수작업 기반 운영과 금융권 규제 대응의 필요성

수작업 기반의 데이터 전처리와 모델 관리로 업무 생산성과 재현성이 저하되어 AI 운영 자동화가 필요한 상황이었습니다. 분산된 AI 개발·운영 환경으로 모델 표준화와 통합 관리가 어려워 운영 효율성과 확장성 확보가 시급했고, 금융권 규제와 보안 요구사항이 강화되면서 AI 모델의 운영 안정성과 감사 추적성을 갖춘 통합 관리 체계 구축이 필요했습니다.

Runway 기반 End-to-End MLOps 구축과 레거시 마이그레이션

금융권 K8S 환경에 AI 플랫폼 Runway 기반의 신규 MLOps 플랫폼을 구축하고, 기존 운영 중이던 모델의 마이그레이션과 리팩토링을 함께 수행했습니다. 데이터 처리부터 모델 배포·운영까지 AI 전 과정을 표준화·자동화하는 End-to-End MLOps 체계를 구축했으며, 고객 보고서를 자동 생성해 기존 Excel 템플릿과 연계하고, 운영 성능 모니터링부터 재학습까지 자동화하는 지속적 모델 관리 체계를 함께 구현했습니다.

목표 대비 32% 향상된 추론 성능과 금융권 수준의 운영 안정성

실시간 추론 성능을 목표 대비 32% 향상해 달성했습니다. 코드 수정 없이 스코어를 산출·검증할 수 있는 노코드 기반 모델 시뮬레이션 환경을 구축했으며, 보안·규제 대응 기반의 안정적이고 지속 가능한 금융권 수준의 AI 운영체계를 확보했습니다.