금융 AI, '숫자'에서 '의미'로: 컨텍스트 설계가 미래다!

금융 데이터는 고객, 상품, 리스크 등 여러 시스템에 분산되어 있어, 데이터 간 맥락적 연결이 어렵다. 따라서 컨텍스트 플로우 설계를 통해 데이터 간 관계를 정의해야 한다. 다중 에이전트 시스템은 각 컨텍스트를 전문화된 에이전트로 구현하여, 의사결정 지원을 강화한다.

5계층 아키텍처는 NLU 계층에서 사용자의 질의를 이해하고, 컨텍스트 조정 계층에서 데이터 소스를 파악한다. 지식 검색 계층은 DW에서 데이터를 쿼리하고, 추론 계층은 LLM을 활용하여 추론을 수행한다. 인사이트 전달 계층은 최종 분석 결과를 대화형 리포트 형태로 제공하여, 의사결정 지원을 돕는다.

금융 AI 시대에는 단순히 모델을 개발하는 엔지니어를 넘어, 비즈니스 문제를 이해하고 데이터의 문맥을 설계하는 인재가 필요하다. RAG Architect, Prompt Engineer 등 새로운 직무가 등장하며, 문제 정의 능력, 의미 연결 능력, 번역 능력이 핵심 역량으로 부상한다. 따라서, 컨텍스트 설계자로의 전환이 요구된다.