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월스트리트 투자 전문가들이 밝힌 AI 활용법 6가지

Top AI Use Cases for Investment Firms
이미지 출처: AlphaSense

글로벌 경제가 불확실성과 변동성을 겪고 있는 2025년 현재, 투자업계는 정보 우위 확보를 위해 AI 기술 도입에 적극적으로 나서고 있다. AI 기반 시장 인텔리전스 및 검색 플랫폼 제공 기업 알파센스(AlphaSense)가 발표한 리포트에 따르면, 비즈니스와 금융을 위한 AI 현황(State of AI for Business and Finance) 조사 대상 기업의 80% 이상이 지난 1년간 워크플로우에서 생성형 AI 사용을 늘렸다.

특히 지정학적 리스크와 금리 정책 변화, 인플레이션 압력 등으로 시장 예측이 어려워진 상황에서 투자 전문가들은 더욱 빠르고 정확한 의사결정을 위해 AI를 활용하고 있다. 가트너(Gartner)는 “2029년까지 기업의 80%가 콘텐츠 생성을 위해 도메인 특화 언어모델(DSLMs)을 사용할 것”이라며 “이는 2025년 30%에서 증가한 수치”라고 전망했다.

투자 기회 발굴과 소싱, 가속화되는 거래 환경에서 경쟁력 확보

가속화되는 거래 환경에서 빠르고 정확하게 투자 대상과 잠재적 투자처를 식별하는 것이 경쟁력 유지에 중요하다. 2025년 하반기까지 거래 활동이 지속적으로 급증할 것으로 예상되는 가운데, 투자 전문가들은 AI 기반 워크플로우를 활용해 투자 기회 발굴과 소싱을 간소화하고 가속화하고 있다.

알파센스의 스크리너(Screener) 기능을 통해 사용자들은 주식, M&A 거래, 펀딩 라운드에 걸쳐 맞춤형 기준과 지표로 공개 및 비공개 기업 타겟을 선별할 수 있다. 이는 투자 기회 발굴과 스크리닝에서 추측을 제거하고 기회가 놓치지 않도록 보장한다. 투자 대상 기업들은 현장 관점을 위한 전문가 대화록과 같은 정성적 신호로 추가 검증이 가능하다.

회의 준비와 고객 프레젠테이션, 100개 서류에서 핵심 정보 찾기

고객 프레젠테이션이나 내부 경영진 회의를 준비하는 일은 종종 중요한 KPI와 지표들이 포함된 서류, 대화록, 성명서, 회사 문서들을 뒤지는 작업을 수반한다. 이러한 수동적이고 지루한 작업의 특성상 인사이트와 분석까지의 시간이 지연되고, 중요한 정보가 테이블에서 빠질 수도 있다.

알파센스 사용자들은 “건초더미에서 바늘 찾기”를 위해 제너레이티브 그리드(Generative Grid)와 같은 도구를 점점 더 활용하고 있다. 나란히 보기 방식으로 인텔리전스를 집계함으로써, 사용자들은 20여 개 이상의 주제별 템플릿에 걸쳐 최대 100개의 문서를 업로드하여 몇 초 만에 인사이트를 분석하고 표면화할 수 있다. 인라인 인용은 쉬운 참조와 검증을 위한 정확한 문서 링크를 제공한다.

경쟁 환경 심층 분석, 몇 주 걸린 작업을 몇 분으로 단축

거시적 환경을 세분화된 실행 가능한 인사이트로 분해하는 것은 투자 매니저들에게 귀중한 활용 사례이며, AI 기반 워크플로우를 통해 촉진된다. 일반적으로 며칠이나 몇 주가 걸리던 기초적 인사이트들이 변화하는 시장의 속도에 맞춰 몇 분 만에 생성된다.

알파센스의 제너레이티브 서치(Generative Search)는 향상된 딥 리서치(Deep Research) 기능을 특징으로 하며, 사용자들이 모든 회사, 산업, 또는 포커스 쿼리에 대한 장문의 연구 응답을 생성할 수 있게 한다. 이 기능은 산업, 인수 아이디어, 또는 경쟁 환경에 대한 심층 분석을 수행하고, 몇 분 내에 자신 있는 포트폴리오 결정을 내리는 데 필요한 인텔리전스를 표면화한다.

투자업계 AI 혁명의 이면, 아직 풀리지 않은 과제와 기회

리포트에서 주목할 점은 AI 도입의 성공 사례들 뒤에 숨겨진 근본적인 변화의 신호들이다. 특히 도메인 특화 언어모델(DSLMs) 도입률이 2025년 30%에서 2029년 80%로 급증할 것이라는 가트너의 전망은 범용 AI에서 전문화된 AI로의 전환이 가속화되고 있음을 시사한다.

투자 전문가들의 증언에서 나타나는 시간 단축 효과의 격차도 주목할 지점이다. 4-6주 작업을 몇 분으로, 100개 문서 검토를 몇 초로 단축한다는 사례들은 AI가 단순히 기존 업무를 빠르게 처리하는 것이 아니라 아예 다른 차원의 작업 방식을 만들어내고 있음을 보여준다. 이는 투자업계에서 정보 우위(Information Edge)의 개념 자체가 재정의되고 있음을 의미한다. 결국 AI 시대의 투자회사 경쟁력은 더 이상 정보 수집 속도가 아닌, 올바른 질문을 던지고 의미 있는 인사이트를 도출하는 능력에서 결정될 것으로 보인다.

해당 기사에 인용된 리포트 원문은 알파센스에서 확인 가능하다.

리포트명: Top AI Use Cases for Investment Firms

이미지 출처: AlphaSense

해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다.

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