AI로 나만의 보고서 워크플로우 설계하기: 금융업 교육 현장 이야기
금융업 보고서 업무, 생성형 AI로 자동화할 수 있다면? Flowise·NotebookLM을 활용한 맞춤형 교육을 설계해, 실제 실무 보고서를 빠르고 효율적으로 작성한 코드잇 고객 사례를 소개합니다.
Sep 19, 2025
왜 생성형 AI를 활용한 보고서 교육이 필요했을까?
직장인이라면 누구나 하루에도 몇 번씩 보고서를 작성합니다. 특히 금융업에서는 규정 검토, 투자 분석, 경영 보고까지 늘 보고서가 따라붙죠. 그러나 보고서를 작성할 때 리서치, 자료 정리, 보고서 형식에 맞는 내용 정리를 하다보면 그정작 중요한 분석에 쓸 에너지가 부족해지곤 합니다.
이번 교육은 “생성형 AI를 활용해서 보고서 업무를 어떻게 더 빠르고 효율적으로 할 수 있을까? 더 나아가 반복되는 형식의 보고서를 자동화하면 어떨까?” 하는 고민을 해결하기 위해 설계되었습니다.
코드잇의 교육 설계 솔루션: Flowise와 NotebookLM
처음에는 NotebookLM과 n8n이라는 툴을 가지고 자동화 실습을 구성하려고 했습니다. NotebookLM은 리서치 도구로 좋고, n8n은 워크플로우 자동화에 많이 쓰이는 툴이니까요. 그런데 사전 미팅을 해보니 수강생들이 기본적인 생성형 AI 교육만 수강한 상황이었습니다. n8n 같은 툴을 바로 다루기는 난도가 좀 높아 보였죠.
그래서 담당자님과 논의한 끝에, 방향을 조금 틀어 n8n의 기능은 사용할 수 있지만 UI/UX가 조금 더 직관적인 flowise를 활용한 교육을 설계하였습니다. n8n과 비슷하지만 훨씬 간단하고 무료로 쓸 수 있어 교육 이후에도 참가자들이 부담 없이 연습해볼 수 있다는 장점이 있었습니다.
1차시: 프롬프트 엔지니어링과 AI Agent 이해
첫 시간에는 프롬프트 엔지니어링 기본기를 다졌습니다. AI에게 원하는 답을 잘 뽑아내려면 어떻게 질문해야 할지, Chain of Thought(CoT)나 ReAct, ToT 같은 프롬프트 기법을 직접 다뤄봤습니다. 단순히 “질문-답변” 수준이 아니라, AI가 스스로 어떤 과정을 거쳐 결론에 도달하는지 이해하는 시간이었습니다.
2차시: NotebookLM으로 금융 리서치 실습
두 번째 시간에는 AI 기반 리서치 어시스턴트인 NotebookLM 사용 방법을 이해하는 시간을 가졌습니다. 금융업에 맞는 규정을 활용해 규정관련 질의에 대한 답변을 확인해보는 실습을 진행하면서 업무 보조 도구로 효율적으로 활용할 수 있는 방법을 학습했습니다. 더 나아가 NotebookLM으로 분석한 내용을 바탕으로 Gamma에서 PPT 투자 분석 보고서를 작성하는 실습을 진행하였습니다.
3차시: Flowise로 나만의 보고서 자동화 워크플로우 만들기
마지막 세션에서는 단순히 이미 만들어진 생성형 AI 툴을 사용하는 데 그치지 않고, 직접 LLM 워크플로우와 에이전트 개발 플랫폼을 활용해 나만의 보고서 작성 워크플로우를 제작하는 실습을 진행했습니다. 참가자들은 스스로 에이전트 노드를 추가하고, API를 연동하여 필요한 정보를 리서치한 뒤, 자신이 원하는 보고서 형식으로 결과물을 만들어내는 과정을 경험했습니다.
이를 통해 실제 실무자가 가장 많이 수행하는 보고서 업무를 자동화할 수 있는 구체적인 방법을 배우는 동시에, 단순히 기존에 제공되는 생성형 AI를 활용하는 수준을 넘어 직접 자신만의 AI를 설계하고 구현할 수 있다는 점에서 큰 의미가 있는 시간이 되었습니다.
생생한 교육 현장스토리
실제 업무에 활용할 수 있는 실습 위주로 진행하다보니 참가자 반응이 좋았는데요!
NotebookLM 활용한 실습을 진행할때, 규정을 기반으로 답변을 뽑아내는 기능은 현업과 바로 연결되는 부분이라 “이건 바로 업무에서 사용할 수 있겠다!”는 반응이 많았습니다. Flowise를 활용한 실습에서는 각자 만든 워크플로우가 실제로 자기 보고서 템플릿에 맞춰 결과물을 내는 걸 보면서, 참가자들이 눈이 반짝였습니다. 끝나고 나서 “이 부분은 나중에 더 깊게 배우고 싶다”는 이야기를 바로 남기기도 했습니다.
AI 활용을 넘어, 나만의 워크플로우 설계까지
이번 교육에서 가장 의미 있었던 건, 참가자들이 직접 자기 손으로 워크플로우를 설계했다는 점입니다.
금융업에서 보고서는 늘 반복되고 정해진 형식이 많습니다. 그래서 자동화의 효과가 크고, 실제 업무 혁신으로 이어지기 좋은 영역이죠. 이번 경험은 참가자들에게 “AI를 업무에 쓴다” 수준을 넘어서, “AI로 나만의 자동화된 워크플로우를 구축할 수 있다 “라는 감각을 심어줬습니다.
왜 맞춤형 교육인가?
생성형 AI 교육은 각 산업과 직무에 맞춰 맞춤형 실습이 필요하고, 실제 업무를 자동화할 수 있는 경험이 뒷받침되어야 합니다.
코드잇은 금융업에 맞는 툴과 실습 내용으로 현업에 바로 적용할 수 있는 커리큘럼을 구성했습니다.
만약 우리 조직에는 어떤 교육이 맞는지 고민된다면, 코드잇에 문의하세요!
조직 맞춤형 AI 교육 파트너로 함께 설계해드리겠습니다:)
문의 메일: sales@codeit.com
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