FDE 교육, 비개발자는 무엇부터 배워야 할까요? 업무 규칙을 AI가 따를 수 있게 정리하는 4단계

FDE 교육에서 비개발자가 먼저 익힐 실력은 현업의 업무 규칙을 AI가 따를 수 있게 정리하는 일입니다. 노던트러스트 FDE 프로젝트를 따라 4단계와 연습법을 정리했습니다.

1분 요약 읽기💡FDE 교육에서 비개발자가 먼저 익힐 실력은 현업의 업무 규칙을 AI가 따를 수 있는 말로 정리하는 일입니다. 코딩보다 앞에 오는 일이고, 업무를 아는 사람이 가장 잘할 수 있는 일입니다.미국 금융회사 노던트러스트는 마이크로소프트 FDE 팀과 자사 금융 전문가가 함께 AI가 따를 ‘규칙 목록’을 만들었습니다. 신규 고객 데이터 준비 시간이 약 2.5주에서 3일로 줄었다고 두 회사가 2026년 11월 9일 발표했습니다.규칙 정리는 용어 묶기, 규칙 쓰기, 지난 자료로 시험하기, 사람에게 넘길 기준 정하기의 4단계로 연습할 수 있습니다. 이 기록이 FDE 취업 준비의 증거가 됩니다.

“FDE 교육을 들어 보고 싶은데, 코딩을 못 하는 저는 첫 주에 무엇을 하게 될까요?” FDE(전방 배치 엔지니어) 교육을 알아보는 비개발자·취업 준비생이 자주 묻는 질문입니다. 코드프레소의 답은 “현업 사람들이 머릿속에 가진 업무 규칙을, AI가 따를 수 있는 문장과 목록으로 정리하는 일부터 익히세요”입니다.

FDE(Forward Deployed Engineer)는 고객 현장에 들어가 문제를 정의하고, AI로 해결책을 만들어 실제 업무에 정착시키는 직무입니다. 기본 설명은 FDE 교육 과정 Forward Fellowship: 7주 커리큘럼과 선발·현장 검증 방식 정리에 있습니다. 이 글은 최근 발표된 금융회사의 FDE 프로젝트를 따라가며, 비개발자가 FDE 교육에서 먼저 키울 실력이 무엇인지, 그리고 지금 혼자 어떻게 연습할 수 있는지 정리합니다.

FDE 교육에서 비개발자는 무엇부터 배워야 할까요?

AI에게 업무를 맡기면 가장 먼저 막히는 곳은 프로그램 코드보다 업무의 말입니다. 같은 일을 부서마다 다른 이름으로 부르고, 담당자는 “보통은 이렇게 하는데 이런 경우는 예외”라는 판단을 설명 없이 해 왔습니다. AI는 이런 규칙을 알려 주지 않으면 그럴듯하지만 틀린 답을 냅니다.

그래서 FDE가 현장에서 하는 일의 큰 부분은 담당자의 판단을 끌어내 규칙으로 적고, 그 규칙대로 AI가 일하는지 확인하는 일입니다. 필리핀 FDE 기업 Amihan은 11월 5일 FDE 교육 과정인 FDE Academy를 열면서, 홈페이지에서 FDE를 두 가지 언어를 함께 쓰는 사람으로 설명합니다. 한쪽은 AI 모델의 동작·평가·도구이고, 다른 쪽은 규제 준수·핵심 시스템·손익 같은 회사의 언어입니다. 비개발자는 두 번째 언어를 이미 쓰거나 빠르게 익힐 수 있는 사람입니다. 이 언어를 AI가 알아듣는 규칙으로 옮기는 연습을 코드프레소가 비개발자에게 먼저 권하는 이유입니다.

노던트러스트의 FDE 프로젝트에서는 누가 무엇을 했을까요?

마이크로소프트와 노던트러스트는 2026년 11월 9일 함께 만든 ‘신규 고객 온보딩 AI 에이전트’를 발표했습니다. 노던트러스트는 연기금, 대학 기금, 대형 패밀리 오피스 같은 기관 고객의 자산을 맡아 관리하는 미국 금융회사입니다. 새 고객을 받을 때마다 여러 해에 걸친 거래 내역을 회사 형식으로 옮겨야 하는데, 고객마다 엑셀 양식이 달라 몇 주가 걸리던 일입니다. 노던트러스트 최고운영책임자 피트 체레크위치는 “모든 사람의 스프레드시트가 다르다”고 말했습니다.

이 일을 맡은 팀은 마이크로소프트 Frontier Company의 FDE 팀과 노던트러스트의 금융 전문가로 꾸려졌습니다.

누가	무엇을 했나
마이크로소프트 FDE 팀	고객사 안에 들어가 AI 에이전트를 설계하고 만들었고, 평가 점수를 보며 성능을 끌어올렸습니다.
노던트러스트 금융 전문가	업무 용어와 판단 기준을 알려 주고, AI가 따를 규칙 목록을 FDE와 함께 만들고 계속 보탰습니다.
노던트러스트 분석가	엑셀과 셰어포인트에서 AI 결과를 검토·수정·승인하고, AI가 판단하지 못한 예외를 처리합니다.

마이크로소프트 쪽 FDE 팀을 이끈 빅 싱 부사장은 “노던트러스트는 사업에 대한 깊은 이해를 가져왔고, 우리에게는 AI 전문성을 기대했다. 에이전트의 정확도를 맞추려면 서로가 필요했다”고 말했습니다. 두 회사 발표에 따르면 신규 고객 데이터 준비 시간은 약 2.5주에서 3일로 83% 줄었습니다. 이 시간에는 분석가 검토, 예외 처리, 최종 확인까지 포함됩니다.

눈여겨볼 점은 규칙 목록을 함께 만든 한쪽이 금융 업무를 아는 사람들이었다는 것입니다. 체레크위치는 양식이 제각각이어도 “이건 출자 요청, 이건 평가액”처럼 가려낼 수 있는 핵심이 있다고 설명했습니다. 이런 구분을 아는 사람이 있어야 FDE 팀도 정확도를 맞출 수 있었습니다. 개발자와 비개발자가 FDE 팀에서 어떻게 나눠 일하는지는 FDE 개발자 vs 비개발자, 누가 유리할까요?에서 따로 다뤘습니다.

업무 규칙을 AI가 따를 수 있게 정리하는 4단계

노던트러스트 사례의 순서를 작은 업무에 옮기면 4단계가 됩니다. 예를 들어 한 회사 회계팀이 매달 쌓이는 법인카드 사용 내역을 계정과목별로 나누는 일을 AI에게 맡긴다고 해 보겠습니다.

단계	법인카드 분류에서 하는 일	남는 결과물
1. 같은 것을 부르는 여러 이름 묶기	카드 내역에 영문·약칭으로 제각각 찍힌 가맹점 이름을 하나로 묶고, 팀이 쓰는 계정 이름(회의비, 복리후생비, 접대비)의 뜻을 한 줄씩 적습니다.	용어 목록
2. 판단을 ‘이럴 때는 이렇게’로 쓰기	“외부 손님과 함께한 식사는 접대비, 팀원끼리 식사는 복리후생비”처럼 적습니다. 담당자가 “보통은”이라고 말하는 대목에서 예외를 꼭 함께 묻습니다.	예외가 붙은 규칙 목록
3. 지난 자료로 시험하기	담당자가 이미 분류해 둔 지난달 내역을 정답으로 두고, 정답을 숨긴 채 AI가 분류한 결과와 비교합니다. 틀린 건은 유형별로 모읍니다.	시험 결과표
4. 사람에게 넘길 기준 정하기	AI가 확신하지 못하는 건과 금액이 큰 건은 담당자가 확인하게 하고, 확인 결과로 규칙을 고칩니다.	확인 기준과 규칙 수정 기록

3단계와 4단계도 노던트러스트가 실제로 거친 과정입니다. 두 팀은 이름을 가린 과거 온보딩 자료로 AI를 시험했고, 분석가가 미리 만들어 둔 정답을 숨긴 채 7건의 대표 사례에서 AI 결과를 비교했습니다. 첫 시도 품질 점수는 96.5%였고, AI가 분류하지 못한 나머지는 사람이 검토합니다. 노던트러스트 쪽이 계속 피드백을 주면서 규칙 목록도 늘어났습니다.

이 4단계에서 코딩이 꼭 필요한 곳은 없습니다. 엑셀로 정답과 AI 결과를 나란히 놓고 비교하는 것만으로도 시작할 수 있습니다. AI에게 일을 시키는 흐름을 어떤 기술 개념으로 이해하면 좋은지는 FDE 취업, 비개발자도 RAG·LangGraph를 알아야 할까요?에 정리했습니다.

FDE 교육 과정은 이 실력을 어떻게 키우고 확인할까요?

FDE 교육·양성 과정 Forward Fellowship은 코드프레소가 AXMOS 컨소시엄 파트너들과 함께 운영하는 과정입니다. 서류·평가·인터뷰로 선발한 뒤, 5주 동안 온라인 과제 수행과 과제 평가, 주차별 역량 진단을 거치고, 진단을 통과한 Fellow가 2주 동안 오프라인 기업 프로젝트에 참여합니다. 공식 페이지는 모집 대상을 전공 무관 졸업예정자와 직무 전환을 원하는 재직자로 밝히고, AI·Python 역량은 필수가 아닌 우대 사항으로 둡니다.

공식 페이지에 소개된 Forward Fellow의 기업 프로젝트 중에는 업무 규칙이 특히 많은 일이 있습니다. 세무법인 사례는 재무제표에서 데이터를 추출하고 세무 검증부터 법인세 보고서·청구서 작성까지 자동화한 프로젝트로, 20개 법인 기준 10~20시간 걸리던 일을 30분으로 줄였다고 회사가 밝혔습니다. 세무 검증은 “이 항목은 어떤 기준으로 확인한다”는 규칙의 묶음입니다. 규칙을 정리하고 결과를 대조하는 실력이 프로젝트의 바탕이 됩니다.

1기는 10월 17일 개강했고 11월 말 데모데이·수료를 앞두고 있습니다(2026년 11월 11일 공식 페이지 확인).

FDE 취업을 준비한다면 지금 무엇을 연습할까요?

FDE 교육을 듣기 전이라도 4단계를 작게 해 볼 수 있습니다. 아르바이트, 동아리, 인턴, 학과 조교처럼 지금 하고 있는 일에서 반복되는 분류 업무 하나를 고르세요. 예를 들어 학과 사무실에서 학생 문의 메일을 장학금, 수강 신청, 증명서 발급으로 나누는 일을 맡고 있다면 이렇게 기록합니다.

용어 목록: 학생들이 같은 일을 어떻게 다르게 부르는지 모읍니다.
규칙 목록: 담당 선생님이 어떤 기준으로 나누는지 묻고, 예외까지 적습니다.
시험 결과: 이미 처리한 메일로 AI 분류를 시험하고, 틀린 건과 그 이유를 적습니다.
넘길 기준: 사람이 꼭 직접 봐야 하는 메일의 조건을 정합니다.

이 네 가지 기록은 FDE 면접에서 “현장 사람에게서 규칙을 어떻게 끌어냈나”, “AI 결과가 맞는지 어떻게 확인했나”라는 질문의 답이 됩니다. 기록을 포트폴리오로 묶는 방법은 FDE 취업 포트폴리오, 무엇을 담아야 할까요?에 있습니다.

자주 묻는 질문

Q. 비개발자도 FDE 교육에서 업무 규칙 정리를 맡을 수 있나요?

맡을 수 있습니다. 노던트러스트 사례에서도 AI가 따를 규칙 목록은 마이크로소프트 FDE 팀과 노던트러스트 금융 전문가가 함께 만들었습니다. 업무 용어와 판단 기준을 아는 사람이 규칙을 끌어내고, 그 규칙대로 AI가 일하는지 시험하는 일은 비개발자가 바로 기여할 수 있는 부분입니다.

Q. 업무 규칙을 정리하려면 코딩을 할 줄 알아야 하나요?

용어 묶기, 규칙 쓰기, 지난 자료로 시험하기, 사람에게 넘길 기준 정하기는 엑셀과 문서만으로 시작할 수 있습니다. FDE로 일하려면 데이터를 직접 꺼내 보는 기초는 함께 준비하는 것이 좋습니다. FDE 교육 과정 Forward Fellowship은 AI·Python 역량을 필수가 아닌 우대 사항으로 둡니다.

Q. 노던트러스트 사례의 96.5%는 무엇을 잰 숫자인가요?

F1이라는 AI 평가 점수입니다. AI가 내놓은 답 중 맞은 비율과, 맞혀야 할 답 중 실제로 맞힌 비율을 함께 반영합니다. 이름을 가린 실제 과거 거래 자료로 만든 7건의 대표 사례에서, 분석가가 미리 만든 정답과 AI의 첫 결과를 비교한 점수라고 두 회사가 밝혔습니다.

참고 자료

Microsoft Source, 「Northern Trust and Microsoft Frontier Company collaborate to transform client onboarding through AI」 (2026년 11월 9일)
Microsoft Source, 「At Northern Trust, finance experts and Microsoft engineers partner to move faster on AI」 (2026년 11월 9일)
Amihan, 「Amihan launches FDE Academy」 (2026년 11월 5일), Amihan 홈페이지 (2026년 11월 11일 확인)
FDE 교육·양성 과정 Forward Fellowship 공식 페이지 (2026년 11월 11일 확인)
FDE 교육 과정 Forward Fellowship: 7주 커리큘럼과 선발·현장 검증 방식 정리

Forward Fellowship 관련 문의는 axmos@codepresso.io로 보내 주세요.

작성: 코드프레소 글로벌 GTM·파트너십(GGP) 본부 | 최종 수정 2026-11-11