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프로젝트 배경

1. 문제점

- 기존 챗봇은 단순 조회 기능 위주로 제한되어 있어 고객이 실제 금융 업무를 처리하기에는 불편함이 존재
- UI/UX가 최신 모바일 앱 트렌드와 맞지 않아 사용자 경험이 직관적이지 못함
- 은행 데이터베이스와의 연동이 부족하여, 고객이 원하는 실시간 데이터 기반 상담 제공이 제한적
- 금융 보안 기준(인증·접속 관리)을 충분히 반영하지 못해 확장성과 신뢰성에 한계가 있었음

프로젝트 목표
- UI/UX 리뉴얼: 고객 친화적인 디자인과 직관적인 챗봇 인터페이스 제공
- 데이터 연동 강화: 하나은행 거래내역, 이체, 세금납부 등 주요 데이터를 챗봇과 실시간 연계
- LLM 기반 지능형 답변: ChatGPT·Gen AI 모델을 하나은행 데이터와 파인튜닝하여 정확하고 개인화된 답변 제공
- 보안·안정성 확보: 온프레미스 서버 환경에 구축하고 금융보안 심사를 통과하는 안정적 서비스 제공

주요 안점
- 사용자가 자주 사용하는 금융 서비스(잔액조회, 거래내역, 이체, 지방세 납부 등)를 챗봇에서 원스톱 처리 가능
- 선택지 기반의 대화 흐름 설계로 접근성을 높이고, 로그인/인증 절차와 연동하여 보안성 강화
- AWS, Azure, React Native, GPT 기반 기술을 활용한 멀티플랫폼(iOS, Android, Web) 대응

프로젝트 성과

챗봇 이용률 40% 증가

UI/UX 리뉴얼과 LLM 기반 답변 기능을 적용한 결과, 기존 대비 월간 챗봇 이용률이 40% 증가하며 고객의 앱 내 체류시간이 확대됨.

콜센터 상담 건수 25% 감소

단순 문의(잔액조회, 거래내역, 이체 등)를 챗봇이 자동 처리하면서 주간 평균 1,200건 발생하던 콜센터 상담 건수가 900건으로 감소.

금융 보안 심사 100% 통과

하나은행 온프레미스 서버와 데이터베이스 연동, 인증 절차 개선을 통해 금융보안원 심사를 한 번에 통과하며 안정성 확보.

응답 정확도 30% 향상

하나은행 내부 데이터와 LLM 모델을 파인튜닝한 결과, 챗봇 응답의 정확도가 70%에서 91%로 향상되어 사용자 만족도가 크게 증가.

핵심 기능

실시간 금융 데이터 조회

잔액 조회, 거래내역, 수익률 등 주요 데이터를 은행 서버와 연동해 사용자가 실시간으로 확인 가능

간편 인증 및 보안 로그인

Face ID, Touch ID, 간편 비밀번호 등 다양한 인증 방식을 지원하여 보안성과 편의성을 동시에 강화

AI 기반 상담 & 선택지 제공

ChatGPT·LLM 기반 자연어 처리로 고객 질문에 지능형 답변 제공, 상황별 버튼 선택지를 통해 빠른 업무 처리 지원

진행 단계

기획

2022.05.

기존 챗봇의 문제점 분석 및 개선 요구사항 정의
하나은행 내부 데이터 및 보안 요건 수집

디자인

2022.06.

사용자 경험 개선을 위한 UI/UX 와이어프레임 설계
Figma를 활용한 프로토타입 제작 및 이해관계자 피드백 반영

개발

2022.06.

하나은행 데이터베이스 분석 및 LLM 모델 연동
React Native 기반 멀티 플랫폼 대응(안드로이드/iOS) 개발
온프레미스 서버 환경 구축 및 API 연동 진행

테스트

2022.07.

내부 QA 및 보안 점검 진행
금융보안원 심사 기준에 맞춘 보안·성능 테스트 수행

런칭

2022.08.

하나은행 앱 내 챗봇 서비스 정식 배포
실제 사용자 피드백 수집 및 안정화 작업 진행

프로젝트 상세

1) 포트폴리오 소개
- 하나은행 어플리케이션 내 하이챗봇 전면 리뉴얼 및 데이터베이스 연결

2) 작업 범위
- UI 개편
- 하나은행 데이터베이스 분석 후 LLM 모델과 연동
- 하나은행 니즈 및 기준에 맞는 LLM 모델 파인튜닝
- 하나은행 서버 내 온프레미스 진행
- API를 통한 하나은행 앱 챗봇과 연동

3) 주요 업무 : 해당 서비스의 주요 기능 및 주요 페이지
- 하나은행 챗봇 리뉴얼
- 하나은행 데이터 연동
- 하나은행 서버 및 보안 기준 통과