토스ㅣSLASH 24 - 유연하면서도 안정적인, 토스뱅크만의 신용 모형/전략 시스템 구축하기
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AI 핵심 요약
기존 신용 솔루션은 Python 기반 머신러닝 모델과의 호환성, 복잡한 대출 전략 구현, 내부 시스템 연동에 제약이 있어 토스뱅크는 신용 전략 시스템 ‘시린’과 모델 학습 시스템 ‘ML 박스’를 자체 구축했다. 시린은 Python 코드로 심사 로직을 정의하고 온라인 API와 배치 처리에서 같은 코드를 사용하며, 기존 시스템과 결과를 대조한 뒤 전략별로 단계적으로 이관했다. 운영 안정성을 위해 섀도우 배포와 승인 절차가 포함된 CI/CD를 적용하고, 배치 분산 처리에는 Ray를 선택했다. ML 박스는 설명 가능한 신용 모형의 학습을 자동화하고 전처리·후처리를 모델과 함께 패키징했으며, Kafka·Airflow·Tableau를 연결해 모형 모니터링을 자동화했다.
- 온라인 심사와 배치 심사가 같은 Python 전략 코드를 사용하도록 구성하면 로직 중복과 결과 불일치를 줄일 수 있다.
- 금융 심사 로직은 카나리 배포 중 버전별 결과가 달라질 수 있으므로, 섀도우 트래픽으로 검증한 뒤 실제 트래픽을 전환하는 방식을 고려한다.
- 배치 코드 변경도 CI/CD 승인 절차에 연결해 제3자 검증과 책임자 승인을 거치도록 한다.
- Ray는 런타임에 Python 의존성을 지정할 수 있어 배치 워커 환경을 관리하기 편리하며, 발표에서는 분산 처리 엔진으로 선택했다.
- 모델과 전처리·후처리를 함께 패키징하고 공통 모니터링 지표를 자동 수집하면 배포 과정의 수작업과 오류 가능성을 줄일 수 있다.
소개
토스뱅크는 왜 신용 모형/전략 솔루션을 자체 구축하게 되었을까요?토스뱅크만의 신용전략 솔루션과 ML 기반의 신용평가모형 훈련 및 서빙 시스템을 소개합니다. 김용휘 / Data Platform Department Leader 유형균 / Machine Learning Engineer 토스 개발자 컨퍼런스 SLASH에 대한 자세한 정보는 👉🏻 https://toss.im/slash-24 컨퍼런스 및 세션에 대한 문의는 👉🏻 slash@toss.im 토스에 합류하고 싶다면 👉🏻 https://toss.im/career/jobs #토스 #개발자컨퍼런스 #SLASH #SLASH24 #dataplatform #machinelearning #토스뱅크 유의 사항 *본 발표자료의 저작권은 연사에 있으며, 저작권자의 사전 서면 동의 없이 자료의 일부 또는 전부를 이용하거나 배포할 수 없습니다. *또한 해당 자료를 복제하여 SLASH 행사 홈페이지를 제외한 온라인상에 게재하는...
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