320 --> 00:05:24.340 하지만 이 에이전트가 생각하기 전에 먼저 볼 수 있어야 합니다. 00:05:24.540 --> 00:05:29.400 이는 퍼뷰 감사 데이터의 적절한 부분에만 접근할 수 있는 데이터 파이프라인을 구축하는 것을 의미합니다. 00:05:29.620 --> 00:05:32.200 그런 가시성이 없다면 눈먼 자동화를 하게 될 것입니다. 00:05:32.200 --> 00:05:37.320 그래서 다음으로 파워 오토메이트를 퍼뷰에 연결하고 중요한 이벤트를 정의하여 에이전트에게 어디를 봐야 할지 가르칠 것입니다. 00:05:37.480 --> 00:05:39.860 그래야만 비로소 무엇을 생각할지 가르칠 수 있습니다. 00:05:40.060 --> 00:05:41.840 퍼뷰 데이터 파이프라인 구축하기 00:05:41.840 --> 00:05:45.520 grc 에이전트에게 사고하는 법을 가르치기 전에 먼저 눈을 달아줘야 합니다. 00:05:45.720 --> 00:05:47.440 신뢰의 원천에 직접 연결하세요. 00:05:47.700 --> 00:05:49.740 마이크로소프트 퍼뷰 위 감사 로그입니다. 00:05:49.960 --> 00:05:53.180 이 로그들은 누가, 무엇을, 언제, 어떻게 건드렸는지 추적합니다. 00:05:53.400 --> 00:05:57.240 안타깝게도 이 로그들은 json이라는 아주 즐거운 구조적 악몽 속에 저장되어 있습니다. 00:05:57.240 --> 00:06:00.320 json을 엔지니어 버전의 법률 용어라고 생각하세요. 00:06:00.520 --> 00:06:03.240 기술적으로는 정확하지만 실제로 읽기는 불가능하죠. 00:06:03.420 --> 00:06:07.820 파워 오토메이트 위 장점은 제대로 연결만 하면 이 난해한 데이터를 유창하게 읽어낸다는 점입니다. 00:06:08.000 --> 00:06:09.380 첫 번째 단계는 추출입니다. 00:06:09.620 --> 00:06:16.280 퍼뷰 내장 커넥터를 사용하거나 고통을 즐긴다면 퍼뷰 감사 로그 api를 직접 호출하는 http 작업을 사용하세요. 00:06:16.500 --> 00:06:18.380 두 방법 모두 같은 결과를 얻습니다. 00:06:18.660 --> 00:06:21.700 페넌트 내에서 일어난 모든 일을 나타내는 데이터 스트림이죠. 00:06:21.920 --> 00:06:26.120 파일 공유, 권한 변경, 접근 위반, 관리자 로그인 등 다양합니다. 00:06:26.120 --> 00:06:29.200 더 체계적인 접근 방식은 범위를 조기에 제한하는 것입니다. 00:06:29.400 --> 00:06:34.000 네, 전체 감사 피드를 가져올 수도 있지만 pdf 하나를 잃어버렸다고 인터넷 전체를 백업하는 것과 같습니다. 00:06:34.240 --> 00:06:36.660 규정 준수에 실제로 영향을 미치는 이벤트를 정의하세요. 00:06:36.880 --> 00:06:40.820 그렇지 않으면 당신의 흐름은 스스로의 인내심에 대한 위도 치하는 서비스 거부 공격이 될 것입니다. 00:06:41.000 --> 00:06:42.240 이제 접근 제어입니다. 00:06:42.440 --> 00:06:45.160 파워 오토메이트는 부여된 권한 내에서만 작동합니다. 00:06:45.340 --> 00:06:48.120 플로우 서비스 계정이 퍼뷰 위 감사 로그를 읽을 수 없다면 00:06:48.120 --> 00:06:51.980 에이전트는 허공을 응시하며 성실하게 문제가 없다고 보고할 것입니다. 00:06:51.980 --> 00:06:55.560 그것은 안심이 아니라 성공으로 위장한 무지일 뿐입니다. 00:06:55.740 --> 00:06:58.660 서비스 계정에 퍼뷰 내 감사 로그 읽기 역할이 있고 00:06:58.660 --> 00:07:01.800 MFA 방해 없이 인증할 수 있는지 확인하세요. 00:07:02.060 --> 00:07:04.780 AI는 순종적이지만 창의적이지는 않습니다. 00:07:05.040 --> 00:07:07.220 새벽 2시에 클릭하거나 인증할 수 없습니다. 00:07:07.580 --> 00:07:09.160 자격 증명을 신중하게 할당하고 00:07:09.160 --> 00:07:11.640 에이저키의 볼트 또는 연결 참조에 저장하여 00:07:11.640 --> 00:07:13.620 규정을 준수하면서 자동화를 유지하세요. 00:07:13.840 --> 00:07:16.780 데이터 추출이 안정화되면 이제 필터링 단계로 넘어갑니다. 00:07:16.960 --> 00:07:18.600 구내 식당 점심 메뉴 폴더에 대한 00:07:18.600 --> 00:07:21.140 모든 파일 액세스 이벤트까지 필요한 사람은 없습니다. 00:07:21.480 --> 00:07:23.800 대신 실제 위험식별 요소를 필터링하세요. 00:07:24.040 --> 00:07:25.460 새 위치에서 로그인 한 사용자 00:07:25.460 --> 00:07:26.920 역할 할당 변경 00:07:26.920 --> 00:07:27.700 외부 공유 실행 00:07:27.700 --> 00:07:29.520 네이블 정책 수정 등이 해당합니다. 00:07:29.740 --> 00:07:32.400 이러한 정보가 감사자가 실제로 관심을 두는 내용입니다. 00:07:32.620 --> 00:07:33.780 API 맥의 변수를 사용하여 00:07:33.780 --> 00:07:34.880 퀄리 단계에서 필터링하거나 00:07:34.880 --> 00:07:36.880 파워 오토메이트 내에서 조건부 논리를 사용해 00:07:36.880 --> 00:07:38.100 후속 단계에서 필터링할 수 있습니다. 00:07:38.340 --> 00:07:40.620 어떤 방식 이든 페이로드를 관리 가능한 수준으로 유지하세요. 00:07:40.840 --> 00:07:41.920 데이터를 모으는 것이 아니라 00:07:41.920 --> 00:07:43.280 선별하는 것임을 기억하세요. 00:07:43.280 --> 00:07:44.980 이제 전문가와 복사 붙여 넣기를 00:07:44.980 --> 00:07:47.720 자동화라고 생각하는 사람을 구분 짓는 단계가 옵니다. 00:07:47.900 --> 00:07:48.520 피드입니다. 00:07:48.800 --> 00:07:52.060 JSON 블록을 나중에 코어 파일럿 모듈이 해석할 수 있는 00:07:52.060 --> 00:07:53.740 구조화된 열로 변환할 것입니다. 00:07:53.980 --> 00:07:54.680 간단한 방법은 00:07:54.680 --> 00:07:56.000 샘플 퍼뷰 이벤트에서 추출한 00:07:56.000 --> 00:07:57.260 정의된 스키마를 사용하여 00:07:57.260 --> 00:07:59.500 JSON 구문 분석 작업을 수행하는 것입니다. 00:07:59.700 --> 00:08:01.460 중첩 배열이라는 용어의 거부감이 든다면 00:08:01.460 --> 00:08:03.940 컴플라이언스 코딩의 세계에 오신 것을 환영합니다. 00:08:04.140 --> 00:08:06.880 사용자 아이디, 작업, 워크로드, 결과 상태, 00:08:07.260 --> 00:08:08.900 클라이언트 IP와 같은 각 속성이 00:08:08.900 --> 00:08:09.880 각각의 변수가 됩니다. 00:08:09.980 --> 00:08:11.940 본질적으로 미래의 AI 에이전트가 00:08:11.940 --> 00:08:14.380 대화를 시작하기 전에 단어를 가르치는 셈입니다. 00:08:14.580 --> 00:08:15.580 이 단계에서 여러분은 00:08:15.580 --> 00:08:18.520 마이크로소프트 데이터 형식의 실전적 유머를 발견하게 될 것입니다. 00:08:18.720 --> 00:08:20.620 일부 감사필드는 단일값을 가질 때 00:08:20.620 --> 00:08:22.260 조차배열 형식으로 나타납니다. 00:08:22.480 --> 00:08:24.840 다른 필드는 마치 모호함의 러시아 인형처럼 00:08:24.840 --> 00:08:27.140 세 겹의 중첩 속에 결과를 숨겨둡니다. 00:08:27.320 --> 00:08:29.180 파워 오토메이트는 표현식을 통해 00:08:29.180 --> 00:08:30.360 이 혼란을 처리합니다. 00:08:30.620 --> 00:08:32.280 아이템즈 어플라이 투 이치 유저 아이디 00:08:32.280 --> 00:08:33.840 와 같은 구문은 난해해 보일 수 있지만 00:08:33.840 --> 00:08:35.640 자동화가 JSON을 파헤쳐 00:08:35.640 --> 00:08:37.420 의미를 찾아내도록 지시하는 방법입니다. 00:08:37.600 --> 00:08:38.640 여기서 작은 오타 하나가 00:08:38.640 --> 00:08:40.560 나중에 엄청난 엉터리 데이터를 만들어냅니다. 00:08:40.760 --> 00:08:42.040 그러므로 작은 샘플을 실행하여 00:08:42.040 --> 00:08:43.280 각 추출 과정을 테스트하세요. 00:08:43.500 --> 00:08:45.720 네, 흐름을 디버깅하는 것은 매우 화려한 작업이죠. 00:08:45.920 --> 00:08:48.260 이 정리된 데이터를 어딘가에 보관해두고 싶을 것입니다. 00:08:48.480 --> 00:08:49.240 보고서의 무게에 따라 00:08:49.240 --> 00:08:52.520 시어포인트, 데이터버스 또는 SQL 데이터베이스를 선택할 수 있습니다. 00:08:52.780 --> 00:08:54.480 이 저장소는 단기 기억장치 역할을 하여 00:08:54.480 --> 00:08:56.220 퍼뷰를 반복적으로 호출하지 않고도 00:08:56.220 --> 00:08:58.340 에이전트에게 과거 데이터를 비교 분석할 수 있게 합니다. 00:08:58.480 --> 00:09:00.100 지능을 캐싱한다고 생각하세요. 00:09:00.380 --> 00:09:03.220 어제의 이벤트가 오늘의 분석에 통찰을 더 해줍니다. 00:09:03.220 --> 00:09:06.180 열 중심 기능이나 데이터 세트 간의 관계가 필요하다면 00:09:06.180 --> 00:09:08.980 데이터버스 가 파워 오토메이트와 더 잘 어울립니다. 00:09:09.180 --> 00:09:10.360 시어포인트는 쉽지만 00:09:10.360 --> 00:09:13.000 수천행이 넘어가면 다루기가 까다롭습니다. 00:09:13.200 --> 00:09:14.240 다음은 예약입니다. 00:09:14.500 --> 00:09:15.540 주기를 정의하세요. 00:09:15.760 --> 00:09:17.160 동적인 환경에는 일일 요약을 00:09:17.160 --> 00:09:19.120 차분한 환경에는 주간 요약을 설정합니다. 00:09:19.280 --> 00:09:21.480 파워 오토메이트 위대풀이 트리거를 사용하세요. 00:09:21.680 --> 00:09:23.720 UTC가 아닌 자신의 시간대에 맞추세요. 00:09:23.940 --> 00:09:27.220 새벽 3시에 보고서가 도착하는 이유를 고민하고 싶지 않다면 말이죠. 00:09:27.420 --> 00:09:31.040 흐름이 자동으로 시작되어 필터링된 데이터를 추출, 변환, 저장하고 00:09:31.040 --> 00:09:33.900 다음 단계인 논리적 두뇌를 위한 페이로드를 준비합니다. 00:09:34.060 --> 00:09:37.120 컴플라이언스의 일관성은 더 이상 사람의 열정에 의존하지 않으며 00:09:37.120 --> 00:09:38.880 기계처럼 정확하게 작동합니다. 00:09:39.060 --> 00:09:40.380 오류 허용 범위를 구성할 때 00:09:40.380 --> 00:09:43.420 다른 모든 분석가들이 동시에 로그를 커리하려고 해서 00:09:43.420 --> 00:09:47.400 퍼뷰 위 API가 요청과다 오류를 발생시키는 상황을 가정해보세요. 00:09:47.660 --> 00:09:50.020 제시도 정책과 대체 메시지를 구축하세요. 00:09:50.380 --> 00:09:52.540 자동화조차도 우아하게 실패해야 합니다. 00:09:52.800 --> 00:09:54.300 오류를 로그 파일에 기록하고 00:09:54.300 --> 00:09:57.100 임계 값을 초과하면 팀즈 메시지를 게시하세요. 00:09:57.340 --> 00:10:00.200 그렇게 하면 실패를 드라마가 아닌 데이터로 관리하게 됩니다. 00:10:00.200 --> 00:10:03.360 감사인은 오류 자체를 처벌하지 않는다는 점을 기억하세요. 00:10:03.560 --> 00:10:05.620 그들은 오류에 대한 문서 누락을 처벌합니다. 00:10:05.880 --> 00:10:07.860 이제 살아있는 파이프라인이 생겼습니다. 00:10:08.060 --> 00:10:11.220 퍼뷰는 파워 오토메이트 위 동맥을 통해 선택한 저장소로 00:10:11.220 --> 00:10:12.440 데이터를 스트리밍합니다. 00:10:12.660 --> 00:10:16.220 수동 데이터 수집 프로세스를 훨씬 더 규율 있는 방식으로 대체합니다. 00:10:16.520 --> 00:10:19.320 제대로 수행하면 미묘한 문화적 변화도 가져옵니다. 00:10:19.560 --> 00:10:22.040 갑자기 규정 준수 보고가 감사전이 질주가 아니라 00:10:22.040 --> 00:10:23.660 지속적인 심장박동이 됩니다. 00:10:23.960 --> 00:10:26.660 참고로 매주 금요일마다 수동으로 퍼뷰를 커리하고 00:10:26.660 --> 00:10:28.900 결과를 엑셀에 복사해서 똑같이 할 수도 있습니다. 00:10:28.900 --> 00:10:30.700 직접 버터를 만들 수도 있겠죠. 00:10:30.900 --> 00:10:33.380 이 파이프라인은 다른 방법이 없어서 존재하는 게 아닙니다. 00:10:33.560 --> 00:10:35.580 주말을 소중히 여기기 때문에 존재하는 것입니다. 00:10:35.800 --> 00:10:37.220 여전히 로그 내보내기를 스크롤하며 00:10:37.220 --> 00:10:39.580 자동화가 위험하다고 주장하는 사람들은 우스울 뿐입니다. 00:10:39.780 --> 00:10:42.080 남은 유일한 진짜 위험은 분석가 한 명이 자리를 비우면 00:10:42.080 --> 00:10:44.560 감사추적이 끊기는 취약한 프로세스를 고수하는 것입니다. 00:10:44.760 --> 00:10:47.940 이제 에이전트가 구조와 일정이 있는 데이터 피드를 볼 수 있게 되었으니 00:10:47.940 --> 00:10:49.640 인지능력을 부여할 차례입니다. 00:10:49.860 --> 00:10:51.520 다음 계층은 원시정보를 해석, 00:10:51.900 --> 00:10:52.760 결정 임계값, 00:10:53.080 --> 00:10:55.240 조건부 논리 및 데이터 요약으로 변환합니다. 00:10:55.240 --> 00:10:57.540 본질적으로 눈에서 뇌로 이동하는 것입니다. 00:10:57.720 --> 00:10:58.780 기반은 마련되었습니다. 00:10:59.100 --> 00:11:00.660 이제 생각하는 법을 가르쳐 봅시다. 00:11:00.860 --> 00:11:02.300 에이전트에게 뇌를 부여하기. 00:11:02.500 --> 00:11:03.620 파워 오토메이트 논리. 00:11:03.780 --> 00:11:05.580 파워 오토메이트는 AI가 아닙니다. 00:11:05.700 --> 00:11:08.400 꿈을 꾸거나 추측하거나 규정 준수 위험을 환각하지 않습니다. 00:11:08.600 --> 00:11:11.620 그것이 하는 일은 대부분의 인간이 유지하기 힘든 것, 바로 순종입니다. 00:11:11.800 --> 00:11:13.880 단계를 잊지 않고 즉흥적으로 행동하지 않으며 00:11:13.880 --> 00:11:15.720 작동했어야 했다고 변명하지도 않습니다. 00:11:15.900 --> 00:11:18.860 그 예측 가능한 경직성이야말로 자율성에 꼭 필요한 요소입니다. 00:11:18.860 --> 00:11:21.760 GRC 에이전트의 논리계층은 구조에서 시작됩니다. 00:11:21.940 --> 00:11:24.760 플로우는 스스로 트리거되고 퍼뷰를 안정적으로 커리하며 00:11:24.760 --> 00:11:28.400 결과를 해석하고 이벤트가 정의된 인계값을 넘을 때를 결정해야 합니다. 00:11:28.560 --> 00:11:29.980 연쇄 반응을 상상해보세요. 00:11:30.300 --> 00:11:31.840 반복 트리거가 작동합니다. 00:11:32.040 --> 00:11:33.460 호출이 퍼뷰에 도달합니다. 00:11:33.700 --> 00:11:37.300 데이터가 정리되고 패턴이 집계되며 위험범죽과 할당됩니다. 00:11:37.520 --> 00:11:38.160 드라마는 없습니다. 00:11:38.660 --> 00:11:39.460 오직 실행뿐입니다. 00:11:39.660 --> 00:11:40.980 반복 트리거로 시작하세요. 00:11:41.220 --> 00:11:44.200 식이 적절한 반복은 인간의 건망증에 대한 문명의 해답입니다. 00:11:44.200 --> 00:11:46.740 감사인이 거주하는 시간대에 맞춰 구성하세요. 00:11:46.940 --> 00:11:50.800 매일이든 매주든 그 일정은 플로우가 요청 없이 의식을 시작함을 의미하며 00:11:50.800 --> 00:11:53.360 이것이 바로 자율 시스템이 살아남는 방식입니다. 00:11:53.540 --> 00:11:55.460 그 직후에 초기화 블록을 배치하세요. 00:11:55.700 --> 00:11:58.300 환경 변수, 카운터, 배열 등이 필요합니다. 00:11:58.520 --> 00:12:01.340 이것들이 에이전트가 나중에 사용할 인지적 비계를 제공합니다. 00:12:01.540 --> 00:12:06.020 총 이벤트, 고위험군수, 보고 날짜 같은 변수가 에이전트의 작업 기억이 됩니다. 00:12:06.240 --> 00:12:11.280 트리거되면 플로우는 퍼뷰 감사 로그 커넥터나 HTTP API를 호출합니다. 00:12:11.600 --> 00:12:13.060 이제 현실을 마주할 차례입니다. 00:12:13.060 --> 00:12:17.940 원시 응답에는 정적 노이즈, 시스템 하트 비트, 혹은 완전히 무관한 이벤트가 포함되어 있습니다. 00:12:18.160 --> 00:12:21.120 필터 배열, 필터 어레이, 단계를 삽입하여 불필요한 데이터를 제거하세요. 00:12:21.300 --> 00:12:24.460 일반적인 패턴으로 사용자 유형이 서비스 주체인 레코드는 무시하고 00:12:24.460 --> 00:12:27.460 데이터 거버넌스나 정책 변경과 관련된 작업 유형만 유지하십시오. 00:12:27.580 --> 00:12:31.060 이러한 받은비 과정이 에이전트를 불안하지 않고 분석적인 상태로 유지해줍니다. 00:12:31.280 --> 00:12:35.200 마이크로소프트의 중복 방식을 고려하면 많은 로그 스트림이 동일한 이벤트를 반복합니다. 00:12:35.200 --> 00:12:38.920 표현식의 간단한 합집합, 유니언, 이나 루프 비교를 사용하여 중복을 제거하세요. 00:12:39.100 --> 00:12:42.140 남은 것은 분류할 가치가 있는 진실된 데이터, 즉 신호입니다. 00:12:42.340 --> 00:12:44.940 여기서부터 스크립트가 두뇌라는 명칭을 얻게 됩니다. 00:12:45.160 --> 00:12:49.780 작성, 컴포즈 또는 선택, 셀렉트, 작업을 추가하여 남은 레코드를 사용자 계정 이름과 작업별로 그룹화하세요. 00:12:49.920 --> 00:12:53.500 그런 다음 해당 수치를 각각의 적용, 어플라이 토이치, 루프에 입력하여 각 범주의 합계를 구합니다. 00:12:53.680 --> 00:12:55.900 결과적으로 에이전트는 하나의 스냅샷을 보유하게 됩니다. 00:12:55.900 --> 00:13:00.160 누가 무엇을, 얼마나 자주 수행했는지, 그리고 사전 정의된 위험 경계를 넘었는지 확인합니다. 00:13:00.280 --> 00:13:04.540 자율성의 비결은 정의한 인계 값에 따라 시스템이 위험 수준을 추론하게 하는 것입니다. 00:13:04.740 --> 00:13:08.900 예를 들어 권한 상승이 3회 발생하면 위험 수준을 높음으로 설정합니다. 00:13:09.620 --> 00:13:13.140 외부 공유가 1회 발생하면 위험 수준을 중간으로 설정합니다. 00:13:13.320 --> 00:13:15.080 그 외에는 정상으로 설정합니다. 00:13:15.300 --> 00:13:18.160 이 논리는 의미를 꾸며내는 것이 아니라 강제하는 것입니다. 00:13:18.400 --> 00:13:23.380 너무 많다는 기준을 코드화 함으로써 인간의 직감을 수치적 명확함으로 대체한 것입니다. 00:13:23.380 --> 00:13:25.280 중첩 조건 작업을 사용하세요. 00:13:25.280 --> 00:13:28.980 위험 수준이 높음이면 해당 사용자의 정보를 고위험 배열에 추가합니다. 00:13:29.180 --> 00:13:31.700 중간 수준 이면 검토를 위해 대기열에 추가할 수 있습니다. 00:13:31.920 --> 00:13:35.780 이상 증후가 없으면 침묵 대신 발견 사항 없음, 메시지를 기록하세요. 00:13:36.020 --> 00:13:39.360 데이터 누락과 데이터 없음의 차이는 규정 준수에서 매우 중요합니다. 00:13:39.560 --> 00:13:44.280 인계 값이 충족된 후 선택적으로 코파일럿 스튜디오 엔드포인트를 호출하여 서수령 요약을 생성할 수 있습니다. 00:13:44.480 --> 00:13:46.560 두 명의 사용자가 위험 인계 값을 초과했습니다. 00:13:46.880 --> 00:13:49.460 하지만 해당 언어 처리 단계는 다음 섹션에서 다룰 것입니다. 00:13:49.680 --> 00:13:52.100 여기서의 목적은 작성이 아니라 자격 부여입니다. 00:13:52.100 --> 00:13:53.760 오류는 발생하기 마련입니다. 00:13:53.760 --> 00:13:57.800 api는 마케팅에서 말하는 것보다 더 자주 제한되거나 일시적인 오류가 발생합니다. 00:13:57.940 --> 00:14:01.900 모든 http 호출을 제시도 정책이 활성화된 범위, 스코프, 컨테이너로 감싸세요. 00:14:02.080 --> 00:14:05.200 3회 시도하고, 지수 백오프, 익스포넨셜 백오프를 적용하십시오. 00:14:05.340 --> 00:14:08.420 실패 분기에서는 오류 메시지, 타임스탬프, 흐름 실행 아이디를, 00:14:08.620 --> 00:14:11.340 자동화 상태라는 시어포인트 목록이나 데이터버스 테이블에 기록하세요. 00:14:11.520 --> 00:14:13.760 첫 배포 시에는 코미디 같은 상황을 예상하세요. 00:14:13.960 --> 00:14:17.300 처음 이 빌드를 테스트했을 때, 에이전트는 자랑스럽게 연계의 문제를 보고했습니다. 00:14:17.580 --> 00:14:19.220 완벽한 규정 준수라고 생각했습니다. 00:14:19.220 --> 00:14:22.920 서비스 계정에 감사 로그 읽기 역할이 없다는 것을 깨닫기 전까지는요. 00:14:23.040 --> 00:14:26.420 로봇이 게으른 것이 아니라, 지시받은 대로만 수행하는 눈먼 상태였던 것입니다. 00:14:26.620 --> 00:14:30.540 자동화는 당신이 제공한 것만 정확히 수행하며, 그 이상은 하지 않는다는 점을 기억하세요. 00:14:30.780 --> 00:14:33.000 모든 흐름 실행은 실행의 증거를 남깁니다. 00:14:33.200 --> 00:14:40.880 요약 매트릭, 총처리 이벤트 수, 최고 위험 사용자, 실행 시간을 저장하는 마지막 파일에 추가 또는 항목 만들기, 작업을 삽입하세요. 00:14:41.060 --> 00:14:44.960 그 결과 들을팀즈 채널이나 관리용 시어포인트 라이브러리로 스트리밍 하십시오. 00:14:44.960 --> 00:14:48.060 감사 시즌이 돌아오면, 기억의 의존의 상황을 설명할 수는 없습니다. 00:14:48.340 --> 00:14:49.800 증거 자료를 제시해야 합니다. 00:14:50.040 --> 00:14:53.320 실행 아이디와 흐름 버전을 포함하여 추가적인 안전장치를 마련하세요. 00:14:53.560 --> 00:14:58.140 나중에 기준치가 변경되더라도, 감사인은 어떤 논리가 어떤 결과를 낳았는지 추적할 수 있습니다. 00:14:58.400 --> 00:15:01.480 기계에 대한 거버넌스는 곧 기계에 의한 거버넌스를 의미합니다. 00:15:01.720 --> 00:15:04.880 이제 자동화 시스템은 분류하고, 집계하고, 결정할 수 있습니다. 00:15:05.140 --> 00:15:08.680 위험 수준이 정책을 위반하는지 알면서도, 그에 대해 아무 말도 하지 않습니다. 00:15:08.940 --> 00:15:12.700 사람에게 그 침묵은 기괴하게 느껴지기에, 다음 단계에서는 언어를 제공할 것입니다. 00:15:12.700 --> 00:15:17.480 바꿔 말하면, 이제 생각할 수 있게 되었으니 말도 해야 하며, 가급적이면 영어로 해야 한다는 뜻입니다. 00:15:17.620 --> 00:15:20.660 글쓰기를 가르치는 과정, 즉 코파일러 스튜디오 통합입니다. 00:15:20.880 --> 00:15:24.940 지금까지 여러분의 에이전트는 효율적이지만 말 없는 과목 한 유형이었습니다. 00:15:25.080 --> 00:15:30.360 코파일러 스튜디오는 데이터라는 언어를 외교적인 문장으로 번역하는 통역사로서, 에이전트에게 말할 능력을 부여합니다. 00:15:30.520 --> 00:15:34.640 코드와 의원회 회의 사이에서 중재하는 다국어 협상가라고 생각하십시오. 00:15:34.780 --> 00:15:36.640 허구를 지어내지 않는 시스템입니다. 00:15:36.940 --> 00:15:40.060 시스템은 현실을 인간이 이해할 수 있는 문장으로 다시 씁니다. 00:15:40.060 --> 00:15:51.440 이 시스템의 재능은 파워 오토메이트가 생성한 복잡한 json 데이터를 사용자 활동, 위험 집계, 이벤트 기록에 대한 깔끔한 요약으로 변환하여 임원진에게는 예의 바르고 감사인에게는 정확한 문단으로 만드는 것입니다. 00:15:51.640 --> 00:15:58.820 시스템은 구문과 정책 사이의 가교 역할을 하여 한때 원시적인 기계 데이터였던 것을 스프레드 시트의 암호가 아닌 최근의 판단이 담긴 읽기 쉬운 글로 바꿉니다. 00:15:58.960 --> 00:16:01.920 원하는 커뮤니케이션의 유형을 정의하는 것부터 시작하십시오. 00:16:02.060 --> 00:16:05.300 보통 임원 요약, 기술 불허, 권장사항의 세 가지가 있습니다. 00:16:05.300 --> 00:16:11.460 각각은 서로 다른 수준의 정보 요구를 충족합니다. 경영진은 한 탈락의 요약을 원합니다. 감사인은 증거 추적 자료가 필요합니다. 00:16:11.640 --> 00:16:14.720 IT 담당자는 데이터로 상황을 파악해야 함으로 모든 항목을 원합니다. 00:16:14.920 --> 00:16:19.060 스튜디오에서 단일 코파일럿 환경을 만들되 그 안에 여러 프롬프트를 구성하십시오. 00:16:19.200 --> 00:16:22.440 각 프롬프트는 어조, 형식, 상세 정도를 결정합니다. 00:16:22.640 --> 00:16:29.000 예, 쉬운 영어로 상위 위험 요소를 요약하고, 오계액을 머리 기호로 제안하며 각각에 대한 해결 방안을 제안하세요. 00:16:29.000 --> 00:16:34.080 다음은 다음과 같을 수 있습니다. 모든 고위험 이벤트를 표형식으로 나열한 기술 부록을 작성하세요. 00:16:34.280 --> 00:16:42.000 파워 오토메이트와 코파일럿 스튜디오를 연결하려면, 흐름 내에서 HTTP 작업을 사용하여 구조화된 JSON 페이로드를 코파일럿의 엔드포인트 URL 로게시하십시오. 00:16:42.760 --> 00:16:46.360 코파일럿은 정의한 시스템 프롬프트를 사용하여 해당 페이로드를 해석합니다. 00:16:46.600 --> 00:16:49.460 마이크로소프트 위 인증을 통해 이 과정은 안전하게 보호됩니다. 00:16:49.700 --> 00:16:53.240 에이저 AD를 통해 호출을 인증함으로 흐름에서만 액세스할 수 있습니다. 00:16:53.440 --> 00:16:54.000 축하합니다. 00:16:54.000 --> 00:16:57.860 이제 보색의 구조화된 생각을 작성 엔진으로 전달하는 방법을 가르쳤습니다. 00:16:58.060 --> 00:17:00.240 반환되는 결과는 숫자가 아닌 텍스트입니다. 00:17:00.460 --> 00:17:02.020 그 텍스트가 바로 보고서입니다. 00:17:02.280 --> 00:17:04.800 이 결과를 코파일럿에 입력하며 다음과 같이 지시하세요. 00:17:05.120 --> 00:17:07.320 결과를 간략한 규정 준수 보고서로 요약하고, 00:17:07.760 --> 00:17:10.860 심각도 별로 분류하며, 발견사항 당 하나의 조치를 권장하고, 00:17:11.160 --> 00:17:12.440 전반적인 추세로 마무리하세요. 00:17:12.660 --> 00:17:15.920 코파일럿은 분석가의 메모와 유사한 결과물을 반환합니다. 00:17:16.180 --> 00:17:19.080 어제 두 명이 사용자에게서 위험 행동이 감지되었습니다. 00:17:19.340 --> 00:17:22.920 아델반스가 허용된 인계치를 초과하여 3회 권한 상승을 수행했습니다. 00:17:22.920 --> 00:17:25.840 관리자 역할에 대한 즉각적인 검토를 권장합니다. 00:17:26.040 --> 00:17:28.200 매간비가 외부 공유를 한 차례 시도했습니다. 00:17:28.480 --> 00:17:30.920 사용자에게 외부 데이터 정책을 상기시키십시오. 00:17:31.060 --> 00:17:32.820 다른 이상 증후는 감지되지 않았습니다. 00:17:33.020 --> 00:17:35.180 기준선 대비 전체적인 추세는 안정적입니다. 00:17:35.420 --> 00:17:36.040 보이시나요? 00:17:36.320 --> 00:17:37.940 이건 생성형 추측이 아닙니다. 00:17:38.140 --> 00:17:40.840 결정론적 프롬프트를 따르는 서식화된 합성입니다. 00:17:41.100 --> 00:17:43.860 사람은 글쓰기라 부르고, 기계는 출력이라 부릅니다. 00:17:44.080 --> 00:17:46.960 비결은 데이터 구조와 언어 구조를 모두 제어하는 데 있습니다. 00:17:47.300 --> 00:17:50.860 코파일럿은 자유롭게 돌아다니는 것이 아니라 통계를 서술하는 것입니다. 00:17:50.860 --> 00:17:52.720 이제 배포 방법을 결정하세요. 00:17:52.920 --> 00:17:56.300 평범한 사람들은 보고서를 찾으려고 데이터버스에 로그인해서는 안 됩니다. 00:17:56.540 --> 00:17:59.000 그러니 파워 오토메이트 커넥터를 다시 사용하세요. 00:17:59.200 --> 00:18:01.540 동일한 흐름의 두 가지 분기에서 작업하십시오. 00:18:01.680 --> 00:18:04.240 하나는 코파일럿 위 요약을 팀즈 채널에 바로 게시하고, 00:18:04.760 --> 00:18:07.680 다른 하나는 전체 HTML 버전을 셰어포인트에 기록합니다. 00:18:07.860 --> 00:18:12.040 경영진은 팀즈 게시물을 읽고, 감사의는 아카이브를 여러 문서를 확인합니다. 00:18:12.220 --> 00:18:15.200 둘 다 동일한 문구로 자동 타임 스탬프가 찍혀 도착합니다. 00:18:15.480 --> 00:18:18.780 그것이 바로 대부분의 인간 작가에게는 없는 미덕인 일관성입니다. 00:18:18.780 --> 00:18:21.440 프롬프트 엔지니어링의 원칙에 대해 이야기해봅시다. 00:18:21.440 --> 00:18:22.980 가드레일이 필요할 것입니다. 00:18:23.160 --> 00:18:25.780 코파일럿이 사용할 정확한 제목을 지정하십시오. 00:18:25.920 --> 00:18:28.140 개요, 주요 결과, 권장사항. 00:18:28.320 --> 00:18:32.720 지정하지 않으면 코파일럿은 서사적인 감각이나 이모지로 당신에게 깊은 인상을 주려할 것입니다. 00:18:32.920 --> 00:18:36.020 이모지가 포함된 감사 보고서는 혼돈에나 팔릴만한 것입니다. 00:18:36.240 --> 00:18:39.560 전문적이고 중립적인 어조 사용, 추측성 언어 피하기, 00:18:40.120 --> 00:18:43.000 정량화 가능한 지표 포함과 같은 지시사항을 포함하세요. 00:18:43.260 --> 00:18:46.260 지침이 염격할수록 결과물은 더 재현 가능해집니다. 00:18:46.440 --> 00:18:49.440 규정 준수는 개성이 아닌 재현 가능성에서 비롯됩니다. 00:18:49.440 --> 00:18:52.060 평범한 기계적 과정 속에도 아름다움이 있습니다. 00:18:52.320 --> 00:18:54.980 코파일럿 스튜디오는 컨텍스트 변수를 허용합니다. 00:18:55.180 --> 00:18:59.860 보고서 날짜나 실행기간 같은 동적 데이터를 출력 내부에 직접 포함할 수 있습니다. 00:19:00.120 --> 00:19:03.080 날짜와 레코드 개수를 위해 자리 표시자를 사용하세요. 00:19:03.320 --> 00:19:06.780 흐름이 코파일럿을 호출하면 해당 변수들이 자동으로 해석됩니다. 00:19:07.000 --> 00:19:11.620 결과는 3월 15일에 생성됨, 563개의 감사 이벤트 분석됨으로 이깁니다. 00:19:11.800 --> 00:19:15.500 그 메타 컨텍스트는 GIF보다 훨씬 더 빠르게 감사인을 만족시킵니다. 00:19:15.500 --> 00:19:18.580 정확성을 위해서는 검증이라는 마지막 단계가 필요합니다. 00:19:18.740 --> 00:19:22.400 코파일럿 위 응답이 비어있지 않은지 확인하는 파워 오토메이트 조건을 삽입하세요. 00:19:22.620 --> 00:19:25.360 비어있다면 실패를 로그에 저장하고 한 번 제기하십시오. 00:19:25.540 --> 00:19:28.080 이미 에이전트에게 자기 인식과 논리를 가르쳤습니다. 00:19:28.320 --> 00:19:30.700 이제 언어적 건전성 검사와 결합하십시오. 00:19:30.880 --> 00:19:32.620 완성된 흐름은 이렇게 보입니다. 00:19:32.880 --> 00:19:39.500 추출, 분석, 요약, 서술, 개시, 모든 화살표는 책임 소재를 나타냅니다. 00:19:39.720 --> 00:19:40.640 최종 조정입니다. 00:19:40.640 --> 00:19:45.040 규정 준수 기준이 변경될 때마다 코파일럿 시스템 프롬프트를 버전 관리하십시오. 00:19:45.160 --> 00:19:50.460 업데이트에 V1, V1.1 등을 태그하고 어떤 프롬프트 버전이 어떤 보고서를 생성했는지 기록하세요. 00:19:50.640 --> 00:19:55.060 향후 감사에서는 무슨 일이 있었는지 뿐만 아니라 당시 서술 모델이 어떻게 지시받았는지도 참조할 수 있습니다. 00:19:55.280 --> 00:19:58.420 이것은 메타 규정 준수, 즉 거버넌스가 스스로를 작성하는 거버넌스입니다. 00:19:58.600 --> 00:20:00.520 관료주의가 드디어 재규를 달성합니다. 00:20:00.740 --> 00:20:05.260 코파일럿 스튜디오가 보고서를 작성하면 당신의 인간적인 역할은 다행히도 선택사항이 됩니다. 00:20:05.260 --> 00:20:12.220 에이전트는 서사를 구성하고 증거를 첨부하고 파일을 게시하고 이전 버전을 보관한 뒤 다음 가동주기까지 종료합니다. 00:20:12.380 --> 00:20:17.260 확인이 필요하지 않도록 명시적으로 설계했기 때문에 쓰인을 받으려 이메일을 보내지 않습니다. 00:20:17.460 --> 00:20:22.540 위인화를 허용한다면 에이전트는 자신의 언어적 정밀함에 내심 자부심을 느낍니다. 00:20:22.840 --> 00:20:26.220 여기서 자율성은 비율을 넘어 워크플로우의 현실이 됩니다. 00:20:26.520 --> 00:20:28.800 기계는 규정 준수 데이터를 처리할 뿐만 아니라 00:20:28.800 --> 00:20:33.940 지연으로 인한 감정적 동요 없이 예정된 시간에 규정 준수 내용을 사람에게 설명합니다. 00:20:33.940 --> 00:20:40.740 네, 기발함을 원한다면 코파일럿 GRC 에이전트가 자율적으로 작성한 보고서와 같은 매진말을 넣을 수도 있습니다. 00:20:40.960 --> 00:20:45.460 로봇이 자신의 작업에 서명하는 것만 큰 경영진의 마이크로 매니징을 효과적으로 막는 방법은 없습니다. 00:20:45.760 --> 00:20:49.620 이제 에이전트가 결과를 설명할 수 있으니 GRC 보고서 작성을 영원히 멈추거나 00:20:49.620 --> 00:20:52.800 적어도 누군가 커넥터를 비활성화하기 전까지는 멈출 수 있습니다. 00:20:53.020 --> 00:20:55.160 이 단계에서 주기는 스스로 완성됩니다. 00:20:55.360 --> 00:21:02.280 퍼뷰 가 수집하고 파워 오토메이트 가 해석하고 코파일럿 이 의약하며 놀랍게도 당신은 주말을 되찾게 됩니다. 00:21:02.280 --> 00:21:06.980 매일의 고된 위례가 규정 준수에 능숙한 하나의 워크플로우로 바뀝니다. 00:21:07.220 --> 00:21:10.700 결과는 매번 정확히 같은 시간에 팀즈에 나타납니다. 00:21:10.940 --> 00:21:17.060 명확한 텍스트, 일관된 용어, 감사 가능한 출처, 미묘한 이점은 속도가 아니라 표준화입니다. 00:21:17.340 --> 00:21:22.240 각 보고서는 동일한 어조를 유지하고 동일한 인계값을 사용하며 동일한 메타데이터를 기록합니다. 00:21:22.460 --> 00:21:25.280 감사자는 더 이상 형식을 검증하느라 시간을 낭비하지 않습니다. 00:21:25.520 --> 00:21:27.140 그들은 실질적인 내용을 평가합니다. 00:21:27.140 --> 00:21:30.760 리스크 패턴은 스프레드 시트의 혼란 대신 시간에 따라 추적되는 서사가 됩니다. 00:21:31.000 --> 00:21:34.080 당신은 규정 준수를 문서 작업에서 오케스트레이션으로 바꾸었습니다. 00:21:34.360 --> 00:21:38.360 법정 수준의 정밀함으로 모니터링하고 해석하고 보고하는 상시 가동 시스템입니다. 00:21:38.580 --> 00:21:40.460 수동 GRC 보고서는 타자기와 같습니다. 00:21:40.820 --> 00:21:43.740 이 에이전트는 자동 교정 기능까지 포함된 워드 프로세서입니다. 00:21:43.980 --> 00:21:49.620 다음 감사 시즌 전에 배포하면 수동 규정 준수 보고서라는 말은 곧 로그를 팩스로 보내달라는 말처럼 구식으로 들릴 것입니다. 00:21:49.800 --> 00:21:53.000 다음 단계는 이 지능을 데이터 개인정보 보호 집행으로 확장하는 것입니다. 00:21:53.000 --> 00:21:55.580 이미 두뇌를 만들어두니 이제는 감독하게 하십시오.