모든 상담을 한눈에
일부 표본에 머물지 않고 전체 상담을 먼저 분석해 관리 사각지대를 줄입니다.
Financial AI Monitoring
사람이 모두 검수하기 어려웠던 금융 상담,
AI가 전수 모니터링합니다
AI가 STT·LLM·RAG로 모든 상담을 분석해 금융소비자보호 기준의 이상 징후와 위험 가능성이 있는 상담을 먼저 포착하고 담당자에게 전달합니다. 담당자는 AI가 제시한 발화와 근거를 확인해 최종 판단과 후속 조치에 집중합니다.
Why full monitoring
샘플 몇 건이 아닌, 모든 상담에서 위험 신호를 찾습니다
결과보다 분명한 근거
점수만 보여주는 대신 관련 발화와 적용된 법규·감독 기준·사내 규정을 함께 제시합니다.
담당자는 최종 판단에 집중
AI가 선별한 이상 징후와 판단 근거를 확인해 최종 판단과 후속 조치를 수행합니다.
End-to-end workflow
수집부터 검수·보고까지, 끊김 없는 6단계 자동화
상담 데이터 연결
녹취·채팅·상담 정보를 기존 콜센터와 CRM에서 안전하게 연결합니다.
STT 변환·정제
화자와 발화를 정확히 구분하고, 개인정보 처리 기준에 맞춰 분석 가능한 데이터로 정제합니다.
규칙·LLM 복합 평가
필수 문구의 포함 여부를 넘어 설명의 충실도와 대화 맥락까지 입체적으로 분석합니다.
RAG 검색·근거 검증
관련 법규·감독 기준과 승인된 사내 규정·상품설명서·스크립트를 검색·재정렬하고 평가 근거와 출처를 함께 제시합니다.
위험 신호 우선 선별
검수가 필요한 상담의 위험 가능성과 우선순위를 제시해 놓치기 쉬운 신호를 먼저 보여줍니다.
담당자 검수·활용
담당자의 최종 판단을 거친 결과를 통계, 상담사 코칭과 업무 개선으로 이어갑니다.
Financial sectors
회사는 달라도, 반드시 지켜야 할 기준이 있습니다
은행·카드·보험·증권 등 각 회사의 상품 특성과 설명 의무, 평가 기준을 세밀하게 반영합니다. 금융소비자보호법과 관련 감독규정, 해당 금융사의 내부통제기준을 일상적인 상담 업무에서 지속적으로 점검할 수 있도록 지원합니다.
은행
예·적금, 대출, 펀드 상담에서 필수 설명과 판매 절차가 관련 기준에 맞게 이행됐는지 점검합니다.
카드사
카드상품 안내와 텔레마케팅 상담의 필수 고지, 권유 절차와 응대 품질을 일관된 기준으로 관리합니다.
보험사
상품 설명과 완전판매 절차를 분석해 설명 누락과 소비자보호 위험 가능성이 있는 상담을 먼저 선별합니다.
증권사
투자상품의 주요 내용과 위험 고지, 적합성 관련 확인이 상담 과정에서 충실히 이뤄졌는지 점검합니다.
캐피탈사
대출상품의 금리와 상환조건, 필수 안내사항이 정확히 전달됐는지 상담 스크립트와 함께 확인합니다.
저축은행·상호금융
대출·예금 상담의 금융소비자보호 기준을 일관되게 적용하고 상담 품질평가 업무를 자동화합니다.
Financial Consumer Protection
규제 준수, 사후 대응이 아니라 상시 점검으로
금융소비자보호 기준은 한 번 확인하고 끝나는 체크리스트가 아닙니다. 모든 상담에서 준수 여부를 지속적으로 살피고, 이상 징후와 판단 근거를 기록해 내부통제와 감독·검사 대응에 활용할 수 있어야 합니다.
준수 기준을 하나로
금융소비자보호법과 관련 감독규정, 회사별 내부통제기준과 상담 평가표를 하나의 점검 체계로 연결합니다.
변경된 기준을 빠르게
법령·감독규정과 사내 기준이 바뀌면 평가항목과 RAG 지식에 반영해 현장의 점검 기준을 최신 상태로 유지합니다.
점검 결과를 근거와 함께
어떤 상담의 어느 발화가 어떤 기준과 연결되는지 근거와 이력을 남겨 담당자의 검수와 내부통제 업무를 지원합니다.
BBDG 솔루션은 규제 준수 여부의 점검과 담당자 판단을 지원하며, 개별 금융회사의 법률적 판단이나 감독기관의 판단을 대신하지 않습니다.
Applied AI technology
기술을 위한 AI가 아니라, 금융 업무를 완성하는 AI
Agentic AI
평가부터 근거 조회, 위험도 산정, 검수 배정과 보고서 생성까지 복잡한 업무 흐름을 유기적으로 자동화합니다.
AI Agent
허용된 권한 안에서 사내 지식과 업무 도구를 활용해 정해진 절차를 빠르고 일관되게 수행합니다.
기업용 RAG 워크플로우
규정과 상품설명서의 검색·리랭크·근거 검증을 시각적 워크플로우로 구성해 평가 결과에 신뢰할 수 있는 출처를 더합니다.
sLLM·LLM 튜닝
금융 상담의 언어와 평가기준에 맞게 모델을 정교화하고 폐쇄망, 비용, 응답속도 요구에 대응합니다.
LLMOps·RAGOps
모델과 평가기준, 지식문서, 검색 품질의 변경 이력을 체계적으로 관리합니다.
Guardrails·Human-in-the-loop
개인정보와 접근권한을 안전하게 통제하고 중요한 최종 판단은 담당자에게 남겨둡니다.
자주 묻는 질문
기존 표본검사와 AI 전수 모니터링은 무엇이 다른가요?
표본검사가 일부 상담을 사람이 직접 확인하는 방식이라면, AI 전수 모니터링은 모든 상담을 동일한 기준으로 먼저 분석합니다. 담당자는 반복 청취를 줄이고 고위험 상담과 예외 판단에 집중할 수 있습니다.
AI가 불완전판매 여부까지 자동으로 판단하나요?
AI는 설명 누락이나 위험 가능성이 있는 상담을 선별하고 판단에 필요한 근거를 제공합니다. 최종 판단과 후속 조치는 회사의 기준과 권한에 따라 담당자가 수행합니다.
폐쇄망이나 온프레미스 환경에도 구축할 수 있나요?
가능합니다. 보안정책과 데이터 반출 조건, 기존 인프라, 목표 성능을 함께 검토해 온프레미스 또는 프라이빗 환경에 적합한 구성을 설계합니다.
기존 콜센터·CRM·녹취 시스템을 모두 교체해야 하나요?
아닙니다. 현재 시스템의 연계 방식과 데이터 구조를 먼저 진단한 뒤, 상담 수집부터 분석과 결과 전달까지 필요한 구간을 단계적으로 연결합니다.
모든 상담에서 금융소비자보호 기준을 빈틈없이 점검하세요
현재 평가 기준과 상담량, 기존 녹취·CRM 시스템, 보안 환경을 함께 진단해 AI 전수 모니터링을 위한 현실적인 PoC와 구축 방안을 제안합니다.