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美 시카고대 연구 결과…AI 정확도 60% vs 인간 애널 52∼56%
차세대 로보어드바이저 개발 단초…"완전한 대체는 불가…상화보완 관계"
(로이터=연합뉴스)
(서울=연합뉴스) 김태균 기자 = 유명 생성 AI(인공지능)인 챗GPT가 기업 재무제표를 분석해 인간 애널리스트보다 더 정확히 미래 실적을 예측할 수 있다는 연구 결과가 나왔다.
재무제표 분석은 매출,마진,비용 등 데이터를 읽고 회사의 수익 창출 동력을 진단하는 것이 골자다.이 작업은 투자 판단의 핵심 과정으로 복잡한 수치를 정확히 해석해야 해 종전엔 AI가 하기 어려운 분야로 꼽혔다.성능 향상 부진의 늪에 빠진 투자용 AI '로보어드바이저'의 개발에 새 돌파구가 될지 주목된다.
1일 금융투자 및 AI 업계에 따르면 미국 시카고대 경영대학원의 발레리 니콜라예프(회계학) 교수팀은 이런 내용의 논문 '거대언어모델(LLM)을 통한 재무제표 분석'을 인터넷에 공개했다.
LLM은 언어에 특화한 생성 AI 모델로,카지노 시즌 2 6 화 예고챗GPT의 핵심 엔진 역할을 한다.
니콜라예프 교수팀은 기업 1만5천401곳의 최근 수십년간 재무제표 15만여건을 입수해 업체 이름과 연도를 알 수 없도록 익명화 처리했다.이를 챗GPT의 대표 LLM인 'GPT-4'에 넣고,정교한 프롬프트(지시문)를 써서 3단계에 걸쳐 재무제표를 분석하고 미래 실적 방향을 예측하라고 시켰다.
예컨대 '최근 3년 동안 회사 매출이 꾸준히 올랐다'(트랜드 분석),카지노 시즌 2 6 화 예고'영업 마진율이 25%로 개선 추세다'(비율 분석),'매출이 성장하고 영업 비용을 잘 관리해 실적이 계속 좋아질 것 같다'(심층 이유 분석) 식의 순서로 AI가 결론을 도출할 수 있게 한 것이다.
AI가 내놓은 실적 예측이 맞았는지 여부를 집계한 결과 정확도는 60.35%로 나타났다.인간 애널리스트들이 실적발표 1개월 뒤에 내놓은 미래 실적 평균 예측의 정확도인 52.71%를 훨씬 앞지르는 수치다.
AI의 정확도는 인간 애널리스트들의 3개월 뒤 예측(55.95%)과 6개월 뒤 예측(56.68%)보다도 좋았다.![재무제표를 분석하는 로봇(일러스트) [생성AI 챗GPT 제작]](https://imgnews.pstatic.net/image/001/2024/07/01/AKR20240630032500008_01_i_P4_20240701070012516.jpg?type=w647)
[생성AI 챗GPT 제작]
재무제표 분석은 객관적 지표를 근거로 기업의 근본 체력을 짚어볼 수 있어 시장 수요가 크지만,카지노 시즌 2 6 화 예고전문가의 식견이 필요한 작업이다.국내 유튜브에서는 현직 공인회계사 등이 유명 종목의 재무제표를 해석해주는 동영상이 인기가 높다.
이 때문에 AI가 많은 기업의 재무제표를 잘 분석해주면 이를 개인 투자자의 참고 자료로 제공하거나,카지노 시즌 2 6 화 예고기관 투자자의 업무 효율을 높이는 데 쓰일 수 있다는 기대가 적잖다.
이번 연구는 차세대 로보어드바이저 개발에도 자극이 될 전망이다.지금껏 로보어드바이저는 주가와 순이익 등 대표 수치의 과거 통계적 패턴을 학습(머신러닝)해 종목의 주가 향방을 예측했다.이 방식은 그러나 상식을 뒤엎는 변화가 속출하는 현실 시장에서 잘 통하지 않아 운용 성과가 사람보다 못할 때가 많았다.
이 때문에 챗GPT처럼 AI가 재무제표의 세부 내용까지 분석할 수 있게 되면,성능이 대폭 개선된 로보어드바이저를 만들 수 있을 것으로 보인다.
실제 니콜라예프 교수팀은 챗GPT의 분석 결과를 토대로 투자 전략을 짜 시뮬레이션한 결과,카지노 시즌 2 6 화 예고종전 AI 모델보다 훨씬 더 높은 수익률을 올렸다고 밝혔다.
국내 금융투자 업계의 한 관계자는 "이번 연구의 데이터가 적은 양은 아니지만 실전 관점에서는 그 폭이 제한적이라 앞으로 더 많은 검증이 필요하다.그러나 생성 AI의 새 활용 방안을 제시한 만큼 흥미로운 출발점이 될 것으로 전망한다"고 평했다.
논문은 그러나 AI가 인간 투자 전문가를 완전히 대체할 수는 없을 것으로 봤다.생성 AI는 지적 능력이 탁월하지만,카지노 시즌 2 6 화 예고어떤 세부 오류나 착오가 나타날지 미리 예측·통제할 수 없어 인간의 감독이 필요하기 때문이다.
연구진은 "챗GPT와 인간 애널리스트는 상호 보완 관계"라며 "AI가 모르는 추가 맥락 정보가 중요할 때 사람이 주도적으로 분석을 이끄는 등의 협업이 가능할 것"이라고 내다봤다.
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