전통적으로 노동 집약적인 과정인 투자 연구가, 확립된 거래 플랫폼부터 작은 스타트업에 이르기까지 회사들이 인공지능 에이전트를 배치해 금융 데이터를 분석하고, 시장 동향을 파악하며, 투자자와 기관을 위한 보고서를 작성함에 따라 빠르게 변혁을 겪고 있습니다.
알아야 할 사항:
- AI 에이전트는 이제 금융 서비스 전반에 배치되어 투자 연구를 자동화하고 있으며, 이는 소매 투자자 도구에서 기관급 분석에 이르기까지 다양한 분야에 적용되고 있습니다.
- 뉴욕은 이 경향의 중심지로 떠오르고 있으며, Hebbia와 Rogo 같은 스타트업이 7억 달러에 달하는 평가를 받으며 수억 달러의 벤처 자금을 유치했습니다.
- 다른 산업에 비해 초기에는 규제 장벽이 핀테크 분야에서의 AI 채택을 늦추었으나, 이제 기술은 백오피스 운영을 넘어 핵심 금융 서비스로 확산되고 있습니다.
더 스마트한 금융 도구 구축 경쟁
다른 비즈니스 부문에서 인공지능이 빠르게 채택된 것과 달리, 핀테크 적용은 금융 자산을 다루는 데 따른 규제 및 준수 요구 사항 때문에 보다 신중하게 AI를 채택해 왔습니다, Jeff Cauflin, 포브스 선임 편집자가 설명합니다.
최근까지 대부분의 핀테크 AI 기능은 고객 서비스, 회계 및 백오피스 기능을 간소화하는 데 집중되었으며, Klarna, Chime, Stripe 및 Ramp 같은 회사들이 이러한 제품을 발표했습니다.
이제 새로운 단계가 등장하고 있습니다. 거래 앱 Robinhood와 부유한 소비자를 위한 디지털 "가족 사무실"로 자리 매김하려는 스타트업 Arta Finance는 최근 몇 주 동안 소비자 대면 AI 기능을 발표했습니다. 한편, 뉴욕을 거점으로 한 AlphaSense, Hebbia, RavenPack 및 Rogo를 포함한 점점 더 많은 회사 클러스터가 투자 은행가 및 기관 투자가를 위한 AI 도구를 개발하고 있습니다.
대부분의 이들 회사들은 AI 에이전트를 고용합니다 – 맥락적 정보를 해석하고, 논리적 결정을 내리며 행동을 취합니다. 이 에이전트들은 투자 추천을 생성하고, 비공개 시장 데이터를 분석하거나, 발표 초안을 작성하는 등의 복잡한 작업을 수행합니다.
"이 모든 다양한 제공업체, 스타트업 및 이 작업을 해 온 하이퍼스케일러들을 어떻게 비교하고 싶나요?" Rogo의 26세 CEO Gabriel Stengel이 그들의 시스템이 은행가가 인수 대상 발표 자료를 작성하는 데 어떻게 도움을 주는지 설명합니다.
AI 회사에 대한 벤처 자본의 열정은 어떤 회사가 지속 가능한 모델을 개발할 것인지 결정하기 어렵게 만들지만, 이 회사들 모두는 오랫동안 개선이 필요했던 연구 과정의 비효율성을 겨냥하고 있습니다.
금융 AI를 위한 주요 자금 유치
5년 된 뉴욕의 회사 Hebbia는 금융 기관과 로펌을 위한 연구를 가속화하기 위해 AI를 사용하며, 지난 해 1억 3천만 달러의 자금을 조달하여 7억 달러의 평가에 도달했습니다. 이 회사는 Index Ventures, Peter Thiel 및 Andreessen Horowitz를 후원자로 두고 있습니다.
27세 창립자 겸 CEO인 George Sivulka에 따르면, Hebbia는 비공개 시장 데이터 분석에 특화되어 있다고 합니다. 기업들이 자금 조달 라운드를 준비하거나 인수 가능성을 검토할 때, 기밀 정보를 안전한 가상 데이터룸에 공유합니다. Hebbia의 소프트웨어는 이러한 저장소와 연결하여 고객 집중도, 수익 성장 강도 및 경영진 자격과 같은 요소를 평가합니다.
"이 회사는 사업이 관세에 얼마나 노출될 수 있는지, 또는 투자 발표에서 기본적으로 다뤄지는 주제가 간과되거나 빠졌는지와 같은 위험이나 경고 신호를 식별하는 것을 목표로 하고 있다"고 Sivulka는 말했습니다. 이 회사는 그들의 제품이 사모펀드 회사의 거래 당 20~30시간을 절약한다고 주장합니다.
Hebbia는 보고서 생성과 같은 기능을 위해 OpenAI 및 Anthropic과 같은 회사의 외부 모델과 투자 데이터를 검색하고 해석하는 자체 개발 모델을 결합합니다. Sivulka는 사모펀드 회사 Charlesbank 및 사적 신용 회사 Oak Hill Advisors를 포함하여 수백 명에 이르는 고객을 확보하고 있으며, 서비스 요금은 "수만 달러"에서 "수백만"에 이르기까지 다양하다고 보고합니다.
14년 된 보다 잘 확립된 금융 데이터 회사 AlphaSense는 유사한 AI 에이전트 기능을 개발했습니다. 이 회사는 애널리스트가 발표 자료를 준비하고, 실사 작업을 수행하며, 시장을 분석하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, CEO의 최우선 과제에 대한 연구를 생성하거나 다가오는 IPO에 대한 투자자 우려를 나타내는 전문가 증언에 기반한 보고서를 생성할 수 있습니다.
3년 된 뉴욕 스타트업 Rogo는 40명의 직원과 고객을 보유하고 있으며, 최근 Thrive 및 Khosla Ventures를 포함한 투자자들이 지원하는 3월 자금 조달 라운드에서 3억 5천만 달러의 평가액을 기록했습니다. 이 회사의 시스템은 투자 은행 분석가를 위한 수익 요약 보고서를 자동화하고 인수 대상 발표 자료를 작성하는 데 도움이 될 수 있습니다.
Stengel에 따르면 40인 규모의 이 회사는 5,000명 이상의 활성 최종 사용자를 보유하고 있습니다. 경쟁사들처럼 Rogo는 자체 개발 모델을 사용하여 "투자자처럼 사고"하고 Google, Meta, Anthropic 및 OpenAI의 외부 모델을 특수 기능에 결합합니다.
22년 된 뉴욕 회사 RavenPack은 뉴스를 분석하고 규제 문서를 분석하여 시장 움직임을 식별하는 것을 핵심 비즈니스로 하면 최근 광범위한 사용자 대상을 겨냥한 새로운 AI 기능을 발표했습니다. Bigdata.com을 통해, 애널리스트들은 주식 감시 목록을 만들어 매일 자동으로 연구 보고서를 생성할 수 있습니다. 이 서비스는 제한된 데이터 소스를 갖는 무료 계층과 월 $50부터 시작하는 프리미엄 구독을 제공합니다.
"이 분야에 새로 등장하는 회사 수를 따라가는 것이 어려울 정도입니다," RavenPack의 CEO Armando Gonzalez가 말하면서, 고객에는 JPMorgan, Morgan Stanley, Deutsche Bank 및 Nomura와 같은 주요 금융 기관이 포함되어 있다고 언급합니다.
BlueFlame AI를 포함한 다른 신생 회사들은 대체 자산 관리자가 생성 AI를 활용할 수 있도록 돕고 있으며, AgentSmyth, BrightWave, Finster AI, ModelML 및 ProSights와 같은 직원이 20명 이하인 소규모 스타트업도 등장하고 있습니다.
소매 투자자에게 도달하는 AI 기능
이 기술은 소매 투자자에게도 도달하고 있습니다. Robinhood는 최근 올해 말 출시 예정인 프리미엄 Gold 서비스의 일부로 AI 도구인 Cortex를 발표했습니다. 이 기능은 자동 주식 보고서를 생성하고 거래 아이디어를 제안할 것이며, "주식에 대한 여러분의 생각을 특정 옵션 거래 및 전략으로 번역하여 옵션 거래 경험을 보다 직관적이게 합니다,"라고 회사 성명에서 표명하고 있습니다.
Arta Finance는 2025년 중반 출시 예정인 Arta AI를 발표했으며, 개인화된 투자 제안을 제공하고 포트폴리오 성과 질문에 답변할 것입니다. 10만 달러 이상을 관리하는 고객에게는 무료로 제공되며, 구독은 월 $20부터 시작합니다.