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bunq, Claude로 지능형 뱅킹 어시스턴트 Finn 구축
업종:
금융 서비스
회사 규모:
중소기업
제품
Claude Code
위치:
유럽
~80%의 고객 지원 자동 처리
Claude의 고급 추론 능력으로 자동 해결률이 향상되면서 Finn이 대부분의 지원 티켓을 처리할 수 있게 되었습니다
5분 계좌 개설
AI 기반 자동화를 통해 완전한 검증까지 포함해 5분 만에 은행 계좌 개설이 완료됩니다
비디오 캡션
비디오 캡션
bunq는 국제적인 라이프스타일을 가진 개인과 기업을 위해 설립된, 유럽에서 두 번째로 큰 네오뱅크입니다. 2012년 Ali Niknam이 설립한 bunq는 사용자 친화적인 단일 앱을 통해 지출, 저축, 예산 관리 및 투자 활동을 지원하며, 유럽 전역에 2천만 명의 사용자를 보유하고 있습니다.
bunq는 광범위한 A/B 테스트를 거친 후, 고객 지원 시나리오에 필요한 복잡한 계획 수립 역량에서 일관되게 탁월한 성능을 보인 Claude를 선택했습니다. 예를 들어, 결제 실패 조사 시에는 카드, 계좌, 잔액 및 거래 내역을 정확한 순서로 확인할 수 있어야 합니다. Claude는 이러한 다단계 문제 해결에서 탁월한 추론 능력을 보여주면서도 에이전틱 워크플로우에 필요한 정확성을 유지했습니다. bunq의 머신러닝 엔지니어링 리드는 "최고의 모델들을 벤치마킹했을 때 Claude가 단연 1위였습니다."라고 설명합니다.
Claude를 통해 bunq는 다음과 같은 성과를 거두었습니다:
- 결제 실패, 거래 분쟁, 계좌 문제에 대한 다단계 조사 계획을 수립하고 실행하며, 복잡한 뱅킹 문제를 자율적으로 조사
- 이미지 인식을 활용한 자동 영수증 처리 및 문서 검증을 통해 문서를 즉시 처리
- 음성 간 AI 번역을 최초로 도입한 은행으로, 실시간 다국어 지원을 제공하여 사용자가 모국어로 상담원과 대화 가능
- 검증 프로세스 자동화를 통해 5분 내 계좌 개설을 지원하고 온보딩 가속화
- 백엔드 자동화에 필수적인 오류 없는 JSON 등 정밀한 정형 출력 생성
문제: 대규모로 발생하는 복잡한 뱅킹 쿼리
뱅킹 지원은 단순하지 않습니다. 1건의 결제 실패 문의에도 카드 상태 확인, 계좌 정보 검증, 잔액 가용성 확인, 거래 내역 분석 작업이 수반될 수 있으며, 이 모든 과정에서 보안과 정확성을 동시에 유지해야 합니다. 서로 다른 언어와 뱅킹 요구 사항을 가진 유럽 전역 2,000만 명의 사용자에게 서비스를 제공하는 네오뱅크의 입장에서 전통적인 지원 모델은 확장 가능한 방식이 아니었습니다.
bunq에게는 단순한 챗봇 그 이상이 필요했습니다. bunq 팀은 추론을 통해 복잡한 다단계 조사를 수행하면서도 자동화에 필요한 정밀한 정형 출력을 생성할 수 있는 지능형 시스템을 필요로 했습니다. 단 하나의 JSON 포맷 오류만으로도 전체 워크플로우가 중단될 수 있기 때문입니다. 과제는 고도화된 추론 능력과 완벽한 정확성을 동시에 갖춘 AI 모델을 찾는 것이었습니다.
지능형 뱅킹 어시스턴트 구축
"처음부터 AI와 관련된 우리의 목표는 단순했습니다. 바로 사용자의 삶을 더 쉽게 만들어주는 것입니다."라고 bunq의 머신러닝 엔지니어링 리드는 말합니다. "이를 대규모로 구현하기 위해 우리는 AI와 코드가 긴밀히 협력해 문제를 해결하는 에이전틱 워크플로우를 구축했습니다."
이 혁신은 2023년 Finn의 출시와 함께 시작되었습니다. Finn은 사용자의 재무 정보 검색과 앱 탐색을 도와주는 대화형 어시스턴트입니다. 하지만 bunq의 비전은 기본적인 보조 기능을 훨씬 뛰어넘었습니다. 이들은 사용자가 요청할 경우 사용자를 대신해 안전하게 행동할 수 있는 멀티 에이전트 시스템을 구축했습니다. 이 시스템은 문제를 조사하고 문서를 처리하며 복잡한 뱅킹 업무까지 수행할 수 있습니다.
2024년, bunq는 은행권 최초로 실시간 음성 대 음성 AI 번역 기능을 출시하며, 금융 접근성 강화를 향한 bunq의 접근 방식을 상징적으로 보여주었습니다. 이제 사용자들은 Finn의 실시간 번역을 통해 모국어로 상담원과 대화할 수 있습니다. 앱의 38개 언어 지원과 함께 이 음성 번역 기능은 오랫동안 수백만 명의 현대 금융 서비스 접근을 가로막던 장벽을 허물었습니다.
구현 과정은 매우 신속했습니다. 다양한 모델, 제공업체 및 구성을 관리하는 bunq의 자체 LLM 라우터 덕분에 Claude를 추가하는 작업은 단 며칠 만에 완료되었습니다. "내부 벤치마크와 LLM 라우터 덕분에 테스트와 통합을 쉽고 빠르게 진행할 수 있었습니다."라고 팀원들은 말했습니다. "Anthropic 팀은 프롬프트 최적화부터 용량 확장에 이르기까지 항상 곁에서 저희를 지원해 주었습니다."
결과: 약 80% 자동화 및 즉각적인 계좌 액세스
결과는 모든 지표가 크게 개선되는 것으로 나타났습니다. Claude의 고급 추론 능력을 통해 bunq의 자동 해결률은 8% 향상되었고, 전체 지원 티켓의 80% 이상이 완전 자동화로 처리되고 있습니다. 이제 사용자들은 대기 줄에서 기다리거나 복잡한 ARS를 거치지 않고 더 빠르게 더 신뢰할 수 있는 답변을 얻습니다.
이러한 효과는 사용자 지원 너머로도 확장되고 있습니다. Claude Code는 엔지니어링 생산성을 즉각적으로 향상시켰습니다. 특히 신입 개발자가 의미 있는 코드를 작성하는 데 걸리는 시간이 40시간에서 16시간으로 60% 단축되며, 조직 전반에서 상품 출시가 가속화되었습니다. "이 조합 덕분에 구현 과정이 매끄러웠고 다른 모델에서 경험했던 것보다 훨씬 더 빨랐습니다."라고 팀원들은 평가했습니다.
무엇보다도 bunq는 뱅킹의 정의를 새로 썼습니다. 서류 작업과 지점 방문으로 며칠씩 걸리던 계좌 개설이 이제 5분이면 완료됩니다. "신규 사용자들로부터 빠르고 매끄러운 서비스를 경험하고 깜짝 놀랐다는 이야기를 자주 듣습니다."라고 ML 엔지니어링 리드는 말했습니다. "그들에게 중요한 것은 단순한 속도가 아니라 자유입니다. 며칠을 기다리거나 지점을 방문할 필요 없이 몇 분 만에 금융 서비스를 이용할 수 있는 자유요."
bunq는 Finn의 기능 확장에 엄청난 잠재력이 있다고 보고 있습니다. bunq 팀은 사용자가 Finn에게 "내 수입의 20%를 세금용으로 따로 떼어 줘" 또는 "주 계좌에서 휴가 저축 계좌로 50유로를 옮겨줘"라고 요청하면 즉시 해당 작업이 실행되는 미래를 구상하고 있습니다.
"뱅킹 분야에서 AI가 할 수 있는 일의 작은 일부를 이제 막 확인했을 뿐입니다."라고 팀은 설명합니다. "신뢰, 안전성, 추론에 집중하는 Anthropic의 접근 방식은 보안을 희생시키지 않으면서 사용자의 삶을 편리하게 만들고자 하는 bunq의 사명과 완벽하게 부합합니다."
비디오 캡션