기존의 통합보안관제시스템은 수많은 보안, 침해 이벤트들을 모두 분석하고, 일일이 대응하기에는 한계가 있었다. 또 보안정책을 일일이 등록해야 해 시간이 많이 소요되었다. 인공지능 기술을 활용한 지능형 보안관제시스템은 공격유형 등을 식별, 위협정보를 판별하고 탐지정책을 개발해 자동적으로 보안시스템에 적용 가능하다. 또한 영향을 받은 정보자산이 이벤트 발생 전의 상태로 복구되도록 하고, 조치 완료 보고서를 작성하기도 한다.
기존의 통합보안관제시스템에서는 다양한 정보보호 시스템을 통해 침해사고의 발생 여부를 모니터링 했다. 그러나 하루에 수천만~수억 건씩 생산되는 보안 이벤트들 중에서, 사전에 정해진 기준 값을 초과 하는 보안 이벤트들에 대한 정보만 화면으로 제공할 뿐이었다. 정확한 공격 탐지(정탐)인지, 공격이 아닌데 공격으로 잘못 탐지한 것인지 분석은 분석가가 직관적으로 했다. 따라서 수많은 보안·침해 이벤 트를 모두 분석하고, 대응하는 데 한계가 있었다. 또한, 새로운 위협정보(공격자 IP, 공격기법에 따른 방어 정책 설정 등)를 공유받아 조직 내 다양한 정보보호 시스템에 적용하기 위해서는 시스템별로 보안정책을 수작업으로 일일이 등록했기 때문에 번거 롭고 시간이 많이 소요되었다.   인공지능 기술을 적용한 지능형 보안관제시스템은, 보안 이벤트들의 상관분석을 통해 공격유형, 공격자, 침해유무를 상세히 식별하고, 필요 시 외부의 인텔리전스 정보와 비교하여 위협정보를 판별하고, 위협정보 분석결과를 기반으로 탐지정책을 개발하여 자동으로 보안시스템에 적용할 수 있다. 이때, 대응이 필요한 보안 이벤트에 대하여 후속 조치를 할 수 있다. 또한 영향을 받은 정보자산에 대하여 복구 절차에 따라 보안 이벤트 발생 이전의 상태로 복구하도록 지원하며, 대응이 완료된 보안 이벤 트에 대하여 조치 완료 보고서를 작성하고 이해 관계자에게 전달할 수도 있다. 그밖에 공격에 활용되거나 수집된 악성코드를 자동으로 분석해 공격자의 의도를 파악하고, 공격자 IP 를 수집하며, 다량의 보안사고 로그를 분석해 공격시점, 공격기법 등을 분석하는 데도 인공지능 기술을 적용할 수 있다.