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Lendi는 고객이 자신의 대출 금리가 경쟁력이 있는지 알기 어렵고 재융자 절차가 번거롭다는 문제를 해결하기 위해 24시간 작동하는 AI 동반자 'Guardian'을 기획했습니다.
시스템 아키텍처는 UI(EKS), API(API Gateway), Compute(EKS), Intelligence(Bedrock), Observability(Langfuse), Storage(MongoDB/S3)의 6개 레이어로 구성되어 확장성과 보안을 확보했습니다.
Intelligence 레이어에서는 Agno 프레임워크를 사용해 Mortgage Broker Associate, Information Collection, Product Recommendation 등 역할이 분리된 전문 에이전트들이 협업하는 멀티 에이전트 구조를 채택했습니다.
Linda라는 이름의 커뮤니케이션 에이전트는 SMS, 이메일, WhatsApp 등 외부 채널을 통해 고객의 진행 상황을 감지하고 적절한 시점에 재참여를 유도하는 역할을 수행합니다.
Amazon Bedrock Guardrails를 도입하여 금융 규제 준수를 보장하고, MCP(Model Context Protocol) 서버를 통해 내부 시스템 및 외부 데이터 소스와 안전하게 연동했습니다.
프로젝트 시작 16주 만에 런칭된 이 서비스는 Rate Radar 기능을 통해 단 10분 만에 서류 없이 재융자 신청이 가능한 환경을 구현했습니다.
용어 해설
- 에이전트형 AI(Agentic AI)
- — 단순한 질의응답을 넘어 설정된 목표를 달성하기 위해 자율적으로 계획을 세우고, 도구를 사용하며, 외부 시스템과 상호작용하는 능동적인 AI 시스템이다. 복잡한 비즈니스 워크플로를 자동화하는 데 핵심적인 역할을 한다.
- 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)
- — AI 모델이 기업 내부 데이터나 외부 서비스와 안전하고 표준화된 방식으로 연결될 수 있도록 지원하는 통신 규약이다. 이를 통해 에이전트가 실시간 데이터에 접근하거나 특정 기능을 실행하는 능력을 확장한다.
- 멀티 에이전트 오케스트레이션(Multi-Agent Orchestration)
- — 하나의 거대한 모델 대신 특정 작업에 특화된 여러 개의 작은 에이전트들을 구성하고 이들의 협업을 관리하는 방식이다. 각 에이전트의 역할을 분리함으로써 시스템의 정확도와 유지보수성을 높일 수 있다.
- 가드레일(Guardrails)
- — AI 모델의 입력과 출력을 실시간으로 모니터링하여 부적절한 콘텐츠, 규정 위반 사항, 또는 편향된 응답을 필터링하는 안전 장치이다. 금융과 같이 규제가 엄격한 산업에서 AI의 신뢰성을 보장하는 필수 요소이다.
- 관측성(Observability)
- — AI 에이전트의 추론 과정, API 호출 이력, 성능 지표 등을 상세히 기록하고 분석할 수 있는 능력이다. 복잡한 에이전트 시스템에서 발생하는 오류를 디버깅하고 성능을 최적화하는 데 사용된다.
기술
- Amazon Bedrock
- Amazon EKS
- Agno
- Langfuse
- MongoDB
- Model Context Protocol (MCP)
활용 사례
- 주택 담보 대출 재융자 자동화
- 고객 재참여(Re-engagement) 봇
- 금융 상품 추천 시스템
언급된 리소스
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원문 발행 2026. 03. 04.수집 2026. 03. 04.출처 타입 RSS
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