웹케시, 은행 AI 에이전트에 날짜 규칙·되묻기·SQL 위험 예측 적용

웹케시가 10월 7일 AI 페스타에서 은행 경영정보 에이전트 구축 사례를 소개했다. 날짜 해석은 규칙 엔진에 맡기고, 모호한 질문은 되묻게 했다. 발표자에 따르면 오라클 힌트 자동 적용으로 최대 20분 걸리던 조회를 5초로 줄였으며, SQL 위험 예측 모델은 오탐률 5% 기준 재현율 88%를 기록했다.

날짜 해석에 32개 패턴을 적용하고 계산식 생성과 실제 계산 역할을 분리했다.

은행 용어 317개를 정리해 데이터 컬럼 879개와 연결하고 지표 계산 방식을 128개 규칙으로 정의했다.

SQL의 조인 수·조건절 복잡도·집계 함수 사용 여부로 위험도를 예측하며, 야간에 수집한 SQL 1만7458건으로 학습했다.

답변에 기준일자와 상품 조건 등 산출 근거를 함께 표시한다. 구축 경험을 반영한 오페리아는 NH농협은행 ‘AI 하나로’와 웹케시 CMS 등에 활용되고 있다.

자연어를 SQL로 바꾸는 모델에 업무 기준과 실행 전 통제를 덧붙여, 답변 오류와 대량 조회의 운영 부담을 함께 다룬 사례다.