지역 금융기관 J은행은 AI 챗봇과 J은행 특화 RAG·sLLM 구축 PoC를 통해 높은 정답률을 기록하며, 금융권 특화 AI를 구축할 수 있는 역량을 입증했습니다. 핵심은 "그럴듯한 답변"이 아니라 근거를 댈 수 있는 답변이었습니다.
금융에서 챗봇의 문턱은 '신뢰'였습니다
J은행이 마주한 문제는 금융권이라면 공감할 만한 것이었습니다.
- 내부 시스템과 연동된 AI 서비스가 부재했습니다
- 고객 응대용 챗봇이 단순 FAQ 수준에 머물러, 실제 서비스·업무 정보를 반영하지 못했습니다
- 단순 대화형을 넘어 보안성을 갖춘 LLM 기반 AI 에이전트가 필요했습니다
금융에서 답변이 틀리는 것은 단순한 오류가 아니라 신뢰의 문제입니다. 그래서 저희가 가장 먼저 정한 원칙은 "모르면 모른다고 말하고, 알면 근거를 대는" AI였습니다.
데이터 주권 위에 올린 금융 특화 AI
실시간 금융 데이터 — 기업 ERP 내 뱅킹 시스템에 임베디드되어, 정적인 FAQ가 아니라 살아 있는 금융 데이터를 활용합니다.
RAG · 특화 sLLM — J은행 데이터를 기반으로 한 검색증강생성(RAG)과 특화 sLLM으로 답변 정확도를 끌어올렸습니다. 표·그래프 같은 금융 시각 데이터까지 인식해 데이터 분석에 최적화했습니다.
출처 명시 — 답변에 근거 출처를 함께 제시해 응답 신뢰성을 높이고 컴플라이언스를 지킵니다. 예를 들어 담보 유형별 한도 안내처럼 규정에 민감한 질문에도, 어떤 자료에 근거했는지를 함께 보여줍니다.
멀티 에이전트 오케스트레이션 — 고객 응대·내부 조회·리스크 관리를 여러 에이전트가 나눠 처리하도록 자동화했습니다. 그리고 이 모든 것을 온프레미스 커스텀 MLOps 환경에 올려, 데이터가 외부로 나가지 않는 내부망 기반으로 운영합니다.
PoC가 증명한 것
- RAG와 출처 명시, 멀티모달 지원을 통해 응답 품질이 올라갔습니다
- 내부망 기반 구축으로 보안 및 컴플라이언스 준수가 강화됐습니다
- ERP·뱅킹 통합으로 업무 프로세스가 간소화됐습니다
- 고객 응대 챗봇을 통해 반복 업무가 자동화되고 실시간 대응이 가능해졌습니다
무엇보다 이 PoC는 "금융 도메인에 특화된 AI를, 데이터 주권을 지키면서 구축할 수 있다"는 것을 정량적으로 보여주었습니다. 근거 기반 응답과 폐쇄망 운영은 저희가 Enterprise AI 아키텍처에서 일관되게 지켜온 설계 원칙이기도 합니다.
규제 산업에서 AI를 검토한다면
금융·공공처럼 신뢰와 보안이 먼저인 산업이라면, 출처를 대는 AI가 출발점입니다. 접근 방식은 Applied AI · 인증·품질에서, 관련 사례는 아래에서 확인하실 수 있습니다.
- 공공 조달 업무를 처리하는 Actionable AI → K공사 SRM AI 챗봇
- 멀티모달 데이터를 다루는 RAG 구축 → S사 사례
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