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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

ハブ

Paris

Next.js 16Claude SonnetLangGraphpgvectorAWS BedrockApache Kafka

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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