AI 대 애널리스트: 투자 연구의 미래

인공지능이 인간 분석가를 무용지물로 만들 수 있을까요? AI 모델이 투자 연구에 혁명을 일으키면서 모두가 이 질문을 던지고 있습니다. defi1990년대 믿습니다 최고의 연구는 대담하고 비주류적인 아이디어에서 비롯되며, 이러한 아이디어가 옳다는 것이 입증되어야 한다고

이제 인공지능은 이러한 기준을 충족해야 한다는 압박을 받고 있으며, 수십 년간 이 분야를 지배해 온 분석가들을 밀어낼 가능성도 있습니다. 수년간 분석가들은 투자자들이 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 재무제표를 분석하고 뉴스 헤드라인을 샅샅이 뒤져왔습니다.

인공지능은 기존 방식을 간소화하고 자동화하며 때로는 능가하는 도구를 통해 이 분야에 진출했습니다. 특히 대규모 언어 모델(LLM)은 금융 데이터 분석에 매우 효과적이며, 분석가 팀이 며칠씩 걸릴 작업을 단 몇 분 만에 완료할 수 있습니다.

예를 들어, 수익 예측은 AI의 강점을 제대로 활용할 수 있는 분야입니다. 수익 패턴은 논리적인 추세를 따르는 경향이 있습니다. 좋은 해는 좋은 해로 이어지고, 나쁜 해는 나쁜 해로 이어집니다. AI는 이러한 예측 가능한 영역에서 탁월한 성과를 내며, 때때로 잡음이나 편견에 휘둘리는 인간 분석가들을 능가합니다.

LLM들이 투자 분석의 판도를 바꾸고 있다

시카고 대학교의 연구 가 큰 주목을 받고 있습니다. 연구진은 AI를 활용해 실적 변동성을 예측했는데, 그 결과 이 ​​모델들이 인간 분석가들의 중간 추정치를 능가하는 성능을 보였습니다. 그 비결은 무엇일까요? 바로 LLM이 실적 보고서 이면에 숨겨진 이야기를 이해하는 데 탁월한 능력을 발휘한다는 점입니다. 이는 기존 알고리즘으로는 결코 해낼 수 없었던 부분입니다. 

이러한 모델은 마치 금융팀의 규율 있는 주니어 분석가처럼, 선임 분석가들의 논리적인 단계를 모방합니다. 또한 AI 모델은 인간이 저지르기 쉬운 가장 큰 실수 중 하나인 과신을 피할 수 있습니다. 분석가들은 투자자들이 듣고 싶어 하는 말에 맞춰 예측치를 조정하는 것으로 악명이 높습니다. 하지만 AI는 그런 식으로 행동하지 않습니다.

인공지능 모델의 "온도" 설정(즉, 무작위성)을 조정함으로써 냉철한 통계를 기반으로 위험 및 수익 범위를 계산할 수 있습니다. 심지어 예측에 대한 신뢰도 추정치까지 얻을 수 있습니다. 반면 인간은 예측에 대해 자만하는 경향이 있으며, 잘못된 판단을 재고하기보다는 그대로 고수하는 경우가 많습니다.

이러한 성과에도 불구하고 AI는 완벽과는 거리가 멉니다. AI는 차세대 엔비디아를 찾아내거나 또 다른 세계 금융 위기를 예측할 수는 없을 것입니다. 이와 같은 대규모 시장 충격은 일정한 패턴을 따르지 않으며, AI는 예상치 못한 상황이 발생할 때 어려움을 겪습니다.

또한 인공지능은 실적 발표 컨퍼런스 콜에서 기업 임원들을 날카롭게 추궁하거나 중요한 문제에 대한 회피적인 답변을 간파할 수 없습니다. 시장은 예측 불가능하고 끊임없이 변화하는데, 인공지능은 이러한 변화에 적응할 직관력이 부족합니다. 바로 이 부분에서 최고의 분석가들이 여전히 빛을 발합니다. 그들은 언제 방향을 전환하고, 더 깊이 파고들고, 해답을 얻어내야 하는지 알고 있습니다.

하지만 AI에 대한 열풍은 앞으로도tron오랫동안 강하게 지속될 것으로 보입니다. 거대 기술 기업들은 AI에 완전히 매료되어 있습니다. 소프트는 AI와 필요한 인프라에 800억 달러라는 거액을 투자하고 있습니다. 2025 회계연도에 마이크로소프트는 이 투자액의 절반 이상을 미국 내 데이터 센터 구축에 투입하여 AI 모델을 학습시키고 배포할 계획입니다.

왜 이렇게 큰돈을 들이는 걸까요? AI는 엄청난 컴퓨팅 파워를 요구합니다. ChatGPT 같은 모델을 학습시키려면 대규모 데이터 센터 클러스터에서 수천 개의 칩을 연결해야 합니다.

광고비가 차세대 기술 붐을 일으킬 수 있다

인공지능은 과거 기술 혁명과 마찬가지로 광고 자금에 힘입어 성장할 가능성이 있습니다. 구글과 페이스북이 어떻게 거대 기업으로 성장했는지 기억하시나요? 그들은 브랜드 구축 예산을 통해 cash올렸고, 세제부터 동네 배관공까지 모든 곳에서 돈을 받아갔습니다.

넷플릭스와 아마존처럼 구독료에 크게 의존하는 기업들조차 이제는 광고에 의존하고 있습니다. 구글의 모회사인 알파벳은 이러한 모델이 얼마나 성공적일 수 있는지 보여주는 대표적인 사례입니다. 2004년 기업공개(IPO) 이후 알파벳의 매출은 160배 급증하여 2023년에는 3천억 달러를 넘어섰습니다.

인공지능은 과거 라디오, TV, 인터넷이 그랬던 것처럼 산업을 재편할 잠재력을 가지고 있습니다. 예전에는 신문사가 수익의 3분의 2를 광고에 의존했습니다.

라디오와 TV는 광고 덕분에 번성했고, 덕분에 청취자들은 무료로 방송을 접할 수 있었습니다. 인공지능(AI)은 머지않아 차세대 주요 광고 플랫폼이 되어, 획기적인 기술 개발에 필요한 자금을 끌어모을 가능성이 있습니다.

인공지능은 기발한 아이디어부터 터무니없는 아이디어까지 다양한 아이디어를 쏟아낼 수 있습니다. 수많은 시나리오를 실행하여 연구원들이 놓칠 수도 있는 역사적 통찰력을 도출해낼 수도 있죠. 하지만 인공지능은 '천재적인 영감'을 줄 수는 없습니다. 분석가들은 인공지능이 흉내낼 수 없는 무언가를 가지고 있습니다. 바로 질문하고, 적응하고, 실시간으로 전체적인 그림을 파악하는 능력입니다. 

인간적인 감성은 여전히 ​​매우 귀중한데, 특히 기계가 생각지도 못할 만한, 합의에 이르지 못한 권고안이 가장 수익성이 높은 경우가 많은 세상에서는 더욱 그렇습니다. 진정한 핵심은 무엇일까요? 인공지능과 분석가는 적이 아니라 서로에게 도움이 되는 도구라는 점입니다.