LLM 기반 로보어드바이저 챗봇 구축기 – 실전에서 고민하는건 무엇일까?
안녕하세요. 이번 포스팅에서는 로보어드바이저 챗봇을 구축하며 마주한 현실적인 문제와 이를 해결해 나간 과정을 공유하고자 합니다. 단순한 기능 구현이 아닌 실제 금융 서비스 환경에서 안정적인 AI 챗봇을 운영하기 위한 전략과 기술적 난제들을 중심으로 다뤄보겠습니다.
1. 로보어드바이저 챗봇, 왜 필요했을까?
최근 금융권에서는 투자자들에게 실시간으로 정확한 투자 정보와 분석을 제공할 수 있는 AI 챗봇에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 기존의 정보 검색형 챗봇과 달리, 로보어드바이저 챗봇은 데이터를 단순히 제공하는 것이 아니라, 사용자의 니즈를 분석하고 맞춤형 금융 조언을 제공하는 역할까지 수행해야 합니다.
이러한 요구 사항을 충족하기 위해 단순한 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반의 접근을 넘어서, 보다 정교한 Agent 기반 시스템을 구축해야 했습니다. 그러나 현실적으로 이를 적용하는 과정에서는 보안 요건, 성능 최적화, 정확도 문제 등 수많은 난관이 있었습니다.
이 글에서는 어떻게 로보어드바이저 챗봇을 기획하고, 현실적인 문제들을 해결하면서 성공적으로 운영 가능한 AI 시스템을 구축했는지 공유하겠습니다.
2. 프로젝트 초기 – 문제 정의와 데이터 수집
✔ 고객 요구 vs. 실제 사용자 니즈
처음 프로젝트를 시작했을 때, 금융 기관 측에서 요청한 주요 요구 사항은 다음과 같았습니다.
- Fnguide, KRX 등의 공식 금융 데이터 활용
- 기업 실적, 재무정보를 기반으로 한 분석 기능
- 실시간 시세 및 종목 추천 제공
그러나, 실제 투자자들이 AI 챗봇에게 원하는 기능을 파악하기 위해 20,000개 이상의 실제 사용자 질의 데이터를 수집해 분석해 보니, 기대했던 것과는 다른 결과가 나왔습니다.
🔍 사용자가 실제로 궁금해하는 질문들
- "지금 투자할 만한 업종은?"
- "오늘 가장 많이 오른 종목은?"
- "삼성전자 실적 분석해줘"
- "내 포트폴리오 점검해줄 수 있어?"
이러한 데이터를 바탕으로, 단순한 정보 제공을 넘어서, 사용자의 투자 결정을 도울 수 있는 AI가 필요하다는 결론에 도달했습니다.
3. 기술적 도전 과제와 해결 방법
🔹 문제 1: 금융 데이터의 실시간 처리
금융 서비스의 핵심은 실시간성입니다. 하지만 기존 RAG 방식은 정적인 데이터를 처리하는 데 초점이 맞춰져 있어, 시시각각 변하는 주가 정보를 빠르게 반영하는 데 한계가 있었습니다.
✅ 해결 방법: Function Calling을 활용하여 최신 금융 API와 직접 연동하는 방식을 적용했습니다. 이를 통해 실시간 주가, 뉴스, 공시 등의 데이터를 챗봇이 즉각 반영할 수 있도록 만들었습니다.
🔹 문제 2: 챗봇의 의사 결정 정확도
LLM 기반 챗봇은 경우에 따라 잘못된 정보를 제공하거나, 적절한 기능을 호출하지 못하는 문제가 발생할 수 있습니다. 특히 금융 분야에서는 이러한 오류가 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
✅ 해결 방법:
- 의도 분류 모델 강화: 사용자 질문을 사전에 분류하여 적절한 답변을 유도하는 시스템을 구축했습니다.
- 다중 Function Call 처리: 단일 질문에서도 복합적인 정보 요청이 포함될 수 있도록, 여러 개의 API를 연동하여 단계별로 데이터를 가공하는 방식을 도입했습니다.
🔹 문제 3: 보안 및 규제 대응
금융권 AI 서비스는 엄격한 보안 규정과 내부 감사 기준을 준수해야 합니다. 특히 클라우드 활용, 데이터 보관, API 호출 방식 등에서 높은 기준이 요구되었습니다.
✅ 해결 방법:
- 온프레미스(Private Cloud) 운영: 클라우드 기반 AI 서비스지만, 금융 보안 요구사항을 충족하기 위해 온프레미스 환경에서 일부 기능을 운영하는 하이브리드 아키텍처를 도입했습니다.
- 사용자 데이터 익명화: 질문 데이터를 암호화하고, LLM이 직접 사용자 금융 데이터를 학습하지 않도록 설계하여 개인정보 보호 기준을 준수했습니다.
4. 로보어드바이저 챗봇이 제공하는 주요 기능
이러한 문제를 해결하면서 최종적으로 로보어드바이저 챗봇은 다음과 같은 핵심 기능을 제공할 수 있게 되었습니다.
📌 실시간 투자 정보 제공 – 개별 종목 및 시장 동향 분석
📌 맞춤형 종목 추천 – 사용자 선호도 기반 AI 추천 기능
📌 재무제표 분석 및 비교 – 주요 기업 재무 지표 비교 분석
📌 뉴스 및 공시 분석 – 최신 금융 뉴스와 공시 데이터를 기반으로 종목별 영향 분석
📌 포트폴리오 관리 – 개인 투자 성향을 반영한 투자 전략 제안
이러한 기능을 통해 AI 챗봇이 단순한 검색 도구가 아니라, 실제 투자 의사결정에 도움을 주는 금융 AI로 자리 잡을 수 있었습니다.
5. 운영 최적화와 비용 절감 전략
챗봇을 운영하는 과정에서 가장 큰 이슈 중 하나는 LLM의 운영 비용이었습니다. GPT-4와 같은 고성능 모델을 사용하면 AI의 답변 품질은 높아지지만, 월 운영 비용이 급격히 증가할 가능성이 있었습니다.
✅ 해결 방법:
- GPT-4o-mini 모델 활용: 고비용의 GPT-4 대신, 성능과 비용을 모두 고려한 경량화 모델을 적용해 비용을 70% 절감했습니다.
- 프롬프트 최적화: 불필요한 토큰 소비를 줄이기 위해 LLM과의 대화 설계를 개선하였습니다.
- 사용량 모니터링 시스템 도입: 이상 사용 패턴을 감지하고, 불필요한 요청을 제한하는 시스템을 추가했습니다.
6. 결론: 성공적인 AI 금융 서비스 운영을 위한 핵심 전략
로보어드바이저 챗봇을 구축하면서 얻은 가장 중요한 교훈은 다음과 같습니다.
✅ 사용자 중심의 기능 설계가 핵심 – 금융 기관의 요구뿐만 아니라, 실제 투자자의 니즈를 반영해야 성공적인 서비스가 가능하다.
✅ 정확성 확보를 위한 다층적 접근 필요 – Function Calling, 의도 분류, API 연동을 통한 데이터 정제 과정이 필수적이다.
✅ 운영 최적화가 장기적인 생존 전략 – 비용 효율적인 모델 활용과 철저한 사용량 모니터링이 중요하다.
이제 AI는 금융 서비스에서 더 이상 보조적 역할이 아닌, 실제 투자 의사결정을 돕는 핵심 요소가 되고 있습니다. 앞으로 더욱 발전된 AI 기반 금융 서비스가 여러분들 곁으로 다가오고 있어요! 이런 경험을 통해 의사결정에 도움이되는 유익한 AI Agentic 서비스가 많아졌으면 좋겠습니다.
