大手銀行 · Paris
BNPパリバ:Reference Book PO、React/Reduxから製品AIエージェントへ。
BNPのPOマーケットプレイスの中核に3名のAbbealエンジニア。当初React/Redux/Nodeプラットフォーム、現在は製品RAG、PMアシスタント用Claudeエージェント、スケール用イベント駆動Kafka層で強化。
KPI
RAG
PO製品カタログ
期間
Engagement multi-année
チーム
3 人
ハブ
Paris
BNPパリバ。Reference Book PO Marketplace。3名のAbbealエンジニアがプロダクト側に組み込まれ、tier-1銀行の製品カタログとPOワークフローを構造化するプラットフォームを構築。
出発点(2018-2019)
Sebastien、Raphael、UlricがReference Bookチームに組み込み。当初スタックReact + Redux + Node、オンプレ展開、コアバンキング統合。ミッション:PO MarketplaceをExcel地獄から救い出し、安定した、ガバナンスされた、監査可能なWebプラットフォームで稼働させる。
納品されたもの
- 統合PO front-end(カタログ + アクティブPO + レビューワークフロー)
- POステップオーケストレーションと通知のためのNode API
- 内部統制のための規制報告と監査証跡
- プラットフォーム上の社内PMへのドキュメントとトレーニング
- 既存BNPツールとの統合(SSO、AD、内部チケッティング)
現在展開するスタック
今日同じ問題(金融商品カタログ、POワークフロー、何万もの項目にわたるマルチ基準検索)で、私たちが組み立てるもの:
- フロントにNext.js 16 + React 19、デフォルトでServer Components、リスティングでEdge runtime
- POワークフローを分離しイベントリプレイを可能にするApache Kafka
- pgvector上の製品RAG:カタログ全体のセマンティック検索(1万以上の製品、50以上の型付き属性)
- PMをアシストするLangGraph経由のClaude Sonnetエージェント:製品シート起草、規制マッチング、契約条項作成
- コンプライアンス側でLLMをホストするAWS Bedrock + トレース用LangSmith観測性
- デスクと管轄区域別のデータスコーピングのためのAuth0 + 細粒度RBAC
なぜ難しいか(なぜ成功する者が少ないか)
- 断片化された製品データ:6以上のソースシステム、デスクごとに異なる規約
- 必要なレイテンシ:PMは2秒以上の応答を読まない
- すべてのエージェント提案でACPR + EBA + 内部監査コンプライアンス
- 引用必須:参照元のソースを指さない回答は受け入れられない
- オンプレMistral(機密データ)+ Claude API(非機密ワークフロー)の共存
このエンゲージメントがAbbealに教えたこと
BNPは金融商品POへの私たちの最初の深い飛び込みでした。私たちは、コミット監査環境で出荷すること、レイテンシを許さないPM向けにコードを書くこと、6ヶ月の内部統制レビューのためにドキュメント化することを学びました。それが今日、他の欧州tier-1銀行向けの製品RAGで再生する経験です。
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ル・モンド:Insightsチームに6年、パリから東京まで。
社内アナリティクスツールForecast、データ収集統一(推薦アルゴリズム + 最多閲覧記事)、欧州IAB TCF対応CMP、Codex経由のAIコードレビュー自動化。JavaScript vanilla + Go + PHPスタック、2週間スプリント、レトロのアニメーション + ペアプログラミング。2019年から編集部に組み込まれた1名のAbbealエンジニア — 2023年から東京で稼働。
6 ans
Insightsチームに組み込み
