목 차


1장 AI 기반 금융 리스크 관리 시스템
1.1 금융 리스크 이론 기초 및 프로젝트 개요
1.2 시스템 아키텍처 및 도메인 데이터 모델링
1.3 실시간 시장 데이터 수집 서비스
1.4 다차원 VaR 계산 핵심 로직 구현
1.5 신용, 운영 및 스트레스 테스트 시뮬레이션
1.6 AWS SageMaker 머신러닝 연동
1.7 AWS EMR 분산 배치 및 Redshift DW 구축
1.8 REST API 컨트롤러 및 실시간 리포팅
1.9 Spring Security 6 기반 역할 분리(RBAC)
1.10 AWS 배포 및 관측 가능성 확보


2장 AI 기반 금융 이상거래 탐지 시스템
2.1 FDS 시스템 개요 및 도메인 이해
2.2 전체 시스템 아키텍처 설계
2.3 개발 환경 구성 및 프로젝트 초기화
2.4 Oracle DB 스키마 설계 및 구현
2.5 거래 수신 서비스 및 Kafka 이벤트 발행
2.6 FDS 판정 엔진 구현
2.7 실시간 Feature Store 구현 (Redis)
2.8 FDS 판정 엔진 통합 및 Kafka Consumer 구현
2.9 거래 차단 및 알림 서비스 구현
2.10 DynamoDB 감사 로그 설계 및 구현
2.11 AWS 인프라 구성 및 MSK(Kafka) 설정
2.12 실시간 모니터링 및 성능 최적화
2.13 FDS 테스트 전략 및 모델 성능 평가
2.14 AWS 배포 파이프라인 및 운영 가이드


3장 AI 기반 금융 문서 분석 및 계약서 자동화 시스템
3.1 프로젝트 개요 및 시스템 아키텍처 설계
3.2 개발 환경 구성 및 프로젝트 초기화
3.3 데이터베이스 설계 및 문서 관리 시스템 구현
3.4 OCR 기반 금융 문서 데이터 추출 서비스 구현
3.5 자연어 처리 기반 금융 정보 분석 서비스 구현
3.6 생성형 AI 기반 계약서 요약 및 질의응답 서비스 구현
3.7 금융 규정 준수 및 위험 조항 탐지 시스템 구현
3.8 REST API 및 보안 서비스 구현
3.9 AWS 클라우드 배포 및 운영 환경 구축
3.10 테스트, 성능 최적화 및 프로젝트 마무리


4장 AI 기반 금융 데이터 분석 및 투자 예측 플랫폼
4.1 프로젝트 개요 및 시스템 아키텍처 설계
4.2 개발 환경 구성 및 프로젝트 초기화
4.3 데이터베이스 설계 및 금융 데이터 수집 시스템 구현
4.4 데이터 전처리 및 특성 엔지니어링 구현
4.5 머신러닝 기반 투자 예측 모델 구현
4.6 딥러닝 기반 시계열 예측 모델 구현
4.7 AI 기반 투자 추천 및 포트폴리오 최적화 구현
4.8 REST API 및 보안 서비스 구현
4.9 AWS SageMaker 기반 모델 배포 및 운영 환경 구축
4.10 테스트, 성능 최적화 및 프로젝트 마무리