신한은행, AI Agent 플랫폼 UI/ UX 디자인
신한은행의 사내 AI Agent 플랫폼의 UI/ UX를 디자인했습니다.
기존 SK 개발사가 만든 개발자 전용 AI Agent 플랫폼을 기반으로,
비개발직군의 은행원도 쉽게 에이전트를 만들 수 있는 UX로 개선했습니다.
기간
2025.06-2025.11
프로젝트 참여 인원
총 35명(디자인 3명, 기획 11명, 개발 21명)
디자인 기여도
50%
기존 SK, AI Agent 플랫폼을 신한은행 내부 직원이 쉽게 쓸 수 있도록 리디자인이 필요했습니다.
기존 SK 플랫폼을 기반으로, 사전 테스트와 인터뷰를 진행하며 사용자와 Painpoint를 분석했습니다.
AI 에이전트 배포
데이터 세트 생성
모델 배포
사용성 테스트
인터뷰
AS IS(기존 SK 플랫폼) 테스트&인터뷰 결과
인터뷰 항목
테스트 미션
프롬프트 등록
세이프티 필터 등록
프로젝트 생성
01 사내 프로젝트를 생성해주세요.
이해도
일관성
직관성
정보 신뢰성
업무 적합성
01 화면에서 제공되는 정보가 한눈에 이해되도록 배치되어 있다고 느끼십니까?
02 원하는 기능을 수행하는 과정이 불필요한 단계 없이 자연스럽게 이어진다고 느끼십니까?
03 버튼, 메뉴 등 인터페이스를 별도 설명 없이도 쉽게 사용할 수 있었습니까?
04 화면에 제공되는 정보가 업무 판단에 도움이 될 만큼 정확하고 신뢰할 수 있다고 느끼십니까?
05 화면에 제공되는 기능과 정보들이 실제 업무 수행에 필요한 내용과 맞닿아 있다고 느끼십니까?
[ AS IS 설문 후, 실제 VOC ]
“플랫폼이 낯설고 어려워서, 사용하다가 결국 중간에 포기했어요.”
“개발자가 아니다 보니, 플랫폼에 사용된 단어들이 어려워요.”
“단계가 많고 복잡해서, 제가 어느 위치에 있는지 헷갈려요.”
사용성 점수 2.6점
02 신규 대출 상품 안내를 위한 데이터 세트를 생성해주세요.
03 데이터 세트의 중복 데이터를 제거해주세요.
04 대출금리 조회 모델을 배포해주세요.
05 지정된 모델의 배포 성공 여부와 사용 로그를 확인해주세요.
06 플레이그라운드에서 모델별 응답을 비교해주세요.
07 ‘대출금리 조회 고객 상담용’ 시스템 프롬프트를 등록해주세요.
08 대출금리 조회 AI 챗봇 에이전트를 빌드해주세요.
09 신한은행 대출금리 조회 API를 연동한 에이전트 도구를 만들고, 에이전트에 연결해주세요.
10 추론 프롬프트를 에이전트에 연결해주세요.
11 배포한 에이전트의 금지어(고객 식별 정보)를 설정해주세요.
이해도
2.2/5
직관성
1.9/5
일관성
2.3/5
정보 신뢰성
3.1/5
업무 적합성
3.5/5
As Is
테스트와 인터뷰를 바탕으로,
다음과 같이 UX 디자인 방향을 설정했습니다.
기존 SK AI 플랫폼
주 사용자
개발자
프로젝트 단위
개인
초기 AI 이해도
높음
정보 구조
기술적 정보 위주
사용빈도
[사용자 특성]
AI · 개발 지식
To be
비전문가인 사용자도 초반에 이탈없이,
쉽게 플랫폼을 사용할 수 있도록 디자인해야 했습니다.
신한은행의 AI Agent 플랫폼
주 사용자
은행직원
프로젝트 단위
단체
초기 AI 이해도
낮음
정보 구조
업무 흐름
사용빈도
[사용자 특성]
AI · 개발 지식
1
기능개선
초반 이탈을 최소화하기 위해,
쉽고 직관적인 UX로 개선했어요.
As Is
메뉴 특성별로만 구분된 아코디언형 LNB 구조로, 메뉴 탐색이 비효율적이었습니다.
특성에 따라 분류
Assets
Prompt
Knowledge
External Knowledge
Data Tools
Processor
Ingestion Tools
Custom Scripts
Vector DB
Model
Catalogs
Benchmark
Playground
Prompt
Inference Prompts
Few Shots
MCP
MCP Catalogs
MCP Playground
Improvements
Fine Tuning
Agents
Builder
Tools
Deploymenys
Model
Agents
API Key
To be
업무 흐름을 중심으로 LNB를 재구성하고
섹션형 구조를 적용해 탐색 효율을 높였습니다.
사용 흐름
데이터
데이터 탐색
데이터 관리
데이터 도구
모델
모델 탐색
모델 관리
파인튜닝
플레이그라운드
프롬프트
추론 프롬프트
퓨샷
가드레일
워크플로우
에이전트
빌더
도구
MCP 서버
명장 AI
평가
평가
배포
모델 배포
에이전트 배포
세이프티 필터
API Key
로그
모델 사용 로그
에이전트 사용 로그
공지사항
공지사항
관리
사용자 관리
프로젝트 관리
자원 관리
사용자 이용 현황
공지사항 관리
API Key 관리
As Is
List Data는 Table View만 제공하며, 이는 시각적으로 직관적이지 않았습니다.
To be
Table View와 Card View를 함께 제공해, 직관적으로 확인할 수 있도록 개선했습니다.
As Is
Agent 생성 단계가 길게 이어져, 사용자가 현재 어느 단계에 있는지 알기 어려웠습니다.
To be
헤더에 브레드크럼을 제공해, 현재 위치와 이동 경로를 직관적으로 파악할 수 있도록 개선했습니다.
데이터
데이터 카탈로그
데이터 카탈로그 조회
Public
전체
IDE 이동
신한
2
기능 추가
단체 프로젝트와 비전문가인 사용자를 위해,기능을 추가했어요.
To be
개발자가 아니어도 누구나 쉽게 그래프로
트래픽과 현황을 파악할 수 있도록 기능을 추가했어요.
To be
홈화면에서 작업 현황을 한 눈에 파악할 수 있도록, 대시보드 뷰를 추가했습니다.
To be
프로젝트 단위로 업무가 진행되어,
프로젝트를 생성하고 참여할 수 있도록 기능을 추가했습니다.
As Is
기존 개발자들을 위한 어려운 AI Agent 플랫폼에서,
이해도
2.2/5
직관성
1.9/5
일관성
2.3/5
정보 신뢰성
3.1/5
업무 적합성
3.5/5
AS IS 사용성 점수 2.6점
주 사용자
개발자 (개발직군)
초기 AI 이해도
높음
프로젝트 단위
개인
정보 구조
기술적 정보
VOC
“플랫폼이 낯설고 어려워서, 사용하다가 중간에 포기했어요.”
“개발자가 아니다 보니, 플랫폼에 사용된 단어들이 어려워요.”
“단계가 많고 복잡해서, 제가 어느 위치에 있는지 헷갈려요.”
To be
비전문가도 쉽게 AI Agent를 만들 수 있는 플랫폼으로.
이해도
3.9/5
직관성
4.0/5
일관성
4.5/5
정보 신뢰성
4.1/5
업무 적합성
3.9/5
TO BE 사용성 점수 4.1점
주 사용자
은행 직원 (비개발직군)
초기 AI 이해도
낮음
프로젝트 단위
부서별 사용 > 단체
정보 구조
업무 흐름
VOC
“개발 지식이 없는데, 쉽게 에이전트를 만들 수 있었어요.”
“다양한 곳에 설명을 제공해줘서 이해가 쉬웠어요.”
“프로젝트 기능이 추가되어 데이터 공유를 할 수 있었어요 .”