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