AI로 변하는 월스트리트… 5시간 걸리던 투자은행 업무, 생성형 AI로 10분 만에 해결한다

Maximizing Investment Banking Resources with Generative AI

생성형 AI, 투자은행 업무 시간 최대 75% 절감

AI 기반 시장 정보 검색 및 분석 플랫폼 알파센스(Alphasense)가 발표한 보고서에 따르면, 투자은행 업계에서 경제 요인들이 안정화되면서 2025년 딜메이킹 활동이 증가할 것으로 전망된다. 2024년 성장 신호는 20년 만에 최저 수준이었던 M&A 활동에서 벗어나는 변화를 보여주었다. 낮은 인플레이션, 완화된 대출 조건, 우호적인 규제 환경 등 거시경제적 요인들이 딜메이킹에 긍정적인 영향을 미치고 있다.

최근 몇 년간 투자은행 애널리스트 근무시간에 대한 감시가 강화되면서 주 80시간으로 근무시간이 제한되었다. 딜메이킹 활동이 증가하는 상황에서 제한된 애널리스트 업무 시간을 최대한 활용하는 것이 투자은행의 중요한 과제가 되었다. 팀들은 철저한 실사와 의사결정을 수행하면서도 늘어나는 거래량을 처리해야 하는 상황에 직면해 있다.

이런 상황에서 생성형 AI(Generative AI)는 애널리스트 워크플로우를 간소화하고 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 하고 있다. 알파센스(AlphaSense)의 생성형 AI 도구는 애널리스트처럼 사고하고 정보를 제공하도록 설계되어 신속하고 정확한 결과를 제공한다. 그 결과, 투자은행 팀은 더 적은 자원으로도 더 빠르고 확실하게 딜을 발굴하고, 검증하며, 실행할 수 있게 되었다.

딜메이킹에서 97%의 기업들이 선택한 생성형 AI의 3가지 핵심 활용법

딜로이트(Deloitte)의 2025 M&A 트렌드 조사에 따르면, 조사 대상 CFO의 55%가 향후 1년 내에 인수 또는 합병을 적극적으로 추진할 의향이 있다고 응답했다. 또한 1,500명의 임원 중 97%가 자사가 생성형 AI나 고급 데이터 분석을 딜메이킹 프로세스에 도입하기 시작했다고 밝혔다.

생성형 AI는 딜메이킹 전 과정에서 중요한 프로세스를 최적화하고 개선함으로써 투자은행 업무의 판도를 근본적으로 바꾸고 있다. 우선 딜 소싱 단계에서는 방대한 양의 재무 데이터, 주요 산업 트렌드, 시장 심리 등을 빠르게 분석해 애널리스트가 전례 없는 속도와 정확도로 수익성 높은 거래 기회를 발굴할 수 있게 해준다. 이는 단순한 시간 절약을 넘어 고객의 관심사와 전략적으로 맞지 않는 딜을 추진할 위험도 크게 줄여준다.

타겟 기업 식별 단계에서는 대상 기업에 대한 재무 분석을 간소화하고 피치 개발에 필요한 가치평가 모델을 효율적으로 생성해 강력한 기본 요소와 실현 가능성을 보장한다. 실사 및 피치 개선 단계에서는 문서 검토와 기업의 SWOT 분석을 자동화함으로써 실사 과정의 효율성을 획기적으로 높이고, 팀이 딜의 가치를 종합적으로 평가해 투자나 딜 기회를 위한 최적의 피치 결과를 제시할 수 있도록 지원한다. 이렇게 생성형 AI는 투자은행의 딜메이킹 전 단계에 걸쳐 혁신적인 효율성과 정확성을 제공하고 있다.

“5시간 걸리던 일을 10분 만에” – 가상 애널리스트가 된 생성형 AI 사례

알파센스의 목적에 맞게 설계된 생성형 AI 도구와 자원은 애널리스트 워크플로우의 각 단계에서 딜메이킹에 가장 중요한 인텔리전스와 인사이트를 빠른 시간 내에 제공하도록 설계되었다. 이는 마치 팀에 가상 애널리스트를 추가하는 것과 같은 효과를 낸다.

예를 들어, 투자나 인수, 기업 매각에 적합한 고성장 또는 빠르게 발전하는 기업을 식별하기 위한 광범위한 산업 분석을 수행해야 할 때, 알파센스의 생성형 검색 도구를 사용해 간단한 쿼리만으로 잠재적 타겟 기업을 찾아낼 수 있다. 또한 타겟 기업의 재무 상태와 수익, 이익률, 현금 흐름, 부채 등을 분석할 때는 알파센스의 테이블 익스플로러(Table Explorer)를 활용하여 10-K와 10-Q에서 관련 데이터를 추출해 기업의 재무 성과 이력을 생성할 수 있다. 이에 대해 한 다각화 산업 담당 애널리스트는 “이 프로젝트는 일반적으로 며칠에 걸쳐 5시간이 소요되었는데, 고객과 통화하는 동안 10분 만에 혼자서 완료했다”고 말했다.

“연구 프로세스 10배 빨라졌다” – 생성형 그리드로 인사이트 창출 가속화

애널리스트들은 종종 여러 건의 중요한 딜을 동시에 처리하면서 기업, 산업, 시장 정보를 대량으로 수집해야 한다. 이러한 연구에서 수집된 인텔리전스는 가치 평가와 강력한 투자 테제의 기초가 된다. 다양한 트렌드, 주제, 특정 타겟 기업에 관한 건전하고 데이터 기반의 정보가 필수적이다.

알파센스의 생성형 AI 도구인 생성형 그리드(Generative Grid)를 통해 팀은 특정 기업이나 주제에 대한 핵심 재무 정보, 산업 트렌드 또는 브로커 인사이트를 나란히 테이블 형식으로 정리할 수 있다. 생성형 그리드는 빈 템플릿으로 사용자 정의하고 선택한 문서로 채우거나, 미리 구축된 템플릿을 활용할 수 있다.

알파센스의 엔터프라이즈 인텔리전스(Enterprise Intelligence) 솔루션을 통해 사용자는 자체 문서와 메모를 업로드하고 생성형 그리드 내에서 쿼리하여 이전 딜 프레젠테이션과 연구 보고서에서 빠른 인사이트를 간소화할 수 있다. 한 대형 투자은행의 애널리스트는 “생성형 그리드(Gen Grid)는 정말 놀랍고 우리 팀 모두가 좋아한다! 예전에는 같은 내용을 여러 문서에서 하나씩 검색했는데, 지금은 한 번에 모두 검색할 수 있어 연구 프로세스가 10배 빨라졌다”고 말했다.

50-75% 시간 절약, 플랫폼 비용 절감까지 – 생성형 AI의 투자 대비 수익

제한된 근무시간과 축소된 업무량이라는 새로운 현실 속에서 투자은행 팀은 줄어든 자원으로 애널리스트 업무량에서 최대 가치를 추출해야 하는 상황에 직면해 있다. 생성형 AI는 일상적인 워크플로우에서 엄청난 효율성을 창출하고, 중요한 작업을 짧은 시간 내에 완료하는 길을 열어주고 있다.

알파센스와 같은 업계 선도 플랫폼은 딜메이킹을 주도하는 가장 포괄적이고 신뢰할 수 있는 인텔리전스와 인사이트를 위한 혁신적인 생성형 AI 기능을 제공하고 있다. 투자은행 분야에서 알파센스 사용자들은 초기 단계 실사를 수행할 때 50%-75%의 시간을 절약한다고 보고하고 있다. 많은 고객들이 다른 하나 또는 두 개의 연구 플랫폼을 제거할 수 있는 능력으로 엄청난 비용 절감도 실현하고 있다.

알파센스의 업계 선도적인 생성형 검색(Generative Search)과 생성형 그리드(Generative Grid) 기능을 통해 팀의 제한된 자원을 확장하고 신뢰할 수 있는 인텔리전스로 투자 피치를 완성하며 딜메이킹의 볼륨을 손쉽게 관리할 수 있다.

FAQ

Q: 생성형 AI는 실제로 투자은행 업무에서 어느 정도의 효율성을 가져다 주나요?

A: 알파센스 사용자들의 보고에 따르면, 투자은행에서 생성형 AI를 활용할 경우 초기 단계 실사를 수행할 때 50%-75%의 시간을 절약할 수 있습니다. 한 대형 투자은행의 애널리스트는 기존에 며칠에 걸쳐 5시간이 걸리던 작업을 고객과 통화하는 동안 10분 만에 완료했다고 보고했습니다.

Q: 투자은행에서 생성형 AI를 활용하는 주요 업무 영역은 무엇인가요?

A: 생성형 AI는 투자은행에서 주로 딜 소싱(잠재적 거래 기회 발굴), 타겟 기업 식별, 재무 분석, 실사 과정, 피치 개발 등의 업무에 활용됩니다. 특히 방대한 양의 데이터를 분석하여 시장 트렌드를 파악하고, 타겟 기업의 재무 상태를 평가하며, 문서 검토와 SWOT 분석을 자동화하는 데 큰 효과를 보입니다.

Q: 생성형 AI 도구를 도입할 때 고려해야 할 중요한 점은 무엇인가요?

A: 생성형 AI 도구를 선택할 때는 데이터의 정확성과 신뢰성, 사용 편의성, 기존 워크플로우와의 통합 가능성을 고려해야 합니다. 알파센스와 같은 플랫폼은 투자은행 애널리스트처럼 사고하고 정보를 제공하도록 특별히 설계되었으며, 여러 연구 플랫폼을 대체하여 비용을 절감할 수 있는 종합적인 솔루션을 제공합니다.

해당 기사에서 인용한 리포트 원문은 링크에서 확인할 수 있다.

이미지 출처: Alphasense

기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.