How Financial Planners With Zero Coding Experience Built Their Own Agents - Matt Ragone, Range

한 줄 핵심

코딩 경험이 없는 재무 플래너도 반복 업무를 표준화하고 실제 사례로 학습시킨 뒤 테스트·검토 체계를 붙이면, 금융 자문 현장에서 바로 쓸 수 있는 agent와 skill을 직접 만들 수 있다.

시간별 요약

1. 0:00
   소개 재무 계획 팀이 엔지니어링 배경 없이도 agent와 skill을 직접 만들어 매일 업무 효율을 높인 과정을 단계별로 설명한다. 기술팀이 아닌 실무자도 자기 팀에 맞는 AI 도입 방법을 배울 수 있게 하는 것이 핵심이다.
2. 0:42
   엔지니어가 아닌 재무 플래너 발표자는 재무 플래너이자 Range의 AI 도입을 이끄는 사람이며, 회사 전 부문이 참여하는 AI Council을 통해 best practice를 공유한다. 금융 자문은 규제 산업이므로 결과물은 반드시 사람의 검토가 필요하다.
3. 2:28
   AI를 챗봇처럼 사용하던 시기 초기에는 AI를 이메일 초안 작성, 세법 변경 사실 확인, 긴 문서 요약 같은 보조 도구로만 사용했다. 하지만 실제 업무는 여전히 사람이 모두 수행해야 해서 시간 절감에는 한계가 있었다.
4. 3:03
   병목은 타이핑 속도였다 클라이언트와 대화하는 동안에는 다른 업무를 처리할 수 없어서, 실제 병목은 생각보다 타이핑 속도가 아니라 사람의 수작업 시간이었다. 한 사람의 업무 시간은 곧 다른 고객에게 쓸 수 있는 시간과 직결되기 때문에 확장성이 낮았다.
5. 3:37
   agent가 바꾼 것 Claude Co-work 같은 agent가 들어오면서 한 고객과 통화하는 동안 다른 고객의 현금흐름 분석, 보험 검토, 세무 검토를 병렬로 진행할 수 있게 됐다. 대신 최종 산출물은 사람이 검토하고 조정해 안전성을 확보해야 한다.
6. 4:21
   좋은 프롬프트만으로는 부족했다 agent가 제대로 일하려면 실제 고객 데이터가 어디에 있는지 알고, 회사의 자문 방식에 맞춰 답을 내야 한다. Range는 미리 보험, 투자, 은퇴 추천 방식을 표준화해 Notion과 Google Docs에 정리해 두었고, 그 문서가 agent의 기준점이 됐다.
7. 6:27
   skill을 만드는 다섯 단계 skill이나 agent를 만드는 과정은 pick, teach, pack, test, ship의 다섯 단계로 정리된다. 코드를 몰라도 되지만, 실제 업무를 가장 잘 아는 사람이 직접 만들어야 효과가 높다.
8. 6:58
   반복하는 워크플로를 고르기 가장 화려하거나 복잡한 일보다 매일 또는 매주 반복되는 업무를 먼저 골라야 한다. 현금흐름 분석이나 보험 검토처럼 시간이 많이 들지만 자동화하기 쉬운 작업이 초기에 가장 적합하다.
9. 7:47
   실제 사례를 보여주기 표준 문서만 넣는 것이 아니라 예외 사례와 수정 사례를 함께 넣어야 agent가 엣지 케이스를 배운다. 왜 특정 문서를 올리는지까지 설명하면 이후 반복 실행에서 더 정확하게 판단한다.
10. 9:11
    skill로 패키징하기 작업이 어느 정도 맞아떨어지면 skill 형태로 묶고, 시작 전에 몇 가지 확인 질문을 하게 만들어 맥락을 좁힌다. 동시에 규제 산업 특성상 어떤 skill도 곧바로 고객에게 전송하지 못하게 하고, CFP 검토를 거치도록 제한해야 한다.
11. 10:50
    실제 사례로 테스트하기 배포 전에는 5~10개의 실제 사례와 몇 개의 엣지 케이스로 강하게 테스트해야 한다. 실행 후에는 개선점을 다시 skill에 반영하고, 마지막에는 agent 스스로 어떻게 더 나아질 수 있는지 묻는 과정이 중요하다.
12. 11:52
    소유자와 검토자를 붙여 배포하기 skill은 배포로 끝나는 것이 아니라 소유자와 검토자가 있어야 유지된다. 작은 조직에서는 한 사람이 둘 다 맡을 수 있지만, 팀이 커질수록 보험처럼 전문성이 필요한 분야는 더 적합한 동료가 검토해야 한다.
13. 12:27
    Range의 현재 약 6~8개월 만에 회사 전체에 24개의 skill이 생겼고, 그중 17개가 재무 계획 팀에서 나왔다. 이제는 각 부서가 서로의 skill을 참고해 발전시키고 있으며, Slack에서 동작하는 Ranger 같은 내부 agent도 구축 중이다.
14. 13:29
    전문가가 skill을 만들어야 한다 보험, 세무처럼 전문성이 강한 영역은 해당 분야 전문가가 skill을 직접 다듬어야 놓치는 부분이 줄어든다. CFP는 전체 흐름을 조율하는 quarterback 역할을 하고, 세부 내용은 CPA나 투자팀 같은 해당 전문가가 책임지는 구조가 효과적이다.
15. 14:28
    병목은 다른 곳으로 옮겨갔다 이제 병목은 타이핑 속도가 아니라, 배포된 skill을 누가 테스트하고 최신 상태로 유지하느냐로 이동했다. 결국 한 명의 플래너가 하루 3~4명 대신 100명 규모의 자문을 맡는 미래를 향해 가고 있다.

실무 인사이트

• AI 도입의 출발점은 새 도구가 아니라 반복 업무의 표준화이며, 문서화가 잘된 조직일수록 agent 성과가 빨리 나온다.
• 규제 산업에서는 자동화보다 검토 체계가 더 중요하므로, 배포 전 테스트와 배포 후 owner·reviewer 구조를 함께 설계해야 한다.
• 실무자가 직접 skill을 만들어야 현장의 예외와 판단 기준을 반영할 수 있고, 전문가가 만든 skill일수록 재사용성과 정확도가 높아진다.