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美 시카고대 연구…인간 56%·AI 60%![[연합뉴스 제공]](https://imgnews.pstatic.net/image/029/2024/07/01/0002884078_001_20240701085712942.jpg?type=w647)
1일 관련업계에 따르면 미국 시카고대 경영대학원의 발레리 니콜라예프 교수팀은 이같은 내용을 담은 '거대언어모델(LLM)을 통한 재무제표 분석' 논문을 인터넷에 공개했다.
LLM은 언어에 특화한 생성 AI 모델로,야구 오버핸드챗GPT의 핵심 엔진 역할을 한다.니콜라예프 교수팀은 기업 1만5401곳의 최근 수십년간 재무제표 15만여건을 익명화해 챗GPT의 LLM 'GPT-4'에 넣었다.
3단계에 걸쳐 재무제표를 분석하고 미래 실적 방향을 예측하라고 시킨 결과,AI는 정확도 60.35% 실적 예측을 내놨다.인간 애널리스트들이 실적발표 1개월 뒤에 내놓은 미래 실적 평균 예측의 정확도 52.71%를 크게 웃돈 수치다.
AI의 정확도는 인간 애널리스트들의 3개월 뒤 예측(55.95%)과 6개월 뒤 예측(56.68%) 보다도 높았다.
매출과 영업 마진율 등을 알고리즘화해 재무제표를 분석해주는 AI가 활성화되면 개인 투자자나 기관 투자자들의 업무 효율도 높아질 것으로 기대된다.
이번 연구는 차세대 로보어드바이저 개발에도 적용될 수 있다.지금까지는 로보어드바이저가 주가와 순이익 등 대표 수치의 통계적 패턴을 학습해 종목의 주가 방향을 예측했지만,여기에 재무제표의 세부 내용까지 분석할 수 있게 되면 로보어드바이저의 성능도 개선될 전망이다.
니콜라예프 교수팀은 챗GPT의 분석 결과를 토대로 투자 전략을 짜 시뮬레이션한 결과 종전 AI 모델보다 훨씬 더 높은 수익률을 올렸다고 밝혔다.
다만 AI가 인간 투자 전문가를 완전히 대체하기는 어렵다고 봤다.지적 능력은 탁월하지만 세부 오류나 착오가 나타날지 미리 예측하거나 통제할 수 없어 인간의 감독이 필요하다는 것이다.
연구진은 "AI가 모르는 추가 정보가 중요할 때 사람이 주도적으로 분석을 이끄는 등 협업이 가능할 것"이라며 "챗GPT와 인간 애널리스트는 상호 보완 관계"라고 말했다.
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