아웃시스템즈, 에이전틱 대출 솔루션 확대…은행 결정권 유지

by newsit posted Aug 28, 2026
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참조#1 https://www.outsystems.com/forge/list?q=...scat=forge
참조#2 https://go.outsystems.com/vertical/banking-consumer-lending
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- 서류 검증·신원 확인·제재 심사 처리…비용 최대 82% 낮춘 모델 사전 선정

 

아웃시스템즈, 에이전틱 대출 솔루션 확대…은행 결정권 유지.png

아웃시스템즈가 금융 분야 에이전틱 인더스트리 솔루션에 ‘에이전틱 론 애플리케이션(Agentic Loan Applications)’을 추가해 개인 대출 업무에 AI 에이전트를 적용했다. 에이전틱 론 애플리케이션은 고객용 애플리케이션과 거버넌스를 적용한 AI 에이전트, 사전 정의된 워크플로우를 하나로 묶어 기존 뱅킹 시스템과 연결한다. AI 에이전트가 서류 수집·검증과 신원 확인, 제재 심사를 맡고 모든 대출 결정 권한은 은행이 유지한다.

 

수작업 대출 절차에 AI 에이전트 적용

개인 대출 과정에서는 복잡한 신청서 작성과 수작업 서류 수집, 반복적인 데이터 입력, 부서 간 업무 인계가 이어지면서 담당자의 업무 처리가 늦어지고 고객의 신청 중단 가능성도 커진다. 에이전틱 론 애플리케이션은 모바일·웹 애플리케이션과 데이터 모델, 거버넌스를 적용한 AI 에이전트, 사전 정의된 워크플로우를 결합한다. 은행은 자사 상품과 정책, 기존 뱅킹 시스템에 맞춰 에이전트의 역할과 접근 권한을 설정한다.

 

AI 에이전트가 서류 검증·제재 심사 지원

AI 에이전트는 대출 신청자의 서류를 수집·검증하고 신원을 확인한다. 제재 대상 여부를 심사한 뒤 필요한 정보를 갖춘 신청서를 구성해 은행의 기존 대출 실행 시스템으로 전달한다. 은행은 에이전트를 실제 업무에 투입하기 전에 관련성과 정확성, 개인식별정보(PII) 보호 등 수십 가지 기준으로 성능을 평가한다. 모델이나 프롬프트, 도구를 변경하면 에이전트를 다시 검증해 설정된 가드레일을 벗어나지 않는지 확인한다.

 

비용 최대 82% 낮은 모델 사전 선정

아웃시스템즈는 아마존 베드록(Amazon Bedrock)에서 여러 모델의 성능과 비용을 평가하고, 최적의 성능을 최대 82% 낮은 비용으로 제공하는 모델을 사전에 선정했다. 금융기관은 데이터 통제권을 유지하면서 에이전틱 론 애플리케이션을 자사 상품과 정책, 기존 뱅킹 시스템에 맞춰 구성할 수 있다.

 

감사 가능한 워크플로우로 에이전트 관리

아웃시스템즈 최고제품기술책임자 루이스 블란도(Luis Blando)는 “은행에는 개별 에이전트가 아니라 고객 여정과 리스크 검토 요건을 함께 다루는 거버넌스 기반 에이전틱 시스템이 필요하다”며 “에이전트를 감사 가능한 워크플로우에 통합해 관리·감독 아래 대출 과정에 AI를 적용하도록 지원한다”고 밝혔다.

 

키뱅크 비즈니스 기술 부문 마이크 레이놀즈(Mike Reynolds) 총괄은 “은행은 에이전틱 솔루션의 개발 방식과 접근 데이터, 활용 과정을 명확하게 파악해야 한다”며 “중앙화된 거버넌스로 규제 준수에 필요한 관리·감독과 감사, 통제 체계를 확보할 수 있다”고 덧붙였다.

 

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