PerformLine의 Amazon Bedrock 기반 마케팅 컴플라이언스 자동화 혁신 사례

PerformLine, Amazon Bedrock 기반 프롬프트 엔지니어링으로 마케팅 컴플라이언스 자동화 혁신

도입

기업들이 소비자에게 제공하는 콘텐츠가 갈수록 복잡하고 다변화됨에 따라, 마케팅 및 광고 메시지의 컴플라이언스(규제 준수) 검증은 더 정교하고 빠른 시스템을 요구하게 되었습니다. PerformLine은 마케팅 컴플라이언스 산업의 선도 기업으로서, AI와 클라우드 기술을 적극적으로 활용해 규제 위반 탐지 체계를 자동화하고 정밀화한 사례로 주목받고 있습니다. 특히 Amazon Bedrock을 활용한 프롬프트 엔지니어링과 서버리스(Serverless) 아키텍처 구축을 통해, 하루 수백만 건의 웹 페이지 분석을 가능하게 만들었습니다.

이 글에서는 PerformLine이 어떻게 Amazon Bedrock을 중심으로 강력한 콘텐츠 분석 및 규제 검증 자동화 파이프라인을 구축했는지를 소개하며, AI 활용, 배포 가이드, 시스템 비교, 자동화 측면에서 유의미한 정보를 제공합니다.

본론: Amazon Bedrock를 중심으로 한 AI 컴플라이언스 시스템 구축 사례

고객 니즈 및 기존 과제

한 대형 PerformLine 고객은 다양한 제품이 통합된 웹 페이지에서 제품별로 정확한 콘텐츠 맥락 해석과 규제 검증이 가능한 시스템을 원했습니다. 해당 페이지는 한 화면 내에 여러 제품의 시각적·텍스트 정보가 중첩되어 있어, 전통적인 방식의 정적 파싱으로는 규제 위반 여부를 정확히 판단하기 어려웠습니다. 따라서 인간 사용자처럼 문맥을 이해하고 판단할 수 있는 지능형 솔루션이 필요했습니다.

이러한 요구에 대응하기 위해 PerformLine은 Amazon Bedrock 기반의 AI 시스템을 도입하여 데이터 수집부터 콘텐츠 추출, 규칙 기반 검증, 결과 저장까지 이어지는 통합 파이프라인을 구축하였습니다.

핵심 구성 요소 및 자동화 구성

이 시스템은 다음과 같은 AWS 서비스들로 구성된 완전 서버리스 구조입니다:

• Amazon Bedrock: AI 프롬프트를 통해 웹 페이지 내용 추출 및 분석
• Amazon S3 & DynamoDB: 수집 및 정형 데이터 저장소
• Amazon EventBridge & SQS: 이벤트 중심 워크플로우와 작업 큐 관리
• AWS Lambda: 프롬프트 실행 및 추론 호출을 담당하는 서버리스 함수
• Prompt Management: 프롬프트 버전 관리, 배포 자동화, 테스트 및 추론 비용 최적화

이 아키텍처는 하루 단위 수백만 건의 웹 페이지를 능동적으로 분석하는 데 필요한 확장성과 유연성을 제공하며, 약 하루 만에 배포 가능한 빠른 개발을 실현했습니다. Prompt Management 기능과 Inference Profiles를 통해 프롬프트 테스트, 비용 통제, 모델 전환 자동화를 손쉽게 수행할 수 있어 기업 요구에 유연하게 대응할 수 있습니다.

성능 측면의 최적화: 정확도 향상 & 비용 절감

PerformLine는 AI 추론 비용을 효과적으로 제어하는 동시에 정확도 높은 결과를 얻기 위한 '멀티 패스(Multi-pass)' 추론 전략을 도입했습니다. 구체적으로는:

• 1단계: Amazon Nova Micro 모델로 컨텍스트 필터링 (비용 최소화)
• 2단계: Nova Lite 모델로 세부 콘텐츠 추출 (정확도 개선)
• 3단계: Amazon Bedrock의 Claude Haiku 모델로 속도 중심의 후처리 진행

또한 콘텐츠 변경 감지를 위한 Change Data Capture(변경 감시) 기법을 통해, 동일 페이지의 중복 분석을 회피하면서 리소스 소모를 최소화했습니다. 이를 통해 전체 컴플라이언스 검토 과정 중 인적 리뷰 업무의 50% 이상이 감소하는 효율화 성과를 얻었습니다.

확장성과 유연성 측면에서의 성과

PerformLine의 인프라는 단 하루 만에 구축되어 기존 시스템과 원활하게 통합되었으며, 하루 1.5~2백만 개 웹 페이지에서 약 50만 개의 제품 데이터를 추출하고, 각 데이터에 대해 50만 건의 규칙 기반 검사를 실시할 수 있도록 구성되었습니다. 이처럼 유연한 확장성과 낮은 유지보수 비용은 컴플라이언스를 기업 경쟁력의 일환으로 끌어올릴 수 있는 기반이 됩니다.

향후 계획과 고도화 전략

PerformLine은 Amazon Bedrock의 최신 기능에도 주목하고 있습니다. 특히 프롬프트 캐싱 기능은 최초 입력한 프롬프트의 토큰을 재사용할 수 있어 최대 90% 비용 절감과 85%의 추론 속도 향상을 제공합니다. 또한 Amazon Bedrock Flows는 생성형 AI 기반 워크플로우를 시각적으로 설계할 수 있도록 돕는 툴로, 향후 프롬프트 개발 및 AI 파이프라인 운영의 자동화를 더욱 가속화할 수 있게 할 것으로 기대됩니다.

결론

PerformLine의 사례는 단순한 규제 솔루션을 넘어, AI 기반 자동화 아키텍처가 어떻게 실시간 콘텐츠 검토, 비용 최적화, 업무 효율 증진에서 뛰어난 성과를 낼 수 있는지를 보여주는 대표적인 예입니다. Amazon Bedrock 중심의 서버리스 아키텍처, 정밀한 프롬프트 엔지니어링, 비용과 정확도의 트레이드오프를 해소한 전략을 통해 고객에게 강력한 규제 대응력을 제공하고 있습니다. 이는 다양한 분야의 기업에게도 클라우드 기반 AI 활용 방향에 있어 많은 시사점을 제공합니다.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-performline-uses-prompt-engineering-on-amazon-bedrock-to-detect-compliance-violations/