AI 기반 대출 심사 자동화: LangGraph, MCP 및 Amazon SageMaker 활용

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

AI 개발자, 데이터 과학자, 기업 AI 아키텍처 설계자

(중간~고급 수준: LLM 워크플로우 설계, MCP 통합, SageMaker 배포 경험 필요)

핵심 요약

• MCP를 통해 LLM과 서비스 간 도구형 상호작용 구현
• LangGraph로 대출 심사 워크플로우(Loan Officer → Credit Analyst → Risk Manager) 자동화
• Amazon SageMaker에서 LLM 호스팅 및 보안 강화
• FastAPI로 모듈형 에이전트 엔드포인트 제공

섹션별 세부 요약

1. LangGraph의 역할

• 그래프 기반 실행 엔진: 멀티에이전트 워크플로우 정의, 상태 관리, 재시도 처리
• 구조화된 데이터 전달: Loan Officer → Credit Analyst → Risk Manager 간 데이터 흐름 관리
• LangGraph로 워크플로우 분기, 상태 전환, 흐름 제어 가능

1. 대출 심사 워크플로우 구성

• Loan Officer: 신청자 정보 요약
• Credit Analyst: 재정적 위험 평가
• Risk Manager: 최종 승인/거절 결정
• MCP 서버를 통해 각 에이전트 간 요청 라우팅

1. 기술 스택 구현

• 모델: Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct (Hugging Face 출처)
• 호스팅: Amazon SageMaker (Hugging Face LLM 인페런스 컨테이너)
• 배포: EC2에서 MCP 서버 실행, LangGraph로 워크플로우 오케스트레이션

1. 워크플로우 실행 단계

• 사용자 입력: 대출 신청 정보(이름, 소득, 신용 점수)
• MCP 클라이언트 → Loan Officer MCP 서버 → Credit Analyst MCP 서버 → Risk Manager MCP 서버
• SageMaker LLM에서 최종 판단 생성 후 사용자에게 반환

결론

• *MCP + LangGraph + SageMaker 조합은 복잡한 AI 워크플로우를 안정적으로 구현할 수 있는 패턴. 실제 대출 심사 시스템에서 모델 선택(Qwen2.5-1.5B-Instruct) 및 보안 강화**(SageMaker 호스팅)가 핵심 성공 요인.