Dream Factory

📌 실시간 데이터, 정량 분석 도구, AI를 결합한 혁신적 금융 분석 시스템

abstract

📉 기존 LLM의 한계: 주식 분석의 깊이 부족과 평가 기준 부재

금융 시장에서 대형 언어 모델(LLM)을 활용한 주식 분석이 증가하고 있지만, 기존 모델들은 두 가지 핵심적인 한계를 가지고 있습니다.

✅ 전문적인 수준의 주식 분석 능력 부족
기존 AI는 일반적인 금융 데이터 해석에는 유용할 수 있지만, 정량적 분석 도구를 활용한 심층적인 주식 분석을 수행하는 데는 한계가 있습니다. 즉, 투자자나 금융 전문가가 기대하는 고급 분석과 투자 인사이트를 제공하는 데 어려움이 있습니다.

✅ 주식 분석 보고서의 평가 기준 부재
AI가 생성하는 주식 분석 보고서의 품질을 객관적으로 측정할 평가 프레임워크가 존재하지 않음에 따라, AI 기반 금융 분석의 신뢰성을 확보하는 데 어려움이 있습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 FinSphere라는 AI 기반 대화형 주식 분석 에이전트가 제안되었습니다.

🔎 FinSphere의 주요 기여: 실시간 데이터, 정량 분석, 평가 체계 결합

FinSphere는 기존 LLM의 한계를 보완하는 세 가지 핵심 요소를 기반으로 작동합니다.

📊 1️⃣ Stocksis: 전문가가 큐레이션한 금융 데이터셋

FinSphere는 금융 업계 전문가들이 직접 큐레이션한 Stocksis 데이터셋을 활용하여 LLM의 주식 분석 능력을 강화합니다.

• 5,000개의 고품질 학습 데이터를 포함하여 주식 시장 분석을 보다 정교하게 수행할 수 있도록 지원합니다.
• 기존 LLM 대비 정량적 금융 데이터와 시장 트렌드를 보다 정확하게 반영할 수 있도록 훈련되었습니다.

📏 2️⃣ AnalyScore: AI 기반 분석 보고서의 품질 평가 프레임워크

FinSphere는 AI가 생성한 주식 분석 보고서의 품질을 평가하기 위한 체계적인 평가 프레임워크 AnalyScore를 제공합니다.

• 기존에는 AI 기반 금융 분석의 신뢰도를 평가할 수 있는 표준화된 기준이 부족했지만, AnalyScore를 통해 주식 분석의 품질을 정량적으로 측정할 수 있습니다.
• 이를 통해 AI 분석의 객관성을 확보하고, 금융 시장에서 보다 신뢰할 수 있는 투자 분석 보고서를 제공할 수 있습니다.

🤖 3️⃣ 대화형 AI 분석 에이전트: 실시간 대응과 고품질 보고서 생성

FinSphere는 단순한 정보 제공을 넘어, 사용자 질의에 즉각적으로 대응하는 대화형 AI 분석 에이전트로 설계되었습니다.

• 사용자의 질문을 이해하고, 실시간 금융 데이터 및 정량 분석 도구를 활용하여 맞춤형 주식 분석을 생성할 수 있습니다.
• 이를 통해 투자자들은 더 신속하고 정교한 투자 의사 결정을 내릴 수 있는 고품질 주식 분석 보고서를 확보할 수 있습니다.

🔬 FinSphere의 성능: 기존 AI 모델 대비 높은 분석력 입증

실험 결과, FinSphere는 기존의 일반 LLM 및 금융 특화 LLM, 그리고 기존 에이전트 기반 시스템보다 뛰어난 성능을 보였습니다.
FinSphere의 핵심 기술인 실시간 데이터 피드, 정량적 분석 도구, 명령 조정(instruction-tuned) LLM을 결합한 통합 프레임워크가 분석의 품질과 실제 활용 가능성을 크게 향상시켰습니다.

📌 기존 LLM 및 금융 특화 모델과 비교했을 때, FinSphere는 실전 주식 분석에서 높은 실효성을 보이며, AI 기반 금융 분석의 새로운 기준을 제시하고 있습니다.

1. 서론

📈 LLM과 금융 시장의 변화

대형 언어 모델(LLM)은 자연어를 처리하는 강력한 능력을 바탕으로 금융을 비롯한 다양한 산업에서 활용되고 있습니다. 초기에는 감성 분석(예: 투자 심리 분석)이나 비정형 금융 데이터(뉴스, 기업 공시 등)에서 유용한 정보를 추출하는 역할을 수행해 왔습니다. 이후, FinBERT, BloombergGPT, PIXIU와 같은 금융 특화 LLM이 등장하면서 금융 데이터를 더욱 정교하게 분석할 수 있는 능력이 강화되었습니다.

이러한 AI 기술의 발전은 전문가 수준의 금융 분석을 자동화하는 데 중요한 역할을 하고 있으며, 특히 개인 투자자도 고급 분석을 활용할 수 있도록 금융 인사이트의 접근성을 확대하고 있습니다. 과거에는 기관 투자자들만 활용할 수 있던 정교한 금융 데이터 분석이 이제는 AI를 통해 일반 투자자들도 쉽게 접근할 수 있는 시대가 된 것입니다.

🔍 자동화된 주식 분석의 발전과 한계

AI 기술이 발전하면서 LLM을 금융 도구와 결합한 '도구 확장형 에이전트(tool-augmented agents)'가 등장하여 자동화된 금융 분석의 수준을 한층 높이고 있습니다. 그러나 현재의 LLM 기반 주식 분석 시스템은 여전히 고품질의 분석을 수행하는 데 몇 가지 한계를 가지고 있습니다.

💡 LLM 기반 주식 분석의 주요 한계

1️⃣ LLM의 금융 분석 능력을 향상시킬 특화된 데이터셋 부족

• 기존 LLM은 일반적인 자연어 처리에는 뛰어나지만, 주식 시장의 복잡한 패턴을 학습할 데이터셋이 부족하여 심층적인 분석을 수행하는 데 한계가 있습니다.

2️⃣ 주식 분석의 성과를 정량적으로 평가할 체계적인 기준 부재

• AI가 생성하는 주식 분석 보고서의 품질을 평가할 객관적인 기준이 없어 신뢰성을 확보하기 어려움

3️⃣ 실시간 금융 데이터 부족

• 기존 LLM은 과거 학습된 데이터에 기반하여 응답을 생성하므로 실시간 시장 변화를 반영하지 못하는 문제가 있습니다.

특히, GPT-4o와 같은 기존 LLM은 실시간 금융 데이터에 접근하지 못해 시장의 변동성을 제대로 반영할 수 없는 구조적 한계를 가지고 있습니다. 이러한 문제를 해결하지 않으면, AI가 제공하는 금융 분석이 실제 투자 의사 결정에 실질적으로 활용되기 어려울 수 있습니다.

🚀 FinSphere의 해결책: 실시간 데이터 + 정량 분석 + 평가 체계

FinSphere는 위의 문제를 해결하기 위해 세 가지 주요 기여점을 제시합니다.

✅ Stocksis 데이터셋

• 금융 업계 전문가들이 직접 큐레이션한 고품질 금융 데이터셋
• 기존 LLM보다 더욱 정밀한 주식 분석 수행 가능

✅ AnalyScore 평가 프레임워크

• AI가 생성한 주식 분석 보고서의 품질을 객관적으로 평가할 수 있는 체계적인 기준 제공

✅ FinSphere AI 에이전트

• 실시간 금융 데이터베이스, 정량 분석 도구, 명령 조정된 LLM을 결합하여 기존 LLM 및 금융 특화 모델보다 우수한 성능을 발휘

실험 결과, FinSphere는 기존의 일반 LLM과 금융 특화 LLM뿐만 아니라 기존의 에이전트 기반 시스템보다도 뛰어난 성능을 보였습니다. 특히, 기존 LLM이 퓨샷(few-shot) 학습을 적용하더라도 FinSphere의 성능을 따라잡지 못했다는 점은 FinSphere의 통합 접근 방식이 효과적이라는 강력한 증거가 됩니다.

📌 즉, FinSphere는 금융 시장의 실시간 변화를 반영하는 AI 기반 주식 분석의 새로운 기준을 제시하고 있습니다.

2. 관련 연구 (Related Work)

📊 LLM 기반 주식 분석과 투자 전략

대형 언어 모델(LLM)은 최근 주식 분석과 트레이딩 분야에서 강력한 도구로 자리 잡고 있습니다. 연구에 따르면, LLM은 주가 예측과 시장 분석에서 유의미한 성과를 내고 있으며, 이를 기반으로 한 금융 특화 모델들이 지속적으로 개발되고 있습니다.

✅ InvestLM(Yang et al., 2023b), GPT-InvestAR(Gupta, 2023)과 같은 도메인 특화 모델이 투자 분석을 위한 목적으로 연구되고 있습니다.
✅ LLM을 활용하여 이상 금융 거래 탐지(Park, 2024), 포트폴리오 평가(Wu, 2024), 재무제표 분석(Kim et al., 2024) 등의 다양한 금융 분석 작업이 수행되고 있습니다.

이러한 연구들은 AI가 전통적인 금융 분석 방식을 보완하는 데 기여하고 있으며, 금융 시장에서 AI의 역할이 확대되는 중요한 전환점을 보여줍니다.

📂 금융 데이터셋 및 평가 지표

LLM이 금융 분석에서 효과적으로 활용되기 위해서는 고품질의 학습 데이터셋과 신뢰할 수 있는 평가 지표가 필요합니다. 하지만 현재 사용되는 데이터셋은 일반적인 금융 문제 해결에 초점을 맞추고 있어, 주식 분석에 특화된 데이터셋이 부족한 한계가 있습니다.

📌 대표적인 금융 데이터셋

• FinQA(Chen et al., 2021)
• TAT-QA(Zhu et al., 2021)
• FLARE(Xie et al., 2023)

이와 함께, BloombergGPT(Wu et al., 2023)과 FinRL(Liu et al., 2021a)은 주로 트레이딩 전략을 다루며, CFBenchmark(Lei et al., 2023)는 광범위한 금융 업무를 포함하는 벤치마크로 활용됩니다. 하지만, 주식 분석을 위한 전문적인 데이터셋은 여전히 부족한 실정입니다.

또한, AI 기반 금융 분석을 평가하는 기준도 일반적인 자연어 처리(NLP) 지표에 의존하고 있어 한계가 있습니다.
✅ BLEU(Papineni et al., 2002) 및 ROUGE(Rouge, 2004) 같은 기존 자연어 처리 평가 지표가 사용되지만, 도메인 특화된 금융 분석을 정량적으로 평가하는 데는 부족함이 있습니다.
✅ 따라서, 금융 전문가의 관점을 반영한 보다 정교한 평가 방법의 필요성이 제기되고 있습니다.

⚙️ 명령 조정(Instruction Tuning) 및 금융 도구 통합

금융 특화 LLM의 성능을 향상시키기 위해 명령 조정(Instruction Tuning) 기법이 적용되고 있으며, 이를 통해 AI가 금융 데이터의 맥락을 더욱 정확하게 이해할 수 있도록 훈련되고 있습니다.

📌 금융 특화 LLM의 발전 사례

• InvestLM(Yang et al., 2023b) 및 BloombergGPT(Wu et al., 2023) → 금융 도메인 맞춤형 LLM 개발
• FinGPT(Yang et al., 2023a) → 금융 API와 연동하여 시장 데이터를 실시간으로 분석
• XBRL-Agent(Han et al., 2024) → 재무 계산기와 통합하여 분석 능력 강화
• FinOps 프레임워크(Li et al., 2023a) → 운영 분석을 지원하는 LLM 기반 금융 분석 시스템

이러한 연구들은 금융 AI의 발전을 촉진하고 있지만, 여전히 과거 데이터에 의존하는 한계를 가지고 있습니다.

📌 FinSphere의 차별점: 실시간 데이터와 정량 분석 도구 통합

기존 연구들은 AI를 활용한 금융 분석의 가능성을 확장해 왔지만, 과거 데이터에 의존하거나 제한적인 정량 분석 도구만을 활용하는 문제가 있었습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 FinSphere는 실시간 금융 데이터베이스와 고급 정량 분석 도구를 통합하여 보다 정확하고 실용적인 주식 분석을 제공하는 것을 목표로 합니다.

📢 FinSphere는 기존의 금융 특화 LLM과 차별화된 접근 방식으로, 보다 신뢰성 높은 AI 기반 주식 분석을 가능하게 합니다.

3. Stocksis와 AnalyScore

📊 AI 기반 주식 분석의 필수 요소: 데이터와 평가 기준

주식 시장 분석은 점점 더 복잡해지고 있으며, AI가 이를 효과적으로 수행하기 위해서는 정확한 데이터와 신뢰할 수 있는 평가 체계가 필수적입니다. 그러나 현재 대형 언어 모델(LLM)이 금융 분석에서 마주하는 주요 문제는 다음과 같습니다.

1️⃣ LLM이 주식 분석을 수행할 수 있도록 학습할 고품질 데이터 부족
2️⃣ AI가 생성한 주식 분석 보고서를 객관적으로 평가할 수 있는 표준화된 프레임워크 부재

이러한 한계를 해결하기 위해 FinSphere는 두 가지 핵심 요소를 개발했습니다.

✅ Stocksis → LLM의 주식 분석 능력을 향상시키기 위한 고품질 학습 데이터셋
✅ AnalyScore → AI가 생성한 주식 분석 보고서를 평가하는 체계적인 프레임워크

이 두 가지 요소는 AI 기반 금융 분석의 신뢰성을 강화하는 데 중요한 역할을 합니다.

📂 3.1 Stocksis: LLM을 위한 금융 특화 데이터셋

Stocksis는 주식 분석 모델의 성능을 높이기 위해 금융 업계 전문가들이 직접 큐레이션한 데이터셋으로, 총 5,000개의 학습 데이터 쌍으로 구성되어 있습니다. 연구 및 개발 목적으로 50개 샘플이 오픈소스로 공개되었습니다.

📌 Stocksis 데이터셋의 구성 요소
1️⃣ 프롬프트 및 배경 정보 (Input)

• 주식 분석을 위한 완전한 프롬프트 제공
• 평균 6개 이상의 정량 분석 도구의 출력 데이터 포함
• 거래량-가격 분석, 기술적 지표, 시장 지표 등 포괄적 데이터 반영
• 평균 4,000단어로 구성

2️⃣ 전문가 편집 분석 (Label)

• AI가 분석을 수행할 수 있도록 제공된 고품질 주식 분석 보고서
• 프롬프트의 요구사항을 충족하며, 배경 정보를 활용한 심층 분석 제공
• 평균 3,000단어 분량으로 작성

📌 Stocksis 데이터 구축 과정

Stocksis는 철저한 검토 및 품질 관리 프로세스를 거쳐 구축된 금융 특화 데이터셋입니다.

📍 데이터 구축 과정
🔹 1단계: 프롬프트 및 배경 정보 생성

• 금융 분석 전문가들이 특정 주식 분석 질의에 적합한 정량 분석 도구를 선정
• 해당 도구를 활용하여 정확한 정량 분석 데이터를 생성
• 이를 포함한 맞춤형 프롬프트 설계

🔹 2단계: 종합 분석 보고서 생성

• 10명의 주식 애널리스트가 협력하여 심층 분석 보고서 작성
• 배경 정보를 바탕으로 일관된 인사이트 도출
• 철저한 검토와 약 3개월간의 품질 관리 과정을 거쳐 최종 데이터셋 구축

📌 Stocksis의 공개는 AI 기반 금융 분석의 신뢰성을 높이는 중요한 진전이며, 보다 정교한 주식 분석을 수행하는 AI 모델 개발을 지원하는 것을 목표로 합니다.

📌 Stocksis 데이터셋의 요약된 예시: 본 데이터셋은 LLM이 정량 분석 도구를 활용하여 종합적인 분석을 수행하도록 유도하는 목적으로 제작됨. 전문가가 작성한 종합 분석의 평균 비용은 질문당 $10임

📏 3.2 AnalyScore: AI 기반 주식 분석 평가 프레임워크

AI가 생성한 주식 분석 보고서의 신뢰성을 보장하려면 체계적인 평가 기준이 필요합니다. 기존에는 금융 AI의 성능을 측정하는 객관적인 평가 시스템이 없었지만, AnalyScore는 이를 해결하기 위해 개발되었습니다.

📂 AnalyScore 평가 체계

AnalyScore는 AI가 생성한 주식 분석의 품질을 평가하는 이중 평가 시스템을 적용합니다.

📍 1단계: 사전 적격성 심사 (Preliminary Eligibility Check)

• 분석 보고서가 기본적인 품질 기준을 충족하는지 평가
• 보고서가 다음 6가지 필수 기준을 100% 충족해야 함

✅ 기본 품질 기준
1️⃣ 결론 구조 (Conclusion Structure)
2️⃣ 논리적 일관성 (Logical Consistency)
3️⃣ 사실적 근거 (Factual Support)
4️⃣ 데이터 최신성 (Data Timeliness)
5️⃣ 분석 차원 (Analytical Dimensions)
6️⃣ 중립적 언어 사용 (Neutral Language)

📍 2단계: 세부 평가 (Detailed Evaluation)

• 보고서의 분석 품질을 100점 만점으로 평가

✅ 세부 평가 기준

평가 항목 배점 평가 기준

🔹 현재는 인간 전문가가 직접 평가하지만, 향후에는 AI가 AnalyScore를 활용하여 자동 평가를 수행할 수 있도록 설계될 예정입니다.

📌 Stocksis와 AnalyScore의 의미

📌 Stocksis 데이터셋을 통해 AI의 주식 분석 능력을 향상시키고,
📌 AnalyScore 평가 프레임워크를 통해 분석 보고서의 신뢰성을 검증할 수 있습니다.

이 두 가지 요소는 LLM이 단순한 금융 데이터 해석을 넘어, 실제 투자에 활용할 수 있는 고품질의 주식 분석을 수행할 수 있도록 돕는 핵심 기술입니다.

📢 FinSphere는 Stocksis와 AnalyScore를 결합하여 AI 기반 주식 분석의 수준을 한 단계 끌어올리는 것을 목표로 합니다. 🚀

4. FinSphere 에이전트

FinSphere는 실시간 금융 데이터베이스, 정량 분석 도구, 그리고 명령 조정된 AI 모델을 결합하여 보다 정교한 주식 분석을 수행하는 AI 에이전트입니다. 기존 AI 기반 주식 분석이 과거 데이터에 의존하거나, 정량 분석 도구와의 연계성이 부족했던 문제를 해결하면서, 최신 시장 데이터를 반영한 고품질 투자 분석 보고서를 제공합니다.

📊 4.1 실시간 데이터베이스 기반의 강력한 정량 분석 도구

FinSphere의 가장 큰 강점은 실시간 금융 데이터베이스와 정량 분석 도구의 원활한 통합입니다.

✅ 구조화된 금융 데이터 + 비구조화된 데이터 활용
FinSphere는 주가 변동, 거래량, 재무 지표와 같은 구조화된 데이터뿐만 아니라, 기업 공시, 애널리스트 보고서, 시장 뉴스와 같은 비구조화된 데이터까지 활용하여 보다 포괄적인 분석을 수행합니다.

✅ 실시간 데이터 분석 및 자동 연계

• FinSphere는 특정 정량 분석이 필요하다고 판단되면, 즉시 해당 분석 도구를 호출하여 최신 데이터를 조회합니다.
• 분석 도구는 실시간 금융 데이터베이스에서 최신 데이터를 추출하여, 이를 바탕으로 기술적 분석, 기본적 가치 평가, 시장 심리 분석 등의 결과를 생성합니다.
• 최신 시장 상황을 반영한 컨텍스트 정보가 자동으로 제공되므로, 항상 최신 데이터에 기반한 주식 분석이 가능합니다.

이러한 통합 시스템 덕분에 FinSphere는 단순한 과거 데이터 기반의 AI 모델을 넘어, 실시간 금융 시장을 반영하는 AI 주식 분석 시스템으로 작동할 수 있습니다.

⚙️ 4.2 명령 조정 (Instruction Tuning)

FinSphere는 Qwen2-72B 모델을 기반으로, Stocksis 데이터셋을 활용한 명령 조정(Instruction Fine-Tuning)을 수행하여 금융 분석 능력을 최적화했습니다.

✅ Stocksis 기반 학습
Stocksis(📂 섹션 3.1 참조)는 5,000개의 고품질 학습 데이터로 구성된 금융 특화 데이터셋입니다.
각 샘플에는 정량 분석 도구의 출력과 전문가가 직접 작성한 분석 보고서가 포함되어 있어, AI가 보다 신뢰할 수 있는 금융 분석을 수행할 수 있도록 도와줍니다.

✅ LoRA(Low-Rank Adaptation) 기법 적용
Fine-Tuning 과정에서는 LoRA(Hu et al., 2021) 기법을 활용하여, 모델의 일반적인 언어 처리 능력을 유지하면서도 금융 분석 성능을 향상시켰습니다.

🔹 FinSphere의 명령 조정 결과
1️⃣ 다양한 정량 분석 도구의 출력을 정확히 해석
2️⃣ 여러 분석 관점을 통합하여, 보다 종합적인 투자 인사이트 제공
3️⃣ 전문가 수준의 금융 분석 보고서 패턴을 따르는 구조화된 결과 생성

이러한 명령 조정 과정을 통해 FinSphere는 단순한 정보 제공을 넘어, AI 기반 금융 분석의 수준을 한 단계 끌어올렸습니다.

📌 4.3 FinSphere의 전체 작동 흐름 (Workflow)

FinSphere는 3단계 프로세스를 통해 주식 시장을 분석하고, 투자 보고서를 생성합니다.

🔎 Step 1️⃣: 질문 분석 및 하위 작업 분해

📌 사용자의 질의를 분석하고, 여러 개의 하위 작업으로 나누는 과정

🔹 예시 질문: "TF 증권은 지금 투자할 만한가?"
🔹 처리 방식:
✅ CoT(Chain-of-Thought) 추론 기법을 활용하여 주식 분석을 위한 여러 개의 하위 작업으로 분해
✅ 분석을 위해 필요한 정량 분석 도구를 자동으로 선택

➡️ 분석 작업 분해 예시
🔹 기술적 분석 (Technical Analysis) → 최근 주가 패턴 및 거래량 확인
🔹 기본적 분석 (Fundamental Analysis) → 기업의 재무 상태 점검
🔹 시장 심리 분석 (Market Sentiment Analysis) → 투자 심리와 업종 동향 고려

📊 Step 2️⃣: 실시간 금융 데이터 조회 및 분석 수행

📌 실시간 데이터를 활용하여 주식 시장을 다각도로 분석

✅ 각 분석 도구는 독립적으로 실시간 금융 데이터베이스에 접근하여 최신 데이터를 수집합니다.
✅ 분석된 결과를 활용하여 개별적인 투자 인사이트를 생성합니다.
✅ 기술적 분석, 기본적 분석, 시장 심리 분석을 종합적으로 수행하여, 시장 변화를 다차원적으로 분석합니다.

📑 Step 3️⃣: 최종 보고서 작성 및 사용자 응답 제공

📌 Stocksis 데이터셋을 기반으로, 분석 결과를 하나의 종합적인 투자 보고서로 통합

✅ FinSphere는 분석된 데이터를 바탕으로, 구조화된 주식 분석 보고서를 자동 생성합니다.
✅ 명령 조정된 LLM이 각 분석 결과를 통합하여 일관성 있는 투자 전략을 제시합니다.

📌 최종 보고서 예시:

TF 증권(TF Securities)은 최근 비정상적인 시장 변동성을 보이고 있습니다.  
- 기술적 분석 결과, 단기적으로 강세 패턴이 관찰되며, 단기 투자 기회가 존재할 가능성이 높습니다.  
- 기본적 분석 결과, 장기적인 펀더멘털이 약하여 중·장기 투자는 신중한 접근이 필요합니다.  
- 시장 심리 분석 결과, 증권 업종 전체의 상승 모멘텀에 힘입어 단기적으로 주가가 상승할 가능성이 있습니다.  

📌 투자자들은 시장 트렌드와 기업 실적 변화를 지속적으로 모니터링할 필요가 있습니다.

✅ FinSphere는 단순한 데이터 요약이 아니라, 정량 분석을 기반으로 한 전문가 수준의 투자 인사이트를 제공합니다.

📌 FinSphere의 차별점과 의미

📊 기존의 AI 기반 금융 분석 모델들은 과거 데이터에 의존하거나, 금융 도구와의 통합이 제한적이었습니다.

📢 FinSphere는 실시간 데이터와 정량 분석 도구를 결합하여 기존 한계를 극복하며, 보다 정확한 AI 주식 분석을 가능하게 합니다.

✅ 실시간 금융 데이터에 즉각 접근하여, 보다 신뢰할 수 있는 분석 제공
✅ 기술적·기본적·시장 심리 분석을 통합하여 다차원적인 인사이트 제공
✅ 명령 조정된 LLM을 통해, 전문가 수준의 주식 분석 보고서 생성 가능

📌 FinSphere는 AI 기반 주식 분석의 새로운 기준을 제시하며, 투자자들에게 보다 정밀하고 실용적인 금융 분석을 제공합니다. 🚀

5. 평가 (Evaluation)

FinSphere는 실시간 금융 데이터베이스, 정량 분석 도구, 명령 조정된 AI 모델을 결합하여 기존의 LLM 기반 주식 분석 모델보다 뛰어난 성능을 보입니다. 하지만 일반적인 LLM(GPT-4o, GPT-3.5 등)과 직접 비교하기 어려운 이유는 기존 LLM이 실시간 금융 데이터에 접근하지 못한다는 본질적인 한계를 가지고 있기 때문입니다.

📌 예를 들어, GPT-4o는 다음과 같은 답변을 제공합니다.
"저는 2023년 10월까지의 지식을 기반으로 학습된 AI 언어 모델이므로, 실시간 주식 정보에 접근할 수 없습니다."

이러한 차이를 고려하여, FinSphere의 성능을 객관적으로 비교할 수 있도록 다양한 AI 모델과 에이전트 기반 시스템을 포함한 평가 실험을 설계했습니다.

📊 5.1 비교 실험 (Baseline Evaluation)

FinSphere의 성능을 비교하기 위해 세 가지 카테고리의 모델을 평가했습니다.

✅ 1️⃣ 단일 LLM (Single LLMs)

• proprietary models (독점 모델): GPT-4o, GPT-3.5
• 오픈소스 모델: Qwen2-72B
• 도메인 특화 모델: InvestLM, FinGPT
• 평가 방법: Chain-of-Thought(CoT) 추론 + Few-Shot 예제 + 배경 정보 제공

✅ 2️⃣ 에이전트 기반 시스템 (Agent-based Systems)

• FinMem, FinRobot
• Stocksis 입력 데이터와 유사한 프롬프트 및 Few-Shot 예제를 활용

✅ 3️⃣ FinSphere 평가

• 실제 사용자 질의에 대한 실시간 데이터 기반 분석 수행

📌 5.2 FinSphere vs. 기존 AI 성능 비교

📊 AnalyScore 평가 프레임워크를 사용한 결과, FinSphere가 모든 평가 항목에서 최고 성능을 기록했습니다.

모델 총점(100점 만점)

💡 FinSphere의 통합 접근 방식(실시간 데이터 + 정량 분석 도구 + Stocksis 튜닝 모델)이 기존 모델보다 더 효과적이라는 것이 입증되었습니다.

📢 주요 성능 분석
✅ FinSphere는 일반 LLM뿐만 아니라, 다른 에이전트 기반 시스템보다도 뛰어난 결과를 보였습니다.
✅ 도메인 특화 AI(InvestLM, FinGPT)는 일반적인 LLM보다는 나은 경우도 있지만, 여전히 FinSphere보다는 성능이 낮았습니다.
✅ GPT-4o는 중간 수준의 성능을 보였으며, FinSphere가 이를 능가함을 확인할 수 있었습니다.

📌 5.3 FinSphere의 효율적인 아키텍처: 비용과 성능 비교

일반적인 LLM은 적절한 주식 분석을 위해 매우 많은 예제(Exemplar)를 프롬프트에 포함해야 하며,
✅ 이로 인해 입력 토큰 개수가 증가하여 운영 비용이 상승
✅ 맥락 창(Context Window)이 작은 모델에서는 처리 제한 발생

💡 반면, FinSphere는 최적화된 아키텍처를 통해
✅ 길고 복잡한 프롬프트 없이도 높은 성능을 달성
✅ 적은 입력 토큰으로 효율적인 분석 수행 가능

📌 FinSphere는 2024년 12월 무료 공개 예정이라고 되어 있으나 아직 미공개?

• 🚀 더 많은 투자자들이 AI 기반 주식 분석의 혁신을 직접 경험할 수 있을 예정입니다.
• 🔍 세부 공개 일정은 부록 H에서 확인 가능

📈 5.4 데이터 학습량에 따른 성능 변화 (Ablation Study)

FinSphere의 성능이 Stocksis 데이터셋의 학습량에 따라 어떻게 변하는지를 분석하기 위해 소거 연구(Ablation Study)를 수행했습니다.

📊 훈련 데이터 규모 증가에 따른 성능 변화

훈련 데이터 비율 모델 성능 (100점 만점) 점수 증가량

📢 주요 발견점
✅ 훈련 데이터가 증가할수록 성능이 향상됨
✅ 데이터 학습량이 많을수록 증가율이 점진적으로 커지는 비선형 패턴 확인

• 20% → 50%: +3.78점 증가
• 50% → 80%: +3.99점 증가
• 80% → 100%: +4.21점 증가

💡 이는 더 많은 학습 데이터가 AI 주식 분석 성능을 극대화하는 데 필수적이라는 점을 입증합니다.
또한, 훈련 데이터가 줄어들어도 일정 수준 이상의 성능을 유지하여, FinSphere의 확장성과 안정성을 확인할 수 있었습니다.

🎯 FinSphere의 평가 결과 요약

✅ 실시간 데이터 + 정량 분석 도구 + AI 최적화 = 기존 모델보다 강력한 성능
✅ GPT-4o보다 높은 평가 점수 기록 (70.88 vs. 66.61)
✅ 주식 분석에 특화된 AI 시스템으로, 기존 LLM 대비 효율성과 정확성 입증
✅ 학습 데이터가 증가할수록 성능이 향상되며, 모델 확장성이 뛰어남

📌 결과적으로, FinSphere는 기존 LLM 및 에이전트 기반 시스템을 능가하는 성능을 보이며, AI 기반 주식 분석의 새로운 기준을 제시합니다. 🚀

결론

FinSphere는 기존 LLM 및 에이전트 시스템보다 훨씬 강력한 주식 분석 성능을 입증하였습니다. 실시간 금융 데이터, 정량 분석 도구, Stocksis 데이터셋을 활용한 명령 조정(Instruction-Tuned) AI 모델을 결합한 통합 접근 방식이 기존 방법보다 효과적임을 검증하였습니다.

📌 FinSphere의 핵심 성과
✅ 실시간 데이터에 접근 가능 → 기존 LLM(GPT-4o 등)과 달리, 실시간 주가, 거래량, 기업 공시 데이터를 반영한 분석 수행
✅ 정량 분석 도구와의 연계 → 단순한 텍스트 분석이 아닌, 기술적·기본적·시장 심리 분석을 모두 활용
✅ 짧은 프롬프트로도 전문가 수준의 분석 가능 → 기존 LLM이 복잡한 예제 입력이 필요했던 것과 달리, 최적화된 AI 구조로 더 빠르고 정확한 보고서 생성
✅ 훈련 데이터 증가 시 비선형적인 성능 향상 → Stocksis 데이터셋을 100% 활용할 경우 기존 모델 대비 12점 이상의 성능 향상 확인

📊 향후 연구 방향 및 기대 효과

FinSphere는 주식 분석 AI의 새로운 기준을 제시하며, 향후 다음과 같은 발전이 예상됩니다.

🔍 1️⃣ 실시간 평가 메커니즘 개선 → AI가 생성하는 분석 보고서를 자동 평가하여 더 높은 신뢰성을 제공
📊 2️⃣ 추가적인 도메인 특화 데이터셋 적용 → 다양한 시장 및 산업별 맞춤형 주식 분석 모델 개발
🤖 3️⃣ LLM 기반 금융 평가 자동화 시스템 구축 → 기업 평가, 리스크 분석, 투자 전략 수립 등 더 넓은 금융 분석으로 확장

FinSphere는 단순한 주식 분석 AI를 넘어, 금융 AI의 새로운 패러다임을 제시할 것으로 기대됩니다. 🚀

논문 참고:

https://arxiv.org/pdf/2501.12399

https://youtu.be/N_aAXR1aAco

AI 에이전트란 무엇인가?

최근 인공지능(AI) 분야에서는 “에이전트(Agent)”라는 개념이 큰 주목을 받고 있습니다. 여기서 말하는 에이전트란, 단순히 미리 학습된 모델에 그치지 않고, 주어진 목표를 달성하기 위해 스스로 계획하고 필요한 작업을 실행하며 계속해서 피드백을 반영하는 지능형 시스템을 의미합니다. 일반적인 AI 모델이 “주어진 입력을 받아 출력을 생성”하는 데 그친다면, 에이전트는 “출력을 생성하는 과정에서 다양한 도구(툴)나 외부 정보원에 접근하고, 추가적인 의사결정을 수행”한다는 점에서 차별화됩니다.

단일 모델에서 복합 AI(Compound AI)로의 변화

기존의 AI 모델을 흔히 “모놀리식(monolithic) 모델”이라고 부르는데, 이 모델은 거대한 하나의 뉴럴 네트워크가 광범위한 데이터를 학습하여 작동합니다. 이 방식은 강력해 보이지만, 다음과 같은 한계를 갖습니다.

1. 지식의 한계: 모델은 훈련 데이터에 기반하므로, 새로운 정보나 변화된 환경에 대한 적응이 어렵습니다.
2. 개인화의 어려움: 모델이 사용자의 민감한 정보나 특정 조직의 데이터를 모르면, 제대로 된 답변을 하거나 분석을 하지 못합니다.
3. 튜닝(재학습)에 대한 부담: 모델을 재학습하려면 대량의 데이터와 연산 리소스가 필요해, 즉각적인 대응이 어렵습니다.

이를 보완하기 위해 등장한 개념이 복합 AI(Compound AI)입니다. 복합 AI는 큰 언어 모델(LLM), 데이터베이스 검색 모듈, 코드 실행 모듈, 계산기 등 여러 컴포넌트를 결합한 모듈식 시스템입니다.

• 예를 들어, 기업 휴가 정책을 묻는 질문에 답변하려면, 모델은 인사 시스템 데이터베이스에서 남은 휴가 일수를 조회해야 합니다. 단일 모델로는 불가능했던 작업이지만, 복합 AI에서는 모델이 외부 검색 모듈(혹은 API)을 호출하여 필요한 정보를 받아온 후 최종 답변을 생성합니다.

에이전트(Agent)는 어떻게 작동할까?

복합 AI 시스템이 “에이전틱(agentic) 접근”을 취한다는 것은, 시스템의 동작 순서(제어 로직)를 사람이 일일이 코딩하지 않고, 모델이 스스로 어떤 도구를 써야 하는지, 어떻게 문제를 나눠서 해결할지를 결정한다는 의미입니다.

1) 추론(Reasoning)

에이전트는 문제를 이해하고, 여러 단계를 계획(Plan)하여 해결 경로를 구상합니다. “어떤 정보를 찾아야 하는가?”, “어떤 계산이 필요한가?” 등을 머릿속(모델 내부)으로 정리합니다.

2) 행동(Act)

에이전트가 “검색이 필요하다”, “수학적 계산이 필요하다”라는 판단을 하면, 외부 도구(툴)를 호출합니다. 예를 들어,

• 데이터베이스 검색: 남은 휴가 일수 조회
• 웹 검색: 지역 날씨 정보 확인
• 계산기: 복잡한 수치 연산 처리
• 코드 실행: 특정 함수를 수행하여 결과 도출 이처럼 에이전트가 필요할 때마다 도구에 액세스해 문제 해결에 필요한 정보를 획득하거나 연산을 수행합니다.

3) 메모리(Memory)

에이전트는 해결 과정에서 발생하는 중간 단계나 대화 이력을 저장했다가 필요 시 다시 참조합니다. 이를 통해 회고나 계획 수정이 가능해져, 문제 해결의 정확도를 더욱 높일 수 있습니다.

ReACT: 대표적인 에이전트 아키텍처 예

ReACT는 “Reasoning + Acting”의 줄임말로, 에이전트가 추론과 행동을 오가며 문제를 해결하는 전형적인 방법론 중 하나입니다.

1. 사용자 질문 → 2. 에이전트 계획 → 3. 도구 호출 → 4. 도구의 결과 확인 → 5. 계획 조정 → 6. 최종 답변

이 과정에서 에이전트는 필요하다면 여러 번 도구를 호출해가며 단계별로 문제를 풀어갑니다. 예컨대, “다음 달에 플로리다로 휴가를 가는데, 며칠 동안 햇볕을 쬘지 계산하고 필요한 선크림 용량이 얼마인지 알려줘” 같은 복잡한 질문에 대해서도, 에이전트는:

• 남은 휴가 일수를 확인하고,
• 그 기간 동안 예상되는 햇볕 노출 시간을 확인하고,
• 권장되는 선크림 사용량을 계산한 다음,
• 최종적으로 “2온스짜리 선크림 X개가 필요하다”라는 식의 답변을 제시할 수 있습니다.

에이전트 vs. 프로그램 방식: 언제 무엇을 쓸까?

• 좁은 문제(Narrow Problem): 문제 범위가 명확하고 변화가 많지 않은 경우(예: 사내 휴가 정책 질의), 프로그램 방식이 오히려 간단하고 빠릅니다. 이미 정해진 절차가 있으며, 복잡한 계획 과정 없이도 답변의 정확도가 높습니다.
• 복잡하고 광범위한 문제(Complex Problem): GitHub 이슈 자동 해결, 광범위한 조사 업무 등 다양한 변수가 얽혀 있는 문제라면, 에이전틱 접근이 유연하고 효과적입니다. 사람이 일일이 모든 시나리오를 코딩하기 어렵기 때문에, 모델이 그때그때 스스로 판단해 경로를 바꿀 수 있어야 합니다.

2025년, 에이전트의 시대가 온다

글로벌 테크 업계는 2025년을 “AI 에이전트의 해”로 전망합니다. 이유는 간단합니다.

1. 대형 언어 모델(LLM)의 급속한 발전: 모델이 점점 더 복잡한 추론과 계획을 할 수 있게 되면서, 에이전트 구동의 핵심 지능이 강화되었습니다.
2. 합성(Compound) 접근의 확산: AI 모델만으로는 한계가 있으나, 외부 도구와 데이터를 결합하면 이제까지 불가능했던 수준의 문제 해결이 가능해집니다.
3. 효율적 자동화 니즈: 기업과 개인 모두 더 높은 생산성과 효율성을 원하며, 에이전트는 이를 강력하게 지원합니다.

여전히 정확도나 윤리적 문제, 보안 측면에서 풀어야 할 과제들이 남아 있긴 합니다. 그러나 인간의 감독(Human-in-the-loop)을 거치면서 점차 안정적이고 유용한 AI 에이전트가 늘어나고 있습니다.

마무리

AI가 발전함에 따라, 우리는 점점 더 “지시만 내리면 스스로 문제 해결을 위한 경로를 찾아가는” 똑똑한 시스템을 마주하게 될 것입니다. 이런 시스템을 가장 잘 구현한 형태가 바로 AI 에이전트이며, 그 배경에는 복합 AI 시스템과 에이전틱 접근이 자리 잡고 있습니다.

기존에는 “AI가 시키는 대로 결과만 내놓는 도구”였다면, 이제는 “AI가 무엇을 해야 할지 스스로 결정하는 조력자”의 시대가 열리고 있습니다. 2025년을 기점으로 더욱 진화할 AI 에이전트의 미래가 기대되지 않으신가요?

정리하자면,

• 에이전트는 추론·행동·메모리를 결합해 복잡한 문제를 단계적으로 해결하는 지능형 시스템
• 복합 AI는 대형 언어 모델과 다양한 도구들이 모듈식으로 결합된 구조
• ReACT 등 에이전트 아키텍처를 통해, 모델은 도구를 적절히 호출하고 계획을 보정하면서 최적의 답을 찾는다
• 프로그램 방식 vs. 에이전틱 방식은 적용할 문제의 범위와 유연성 요구도에 따라 선택

앞으로 에이전트 기반의 AI가 우리의 업무와 일상을 얼마나 편리하고 창의적으로 바꿔놓을지, 지금부터 주목해 보시길 바랍니다!

참고

• 본 글은 대형 언어 모델(LLM)의 추론 능력과 도구 연동을 중심으로 에이전트(Agent)가 어떻게 설계·작동되는지를 개략적으로 설명하였습니다.
• 더 자세한 구현 방법과 사례는 “ReACT”와 같은 대표 아키텍처를 검색해보시거나, 오픈소스 라이브러리(예: LangChain, AgentGPT 등)를 참조하시면 큰 도움이 됩니다.

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참고

ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models  (arXiv:2210.03629 [cs.CL] ) https://doi.org/10.48550/arXiv.2210.03629

https://www.youtube.com/watch?v=F8NKVhkZZWI

"CUA(Computer-Using Agent)": AI가 디지털 세상과 소통하는 새로운 방법

"디지털 작업 수행 Agent (CUA, Computer-Using Agent)":
            AI가 디지털 세계와 상호작용할 수 있는 범용 인터페이스
           (A universal interface for AI to interact with the digital world.)

2025.1.23일 OpenAI 발표

우리가 영화에서 보던 장면처럼, 이제 AI가 직접 디지털 작업을 수행할 수 있는 세상이 다가오고 있습니다. 바로 CUA(Computer-Using Agent)라는 혁신적인 기술 덕분입니다.

OpenAI에서 연구 중인 이 기술은 Operator라는 이름의 에이전트를 통해 여러분의 디지털 작업을 대신 수행할 수 있도록 설계되었습니다.

CUA 기반 요소

CUA(Computer-Using Agent)는 OpenAI의 연구와 기술 발전을 기반으로 개발된 혁신적인 AI 모델로, 다음과 같은 요소들이 주요 기반이 되었습니다:

(1) GPT-4o 기반의 멀티모달(Multimodal) 기능

• 설명: CUA는 OpenAI의 GPT-4o 모델이 제공하는 강력한 시각적 이해(Vision)와 강화 학습을 통해 강화된 고급 추론 능력(Advanced Reasoning with Reinforcement Learning)을 활용합니다.
  이를 통해 텍스트 입력뿐만 아니라 화면의 버튼, 메뉴, 텍스트 필드 등을 시각적으로 인식하고 상호작용하며, 복잡한 작업도 단계적으로 계획하고 해결할 수 있습니다. 

(2) 강화 학습(Reinforcement Learning)

• 설명: 강화 학습을 활용해 GUI(그래픽 사용자 인터페이스) 환경에서 작업을 수행하며 스스로 학습하고 개선합니다.
  예를 들어, 여러 단계의 작업을 계획하고, 오류가 발생했을 때 이를 동적으로 수정할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.

(3) 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 상호작용 훈련

• 설명: CUA는 OS나 웹 전용 API가 아닌, GUI 자체와 상호작용하는 방식으로 훈련되었습니다.
  사람처럼 마우스와 키보드를 사용하여 클릭, 입력, 스크롤 등의 작업을 수행합니다.

(4) 기존 연구 및 벤치마크 활용

• 설명: CUA는 OpenAI의 기존 연구를 바탕으로 OSWorld, WebArena, WebVoyager와 같은 벤치마크를 통해 성능을 평가하며 개발되었습니다.
  • OSWorld: 운영체제 환경에서 AI의 작업 능력을 테스트.
  • WebArena와 WebVoyager: 웹 브라우징과 실시간 작업 수행 능력을 테스트.

(5) 안전성과 윤리성을 고려한 설계

• 설명: CUA는 안전한 작업 수행을 위해 다음과 같은 기능을 통합했습니다:
  • 사용자 확인(User Confirmation): 민감한 작업 전 사용자 확인 절차.
  • 차단 목록(Blocklist): 특정 웹사이트 접근 제한.
  • 실시간 모니터링 및 감지: 사용 정책 위반 방지 및 잠재적 위험 관리.

CUA는 어떻게 작동하나요?

CUA의 작동 방식은 크게 세 단계로 이루어집니다:

1. Perception(인지): 컴퓨터 화면의 스크린샷을 읽어 현재 상태를 파악합니다. 예를 들어, 로그인 화면인지, 주문서인지 등을 알아냅니다.
2. Reasoning(추론): 다음에 무엇을 해야 할지 체계적으로 생각합니다. 과거의 스크린샷과 사용자의 명령을 참고해 최적의 작업 단계를 계획합니다.
3. Action(행동): 클릭, 스크롤, 타이핑 등의 행동을 통해 사용자가 원하는 작업을 완료합니다. 예를 들어, 온라인 쇼핑몰에서 물건을 장바구니에 담고 결제를 진행하거나, PDF 파일을 다운로드해 저장하는 작업도 가능합니다.

이 과정은 마치 AI가 "사람처럼 생각하고 행동하는" 것을 보는 것과 같습니다. 특히, 로그인이나 CAPTCHA(캡차)를 만나면 사용자 확인을 요청하는 등 민감한 작업에서는 신중하게 행동하도록 설계되었습니다.

CUA의 활용

(1) 브라우저 활용(Browser Use): AI의 웹 탐험

CUA는 웹 브라우저를 통해 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이처럼 CUA는 웹사이트의 다양한 UI 요소와 상호작용하여 사용자가 원하는 정보를 찾아주고, 필요한 작업을 수행합니다.

(2) 컴퓨터 활용(Computer Use): AI의 데스크탑 조작

CUA는 웹 브라우저뿐만 아니라 전체 운영 체제에서도 작업을 수행할 수 있습니다.

이처럼 CUA는 운영 체제의 다양한 애플리케이션과 상호작용하여 복잡한 작업도 자동으로 처리합니다.

(3) Operator에서의 CUA(CUA in Operator): AI 비서의 현실화

OpenAI는 CUA를 기반으로 한 Operator라는 에이전트를 선보였습니다. Operator는 사용자를 대신하여 웹에서 다양한 작업을 수행할 수 있는 AI agent입니다.

이처럼 Operator는 CUA의 능력을 활용하여 사용자의 다양한 요청을 웹에서 직접 수행합니다.

성능 테스트 결과

CUA는 다양한 테스트 환경에서 다음과 같은 성과를 보였습니다:

• WebVoyager: Amazon, Google Maps 같은 실시간 웹사이트에서 작업 수행 성공률 87%.
• WebArena: 전자상거래 및 콘텐츠 관리 시스템(CMS) 작업 성공률 58.1%.
• OSWorld: Windows, macOS 등 운영 체제 작업 성공률 38.1%.

이 테스트 결과는 CUA가 얼마나 다양한 환경에서 유용하게 작동할 수 있는지를 보여줍니다. 특히, 복잡한 웹사이트 탐색과 다단계 작업에서도 점점 개선되고 있습니다.

안전성도 놓치지 않는다

CUA는 단순히 작업만 잘하는 AI가 아닙니다. 다음과 같은 위험에 대하여  안전성(Safety)도 철저히 고려했습니다.

1. 오용 방지: 불법적인 작업(도박, 무기 거래 등)은 거부하고, 차단된 웹사이트에 접근하지 않습니다. (Refuslas, Blocklist, Moderation, Offline detection)
2. Model 실수: 이메일 발송, 결제 등 민감한 작업은 사용자에게 확인을 요청 등 위험관리. (User confirmation, Limitations on tasks, Watch mode)
3. 적대적 공격 방어(adversarial attacks on websites): 프롬프트 인젝션(prompt injection) 같은 공격을 식별하고 무시합니다. (Cautious navigarion, Monitoring, Detection pipeline)

OpenAI는 이러한 다층적 보호 장치를 통해 CUA가 사용자의 신뢰를 잃지 않도록 설계하도록 노력하고 있습니다.

미래를 향한 도전

CUA의 궁극적인 목표는 인간처럼 디지털 환경에서 어떤 작업이든 수행할 수 있는 능력을 가지는 것입니다. 이를 위해 OpenAI는 계속해서 CUA를 발전시키고, API를 통해 개발자들이 자신만의 CUA 기반 에이전트를 만들 수 있도록 지원할 계획입니다.

결론

CUA는 AI가 단순히 정보를 제공하는 것을 넘어, 디지털 작업을 실제로 수행하는 새로운 시대를 열고 있습니다. 우리가 매일 사용하는 웹사이트, 소프트웨어, 운영 체제를 자유롭게 탐색하며 우리를 대신해 일을 처리하는 AI, 이것이 바로 CUA의 비전이라고 합니다.

이제 AI와 함께 일하는 것이 아니라, AI가 직접 우리의 일을 대신하는 세상에 더 가까워지고 있습니다. CUA의 진화와 함께 우리는 디지털 작업의 새로운 지평을 열어가고 있습니다.

💡 더 알고 싶으신가요? Operator와 CUA의 구체적인 활용 사례와 추가 정보를 보려면 OpenAI 공식 페이지를 방문해 보세요: OpenAI - Computer-Using Agent. 

인용 출처: https://openai.com/index/computer-using-agent/
- 인용하여 정리

 음성대화

안녕하세요! 이번 영상에서는 Gemini 2.0 AI 모델과 실시간 대화를 구현하는 방법을 소개합니다. Python을 사용하여 텍스트 입력을 받고, AI의 텍스트 응답을 출력하는 과정을 단계별로 시연했습니다.

특히 코딩을 몰라도 쉽게 따라할 수 있는 간단한 과정을 준비했으니, 걱정하지 마세요!
이 영상에서는:

• Python으로 비동기 함수를 활용하여 실시간 AI와 상호작용하는 방법
• Gemini 2.0 모델을 Google Colab 환경에서 사용하는 방법
• 간단한 코드로 텍스트 기반 AI 대화를 구현하는 방법에 대하여 경험해 봅니다.

여러분도 직접 이 코드를 실행해보고, AI와 대화를 나눠보세요!
궁금한 점이나 개선 아이디어는 댓글로 남겨주세요. 😊

🔗 코드 예제와 실행 환경:
코드 실행을 위해 Python 3.7 이상, Google Colab 또는 Jupyter Notebook을 추천합니다.
복잡한 코딩 없이도 Google Colab에서 바로 실행 가능하니 도전해보세요!

구글코랩 파일 공유

https://youtu.be/CYTv2WF0Vew?si=hegOvvNDk0DUR_rx

OpenAI는 얼마나 많은 돈을 벌고, 또 어디에 쓰고 있을까요? 세계적으로 주목받는 AI 기업 OpenAI의 손익구조와 재무상황을 자세히 파헤쳐 봅니다. 그들의 놀라운 성장 비결 뒤에 있는 수익과 비용 현황! AI와 기업 운영에 관심 있는 분들이라면 흥미롭게 보실 수 있는 영상입니다. 놓치지 말고 구독과 좋아요를 눌러주세요! 감사합니다.😊 

https://youtu.be/nsfy3D0DZYg?si=RiEdEdd02LmL93aD

- 미래로 가는 길: 기술과 법적 과제, 두 축을 함께 잡아라

[박규서의 AI 산책(Walk with AI)] (1)

이제 수학 문제, 특히 기하학 문제를 AI와 함께 쉽고 빠르게 해결해보세요! 🎓 Gemini 2.0은 단순히 계산만이 아니라, 기하학의 원리와 문제 풀이 과정을 이해하도록 도와줍니다. 이번 영상에서는 그림과 문제를 활용해 다양한 기하학문제를 풀면서 사고 과정과 멀티모달 AI 활용법을 알아봅니다. 여러분의 수학 실력을 Gemini 2.0과 함께 레벨업하세요!

🚀자녀분들의 수학 공부에도 좋을 것 같습니다. 🔔 AI 수학 선생님의 무한한 가능성을 경험해보세요!

감사합니다. 😊

https://youtu.be/zbBhudhjuIE?si=FXAhCTO9Y3hEjnqN

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Gemini 2.0 Thinking Model 을 통하여 사고와 응답에 대하여 한글 사용, 코드 단순화 등 실습을 통하여 좀 더 인공지능 모델에 익숙해져보세요. 그런데 전 오히려 AI의 사고 프로세스를 통하여 우리 인간이 역으로 배울 것이 있을 것 같습니다. 감사합니다.

https://youtu.be/SVOlO8iNxR8?si=KHitD6_dMD8MiCJr

구글의 신모델 Gemini 2.0 Flash Thinking Mode를 만나보세요! 이 영상에서는 구글 코랩을 활용해 AI의 사고 과정을 실시간으로 탐구하고, 멀티턴 대화와 스트리밍 방식을 실습합니다. 강력한 추론 능력을 경험합니다. Python 코드를 통해 AI의 사고 과정을 직접 체험해 보세요! 감사합니다.

https://youtu.be/3tfFthoS3WE?si=flabr5V4JcRE1ObS

OpenAI가 더욱 진보된 o3모델을 발표했습니다. 이번 동영상에서는 o3와 그러한 모델 평가에 사용되는 새로운 benchmark인 ARC를 통하여 이번 발전의 의미와 시사점에 대하여 생각해 보았습니다. 감사합니다.

https://youtu.be/ulF6o_45Hj0