bunq, Claude로 지능형 뱅킹 어시스턴트 Finn 구축

산업:

금융 서비스

기업 규모:

중소기업

제품:

Claude Code

위치:

유럽

~ 80% 의 자동 지원 문제 해결

Claude의 고급 추론 기능은 자동 해결을 개선하여 Finn이 대부분의 지원 티켓을 처리할 수 있도록 했습니다.

5분 계좌 개설

AI 기반 자동화를 통해 완전히 검증된 은행 계좌 생성

Video caption

bunq 유럽에서 두 번째로 큰 규모의 네오뱅크로, 국제적인 라이프스타일을 가진 사람과 기업에 서비스를 제공하기 위해 설립되었습니다.Ali Niknam이 2012년에 설립한 bunq는 유럽 전역의 2천만 명의 사용자가 하나의 사용자 친화적인 앱을 통해 지출, 저축, 예산 책정 및 투자를 할 수 있도록 지원합니다.

bunq는 광범위한 A/B 테스트를 거쳐 Claude를 선택했습니다. Claude는 지원 시나리오에 필요한 복잡한 계획 기능에서 일관되게 뛰어난 것으로 나타났습니다. 예를 들어, 결제 조사가 실패하면 카드, 계좌, 잔고, 거래 내역을 정확한 순서로 체크해야 합니다. Claude는 에이전틱 워크플로우에 필요한 정밀도를 유지하면서 이러한 다단계 문제를 해결하는 뛰어난 추론 능력을 보여주었습니다. bunq의 머신 러닝 엔지니어링 책임자는 “최고의 모델을 벤치마킹했을 때 Claude가 최고였습니다”라고 설명합니다.

Claude를 통해 bunq가 달성한 내용:

복잡한 은행 문제를 자율적으로 조사하여 결제 실패, 거래 분쟁 및 계좌 문제에 대한 다단계 조사를 계획하고 실행합니다.
이미지 인식을 사용하여 즉시 문서를 처리하여 영수증을 처리하고 문서를 자동으로 확인합니다.
음성-음성 변환 AI 번역을 최초로 출시한 은행으로서 실시간 다국어 지원을 지원하여 사용자가 모국어로 지원 상담원과 대화할 수 있도록 합니다.
5분 동안 계좌 개설이 가능한 검증 프로세스를 자동화하여 신속한 온보딩을 지원합니다.
백엔드 자동화에 필수적인 오류 없는 JSON과 같은 정밀하고 구조화된 출력을 생성합니다.

문제: 대규모의 복잡한 뱅킹 쿼리

뱅킹 지원은 간단하지 않습니다. 결제 쿼리가 단 한 번 실패하더라도 보안과 정확성을 유지하면서 카드 상태를 확인하고, 계좌 세부 정보를 확인하고, 잔액 가용성을 확인하고, 거래 자체를 분석해야 할 수 있습니다. 다양한 언어와 뱅킹 요구 사항을 가진 유럽 전역의 2천만 명의 사용자에게 서비스를 제공하는 네오뱅크의 경우 기존 지원 모델은 확장할 수 없었습니다.

bunq에는 챗봇 이상의 것이 필요했습니다. 복잡한 다단계 조사를 통해 추론하는 동시에 자동화에 필요한 정밀하고 구조화된 결과를 생성할 수 있는 지능형 시스템이 필요했습니다. JSON 형식 지정 오류 하나로도 전체 워크플로가 중단될 수 있습니다.문제는 정교한 추론과 절대 정밀도를 결합한 AI 모델을 찾는 것이었습니다.

지능형 뱅킹 어시스턴트 구축

bunq의 기계 학습 엔지니어링 책임자는 “처음부터 AI에 대한 우리의 목표는 간단했습니다. 바로 사용자의 삶을 편하게 만드는 것이었습니다”라고 말합니다. “이를 대규모로 실현하기 위해 우리는 AI가 코드와 함께 작동하여 문제를 해결하는 에이전트 워크플로를 구축했습니다.”

이러한 변화는 Finn이 2023년 사용자가 자금을 검색하고 앱을 탐색할 수 있도록 도와주는 대화 어시스턴트로 출시하면서 시작되었습니다. 하지만 bunq의 비전은 기본적인 지원을 훨씬 뛰어넘었습니다. 그들은 사용자가 요청하면 문제 조사, 문서 처리, 복잡한 은행 업무 수행 등 사용자를 대신하여 안전하게 조치를 취할 수 있는 다중 에이전트 시스템을 구축했습니다.

2024년 bunq는 실시간 음성-음성 변환 AI 번역을 출시한 최초의 은행이 되었습니다. 이는 뱅킹 접근성을 높이기 위한 접근 방식을 보여주는 획기적인 발전이었습니다. 이제 사용자는 모국어로 지원 상담원과 대화할 수 있고 Finn에서 실시간 번역을 이용할 수 있습니다. 이를 통해 38개 언어로의 앱 번역이 결합되어 오랫동안 수 많은 사람들이 현대 은행 서비스를 이용할 수 없었던 장벽을 허물었습니다.

구현은 놀라울 정도로 빨랐습니다. 다양한 모델, 공급업체 및 구성을 관리하는 bunq의 사내 LLM 라우터 덕분에 Claude를 추가하는 데 며칠밖에 걸리지 않았습니다. 팀은 “내부 벤치마크와 LLM 라우터 덕분에 테스트와 통합이 쉽고 빠릅니다”라고 말합니다. “Anthropic 팀은 프롬프트 최적화부터 용량 확장에 이르기까지 항상 우리를 지원해 주었습니다.”

결과: 즉각적인 계정 액세스로 약 80% 의 자동화

그 결과 모든 지표에서 상당한 개선이 이루어졌음을 알 수 있습니다. Claude의 고급 추론 덕분에 bunq의 자동 해결률이 8% 향상되어 전체 지원 티켓의 80% 이상이 자동화되었습니다. 사용자는 대기열에서 기다리거나 복잡한 전화 트리를 탐색하지 않고도 더 빠르고 신뢰할 수 있는 답변을 얻을 수 있습니다.

그 영향은 사용자 지원 외에도 확장됩니다. Claude Code를 통해 엔지니어링 생산성이 즉시 향상되었습니다. 이제 신입 개발자가 40시간이 아닌 16시간 만에 의미 있는 코드를 작성하여 60% 단축하여 조직 전반에서 제품 제공을 가속화할 수 있습니다. “이러한 조합을 통해 다른 모델을 사용할 때보다 훨씬 빠르고 원활하게 구현할 수 있었습니다.” 라고 팀은 보고합니다.

가장 중요한 것은 bunq가 뱅킹의 의미를 재정의했다는 것입니다. 서류 작업과 지점 방문으로 며칠이 걸렸던 계좌 개설이 이제는 5분이면 충분합니다. ML 엔지니어링 책임자는 “신규 사용자로부터 빠르고 원활한 경험에 놀라워한다는 이야기를 항상 듣습니다”라고 말합니다. “이들에게는 속도뿐 아니라 자유가 관건입니다. 며칠을 기다리거나 지점을 방문하는 대신 몇 분 만에 가동할 수 있습니다.”

bunq는 앞으로 Finn의 역량을 확장할 수 있는 엄청난 잠재력을 보고 있습니다. 팀은 사용자들이 단순히 Finn에게 “내 수입의 20% 를 세금으로 떼어 놓으라”거나 “주 계좌에서 휴가 저축으로 50유로를 이체해 줘”라고 요청하기만 하면 즉시 처리되도록 하는 것을 구상하고 있습니다.

“우리는 AI가 뱅킹을 위해 무엇을 할 수 있는지 표면적으로 살펴보고 있을 뿐입니다.” 라고 팀은 설명합니다. “신뢰, 안전, 추론에 초점을 맞춘 Anthropic은 보안을 침해하지 않으면서 삶을 편하게 만들겠다는 bunq의 사명과 완벽하게 일치합니다.”

Video caption