코디세이 AI 올인원 2기 입학연수과정 · TERM PROJECT
금융 코디세이 (가칭)
흩어진 금융교육을,
하나의 학습 여정으로
사용자의 실제 금융 미션 수행을 기반으로 금융역량을 파악하고, AI가 기초금융 · 금융안전 · 생활금융 중 필요한 다음 학습을 연결하는 개인 맞춤형 금융학습 플랫폼.
※ 서비스명은 가칭이며 추후 리브랜딩을 검토한다.
목차CONTENTS
발표 순서 — 본문 10장
- 01문제 정의콘텐츠는 있지만, 진단이 없다
- 02타겟 사용자전 국민이 대상, 그러나 순서가 있다
- 03서비스 개요미션을 수행하면, 역량이 보인다
- 04AI 기술 적용 방안3대 핵심 기능, 단계적 고도화
- 05예상 시스템 구성AI를 쓰는 곳과, 쓰지 않는 곳
- 06비즈니스 모델기관이 지불하고, 취약계층은 무료
- 07기대 효과사용자에게는 역량을, 기관에는 지표를
- 08향후 발전 방향실증 → 세그먼트 확장 → 교육 인프라
- 09팀 역할 분담여섯 영역의 조사·설계
- 10핵심 제안흩어진 금융교육을, 하나의 학습 여정으로
본문 10장은 문제 → 대상 → 서비스 → 기술 → 시스템 → 사업 → 효과 → 확장 → 팀 → 제안 순으로 구성했다.
문제 정의01 / 10
콘텐츠는 있지만, 진단이 없다
콘텐츠는 있지만 진단이 없다
모바일 금융 실습·사기 시뮬레이션 등 체험형 금융교육은 이미 확산 중이다. 그러나 역량별 학습이 여러 서비스에 흩어져 있어, 무엇이 부족하고 어떤 학습이 필요한지 사용자가 스스로 판단할 수 없다.
같은 연령대라도 부족한 역량이 다르다
모바일뱅킹 조작이 서툰 사람, 신용·대출 개념이 약한 사람, 지식은 있어도 실제 사기 상황에서 위험한 선택을 하는 사람이 공존한다. 획일적 교육으로는 대응할 수 없다.
필요한 것은 '진단–연결 구조'
또 하나의 콘텐츠가 아니다. 실제 금융과업 수행 과정에서 현재 역량을 진단하고, 필요한 교육·실습을 개인별로 연결하는 구조가 필요하다.
사람 강사가 모든 사용자를 1:1로 관찰·지도할 수는 없다 — 이 개인화를 대규모로 구현하는 수단이 AI다.
타겟 사용자02 / 10
전 국민이 대상, 그러나 순서가 있다
생애주기별 금융과업을 가진 전 국민이 대상이나, 다음 우선순위로 타겟을 설정하고 추진한다.
| 대상 (우선순위 순) | 교육 니즈 · 역량 취약도 | 대표 학습 |
|---|---|---|
| 1순위고령층 (60대+) | 디지털정보화 수준 71.4% — 계층 중 최저 NIA 디지털정보격차실태조사, 2024 | 모바일 송금, 금융문서 이해, 기관사칭 대응 |
| 2순위청년 (20–30대) | 사회생활·자산형성 시작. 기관사칭형 피해자의 52%가 30대 이하 피해자 수 기준, 2025 | 신용·대출 이해, 청년 지원제도 탐색 |
| 3순위중장년 (50대) | 자산관리·재무 재설계. 사기 피해 중 50대 이상 53% — 피해액 기준(2023년 32%) 경찰청 국수본, 2025년 1분기 | 투자·대출 판단, 퇴직연금, 금융사기 대응 |
| 4순위청소년 (10대) | 금융 기본습관 형성 단계 | 예산관리, 온라인 거래 위험 판단 |
연령은 초기 추천의 참고정보로만 활용한다. 실제 학습경로는 미션 수행 결과 · 반복 오류 · AI 도움 필요 수준 등 행동 데이터를 중심으로 개인화한다.
서비스 개요03 / 10
미션을 수행하면, 역량이 보인다
실제 금융과업을 앱에서 수행
수행 결과 · 반복 오류 · 도움 요청
영역별 취약도 진단·점수화
취약 영역에 맞는 다음 학습 추천
↻ 다음 미션으로 순환 — 진단과 학습이 하나의 루프
기초금융
- 계좌이체 · 자동이체
- 신용점수 · 대출금리
- 금융문서 이해
금융안전
- 보이스피싱 · 스미싱
- 악성앱 · 기관사칭 대응
- 투자사기 대응
생활금융
- 지원제도 탐색
- 청년·퇴직·연금 정보 이해
- 금융조건 비교
차별점 — 기존 금융교육과 달리 개별 콘텐츠 제공에 그치지 않고, 미션 수행 결과를 금융역량 프로필로 연결해 사용자의 취약 영역에 맞는 학습을 제공한다.
AI 기술 적용 방안04 / 10
3대 핵심 기능, 단계적 고도화 경로
| 핵심 기능 | 적용 기술 | 기술 설명 |
|---|---|---|
| 금융역량 진단 | Rule-based Scoring → ML (분류·회귀 모델) |
사용자의 행동 데이터를 기준과 가중치에 따라 점수화하고, 이후 축적된 데이터를 학습한 ML 모델로 고도화한다. |
| AI 가이드형 실습 | Instruction LLM + Context Prompting + RAG |
LLM으로 자연어 안내·피드백을 생성하고, 프롬프트에 사용자 수준 · 현재 미션 단계 · 오류 이력 · 힌트 단계를 전달해 응답 방식을 조정한다. RAG로 공식 금융자료를 답변 근거로 활용한다. |
| 개인별 학습경로 추천 | Rule-based 추천 → Learning-to-Rank |
사용자 프로필과 사전 정의된 규칙으로 추천하고, 향후 데이터가 쌓이면 사용자별 학습효과를 반영해 추천을 정교화할 수 있다. |
초기에는 데이터가 없으므로 규칙·가중치 기반으로 즉시 동작하는 구조를 택했다. 사용 데이터가 축적되면 동일한 기능을 ML · Learning-to-Rank로 교체해 정교화한다.
사람 강사가 대규모 사용자를 1:1로 관찰·지도할 수 없다. 개인별 진단 → 맞춤 안내 → 다음 학습 연결을 동시에, 대규모로 수행하는 수단은 AI뿐이다.
예상 시스템 구성05 / 10
AI를 쓰는 곳과, 쓰지 않는 곳
실시간 가이드·피드백·근거는 AI가, 정답 판정·수행기록은 API 서버가 결정론으로 처리한다.
비즈니스 모델06 / 10
기관이 지불하고, 취약계층은 무료로 쓴다
서비스 사용료 지불
진단 · AI 가이드 · 학습경로
무료 이용
| 수익 구조 | 고객 유형 | 가격 책정 방식 |
|---|---|---|
| B2B2C | 은행 · 증권사 · 보험사 · 통신사 등 | 1) API 사용량 기반 과금 2) 라이선스 구독(월/연 단위) |
| B2B2G | 금융/소비자 기관 · 지방자치단체 등 | 1) API 사용량 기반 과금 2) 라이선스 구독(월/연 단위) |
포용 금융 및 ESG 경영을 실천해야 하는 Needs가 있어 지불의사가 존재한다.
금융 취약계층은 무료로 금융 피해를 최소화할 수 있어 사용에 대한 Needs가 존재한다.
기대 효과07 / 10
사용자에게는 역량을, 기관에는 지표를
연령대별
금융 이해력 향상
금융 사기 인지율 기존 대비 향상 목표치
금융 사기 대응 안전 행동 실천율 개선 목표치
금융 사기
피해 감소
개인 대상 연간 금융 사기 피해액 감소 내부 추정
금융 사고 발생에 대한 민원 처리 및 행정 비용 감소
포용 금융 ·
ESG 경영 실현
금융 취약계층의 디지털 채널 활용 금융 서비스 이용 안전성 증대
금융 예방 교육 이수시간 등 정량화 가능한 사회공헌 지표 제공
교육을 제공했다는 사실이 아니라 역량이 어떻게 변했는지가 결과물이다 — 미션 수행 데이터가 곧 측정 지표가 된다.
수치 표기 원칙 — '목표치'는 서비스 도입 시 달성을 목표로 하는 값, '내부 추정'은 자체 산정치다. 외부 검증된 실측치가 아니며, 실증(PoC) 단계에서 사전·사후 비교로 검증할 계획이다.
향후 발전 방향08 / 10
실증으로 시작해, 교육 인프라와 데이터로
- 목표
- 1) 실제 행동 변화 입증
2) PoC 성공 및 레퍼런스 확보
- 실행 전략
- 1) AI 기반 대화형 인터페이스 도입
2) 밀착형 시나리오 미션 구성
중장년층
- 목표
- 1) 사기 유형별 시나리오 다각화
2) 플랫폼 체류 시간 증대
- 실행 전략
- 1) 게이미피케이션 콘텐츠 도입
2) 금융 서비스의 실질 혜택 연계
전 연령층
- 목표
- 1) 공공 교육 인프라 편입
2) 사용자 데이터 기반 DaaS 구축
- 실행 전략
- 1) 청소년층 특화 시나리오 개발
2) 연령별 데이터 수집 및 가공
확장의 축은 타겟 세그먼트이고, 축적되는 자산은 연령별 미션 수행 데이터다.
팀 역할 분담09 / 10
여섯 영역의 조사·설계를 하나의 기획으로
팀 역할은 향후 개발 직무가 아니라, 이번 기획서를 작성하는 과정에서 각 팀원이 담당한 조사·설계·정리 영역과 기여 내용을 기준으로 작성했다.
| 담당 영역 | 참여자 | 기획서 작성 과정에서의 기여 내용 |
|---|---|---|
| 기획 총괄 | 최진석 · 허유란 · 김영운 | 아이디어 방향 설정, 서비스 핵심 콘셉트 정의, 전체 문서 간 정합성 관리 |
| 문제 정의 · 고객 정의 | 최진석 · 허유란 | 문제 프레임 도출, 타겟 사용자 정의, 연령대별 우선순위 도출 |
| 서비스 설계 | 허유란 · 김지호 · 김영운 | 학습 루프 설계, 3대 학습 영역(기초금융·금융안전·생활금융) 구조화 |
| AI 기술 조사 | 김승현 · 김지호 | 개인화 추천 등 적용 가능한 AI 기술 조사 |
| 시스템 설계 | 김승현 · 허유란 | 데이터 아키텍처 설계, AI 적용 시스템 구성도 작성 |
| 사업화 방향 · 발표 | 김영운 · 최진석 | 비즈니스 모델·기대 효과 정리 및 발표 자료 구성, 발표 준비 진행 |
팀: TEAM 6 (팀장 최진석) — 기획서 역할분담표와 동일하며, 한 팀원이 복수 영역을 담당한다.
핵심 제안10 / 10
콘텐츠를 하나 더 만드는 서비스가 아니다
금융 코디세이는 새로운 금융교육 콘텐츠를 하나 더 만드는 서비스가 아니다. 사용자의 실제 금융 미션 수행을 통해 '지금 무엇을 어려워하는지'를 파악하고, AI가 필요한 도움과 다음 금융과업을 연결함으로써 흩어진 금융교육을 개인별 하나의 학습 여정으로 만드는 플랫폼이다.
미션 기반 역량 진단
행동 데이터를 기준과 가중치에 따라 점수화해 영역별 취약도를 파악한다.
AI 가이드형 실습
사용자 수준·미션 단계·오류 이력에 맞춘 안내를 생성하고, 공식 금융자료를 근거로 제시한다.
개인별 학습경로 추천
역량 프로필을 기준으로 기초금융·금융안전·생활금융 중 다음 학습을 연결한다.
흩어진 금융교육을, 하나의 학습 여정으로 — 금융 코디세이 (가칭) · TEAM 6