안녕하세요! 모두를 위한 AI 리터러시 교육 전문기업 에이블런입니다. 😊
오늘은 여신금융협회 임직원분들과 함께한 금융권 AI 교육 후기를 전해드리려고 해요!
금융 관련 업무에서는 보고서와 데이터를 다루는 것은 물론,
제도·규정 검토나 내부통제, 기획 등 정확한 정보와 판단이 필요한 업무가 다양하게 이루어지는데요.
실제 교육 전 사전 설문에서도 보고서 작성과 자료 검색, 데이터 분석, 규정 관련 질의, 반복 업무 등
다양한 영역에서 생성형 AI를 활용하고 싶다는 니즈를 확인할 수 있었습니다.
이에 이번 교육은 단순히 ChatGPT와 같은 생성형 AI 사용법을 배우는 데 그치지 않고,
업무에서 해결할 문제를 찾고 자연어 기반 바이브코딩으로 PoC까지 구현해보는 실습형 과정으로 진행되었습니다.
1. 여신금융협회 금융권 AI 교육, 어떻게 진행됐을까요?
이번 교육의 주제는 ‘자연어 기반 바이브코딩 PoC 워크숍’입니다.
복잡한 코딩부터 시작하는 대신, 업무에서 해결하고 싶은 문제를 정의한 뒤
AI 적용 가능성을 판단하고 실제 프로토타입으로 구현해보는 과정으로 구성되었습니다.
교육은 총 4단계로, 문제 정의 → AI 적용 판단 → PoC 설계 → 프로토타입 구현까지
자연스럽게 이어지도록 구성했습니다.
2. 어떤 업무를 AI로 자동화할 수 있을까? 🔎
바이브코딩을 시작하기 전에 가장 먼저 필요한 것은
‘무엇을 만들 것인가’보다 ‘어떤 업무 문제를 해결할 것인가’를 정하는 것입니다.
이번 금융권 AI 교육에서는 먼저 현재 업무 프로세스를 살펴보고,
프롬프트를 활용해 해결해야 할 문제를 구체적으로 정리해봤습니다.
이어 모든 업무를 무조건 AI에 맡기는 것이 아니라 AI를 적용하기 적합한 업무인지,
발생했을 때 영향은 어느 정도인지 살펴보며 자동화 우선순위를 판단했습니다.
이를 통해 AI가 담당할 수 있는 부분과 사람이 직접 판단해야 하는 부분을 구분하면서,
각자의 업무를 AI로 구현 가능한 형태로 구조화하는 과정을 진행했습니다.
3. 자연어 기반 바이브코딩으로 PoC 구현하기 💻
업무 문제를 구체화했다면, 다음은 아이디어를 실제 결과물로 만들어볼 차례입니다.
교육에서는 Build–Measure–Learn 구조와 MVP 개념을 살펴보고,
구현하려는 기능과 AI가 담당할 역할을 정리해 PoC를 설계했습니다.
여기서 PoC는 처음부터 완성된 서비스를 만드는 것이 아니라,
생각한 업무 자동화 아이디어가 실제로 구현 가능한지 빠르게 확인해보는 과정인데요.
마지막에는 자연어로 필요한 기능을 정의하며 실제 자동화 프로토타입을 구현하는
바이브코딩 실습까지 진행했습니다.
즉, 코딩 문법 자체를 학습하는 것보다
업무 문제 발견 → AI 적용 여부 판단 → 구현 기능 설계 → 자연어로 프로토타입 구현
이라는 전체 과정을 직접 경험해보는 데 초점을 맞췄습니다.
4. 금융 업무와 AI를 연결해본 실습형 워크숍
교육 후에는 바이브코딩과 AI를 활용한 코딩, 업무자동화 프롬프트 생성법, PoC,
자동화 적용이 적합한 업무를 판단하는 방법 등이 도움이 된 내용으로 언급되었습니다.
이번 여신금융협회 교육은 생성형 AI의 기능을 소개하는 데서 끝나는 것이 아니라,
내 업무에서 AI를 어디에 적용할지 판단하고 직접 PoC로 구현해보는 금융권 AI 교육이었다는 점이 특징입니다.
에이블런은 기업과 기관의 업종과 직무, 구성원의 AI 활용 수준을 바탕으로
생성형 AI 활용부터 데이터 분석, 업무 자동화, 바이브코딩까지 실제 업무와 연결되는
맞춤형 AI 교육을 설계하고 있습니다.
단순한 AI 툴 사용법을 넘어
우리 조직의 업무에서 직접 활용할 수 있는 AI 교육을 고민하고 계신가요?
에이블런과 함께 우리 기업에 맞는 AI 교육 커리큘럼을 설계해보세요. 😊
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오늘은 여신금융협회 임직원분들과 함께한 금융권 AI 교육 후기를 전해드리려고 해요!
금융 관련 업무에서는 보고서와 데이터를 다루는 것은 물론,
제도·규정 검토나 내부통제, 기획 등 정확한 정보와 판단이 필요한 업무가 다양하게 이루어지는데요.
실제 교육 전 사전 설문에서도 보고서 작성과 자료 검색, 데이터 분석, 규정 관련 질의, 반복 업무 등
다양한 영역에서 생성형 AI를 활용하고 싶다는 니즈를 확인할 수 있었습니다.
이에 이번 교육은 단순히 ChatGPT와 같은 생성형 AI 사용법을 배우는 데 그치지 않고,
업무에서 해결할 문제를 찾고 자연어 기반 바이브코딩으로 PoC까지 구현해보는 실습형 과정으로 진행되었습니다.
이번 교육의 주제는 ‘자연어 기반 바이브코딩 PoC 워크숍’입니다.
복잡한 코딩부터 시작하는 대신, 업무에서 해결하고 싶은 문제를 정의한 뒤
AI 적용 가능성을 판단하고 실제 프로토타입으로 구현해보는 과정으로 구성되었습니다.
교육은 총 4단계로, 문제 정의 → AI 적용 판단 → PoC 설계 → 프로토타입 구현까지
자연스럽게 이어지도록 구성했습니다.
바이브코딩을 시작하기 전에 가장 먼저 필요한 것은
‘무엇을 만들 것인가’보다 ‘어떤 업무 문제를 해결할 것인가’를 정하는 것입니다.
이번 금융권 AI 교육에서는 먼저 현재 업무 프로세스를 살펴보고,
프롬프트를 활용해 해결해야 할 문제를 구체적으로 정리해봤습니다.
이어 모든 업무를 무조건 AI에 맡기는 것이 아니라 AI를 적용하기 적합한 업무인지,
발생했을 때 영향은 어느 정도인지 살펴보며 자동화 우선순위를 판단했습니다.
이를 통해 AI가 담당할 수 있는 부분과 사람이 직접 판단해야 하는 부분을 구분하면서,
각자의 업무를 AI로 구현 가능한 형태로 구조화하는 과정을 진행했습니다.
업무 문제를 구체화했다면, 다음은 아이디어를 실제 결과물로 만들어볼 차례입니다.
교육에서는 Build–Measure–Learn 구조와 MVP 개념을 살펴보고,
구현하려는 기능과 AI가 담당할 역할을 정리해 PoC를 설계했습니다.
여기서 PoC는 처음부터 완성된 서비스를 만드는 것이 아니라,
생각한 업무 자동화 아이디어가 실제로 구현 가능한지 빠르게 확인해보는 과정인데요.
마지막에는 자연어로 필요한 기능을 정의하며 실제 자동화 프로토타입을 구현하는
바이브코딩 실습까지 진행했습니다.
즉, 코딩 문법 자체를 학습하는 것보다
업무 문제 발견 → AI 적용 여부 판단 → 구현 기능 설계 → 자연어로 프로토타입 구현
이라는 전체 과정을 직접 경험해보는 데 초점을 맞췄습니다.
교육 후에는 바이브코딩과 AI를 활용한 코딩, 업무자동화 프롬프트 생성법, PoC,
자동화 적용이 적합한 업무를 판단하는 방법 등이 도움이 된 내용으로 언급되었습니다.
이번 여신금융협회 교육은 생성형 AI의 기능을 소개하는 데서 끝나는 것이 아니라,
내 업무에서 AI를 어디에 적용할지 판단하고 직접 PoC로 구현해보는 금융권 AI 교육이었다는 점이 특징입니다.
에이블런은 기업과 기관의 업종과 직무, 구성원의 AI 활용 수준을 바탕으로
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