Databricks의 AI를 활용한 대출 처리 가속화: Vantage Bank Texas, 대출 워크플로 혁신 사례

수동 프로세스로 인해 느려지는 대출 업무

Vantage Bank의 경우, 대출 신청서를 준비하는 것은 노동 집약적이고 오류가 발생하기 쉬운 프로세스였습니다. 대출 담당자와 대출 지원 담당자는 조직의 요구 사항을 준수하기 위해 정책 문서와 코딩 매뉴얼을 수동으로 검토해야 했습니다. 대출 한도, 예외 또는 코딩의 사소한 오류라도 후속 절차의 복잡성을 야기하고 다른 팀의 업무량을 늘리며 승인 시간을 지연시킬 수 있었습니다.

"대출 요청을 효율적으로 처리하는 것은 고객에게 맞춤형 상품을 제공하는 데 매우 중요합니다"라고 Vantage Bank의 최고 비즈니스 설계자(Chief Business Architect)인 Shawn Main은 말합니다.

은행은 이러한 프로세스를 간소화하고 오류를 줄이며 대출 담당자가 고객의 요구에 더 집중할 수 있는 시간을 확보할 방법이 필요했습니다.

대출 워크플로에 인텔리전스 구축하기

Vantage Bank는 Cavallo Technologies와 협력하여 전체가 Databricks 플랫폼에서 구축된 AI 기반 대출 도우미를 만들었습니다. 이 솔루션은 복잡한 대출 관련 질문에 답변하고, 신뢰할 수 있는 출처 참조를 제공하며, 사용자 피드백을 수집하도록 설계되었습니다. 이 모든 과정에서 금융 서비스에 요구되는 보안 및 확장성 표준을 유지합니다.

이 구현이 특별한 점은 무엇인가요?

전례 없는 가치 창출 속도: Cavallo는 Databricks의 통합 플랫폼을 사용하여 계약 첫날 기능적인 MVP를 제공했습니다. "Databricks 덕분에 첫날부터 제품을 제공할 수 있었습니다." 라고 Cavallo Technologies의 AI 및 분석 부문 디렉터인 Guillaume Colley는 설명합니다. "이를 통해 Vantage 팀은 저희가 AI 엔진과 UI를 반복적으로 개선하는 동시에 자체 대출 심사 시스템에 챗봇을 통합하기 시작할 수 있었습니다."

신뢰할 수 있는 정확성: 맞춤형 LLM 평가기가 AI 엔진 성능을 지속적으로 평가하여 최종 챗봇이 복잡한 대출 관련 질문에 대해 94%의 정확도를 달성하도록 했습니다. 이는 단순히 답을 얻는 것의 문제가 아니라, 일관되게 올바른 답을 얻는 것이 중요했습니다.

실제 사용자를 위한 설계: 챗봇 인터페이스には 문서 인용 및 응답 품질 평가 기능이 포함되어 사용자 채택에 필수적인 신뢰를 구축했습니다. 대출 담당자는 정보 출처를 확인하고 피드백을 제공함으로써 지속적인 개선의 선순환을 만들 수 있었습니다.

스마트한 비용 관리: UI와 AI 엔진 모두 근무 시간 외에는 사용량에 따라 규모가 0으로 조정되어(scale to zero), 필요할 때 성능을 유지하면서 상당한 비용 절감 효과를 제공합니다.

항상 최신 정보 유지: 자동화된 워크플로가 새 대출 정책 문서나 업데이트된 문서가 감지될 때마다 AI 엔진의 지식 베이스를 새로 고쳐, 대출 담당자가 항상 최신 정보에 액세스할 수 있도록 보장합니다.

리더십 가시성: AI/BI 대시보드가 사용량, 성능, 사용자 피드백에 대한 실시간 메트릭을 제공하여 리더십이 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 필요한 인사이트를 제공합니다.

Databricks가 차이를 만든 이유

Cavallo Technologies가 Vantage Bank의 AI 대출 도우미를 위한 플랫폼을 처음 평가했을 때, 엔터프라이즈 AI 프로젝트에서 흔히 겪는 딜레마, 즉 속도와 규정 준수 사이의 선택이라는 문제에 직면했습니다. 기존 접근 방식이라면 데이터 처리, 모델 개발, 배포, 모니터링을 위해 각각 다른 도구를 사용하고 이를 하나로 연결해야 했을 것입니다. 각 통합 지점마다 타임라인이 몇 주씩 늘어나고 잠재적인 보안 취약점이 발생했을 것입니다.

Databricks는 그 구도를 완전히 바꿔 놓았습니다. 통합 플랫폼 덕분에 Cavallo 팀은 Vantage의 대출 정책 문서를 수집하고, 여러 LLM을 훈련 및 평가하며, 챗봇 인터페이스를 배포하는 모든 작업을 동일한 보안 환경 내에서 수행할 수 있었습니다. 이는 단순히 편의성만을 위한 것이 아니라, 스타트업의 속도로 움직이면서도 데이터 계보와 보안 제어를 유지하는 것이 핵심이었습니다.

플랫폼에 내장된 거버넌스 기능은 Vantage Bank와 같은 금융 서비스 고객에게 특히 중요한 것으로 입증되었습니다. 규정 준수 제어를 사후에 추가하는 대신, 보안 및 규제 요건이 처음부터 솔루션의 모든 계층에 통합되었습니다. 이를 통해 Vantage의 리스크 및 규정 준수 팀은 여러 도구를 임시방편으로 조합해서는 불가능했을 빠른 반복 주기를 지원하는 데 확신을 가질 수 있었습니다.

"데이터, AI, 거버넌스, 리포팅 기능을 한곳에서 모두 해결할 수 있어 이 모든 것이 가능합니다"라고 Colley는 덧붙입니다.

혁신적인 비즈니스 성과

효과는 즉각적이었으며 측정 가능했습니다.

• 대출 담당자의 87%가 생산성 향상을 보고했으며, 매년 수천 건의 대출에 걸쳐 일관되게 사용되었습니다.
• 복잡한 대출 관련 질문에 대해 94%의 정확도를 보였으며, 이는 체계적인 평가를 통해 검증되었습니다.
• 기술팀은 솔루션의 보안성, 유지보수성을 높이 평가했으며, 특히 AI/BI 대시보드에 대해 극찬했습니다.
• 사용자 질문에서 제품에 대한 인사이트가 도출되어 더 광범위한 대출 플랫폼을 개선할 기회를 발견할 수 있었습니다.

"Databricks 덕분에 우리 팀이 대출을 더 빠르고 정확하게 처리하도록 돕는 고품질 대출 AI를 신속하게 구축하고 배포할 수 있었습니다."라고 Main은 말합니다. "이 솔루션은 팀원들의 워크플로를 완전히 바꾸고 즉각적인 비즈니스 가치를 창출했습니다."

뱅킹 운영 전반으로 AI 확장

Vantage Bank에서의 대출 AI 어시스턴트의 성공은 엔터프라이즈 AI를 위한 검증된 공식을 확립했습니다. 즉, 통합 개발을 통한 속도, 투명성을 통한 신뢰, 그리고 실시간 인사이트를 통한 가시성입니다. 이 세 가지 요소는 단순히 대출 처리 문제를 해결한 것뿐만 아니라, AI 전환을 위한 청사진을 만들었습니다.

이제 Vantage Bank는 고객 서비스, 리스크 관리, 규정 준수 전반에 이와 동일한 접근 방식을 적용하고 있습니다. 대출 도우미를 구동했던 확장 가능한 아키텍처와 거버넌스 프레임워크가 새로운 AI 애플리케이션의 신속한 배포를 가능하게 하고 있습니다. 수동 프로세스에 대한 해결책으로 시작된 것이 이제는 금융 서비스에 필수적인 신뢰 및 규정 준수 표준을 유지하면서 측정 가능한 비즈니스 가치를 제공하는, Vantage의 AI 우선 조직이 되기 위한 체계적인 접근 방식이 되었습니다.

AI로 비즈니스 프로세스를 혁신할 준비가 되셨나요? Databricks의 통합 플랫폼이 개념 구상부터 프로덕션까지 AI 이니셔티브를 가속화하는 방법을 알아보세요.

(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)