Agentic Banking 시대, 은행이 먼저 준비해야 할 것은 모델이 아니라 '맥락'이다 – Context Layer와 Control Layer로 다시 그리는 은행 AI 아키텍처

문제 & 배경: 은행에는 고객의 거래 기록과 규정 정보가 이미 있지만 여러 시스템과 코드에 흩어져 있어, 챗봇이 고객별 상황을 파악하지 못하고 맞지만 쓸모없는 답변을 제공했습니다.

기술 & 해결책: Context Layer가 고객 상태·업무 의미·허용 범위·미확인 정보를 목적에 맞게 모아 AI에 제공하고, Control Layer가 AI의 실행 요청을 권한·규정·추가 인증·원천 시스템 재확인으로 검증하도록 분리했습니다.

교훈 & 주의점: 전사 플랫폼을 한 번에 만들기보다 작은 유스케이스에서 시작하되, 추정과 사실을 구분하고 맥락의 기준 시각·출처·버전을 남기며, 읽기 계층을 원장으로 여기거나 프롬프트만으로 행동을 통제하지 않아야 합니다.