(AI구축사례) 우리은행 884억 ‘AI에이전트 구축’ 요건 분석(출처: BIKorea)

출처: https://m.bikorea.net/news/articleView.html?idxno=45433

 

- AI에이전트 기반 서비스, AI에이전트 플랫폼, 서비스 허브 등 7대 부문 범위

지난 5일 우리은행(은행장 정진완)이 발주한 ‘AX를 위한 AI에이전트(Agent) 구축’ 사업의 ‘AI 에이전트 시스템’ 개발은 ▲AI에이전트 기반 서비스 ▲AI에이전트 플랫폼 ▲AI서비스 허브 ▲AI 공용솔루션 ▲MCP(Model Context Protocol) 레이어 ▲레거시 연동 ▲에이전트 데이터 관리체계 등 총 7개 부문 개발 범위로 확인됐다. 

10일 BI코리아가 입수한 ‘AX를 위한 AI에이전트(Agent) 구축’ 제안요청서에 따르면, 이를 업무범위로 구성, ▲AI 기반 상담채널 확대를 통한 상담 완결 제고/상담지원 혁신 ▲생산적 금융 추진 지원을 위한 RM/기업여신 E2E AX ▲WM본업의 영업 경쟁력 확보를 위한 AX ▲업무 단계별 점검 효율화를 위한 전행 내부통제 AX ▲AI에이전트 기반 자동화 커버리지 확대 AX 등으로 나뉘어 진다. 

▲ (출처 : 3월 5일 배포 우리은행 RFP 일부 내용 발췌)

- AI 기반 상담채널 확대를 통한 상담 완결 제고/상담지원 혁신 = 인바운드 처리율 개선, AI상담시스템(AICC) 재구축, 민원처리 업무 자동화, 상담업무 어시스턴트, 상담 품질 자동 평가

- 생산적 금융 추진 지원을 위한 RM/기업여신 E2E AX = RM 영업활동 지원, 사후 관리 자동화, 여신 기일 관리 자동화, 서류 입력 및 검수 자동화, 여신업무 Q&A(여신GPT), 금리승인/심사업무 자동화

- WM본업의 영업 경쟁력 확보를 위한 AX = 투자/상품 전략 수립 지원, 상품 기획 및 선정 지원, 고객 관리 업무 지원, PB 영업지원, WM 업무 Q&A(WMGPT), 비대면 맞춤형 상담 GPT

- 업무 단계별 점검 효율화를 위한 전행 내부통제 AX = 국내외 내규 관리 자동화, 임원 책무이행 실효성 강화, 자점감사 수립 및 수행 지원, 내규 기반 업무 사전 검토, 중요 거래 책임자 승인 강화, 영업점 KYC 검수 자동화

- AI에이전트 기반 자동화 커버리지 확대 AX = 외환업무 프로세스 재설계, 주요 외환/해외업무 지원, 스캔 문서 내 정보 추출/입력, 정보대사 업무 자동화, 주요 보고서 초안 작성, 대외정보 분석 업무 자동화 

우리은행 ‘AX를 위한 AI에이전트(Agent) 구축’ 사업은 총 884억원에 달한다. 

▲ (출처 : 2026년 3월 5일 배포 우리은행 RFP 일부 내용 발췌)

▲ (출처 : 2026년 3월 5일 배포 우리은행 RFP 일부 내용 발췌)

◆아키텍처 및 인프라 요건을 요약해 보면 = 우리은행은 이번 사업을 위한 인프라를 클라우드와 자체 온프레미스 모델 혼용이라고 전했다. 

종합평가 기반의 주사업자 선정과 인프라 분리 발주한다게 우리은행측 설명이다. 

▲ (출처 : 2026년 3월 5일 배포 우리은행 RFP 일부 내용 발췌)

▲ (출처 : 2026년 3월 5일 배포 우리은행 RFP 일부 내용 발췌)

이어 GPU 관련, 우리은행은 AI 서비스 허브용 GPU(H200) - 운영 데이터 전처리 서버(2대), 운영 AI서비스허브 GPU 워커노드(24대), 개발 데이터전처리 서버(1대), 개발 AI서비스 허브 GPU 워커 노드(6대) 등을 도입할 방침이다. 

HPE, 델 입찰로 진행한다. 

클라우드 하드웨어는 ▲x86 서버 운영/개발 증설에 3802 vCore ▲GPU 서버 운영/개발 증설 720 vCore ▲스토리지-SAN : 파워맥스(PowerMAX) 2000(DMZ) 560GB, SAN/NAS : 파워스토어 1000T/1200T 34만 1130GB, SAN/NAS : 파워스토어 1000T 10만 340GB, 오브젝트 스토리지 : ECS EX500 6만 GB ▲백업장비 : 플렉스 어플라이언스(FLEX APPLIANCE) 5260 18aks 8007GB를 활용한다. 

▲ (출처 : 3월 5일 배포 우리은행 RFP 일부 내용 발췌)

온프레미스용 장비로, x86 서버 48대 가량이 운영 및 개발DBMS 버티카, 운영 모니터링, 외부 엣지 서버, 카프카 클러스터 콘트롤러, 카프카 브로커, 카프카 커넥트, 카프카 관리 모니터링, 운영수집기(웹서버, 브로커, 워커, 메타 DB) 등을 측면 지원한다. 

그룹 공동 클라우드 영역의 벡터 DB, 그래프 DB, 준실시간 수집기, AI OCR, AI 보안솔루션, API 게이트웨이, 임베딩 서비스, STT, TTS, 대직원 신규 서비스 등은 IaaS 영역의 가상엔진으로 신규 도입해 구성한다. 

이어 그룹 공동 클라우드 영역의 AI에이전트, MCP서버, 데이터 수집 등은 별도 PaaS 영역을 신규 도입해 구성하고, 임베딩, AI OCR, AI보안 솔루션 등에서 요구되는 AI 모델은 그룹 공동 클라우드에서 제공하는 GPU를 활용한다. 

◆AI 서비스 허브 영역 하드웨어 구성 =

√학습모델, 추론/서빙 모델, 학습용 임베딩 모델은 AI서비스 허브에 GPU 서버를 증설해 구성하며, 증설 대상 서버들은 AI서비스 허브 컨테이너 클러스터 환경에 편입해 구성한다. 

√AI서비스 허브에 구성되는 서버들에 대한 데이터 저장소는 서비스허브에 NAS 스토리지를 신규, 도입해 구성한다.

√AI서비스 허브 내 신규 도입되는 GPU 워커 노드 및 NAS 스토리지는 신규 스위치에 연결된다.

◆빅데이터 플랫폼 영역 = 

√이번 사업으로 수집되는 데이터 확대에 따라 기존 노후화된 데이터 수집 인프라는 교체하고 데이터레이크는 증설할 예정이다. 

√준 실시간 데이터 수집을 위한 카프카 클러스터, 데이터 전처리용 GPU 서버, 데이터 품질 알림 발송을 위한 서버를 신규 구축한다. 

√빅데이터 플랫폼 내 신규 도입 또는 교체/증설되는 서버 중 내부망에 위치하는 서버는 신규 스위치에 연결하고, 대외계 DMZ에 연결되는 외부 엣지(Edge) 서버는 기존 스위치 내 여유 포트에 연결 구성한다. 

<빅데이터 플팻폼 교체/증설 구성 상세 내역>

▲ (출처 : 3월 5일 배포 우리은행 RFP 일부 내용 발췌)

- 외부 데이터 수집 영역 = 

√크롤러를 통한 외부 데이터(아두존슨 WLF 리스트, 금융지식 데이터, 기간별 거시시황 및 동향 등) 수집을 위해 퍼블릭클라우드(AWS)에 구축된 젠(Gen) AI플랫폼을 기준, 증설 및 외부데이터 수집체계를 확장 구성한다.

한편, 사실상 국내 은행권 첫 ‘인공지능 에이전트 뱅킹’ 구현이라는 점에서 삼성SDS, LG CNS, SK AX 등 대형 SI업체와 글로벌 기업들의 치열한 경쟁이 예상된다.

<김동기 기자>kdk@bikorea.net

김동기 기자 kdk@bikorea.net