이 은행은 국제 은행업계 상을 여러 차례 수상했으며, Dify Enterprise를 Red Hat OpenShift 위에서 여섯 개 사업 부문에 걸쳐 운영합니다.
가장 큰 단일 도입은 국제 금융 업무에서 이루어졌습니다. 약 3,000명의 관계 관리자가 80개 이상의 Dify 워크플로우로 고객 도시에, 어카운트 플랜, 여신 심사, 경쟁 분석, 실시간 업무 데이터 조회를 처리합니다.
플랫폼은 다섯 개 환경(Dev·SIT·UAT·Test·Production)에서 운영되며, 릴리스와 거버넌스 기준은 이 은행의 핵심 시스템과 맞춰져 있습니다. 데이터베이스 튜닝과 마이크로서비스 아키텍처를 통해 동시 처리 용량은 초기 5에서 50 이상으로 끌어올렸습니다.
6
개 사업 부문이 하나의 Dify 플랫폼을 공유
80+
개 운영 워크플로우 (국제 은행 업무에서만, RM 3,000명 지원)
3,000
명의 관계 관리자가 Dify 워크플로우를 활용
5
개 릴리스 환경 (Dev→Prod), 핵심 시스템과 동일 수준
출처: 어느 글로벌 선도 은행의 Dify Enterprise 도입 사례
은행에는 바꿀 수 없는 세 가지 전제가 있습니다. 첫째, 고객 데이터도 거래도 감사 추적도 모두 규제 대상이므로, AI를 곁다리 도구로 내놓을 수 없습니다. 둘째, 변경 관리가 엄격합니다. 운영 배포는 플래그 하나를 켜는 일이 아니라 정식 DevOps 절차를 끝까지 거칩니다. 셋째, AI가 가장 필요한 사람들이 기업·웰스·마켓·리테일·리스크라는 서로 다른 현장에 흩어져 있고, 저마다 고유한 업무 흐름을 가집니다. 팀마다 챗봇을 사들여도 이 가운데 어느 것도 풀리지 않습니다. 관건은 그 아래를 떠받치는 플랫폼 자체입니다.
그래서 은행에서 AI는 또 하나의 어시스턴트가 아니라 플랫폼에 관한 결정입니다. Dify가 맡는 일은 세 가지입니다. 전행이 하나의 환경에서 돌아가도록 하되, 중앙 엔지니어링이 런타임·거버넌스·인프라를 책임지고 각 사업부는 자기 워크플로우를 직접 만들고 운영합니다. 고객 도시에, 어카운트 플랜, 여신 메모처럼 은행 문서에서 반복되는 절반을 워크플로우로 바꾸고, 판단은 뱅커의 몫으로 남깁니다. 그리고 은행이 이미 갖춘 DevOps에 맞춰, 셀프 호스팅 쿠버네티스 위에서 다중 환경 릴리스 파이프라인을 끝까지 통과합니다.
