BNK 금융그룹 & Microsoft 해커톤

BNK 금융그룹과 Microsoft가 함께한 첫 해커톤입니다.
사전 교육 일정과 제공 리소스, 현장에서 나온 Q&A를 한곳에 정리했습니다.

사전 교육 6월 16일
해커톤 본행사 6월 19–20일
주제 금융 AI 에이전트

Journey

해커톤 진행 일정

사전 교육으로 기초를 다지고, 양일간의 본행사에서 실제 서비스를 구현합니다.

  1. 6월 16일 (월)

    사전 교육

    Microsoft Foundry, AI Search, GitHub Copilot 등 해커톤에 필요한 핵심 기술을 하루 과정으로 학습합니다. 오전은 코드 없이 Azure 화면에서 구현 가능한 내용으로 비개발자도 참여할 수 있고, 오후는 코드 기반의 고도화된 에이전트 개발을 다룹니다.

  2. 6월 19일 (목) – 20일 (금)

    해커톤 본행사

    각 팀이 직접 AI 에이전트 서비스를 기획하고 구현하는 이틀간의 현장 챌린지입니다. 멘토링과 기술 지원이 함께 제공되며, 현장에서 오간 질문과 답변은 익명으로 정리해 공유합니다.

  3. 상시

    지식 공유

    현장에서 나온 Q&A를 익명으로 정리해 누구나 참고할 수 있도록 아래에 모았습니다.

Pre-Training · 6월 16일

사전 교육 아젠다

오전 세션은 코드 없이 Azure 화면에서 구현 가능한 내용으로 비개발자도 함께 참여하기 좋습니다. 오후 세션은 코드를 활용한 고도화 에이전트 개발 과정으로, 관심 있는 비개발자도 선택적으로 참석할 수 있습니다.

시간 세션 주요 내용
09:00–09:30 AI 트렌드 및 금융권 레퍼런스 소개 생성형 AI 트렌드와 금융권 활용 사례 소개
09:30–10:30 Microsoft Foundry로 첫 에이전트 만들기 Microsoft Foundry 소개 및 에이전트 서비스를 활용한 첫 에이전트 생성
10:45–12:00 에이전트 고도화 (RAG / Tools) #1 에이전트에 기반지식(Knowledge)·도구(Tool) 연동 — AI Search, Foundry IQ 등
13:00–14:30 Vibe Coding 맛보기 GitHub Copilot으로 웹 화면(대시보드 / 채팅 UI)을 빠르게 만들고 배포하기
14:45–15:00 에이전트 고도화 (RAG / Tools) #2 코드 레벨로 RAG, AI Search 기능 적용 핸즈온
15:00–16:15 코드 레벨 기준의 Foundry 에이전트 연결 다양한 Foundry 에이전트 연결 및 엔터프라이즈향 오픈소스 프레임워크(MFA) 기초 실습
16:30–17:45 Web 기반 App을 배포하여 채팅 붙이기 웹 서비스를 위한 서비스 소개 및 활용 방법 실습
17:45–18:00 Wrap-up & 해커톤 안내 마무리 및 본행사 안내
오전 · 노코드 중심 오후 · 코드 기반 고도화

Pre-flight

시작 전에 한 번: Copilot에게 우리 팀 규칙을 먼저 알려주기

코딩을 시작하기 전에 딱 한 번만 설정해 두면, 이후 모든 작업에서 AI가 더 일관되게 움직입니다.

같은 기능을 똑같이 요청해도 팀마다 결과 품질이 들쑥날쑥한 경우가 많습니다. AI가 우리 프로젝트의 맥락과 “일하는 방식”을 모른 채 매번 새로 추측하기 때문입니다. 시작 전에 그 규칙을 한 번 적어 두면, 매 요청마다 설명을 반복하지 않아도 됩니다.

VS Code 새 창 열기

VS Code를 새 창으로 실행합니다. 아직 폴더를 열지 않은 깨끗한 시작 화면입니다.

VS Code 새 창에서 아직 폴더를 열지 않은 화면
실제 참고 화면 1

작업 폴더 지정

‘폴더 열기’로 개발 코드가 저장될 작업 폴더를 선택합니다. 이 폴더가 우리 프로젝트의 작업 공간이 됩니다.

Copilot Chat에 프롬프트 입력

Copilot Chat 창(단축키: Ctrl + Shift + I)을 열고, 아래의 프롬프트를 입력해 실행합니다. AI가 저장소를 살펴본 뒤 작업 규칙을 만들기 시작합니다.

작업 폴더를 연 뒤 Copilot Chat에 프롬프트를 입력한 화면
실제 참고 화면 2

지침 생성 완료

.github/copilot-instructions.md가 자동으로 만들어집니다. 내용을 검토하고 우리 팀에 맞게 다듬은 뒤 저장합니다.

copilot-instructions.md 파일이 생성되고 Copilot 지침 작성 결과가 보이는 화면
실제 참고 화면 3
⚡ GitHub Copilot Chat에 그대로 붙여넣으세요

💡 맨 위 [우리 프로젝트 소개]를 우리 상황에 맞게 채우면, AI가 맥락을 더 잘 이해해 매번 더 정확한 결과를 만듭니다.
(예시이므로 내부 내용은 아래 내용을 참고해서 수정 반영해 주시면 됩니다.)

×📁

[우리 프로젝트 소개: 예) 산은행 고객 상담 데이터를 분석하는 사내 웹 앱. Python·FastAPI 백엔드, React 프런트엔드를 만들어 Azure의 적절한 서비스를 선택하여 배포 운영] # 이 저장소에서 GitHub Copilot이 더 일관되게 동작하도록 .github/copilot-instructions.md 파일을 만들어 주세요. 먼저 이 저장소의 기술 스택·폴더 구조·기존 컨벤션을 살펴보고 그 내용을 함께 반영해 주세요. 그리고 아래 4가지 작업 원칙을 우리 프로젝트 상황에 맞게 풀어서 담아 주세요. - 먼저 생각하기 — 단정하지 말고, 모호하면 멈추고 질문하며, 해석이 여러 개면 선택지를 제시한다. - 단순함 우선 — 문제를 푸는 최소한의 코드만 작성하고 요청하지 않은 기능·추상화는 넣지 않는다. - 최소 수정 — 요청과 직접 관련된 부분만 고치고 멀쩡한 코드는 임의로 바꾸지 않는다. - 목표 기반 실행 — 작업을 검증 가능한 성공 기준으로 바꾸고, 여러 단계면 짧은 계획을 먼저 세운 뒤 검증으로 마무리한다.

| Agent | Claude Sonnet 4.6 High 200K | MCP 도구

참고: 이 프롬프트는 일반적인 코딩 작업 원칙을 바탕으로 합니다. 맨 위 [우리 프로젝트 소개] 자리를 팀 주제·기술 스택에 맞게 채울수록 더 정확한 지침이 만들어집니다.

Knowledge Sharing

현장 Q&A

해커톤 현장에서 오간 질문과 답변을 정리했습니다.

익명으로 정리해 공유합니다. 모든 질문과 답변은 특정 팀·개인·기업이 식별되지 않도록 익명화하고, 누구나 참고할 수 있는 기술 가이드 형태로 정리해 제공합니다.

카톡방(공지방 | 디지털 혁신 챌린지 해커톤 2026) 으로 문의 주시면 도와 드리겠습니다.

Resources

해커톤 제공 리소스

주제가 AI 에이전트 구현인 만큼, 관련 Azure 자원을 활용할 수 있도록 지원합니다.

Microsoft Foundry

에이전트 개발 플랫폼. LLM은 GPT 시리즈 중심으로 제공됩니다.

Azure AI Search

RAG·벡터 검색을 위한 지식 검색 엔진.

Azure Container Apps

컨테이너 기반 서비스 호스팅.

GitHub Copilot

코드 생성·바이브 코딩 지원.

Azure Document Intelligence

문서 OCR 및 구조 추출.

Azure Blob Storage

이미지·문서 등 비정형 데이터 저장.

Azure Static Web App

프런트엔드 정적 웹 호스팅.

Azure Application Insights

관측성·모니터링.

GPU 자원은 비용 등의 문제로 기본 지원이 어려우나, 구현하려는 서비스 특성상 꼭 필요한 경우 협의를 통해 지원을 검토합니다.

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