강의 주요 내용 정리
1. 교육 목적
- 생성형 AI(Copilot) 기반 AX 전략을 통해 금융 데이터 해석, 전략·기획 업무 효율성을 강화
- Copilot 및 다양한 생성형 AI 툴을 활용한 Use Case 발굴 및 실무 적용
- 우리은행 맞춤형 프로젝트 기반 학습을 통해 서비스 혁신 및 업무 개선 역량 강화
2. 교육 대상
- 은행의 기획·전략·서비스 개선 부서 재직자 (약 100명 내외)
- AX 기술과 Copilot을 활용해 업무 생산성과 속도를 높이고자 하는 임직원
- 생성형 AI 기반의 새로운 서비스 기획 및 혁신에 도전하는 인력
3. 교육 구성 (3일 과정)
DAY 1 – AX 리터러시 & Copilot 기초
- 금융권 AI 최신 트렌드 & Copilot 활용 사례
- LLM, RAG, 프롬프트 엔지니어링 기본 이해
- Copilot 실습: 문서/보고서 자동화, Excel 데이터 분석 & 시각화
- 워크북 실습: “나의 하루 업무 중 Copilot으로 절감할 수 있는 시간 찾기”
DAY 2 – Copilot 활용 기획 & 문제 해결
- 금융권 프로세스 속 문제 발굴 및 Use Case 도출
- 프롬프트 엔지니어링 심화 (역할 지정, Chain Prompting, RAG 활용)
- Copilot 실습: 회의 준비, 아이디어 발산, 전략 메모 작성
- 미니 프로젝트: 부서별 Copilot 적용 아이디어 작성 및 피드백
DAY 3 – AX 전략기획 실전 프로젝트
- Copilot + ChatGPT 활용한 팀 프로젝트 기반 금융 서비스 혁신 기획
- 주제 예시:
① 고객상담 데이터 기반 금융 상품 기획
② Copilot 활용 금융상품 마케팅 자동화
③ 문서 자동화로 연간 업무시간 절감
④ 내부 규제/리스크 모니터링 자동화 - 팀 발표 및 결과 공유: PoC 로드맵, 기대효과(생산성, 비용, 고객만족) 포함
4. 기대 효과
- AX 기반 Copilot 활용 역량 확보 → 전략/기획 업무 속도화
- 워크북 실습 → 실제 적용 가능한 체계적 방법론 습득
- 팀 프로젝트 → 우리은행 맞춤형 신규 Use Case 발굴 및 혁신 아이디어 도출
5. 참고자료: LG CNS AX
- LG CNS의 AI Discovery 전문가 & PI(프로세스 혁신) 컨설팅 접근법을 교육 과정에 반영
- AI 활용을 단순 기술 실습에 그치지 않고, 업무 프로세스 개선과 전략적 변화관리로 확장
- 우리은행 교육생들이 “AX 전략기획자”로 성장할 수 있는 기반 제공
DAY 1 실습 워크북 (초안)
주제: AX 리터러시 & Copilot 기초
1. 오리엔테이션 & 학습 목표
- 목표 1: 금융권에서의 AI 트렌드와 Copilot 활용 사례 이해
- 목표 2: LLM, RAG, 프롬프트 엔지니어링 기초 습득
- 목표 3: Copilot을 활용해 문서 자동화, 데이터 분석·시각화 실습 수행
- 목표 4: 나의 일상 업무 중 Copilot이 절감할 수 있는 시간을 파악
2. 학습 개요
- 이론 학습: 금융권 AI 활용 트렌드, Copilot 기초 개념
- 실습 학습: Copilot 기반 문서 자동화, Excel 데이터 분석·시각화
- 워크북 과제: 반복적인 업무 식별 & Copilot 적용 가능성 기록
3. 실습 가이드
(1) 금융권 AI 최신 트렌드 & Copilot 사례
- 국내외 은행의 Copilot 활용 예시 정리
- 문서 자동화: 보고서 초안 작성, 이메일 응답
- 고객 서비스: 상담 스크립트 지원, FAQ 자동화
- 리스크 관리: 규제 준수 보고서 자동화, 이상 탐지
워크북 질문
- 우리 부서 업무 중 Copilot을 바로 적용해볼 수 있는 사례는 무엇인가요?
- 예시: 보고서 초안 작성, 데이터 분석 등
- 직접 작성: ____________________________
(2) LLM, RAG, 프롬프트 엔지니어링 기본
- LLM: 대규모 언어 모델의 개념과 활용
- RAG: Retrieval-Augmented Generation 개념 (내부 데이터 + AI 결합)
- 프롬프트 엔지니어링: 효과적인 질문과 맥락 제공 방법
워크북 연습
👉 동일한 질문을 다르게 작성해보고, 결과를 비교해보세요.
예시 질문:
- 단순: “은행 고객 만족도를 높이는 방법은?”
- 구체: “국내 시중은행의 디지털 뱅킹 채널에서 고객 만족도를 높이기 위한 3가지 전략을 제안해줘.”
(3) Copilot 실습: 문서/보고서 자동화
실습 예제
- 주제: “우리은행의 디지털 뱅킹 서비스 개선 아이디어”
- Copilot에게 보고서 초안을 작성하게 하고, 사람이 수정·보완
워크북 체크리스트
- Copilot이 생성한 초안을 확인했는가?
- 내가 수정/추가한 부분은 무엇인가?
- Copilot이 절감한 시간(분 단위)은?
(4) Copilot 실습: Excel 데이터 분석 & 시각화
실습 예제
- 데이터셋: “지난 분기 고객 상담 데이터(가상 제공)”
- Copilot 명령어 예시:
- “상담 데이터를 요약해줘 (Top 3 불만 유형)”
- “월별 상담 건수를 시각화해줘”
워크북 기록
- Copilot이 생성한 차트 캡처 붙이기
- 분석 결과 요약 (3줄)
(5) 워크북 실습: 나의 하루 업무 중 Copilot으로 절감할 수 있는 시간 찾기
Step 1. 반복 업무 기록하기
- 매일 반복되는 업무 3가지를 적어보세요.
Step 2. Copilot 적용 가능성 평가
- 각 업무에 대해 Copilot이 도움 줄 수 있는 부분은?
- 예상 절감 시간은?
| 업무 | Copilot 적용 방식 | 예상 절감 시간(분) |
|---|---|---|
| 보고서 작성 | 초안 자동 생성 | 30분 |
| 데이터 정리 | Excel Copilot 요약 | 20분 |
| 회의 준비 | 주요 이슈 정리 | 15분 |
Step 3. 학습 피드백
- Copilot 적용 시 가장 기대되는 효과는? (생산성 / 속도 / 품질 향상 중 선택)
✅ DAY 1 워크북 마무리:
오늘 학습한 Copilot 기초 활용법을 토대로, **“내 업무에서 Copilot이 가장 먼저 들어올 수 있는 영역”**을 정의해보세요.
DAY 2 실습 워크북 (초안)
주제: Copilot 활용 기획 & 문제 해결
1. 학습 목표
- 목표 1: 금융권 프로세스 속 문제를 정의하고 AI 적용 가능성을 발굴
- 목표 2: 프롬프트 엔지니어링 심화 기법(역할 지정, Chain Prompting, RAG) 습득
- 목표 3: Copilot을 활용한 회의 준비, 아이디어 발산, 전략 메모 작성 실습
- 목표 4: 부서별 Copilot 적용 아이디어를 작성하고 피드백 공유
2. 학습 개요
- 이론 학습: Use Case 도출 프레임워크, 심화 프롬프트 설계 기법
- 실습 학습: Copilot 기반 문제 해결 아이디어 도출 및 전략 문서 작성
- 미니 프로젝트: 부서별 Copilot 적용 아이디어 작성 → 팀 공유 & 피드백
3. 실습 가이드
(1) 금융권 프로세스 속 문제 발굴 및 Use Case 도출
프레임워크 예시
- 문제 정의: 현재 부서 업무에서 겪는 비효율, 불편, 리스크
- 개선 아이디어: Copilot 적용 가능성 탐색
- AI 활용 방식: Copilot/ChatGPT/RAG 등
- 기대 효과: 생산성 향상, 비용 절감, 고객 경험 개선
워크북 기록
👉 우리 부서의 문제를 위 프레임워크에 따라 작성하세요.
| 단계 | 작성 내용 |
|---|---|
| 문제 정의 | ____________________________ |
| 개선 아이디어 | ____________________________ |
| Copilot 활용 방식 | ____________________________ |
| 기대 효과 | ____________________________ |
(2) 프롬프트 엔지니어링 심화
- 역할 지정(Role prompting): AI에게 “전문가” 역할을 부여하여 답변 품질 향상
- Chain Prompting: 복잡한 문제를 단계별로 나누어 지시
- RAG 활용: 내부 데이터 + AI 모델을 결합해 신뢰도 있는 답변 생성
워크북 연습
👉 동일한 질문을 3가지 방식으로 작성하고 결과 비교
예시 주제: “내부 규제 준수 보고서 작성”
- 기본 프롬프트: “우리은행 준법감시 관련 보고서를 작성해줘.”
- 역할 지정: “당신은 금융권 준법감시 전문가입니다. 우리은행 내부 감사 보고서를 초안으로 작성해줘.”
- Chain Prompting: “Step 1: 규제 요약 / Step 2: 내부 현황 정리 / Step 3: 개선방안 제시.”
(3) Copilot 실습: 회의 준비, 아이디어 발산, 전략 메모 작성
실습 예제
- 회의 주제: “디지털 채널 고객 경험 개선 전략”
- Copilot 명령어 예시:
- “다음 회의에서 논의할 고객경험 개선 방안을 5가지 제안해줘.”
- “아이디어별 예상 효과와 필요한 리소스를 정리해줘.”
- “회의록 요약 형식으로 메모를 작성해줘.”
워크북 기록
- Copilot이 제안한 아이디어 중 가장 실행 가능성이 높은 2가지를 선택
- 선택 이유: ____________________________
(4) 미니 프로젝트: 부서별 Copilot 적용 아이디어 작성 & 피드백
프로젝트 과제
- 부서별 Copilot 적용 아이디어 3가지를 작성하고 팀과 공유
워크북 템플릿
| 아이디어 | 적용 영역 | 기대 효과 | 난이도(상/중/하) |
|---|---|---|---|
| 아이디어 1 | __________ | __________ | ______ |
| 아이디어 2 | __________ | __________ | ______ |
| 아이디어 3 | __________ | __________ | ______ |
피드백 기록란
- 다른 팀에서 제안한 아이디어 중 좋은 점: ____________________________
- 우리 부서 아이디어 보완할 점: ____________________________
4. 마무리 질문
- 오늘 배운 심화 프롬프트 엔지니어링 중 내 업무에 가장 유용한 기법은?
- Copilot을 적용하면 우리 부서에서 즉시 개선 가능한 업무는 무엇일까?
✅ DAY 2 워크북 핵심:
“단순 활용을 넘어, Copilot을 실질적인 전략 도구로 적용하는 방법을 체득하고 부서별 혁신 아이디어를 발굴한다.”
DAY 3 실습 워크북 (초안)
주제: AX 전략기획 실전 프로젝트
핵심 키워드: Copilot + ChatGPT, 금융 서비스 혁신, PoC 기획
1. 학습 목표
- 목표 1: 금융 서비스 현업 문제를 정의하고 AI 기반 혁신 아이디어 도출
- 목표 2: Copilot + ChatGPT를 활용해 기획문서 및 고객 여정 맵 작성
- 목표 3: 팀 단위 프로젝트를 통해 실행 가능한 PoC 기획서 작성
- 목표 4: 최종 발표를 통해 기대효과와 실행 전략을 공유
2. 팀 프로젝트 진행 단계
- 문제 정의: 금융권 업무/서비스 현장의 문제 파악
- 아이디어 브레인스토밍: Copilot + ChatGPT 활용하여 해결책 탐색
- PoC 기획서 작성: 프로젝트 개요, Copilot 활용 방법, 기대효과, 실행 로드맵 정리
- 결과 공유: 팀별 발표(10분) + 질의응답(5분)
3. 프로젝트 주제 예시
- ① 고객상담 데이터 기반 금융 상품 기획
- ② Copilot 활용 금융상품 마케팅 자동화
- ③ 문서 자동화로 연간 업무시간 절감
- ④ 내부 규제/리스크 모니터링 자동화
👉 각 팀은 위 주제 중 선택하거나, 자체 발굴한 주제로 진행합니다.
4. 워크북 실습 가이드
(1) 문제 정의
질문 가이드
- 우리 부서/고객 서비스 과정에서 발생하는 주요 문제는 무엇인가?
- 이 문제를 해결하지 못할 경우 어떤 비용이나 리스크가 발생하는가?
기록란
- 문제 정의: ___________________________________
- 관련 데이터/사례: _____________________________
(2) Copilot + ChatGPT 아이디어 도출
실습 예시 프롬프트
- “고객상담 데이터를 분석해 새로운 금융상품 아이디어를 3가지 제안해줘.”
- “보고서 자동화로 연간 000시간 절감할 수 있는 근거를 정리해줘.”
- “내부 규제 준수를 위한 Copilot 적용 방안을 단계별로 작성해줘.”
기록란
- Copilot/ChatGPT 제안 아이디어:
(3) PoC 기획서 작성
PoC 템플릿
| 항목 | 작성 내용 |
|---|---|
| 프로젝트 개요 | (문제 정의 + 목표) |
| AI 적용 방안 | Copilot/ChatGPT 활용 포인트 |
| 기대 효과 | 생산성 향상 / 비용 절감 / 고객 만족 |
| 실행 로드맵 | 단계별 실행 계획 (단기·중기·장기) |
| 필요 자원 | 데이터, 인력, 기술, 예산 |
(4) 고객 여정 맵(Customer Journey Map) 작성
활동 예시
- 고객 접점(앱, 콜센터, 영업점 등)에서 Copilot 적용 시점 표시
- 고객이 느끼는 Pain Point → Copilot이 제공하는 개선 Value 연결
👉 빈 여정 맵에 직접 작성 (워크북 제공 템플릿 활용)
(5) 팀 발표 & 피드백
발표 체크리스트
- 프로젝트 개요와 문제 정의 명확히 설명
- Copilot/ChatGPT 활용 포인트 구체적 제시
- 기대 효과 수치화 (예: “연간 1,200시간 절감”)
- 실행 로드맵 단계별 설명
- 시연 자료(차트, 문서 캡처 등) 포함
피드백 기록란
- 다른 팀 발표에서 인상 깊었던 점: ____________________________
- 우리 팀 아이디어에 반영할 수 있는 개선점: ____________________________
5. 마무리 질문
- 우리 부서에서 PoC로 즉시 실험 가능한 아이디어는 무엇인가?
- 오늘 학습을 통해 “AI가 우리은행의 서비스 혁신에 어떻게 기여할 수 있는가?”를 한 줄로 요약해보세요.
✅ DAY 3 워크북 핵심:
참가자는 Copilot과 ChatGPT를 전략 기획 도구로 활용하여, 은행 맞춤형 서비스 혁신 프로젝트를 직접 설계하고 실행 로드맵을 제시한다.
마이크로소프트 Copilot 실습 진행 (우리은행 맞춤)
1. GPT와 Copilot의 차이 검증
- GPT: 개방형 AI, 자유로운 질문과 아이디어 발산에 강함
- Copilot: 오피스365와 연동, 업무 문서·데이터·협업 생산성 향상에 특화
👉 실습 시작 시, 같은 문제를 GPT vs Copilot 두 방식으로 해결해보고 차이를 느끼게 함
예시:
- GPT: “우리은행 고객 경험 개선 방안을 3가지 제안해줘.”
- Copilot: “지난달 고객 만족도 조사 엑셀 파일을 요약하고 주요 불만 유형 3가지를 정리해줘.”
2. Copilot의 장점을 직접 체감하는 실습 포인트
- Office 문서 자동화
- Word: 보고서 초안 자동 작성 → 직원이 다듬기
- PowerPoint: 회의 발표자료 자동 생성
- Excel: 데이터 요약, 트렌드 분석, 시각화
👉 GPT는 못하는 내부 문서·데이터 즉시 활용성을 강조
- 반복 업무 절감
- 이메일 회신, 보고서 템플릿 작성, 회의 메모 정리
- 실습 과제: “나의 하루 반복업무 3가지를 Copilot으로 자동화하기”
- 협업 지원
- Teams Copilot → 회의 요약, 액션아이템 자동 기록
- OneNote Copilot → 브레인스토밍 아이디어 정리
3. 실습 방식 제안 (워크북 반영)
(1) 비교 체험 과제
- 동일한 문제를 GPT와 Copilot에 입력 → 결과 비교
- 차이점 토론: **“Copilot은 내부 문서/데이터 기반이 강하다”**를 자연스럽게 학습
(2) 단계별 실습 모듈
- 모듈 A: Copilot으로 보고서 자동화 (Word)
- 모듈 B: Copilot으로 데이터 분석 & 차트 작성 (Excel)
- 모듈 C: Copilot으로 회의 준비 & 메모 작성 (Outlook/Teams)
(3) 미니 프로젝트
- 팀별로 하나의 은행 업무 프로세스를 선택
- Copilot을 활용해 “Before → After”를 비교하는 문서 작성
- 발표 시, 절감된 시간·효율성·고객 만족 수치화
4. 우리은행 교육생을 위한 핵심 메시지
- GPT는 아이디어 발산, Copilot은 즉시 실행
- Copilot은 우리은행의 ‘실제 업무 현장’에 바로 적용 가능한 도구
- 교육 목표는 **“AI와 함께 일하는 은행인”**으로 성장하는 것
👉 요약하면, 이번 실습에서는 “GPT로 큰 그림(아이디어) → Copilot으로 실제 실행(문서·데이터·협업)” 흐름을 반복적으로 경험하게 하는 것이 가장 효과적입니다.
은행 임직원 맞춤형 AI 활용·업무 자동화 프로젝트안
1. 고객 경험 및 상담 지원
- 고객상담 자동 요약 및 FAQ 생성
→ 콜센터 상담 내역을 Copilot/GPT가 요약하고, 반복 질문을 자동 FAQ로 전환 - 개인화 금융상품 추천 AI
→ 고객 거래·상담 데이터를 분석하여 맞춤형 예·적금/대출 상품 제안 - 민원 자동 분류 및 우선순위 처리
→ 고객 불만 유형을 분류해 긴급 이슈는 실시간 알림
2. 문서 및 보고서 자동화
- 규제 준수 보고서 자동화
→ 금융감독원/내부 감사 보고서를 Copilot으로 자동 초안 생성 - 업무 매뉴얼 자동 업데이트
→ 내부 문서·규정 변경 사항을 자동 감지해 매뉴얼 갱신 - 일일/주간 영업 성과 보고서 자동 생성
→ Excel Copilot으로 지점별 성과 데이터 요약 및 시각화
3. 마케팅 및 영업 지원
- 마케팅 캠페인 문구·이미지 자동 생성
→ 신상품 론칭 시 Copilot이 이메일·홍보 문구·PPT 초안 자동 작성 - 소셜미디어 금융 트렌드 분석
→ 트위터/네이버 등 금융 키워드를 AI가 분석해 고객 관심사 반영 - 영업 직원 맞춤형 상담 스크립트 제공
→ 고객 프로필 기반으로 상담 가이드를 자동 생성
4. 리스크 관리 및 내부 운영
- 거래 이상 탐지 자동화
→ AI 기반으로 이상 패턴 거래 실시간 모니터링 - 내부 규제/컴플라이언스 체크
→ Copilot이 보고서/계약서 초안에서 누락된 규제 항목 자동 감지 - 업무 프로세스 개선 아이디어 발굴 봇
→ 직원이 입력한 프로세스 문제를 AI가 개선 시나리오로 제안
5. 데이터 분석 및 의사결정 지원
- 대출 심사 데이터 자동 요약
→ 고객 신용 데이터와 거래 이력 기반 리스크 점수 산출 및 요약 - 지점 운영 효율성 분석
→ 지점별 인력·고객 흐름·성과 데이터를 Copilot이 자동 비교 - 시장/환율/금리 동향 자동 브리핑
→ 매일 아침 임직원용 금융 브리핑 자동 생성
✅ 특징 정리
- 즉시 업무 효율화: 보고서 자동화, 상담 요약
- 고객 중심 혁신: 개인화 추천, 민원 자동화
- 위험 관리 강화: 이상거래 탐지, 규제 준수 자동화
- 데이터 기반 의사결정: 성과 분석, 시장 브리핑
