『AI 기반 금융 시스템 개발 실무 VOL.1』은 금융 산업에서 실제 활용되는 핵심 AI 서비스를 직접 구현하며 학습할 수 있도록 구성된 프로젝트 중심의 실무서입니다. Java 21과 Spring Boot 3 기반의 엔터프라이즈 백엔드 개발 환경을 바탕으로 Oracle XE 데이터베이스 설계, REST API 구현, Spring Security 6 기반 인증·인가, AWS 클라우드 인프라 구축까지 금융 서비스 개발에 필요한 전 과정을 체계적으로 다룹니다. 단순한 예제 수준을 넘어 실제 금융권에서 운영되는 서비스를 모델로 삼아 AI 금융 챗봇 상담 시스템, 개인 금융 자산관리 서비스, 투자 추천 플랫폼, 대출 심사 자동화 시스템을 프로젝트 형태로 구현하며 금융 AI 서비스의 전체 아키텍처를 경험할 수 있도록 구성하였습니다.
특히 이 책은 생성형 AI와 머신러닝 기술을 금융 비즈니스에 접목하는 방법을 실무 관점에서 설명합니다. 자연어 처리 기반 금융 상담 챗봇 구축과 Amazon Lex 및 AWS Lambda 연동, 소비 패턴 분석 및 미래 지출 예측, 투자 성향 분석 기반 추천 엔진, 포트폴리오 최적화 서비스, AI 기반 신용평가 모델 구축과 SageMaker 모델 배포까지 실제 금융 서비스에서 요구되는 핵심 기술들을 단계적으로 학습할 수 있습니다. 또한 RESTful API 설계, 테스트 전략, 단위·통합 테스트, 보안 설계, 성능 최적화 및 AWS 기반 운영 환경 구축까지 포함하여 서비스 개발부터 배포까지의 전체 라이프사이클을 실전 프로젝트를 통해 자연스럽게 익힐 수 있습니다.
이 책은 금융 IT 분야로 진출하고자 하는 백엔드 개발자, AI 엔지니어, 핀테크 서비스 개발자, 그리고 Spring Boot 기반 엔터프라이즈 시스템 개발 역량과 AI 서비스 구축 능력을 동시에 갖추고자 하는 실무자에게 적합한 안내서가 될 것입니다. 한 권의 프로젝트 중심 학습을 통해 금융 도메인 지식과 AI 기술, 클라우드 환경에서의 서비스 구축 경험을 함께 습득하며 차세대 금융 AI 개발자로 성장할 수 있을 것입니다.

1장 AI 기반 금융 챗봇 상담 시스템
1.1 프로젝트 개요 및 학습 목표
1.2 금융 챗봇 시스템 아키텍처 설계
1.3 개발 환경 구성 (Java 21 · Spring Boot 3 · Oracle XE · AWS)
1.4 Oracle XE 데이터베이스 설계 및 구축
1.5 Spring Boot 3 프로젝트 생성 및 기본 설정
1.6 NLP 엔진 연동 및 의도 분석(Intent Analysis) 구현
1.7 Amazon Lex 챗봇 설계 및 구성
1.8 AWS Lambda 백엔드 로직 구현
1.9 API Gateway 연동 및 RESTful API 설계
1.10 금융 상담 서비스 도메인 구현
1.11 계좌 조회 및 거래 내역 조회 API 구현
1.12 대출 상담 AI 로직 구현
1.13 AWS SageMaker 모델 배포 및 연동
1.14 보안 설계 (JWT · Spring Security 6)
1.15 테스트 전략 및 단위·통합 테스트 구현
1.16 AWS 배포 및 운영 환경 구성
1.17 전체 시스템 통합 테스트 및 마무리


2장 AI 기반 개인 금융 자산관리 시스템
2.1 시스템 개요 및 아키텍처 설계
2.2 개발 환경 구성 및 프로젝트 초기화
2.3 Oracle DB 스키마 설계 및 구현
2.4 계좌 통합 조회 서비스 구현
2.5 소비 패턴 분석 및 AI 카테고리 분류
2.6 자동 예산 관리 서비스 구현
2.7 시계열 분석 기반 미래 지출 예측
2.8 투자 포트폴리오 분석 서비스
2.9 월별 재무 리포트 생성 및 S3 저장
2.10 Spring Security 및 JWT 인증 구현
2.11 AWS 클라우드 인프라 구성 및 배포
2.12 테스트 전략 및 품질 보증
2.13 성능 최적화 및 운영 모니터링


3장 AI 기반 투자 추천 플랫폼
3.1 프로젝트 개요 및 아키텍처 설계
3.2 프로젝트 생성 및 기본 설정
3.3 Oracle XE 데이터베이스 설계 및 구현
3.4 User Profile Service 구현
3.5 Recommendation Engine 구현
3.6 AWS SageMaker AI 모델 연동
3.7 Portfolio Optimizer Service 구현
3.8 Market Data Service 및 AWS Kinesis 연동
3.9 Spring Security 및 JWT 인증 구현
3.10 AWS 클라우드 배포 및 인프라 구성
3.11 테스트 전략 및 품질 보증
3.12 성능 최적화 및 운영 모니터링


4장 AI 기반 대출 심사 자동화 시스템
4.1 시스템 개요 및 아키텍처 설계
4.2 개발 환경 구성
4.3 도메인 모델 및 데이터베이스 설계
4.4 비즈니스 로직 구현
4.5 AWS SageMaker AI 모델 연동
4.6 REST API 설계 및 구현
4.7 Spring Security 및 JWT 인증 구현
4.8 테스트 전략 및 구현
4.9 AWS 배포 및 운영 환경 구성
4.10 성능 최적화 및 보안 강화
4.11 감사 로그 및 금융 규제 준수
4.12 CI/CD 파이프라인 및 운영 관리