금융 AI의 진화와 컨텍스트 설계

이 게시물은 금융 산업에서 생성형 AI 도입으로 인공지능 패러다임이 전환되고 있는 현황을 설명합니다.

핵심 내용

• 과거 금융 AI는 RPA와 예측 모델 중심의 개별 업무 자동화에 머물렀으나, 현재는 고객 언어 이해와 데이터 의미 연결을 통한 의사결정 보조 단계로 진화
• 금융 데이터가 사일로화되어 있어 이를 통합하는 '컨텍스트 플로우' 설계가 경쟁력의 핵심
• LLM+RAG 기술과 다중 에이전트 아키텍처를 활용해 복잡한 금융 문제 해결 및 안전한 데이터 접근 보장
• 5계층 아키텍처(NLU, 컨텍스트 오케스트레이션, 지식 검색, 추론, 인사이트 전달)로 정교한 AI 시스템 구성
• 금융 AI 인재는 비즈니스 문제를 AI 문제로 전환하고 데이터와 문맥을 설계하는 컨텍스트 설계자가 되어야 함

전문가가 밝힌 3가지 진실

• 금융권의 복잡한 법규와 데이터 구조로 AI 도입에 제약 존재
• 풍부한 데이터에도 고객 행동 흐름 등 핵심 데이터 부족으로 AI 활용에 한계
• 진정한 AI 성공은 문맥 설계에 달려 있으며 단순 에이전트 개발만으로는 부족