기업 & 협업

핵심 시스템을 현대화하고 협업하되, 평문은 노출하지 않습니다.

기업 시스템은 조직에서 가장 가치 있는 데이터를 담고 있고, 진짜 가치는 점점 더 그 데이터를 팀·파트너와 나누는 데서 나옵니다. 4Chains는 데이터를 암호화한 채로 분석·AI·개인화·협업을 가능하게 합니다.

01ERP & 기업 시스템

ERP에 AI와 분석을 더하되, 노출하지 않습니다.

문제

ERP 시스템에는 재무·HR·구매·운영 데이터가 담깁니다. 그 위에 분석이나 AI를 올리는 일은 곧 그 데이터를 노출하는 일이었고, 이는 거버넌스가 허용하지 않습니다.

4Chains의 해법

ERP 데이터를 암호화한 채로 두고 분석과 AI를 실행합니다. 4Chains는 시스템을 떠받치는 데이터베이스, 곧 SAP HANA·Oracle·PostgreSQL에 그대로 얹혀 호환되므로 재구축이 필요 없습니다.

핵심 가치

ERP 현대화

시스템의 데이터를 옮기거나 복호화하지 않고 분석과 AI를 더합니다.

안전한 분석

암호화된 ERP 데이터에서 연산해 메모리 내 평문 노출 구간을 닫습니다.

AI를 쓸 수 있는 ERP

핵심 기업 데이터에 AI가 안전하게, 설계 단계부터 닿을 수 있게 합니다.

실제 적용

한 기업이 ERP를 떠받치는 데이터베이스에 암호화 분석을 더합니다. 재무·운영 부서는 원하던 대시보드와 AI를 얻고, 기반 기록은 사용 중에도 암호화된 채로 있습니다.

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02고객 분석 & 개인화

고객 데이터를 보지 않고, 고객을 위해 개인화합니다.

문제

리테일·커머스는 개인화와 고객 분석을 원하지만, 고객 프라이버시는 타협 대상이 아닙니다. 두 목표는 보통 충돌합니다.

4Chains의 해법

고객 정보를 노출하지 않고 개인화와 추천을 제공합니다. 프로필과 행동은 암호화된 채로 두고, 스코어링과 매칭은 암호문 위에서 수행되어 읽을 수 있는 프로필이 노출되지 않습니다.

핵심 가치

개인화

고객이 누구인지, 무엇을 했는지 복호화하지 않고 경험을 맞춤화합니다.

로열티 & CRM

암호화된 프로필에서 고객 분석과 CRM을 운영합니다.

추천

행동을 플랫폼에 넘기지 않고 관련성 높은 결과를 제공합니다.

실제 적용

한 리테일러가 구매 이력으로 오퍼를 개인화하되 그 이력은 암호화된 채로 둡니다. 고객은 관련성을 얻고, 기업은 유출 위험이 있는 평문 프로필을 결코 보유하지 않습니다.

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03조직 간 데이터 협업

조직을 넘어 데이터를 결합하되, 어느 것도 노출하지 않습니다.

문제

조직 간 협업은 막대한 가치를 만듭니다. 하지만 각 당사자가 자기 데이터를 노출하지 않고 데이터셋을 결합할 방법이 없었습니다.

4Chains의 해법

원본 데이터가 아니라 암호화된 통찰만 공유합니다. 여러 당사자가 결합된 데이터에서 연산하되, 각자의 입력은 암호화된 채 통제 아래 머뭅니다.

핵심 가치

안전한 협업

어느 당사자도 자기 데이터를 드러내지 않고 조직을 넘어 협업합니다.

다자간 분석

결합된 데이터셋에서 공동 결과를 연산하되, 전 과정에서 암호화됩니다.

프라이버시를 지키는 공유

평문이 아니라 통찰을 주고받습니다. 통제권은 데이터 소유자를 떠나지 않습니다.

실제 적용

파트너들이 데이터셋을 결합해 공동 가치, 가령 공동 리스크 모델이나 시장 벤치마크를 만듭니다. 하지만 각자의 원본 데이터는 암호화된 채 자기 통제 아래 남습니다.

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04프라이버시를 지키는 의료

환자를 노출하지 않고, AI로 진료를 발전시킵니다.

문제

의료기관은 세계에서 가장 민감한 데이터를 보유합니다. 환자 프라이버시 의무가 AI를 아예 배제할 수 있어, 진료를 개선할 수 있는 데이터가 쓰이지 못한 채 남습니다.

4Chains의 해법

암호화된 의료·유전체 데이터에서 분석을 실행하고, 평문을 노출하지 않고 AI를 활용합니다. 연구와 모델이 데이터에 닿되 민감한 값은 토큰화되거나 사내에 머물러, 가장 엄격한 프라이버시 의무를 충족합니다.

핵심 가치

환자 프라이버시

의료·유전체 데이터는 암호화된 채로 유지되고, 모델에는 토큰화되거나 비식별된 내용만 전달됩니다.

의료 AI

프라이버시 때문에 닿지 못하던 임상·연구 데이터에 AI를 가져옵니다.

안전한 분석

환자 기록을 노출하지 않고 예측 모델과 연구를 실행합니다.

연합학습

환자 데이터를 모으거나 노출하지 않고 기관을 넘어 학습합니다.

실제 적용

의료기관 전반에서, 암호화된 분석은 환자·유전체 데이터에서 예측 모델을 돌립니다. 기록은 처음부터 끝까지 암호화된 채로 남고, 진료는 앞으로 나아갑니다.

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05ESG & 공급망 (Scope 3)

공급사 데이터를 노출하지 않고, Scope 3 배출량을 측정합니다.

문제

원청사는 Scope 3(공급망) 배출량을 보고해야 하지만, 공급사는 정확한 데이터를 내놓길 꺼립니다. 그 수치를 역산하면 생산량·에너지 사용량·단가까지 드러나기 때문입니다. 그래서 공급사는 뭉뚱그린 값을 내거나, 아예 제출하지 않습니다. 정확성과 기밀성이 충돌하는 셈입니다.

4Chains의 해법

공급사는 배출량 데이터를 암호화한 채로 제출합니다. 원청사는 어떤 공급사의 수치도 복호화하지 않고, 암호문 그대로 Scope 3 합계를 계산합니다. 정확한 집계는 그대로, 영업비밀 노출은 전혀 없습니다.

핵심 가치

정확한 Scope 3

대략적인 추정이나 공란 대신, 감사 가능한 합계를 확보합니다.

공급사 신뢰

원본 수치가 암호화된 채로 남아 단가나 물량으로 역산되지 않으므로, 공급사가 실제 데이터를 제출합니다.

규제 대응

검증 가능한 수치로 CSRD·CBAM 등 공시 의무를 충족합니다.

실제 적용

한 제조사가 Scope 3 보고를 위해 수백 개 공급사의 탄소 배출량을 합산합니다. 각 공급사의 데이터는 처음부터 끝까지 암호화된 채로 유지되고, 드러나는 것은 집계 결과뿐입니다. 합계에서 특정 공급사의 물량이나 단가를 역산할 수 없습니다.

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