생성형 AI와 금융의 만남, 대출 음성 상담 챗봇 서비스

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

AI

대상자

• *소프트웨어 개발자, AI 엔지니어, 핀테크 기술 담당자**
• 중급~고급 수준의 AWS AI 서비스 활용 경험 보유자
• 생성형 AI 기반 금융 서비스 개발에 관심 있는 개발자

핵심 요약

• AWS Transcribe, Bedrock, Polly 연동을 통해 음성 인식 → 텍스트 변환 → 음성 합성의 전 과정 구현
• RAG(Retrieval-Augmented Generation) 방식을 통해 합성 데이터 기반의 개인 맞춤형 대출 추천 기능 구현
• WebSocket + 코루틴 채널을 활용한 비동기 처리 흐름 최적화로 동시 접속 처리 및 확장성 확보

섹션별 세부 요약

1. 기획 배경 및 서비스 개요

• 비대면 금융 환경에서 개인화 상담 부재 문제 해결을 위한 음성 챗봇 개발
• 대출 상품 추천, 데이터 기반 개선 제안, 자연스러운 음성 인터페이스의 3대 핵심 기능 정의
• 음성 상담을 통해 사용자 불확실성 완화 및 고객 만족도 향상 목표

2. 데이터 플로우 및 기술적 구현

• WebSocket 통신으로 실시간 음성 스트리밍 및 볼륨 임계값 기반 전송 최적화
• Amazon Transcribe → Bedrock → Polly의 3단계 AI 서비스 연동으로 텍스트 ↔ 음성 변환 구현
• 코틀린 코루틴 채널을 활용한 비동기 처리 흐름 단순화 및 핸들러 책임 분리
• ConcurrentHashMap 기반 세션 ID 매핑으로 동시 접속 지원 및 메모리 누수 방지

3. AI 에이전트 파이프라인 구축

• 개인 정보 보호를 위한 합성 데이터 생성: 코풀라 함수 기반 다변량 분포 반영
• RAG(Retrieval-Augmented Generation) 방식으로 외부 지식 베이스 실시간 업데이트
• OpenSearch Serverless 활용한 벡터 스토어 구축으로 대규모 임베딩 데이터 처리
• 청킹(Chunking) 과정을 통한 의미론적 맥락 보존 및 RAG 시스템 효율성 극대화

4. 트러블슈팅 및 구현 고려사항

• 동시 접속 시 세션 ID 기반 채널 매핑으로 사용자 간 데이터 혼동 방지
• 합성 데이터 생성 시 결측치/이상치 반영 및 대출 도메인 제약 조건 적용
• AWS AI 서비스의 실시간 처리 능력 활용한 자연스러운 대화 흐름 구현

결론

• RAG 시스템을 통해 실시간 대출 상품 정보 업데이트 및 고객 맞춤형 추천 가능
• Synthetic Data 생성 및 코풀라 함수 활용으로 개인 정보 보호 및 모델 강건성 확보 필수
• WebSocket + 코루틴 채널 기반 비동기 처리 흐름은 확장성과 실시간성 요구사항 충족에 적합