이화영 LG AI연구원 사업개발 부문장(상무)은 최근 이데일리와 인터뷰에서 LG AI연구원이 개발한 금융 AI 서비스를 이같이 설명했다. 거시경제를 분석하는 AI, 뉴스를 읽는 AI, 공시를 분석하는 AI가 각각 역할을 수행한 뒤 또 다른 AI가 이들을 종합해 기업의 미래를 전망하는 구조라는 것이다. LG AI연구원은 현재 미국과 국내 상장기업 약 8000곳을 대상으로 한 달 뒤 기업 전망과 설명문을 제공하는 금융 AI 서비스를 개발하고 있다. 미국 약 5500개, 국내 약 2500개 기업이 대상이고, 분석에 필요한 정보가 부족한 일부 기업·상장지수펀드(ETF)는 제외된다. 이 부문장은 “하나의 모델만으로는 금융시장을 제대로 분석하기 어렵기 때문에 여러 AI가 역할을 나눠 협업하는 에이전트 구조를 채택했다”며 “거시경제를 이해하는 ‘AI 이코노미스트’, 뉴스를 분석하는 ‘AI 저널리스트’, 기업 공시와 재무를 분석하는 ‘AI 애널리스트’, 이들을 종합해 최종 전망을 만드는 ‘파이낸셜 포캐스팅 에이전트’가 함께 작동한다”고 설명했다. 각 에이전트가 만든 결과는 그대로 제공되지 않는다. 별도의 검증 AI가 기업명과 종목코드 오류, 전망 .수와 설명문의 일관성, 산업 흐름과 개별 기업 전망 간 정합성 등을 다시 확인한다. 검증 결과는 예측 AI에 피드백돼 수정·보완되는 과정을 반복한다. 이 부문장은 “AI가 예측하고 또 다른 AI가 검증한 뒤 다시 피드백하는 구조”라며 “사람이 하기 어려운 대규모 검증을 AI가 반복 수행한다”고 말했다. LG AI연구원이 금융사에 제공하는 것은 단순한 종목 추천이 아니라 기업별·산업별 전망 데이터다. 강원랜드 AI는 미국과 국내 상장기업의 한 달 뒤 전망을 1~100.의 스코어로 산출하고, 해당 。수가 나온 이유를 설명문 형태로 함께 제공한다. .수가 높을수록 향후 기업 전망이 긍정적이라는 의미다. 금융사는 이 데이터를 자사 서비스에 맞게 가공해 투자자에게 제공하게 된다. 현재 런던증권거래소그룹(LSEG)과 코스콤이 원천 데이터 공급과 판매 채널 역할을 맡고 있고, 키움증권은 이를 개인투자자용 서비스로 구현하는 국내 첫 고객사다. 코스콤과 LSEG이 뉴스와 공시, 주가 데이터 등을 제공하면 LG AI연구원이 AI로 이를 분석해 전망 데이터를 만들고, 키움증권은 이를 모바일트레이딩시스템(MTS)에 맞게 재구성해 투자자에게 제공할 예정이다. 이 부문장은 “현재 시장에는 미래를 전망하는 서비스는 있지만 왜 그렇게 판단했는지 설명까지 함께 제공하는 상품은 많지 않다”며 “고객사들이 백테스트를 통해 기존 방식 대비 플러스 알파를 확인하면서 계약이 이뤄지고 있다”고 말했다. LG AI연구원은 설명 가능한 AI를 강조하는 이유도 여기에 있다고 설명했다. AI가 예측을 잘하더라도 판단 근거가 제시되지 않으면 실제 의사결정에 활용되기 어렵다는 것이다. 이 부문장은 “LG 내부에서도 수요 예측이나 원재료 가격 예측 프로젝트를 진행할 때 ‘AI가 더 잘 맞히는 것은 알겠는데 왜 그렇게 예측했는지 믿기 어렵다’는 피드백을 많이 받았다”며 “미래를 예측하는 분야에서는 정확도만큼 설명력이 중요하다는 。을 확인했고, 금융에서도 같은 문제의식을 갖고 설명문 생성 기능을 함께 개발했다”고 말했다. AI의 가장 큰 강.으로는 압도적인 정보 처리 규모를 꼽았다 10원릴게임 . 기업 하나의 전망을 만들기 위해 평균 약 1만2000건의 뉴스를 분석하는데, 이는 당일 기사만이 아니라 과거 수년간 축적된 뉴스와 공시, 재무 데이터 등을 종합한 결과다. 대형주뿐 아니라 중형주와 소형주, 나노캡 기업까지 동시에 분석할 수 있다는 。도 기존 리서치와 차별.으로 제시했다. 다만 AI도 한계는 있다. 기관이나 외국인의 매매 동향처럼 단기 수급에 의해 움직이는 시장 변화는 예측하기 어렵다는 설명이다. 이 부문장은 “현재 모델은 기업과 산업의 펀더멘털을 중심으로 미래를 전망하는 구조”라며 “기관이나 외국인의 의사결정 과정은 데이터가 공개되지 않아 수급까지 예측하기는 어렵다”고 말했다. 이어 “한국 시장은 미국보다 투자심리와 수급 영향이 큰 만큼 상대적으로 예측 난도가 높지만, AI는 새로운 시장 환경을 빠르게 학습해 적응하는 장.이 있다”고 덧붙였다. 향후에는 개별 기업 전망을 넘어 공급망 분석으로 서비스를 확대할 계획이다. 공시와 뉴스, 기업 홈페이지 등을 바탕으로 공급업체와 고객사, 거래 관계를 연결한 지식그래프(Knowledge Graph)를 구축해 기업 간 공급망 구조와 의존도를 시각화하는 기술을 개발하고 있다. 이 부문장은 “전문 투자기관만 접근할 수 있었던 정보와 분석 역량을 일반 투자자도 활용할 수 있도록 하는 것이 목표”라며 “AI가 사람의 일자리를 대체하기보다 더 많은 정보를 중립적으로 분석해 합리적인 의사결정을 돕는 역할을 하게 될 것”이라고 말했다. 지난 23일 기준 LG AI연구원이 LSEG 데이터를 바탕으로 산출한 엔비디아의 미래 전망 스코어와 설명문 일부. (자료=LG AI연구원)(자료 제공=LG AI연구원) 김윤정 () 석하는 ‘AI 저널