은행원이 클로드만 사용해 31개의 AI 프롬프트로 신용실사 도구를 개발하다

인도 은행에서 17년간 MSME 신용 심사 분야의 전문가가 AI 프롬프트를 활용해 신용 실사 속도를 높이는 도구를 개발하여 오픈소스로 공개했습니다. 창작자는 코딩 배경이 전혀 없으며, Anthropic의 AI인 Claude와의 대화만으로 전체 시스템을 구축했습니다.

문제와 해결책

기존 신용 팀은 대차대조표, 재고 명세서, CMA 데이터, CA 인증서, ITR, 부동산 서류 등 47개 문서를 수집하는 데 3-4주를 소모하지만, NCLT 사건, 취소된 GST 등록, 또는 수표 반송 사건과 같은 위험 신호를 과정 후반에야 발견합니다. 이 도구는 회사명, 도시, GSTIN(인도 세금 식별번호), 임원 이름, DIN(임원 식별번호) 단 5가지 입력만으로 최대한의 정보를 추출하여 이 문제를 해결합니다.

기술적 세부사항

이 시스템은 10개 범주에 걸친 31개의 프롬프트로 구성됩니다:

• 법인 확인
• 임원/창업자 배경 조사
• NCLT/파산 검색
• 시장 평판
• GST 매출 분석
• 신용 등급
• 그룹 법인 매핑
• 페이퍼 컴퍼니 탐지
• 산업별 위험
• 최종 진행/중지 메모

이 프롬프트들은 ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, Copilot을 포함한 모든 LLM에서 작동합니다. 독점 도구가 필요 없으며, 사용자는 단순히 복사, 붙여넣기, 조사만 하면 됩니다.

구축 과정

스스로를 "개발자가 아니며" "처음부터 코드 한 줄도 작성할 수 없다"고 설명하는 창작자가 Claude와의 대화를 통해 전체 도구를 구축했습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:

• 31개 프롬프트 라이브러리
• React 앱 인터페이스
• 규칙 기반 논리
• GitHub Pages 배포

이 도구는 백엔드, 데이터베이스, 로그인 요구사항, 비용 없이 단일 HTML 파일입니다. 창작자는 Claude에게 신용 업무 흐름, 실사 차원, 인도 은행 규제의 세부 사항을 설명했고, Claude는 프롬프트 구조화와 웹 인터페이스 구축을 도왔습니다.

배경과 영향

인도의 MSME 대출은 6,300만 개의 MSME를 지원하는 3,000억 달러 이상의 시장입니다. 이 도구는 실사의 첫 단계를 3주에서 30분으로 압축하여, 서비스가 부족한 기업들에게 신용 접근성을 높이는 것을 목표로 합니다. 창작자는 현재 이를 기반으로 스타트업을 구축하지는 않지만, 대출 생태계와 공유하고 있습니다.

창작자는 다른 대출 시장에서 유사한 프롬프트 기반 사전 심사 도구가 존재하는지, 이 개념이 미국/영국/동남아시아의 SME 대출에 적용될 수 있는지, 그리고 AI를 사용하여 도메인 도구를 구축한 다른 비개발자들의 경험에 대한 피드백을 구하고 있습니다.