뱅크샐러드, LLM 활용해 마이데이터 테스트 데이터 자동 생성

뱅크샐러드 QA팀은 마이데이터 서비스 특성상 복잡한 금융 상품 정보와 사용자 패턴을 반영한 테스트 데이터 생성이 큰 과제였으나, LLM 도입으로 이를 해결했다. LLM은 실제 데이터 학습을 통해 소비 패턴, 계절적 변동, 사회경제적 요인 등을 반영한 현실적인 데이터를 생성할 수 있다.

프롬프트 엔지니어링 및 데이터 처리

구체적인 페르소나 설정과 JSON 형식 명시를 통해 LLM이 맥락을 이해하고 적절한 데이터를 생성하도록 유도했다. 생성된 데이터는 마크다운 제거, 불필요한 설명 삭제, JSON 파싱 및 유효성 검사 등 후처리 과정을 거쳐 구조화된다.

자동화 및 활용

구조화된 JSON 데이터를 Kotlin/Java DataClass로 매핑해 API를 통해 개발 서버에 전송하는 과정을 자동화했다. GitHub Actions의 Cron Job을 활용해 매일 새로운 데이터를 생성하며, 이는 QA 테스트뿐만 아니라 개발 환경에서도 공유되어 장기간 내역이 필요한 기능 테스트의 효율성을 높였다.