(서울=연합인포맥스) 배수연 기자 = 생성형 인공지능(AI) 개발사인 오픈AI의 챗GPT4가 인간보다 나은 금융분석가로 입증됐다는 새로운 연구 결과가 나왔다.

28일(현지시간) 경제금융 전문 매체인 비즈니스 인사이더에 따르면 시카고 대학교의 부스 경영대학원이 대형언어 모델(LLM:Large Language Model)인챗GPT4가 금융 보고서를 분석하고 해당 보고서를 기반으로 예측하는 데 있어서 인간 분석가보다 더 나은 성과를 보였다는 연구 결과를 발표했다. 이 결과는 다른 비즈니스 부문과 마찬가지로 생성형 AI 기술을 채택하기 위해 경쟁하고 있는 금융 서비스 업계를 뒤흔들 수 있을 것으로 풀이됐다.

해당 연구는 "산업별 정보나 서사 구조가 없이도,가금융분석가보다우월하다는연구결과나와quot국제뉴스기사본문 LLM이 수익 변화 예측 능력에서 금융 분석가보다 뛰어나다"며, "LLM은 분석가들이 어려움을 겪는 상황에서도 상대적인 우위를 나타낸다"고 밝혔다.

해당 연구는 GPT-4가 금융 보고서에서 트렌드를 식별하고 다양한 금융 비율을 계산하도록 지시하는 '연쇄 사고' 프롬프트(chain-of-thought prompts)를 사용했다. 연쇄 사고 프롬프트는 자연어 처리(NLP) 분야에서 LLM의 성능을 향상시키기 위해 사용되는 기법이다. 이 방법은 모델이 복잡한 문제를 인간처럼 단계별로 논리적으로 접근하도록 유도한다. 핵심은 문제를 논리적 순서로 단계별로 생각하도록 모델을 지시하는 것이다. 각 중간 단계를 명시함으로써 명확한 추론 과정을 유지할 수 있다. 여러 단계의 추론이나 계산이 필요한 복잡한 작업에 특히 유용하다. 각 단계를 세분화해 설명함으로써 모델이 오류를 줄이고 최종 출력의 정확성을 높일 수 있다. 연구에 따르면 연쇄 사고 프롬프트는 LLM의 정확도를 크게 향상할 수 있다. 예를 들어, 산술 계산, 논리적 추론, 복잡한 지시 사항 이해 등의 작업에서 도움이 된다.

연구진은 "우리가 인간의 사고를 모방하기 위해 연쇄 사고 프롬프트를 사용할 때, GPT는 60%의 정확도를 달성했으며, 이는 분석가들이 달성한 정확도보다 현저히 높다"고전했다. 인간 분석가들의 예측 정확도는 50% 초반에 가까웠다.

이 대형 언어 모델이 불완전한 정보로도 금융 패턴과 비즈니스 개념을 인식할 수 있는 능력을 보여줬다면서 이 기술이 앞으로 금융 의사 결정에서 중요한 역할을 할 것이라는 점을 시사한다고 연구진은 강조했다.

마지막으로, 해당 연구는 GPT-4의 금융 역량을 거래 전략에 적용한 결과 더 수익성 있는 거래가 이루어졌으며, 알파 및 샤프 비율 기준으로 시장 수익률을 웃돌았다고 밝혔다.

연구진은 "GPT 예측을 기반으로 한 롱-숏 전략이 시장을 웃돌았으며 상당한 알파와 샤프 비율을 생성하는 것을 발견했다"고 전했다.

알파(Alpha) 투자자가 투자한 자산이나 포트폴리오의 예상 수익과 비교해 수익이 얼마나 높은지를 측정하는 지표다. 일반적으로 기대 수익률이나 시장 수익률을 기준으로 한다. 양의 알파는 투자자가 시장을 능가해 추가적인 수익을 얻었다는 것을 나타내고, 음의 알파는 시장에 비해 저조한 성적을 거뒀다는 의미다.

샤프 비율(Sharpe Ratio) 투자 수익을 위험에 대한 보상으로 평가하는 개념이다. 평균 수익률을 표준 편차로 나눈 값을 사용해 계산한다. 이 표준 편차는 투자의 변동성을 나타낸다. 높은 샤프 비율은 단위당 위험 대비 높은 수익을 의미한다. 투자자가 단위 위험을 감수하여 얻는 수익이 많다는 것을 나타낸다

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