Datalore
Collaborative data science platform for teams
생성형 AI를 활용한 데이터 과학으로 투자 관리를 혁신
투자 관리 업계에서 성공하는 비결은 무엇일까요? 성공적인 회사의 비결은 해당 분야의 전문 지식, 최신 기술, 관계 관리, 빠른 적응 및 경쟁력입니다. 생성형 AI(genAI) 기반의 데이터 과학을 이용한다고 해서 하루 아침에 직원을 특정 분야의 전문가로 만들 수도 없고, 경쟁사를 없애버릴 수도 없지만, 다른 세 가지 영역은 크게 개선할 수 있습니다.
이 글에서는 AI 기반의 데이터 과학이 투자 전략 구현 과정을 가속화하고, 고객 관계를 강화하여 투자 관리 회사를 더욱 기민하게 만들어주는 방법을 알아봅니다.
1. 전략 구현의 속도를 높이는 혁신적 기술
투자 전략을 빠르게 개발하고 실행할 수 있어야 기회를 놓치지 않고 활용할 수 있습니다. 정량적 분석, 데이터 과학, 포트폴리오 관리 및 금융 엔지니어링에 종사하는 이들은 생성형 AI 기반 데이터 과학 플랫폼을 활용하면 다음과 같은 반복적인 코딩 작업을 자동화할 수 있습니다.
- 금융 API 및 기업 SQL 데이터 웨어하우스에서 데이터 불러오기
- 데이터 처리 및 정리
- 탐색적 데이터 분석 및 시각화
- 알고리즘 프로토타입 제작, 백테스트 및 미래 대비
어떻게 가능할까요? 생성형 AI의 가장 강력한 기능 중 하나는 인간의 언어를 코드로 변환하는 능력입니다. 인간의 언어로 작성된 하나의 문단을 보고 AI는 투자 관리 워크플로에서 중요하게 사용되는 데이터 과학 프로그래밍 언어인 Python, SQL 혹은 R로 수백 줄의 코드를 생성할 수 있습니다.
이뿐만 아니라 데이터 전문가가 연구 과정에서 코드 오류를 겪는 경우 연구 및 디버그에 수 시간을 낭비할 필요 없이 생성형 AI를 활용하여 수 초 만에 수정할 수 있습니다.
JetBrains가 개발한 Datalore는 AI 기반의 전사적으로 활용할 수 있는 데이터 과학 플랫폼으로, 투자 관리 회사가 전략을 시장에 적용하기까지 걸리는 시간을 줄일 수 있도록 도와주는 플랫폼 중 하나입니다. 데이터 과학자든 마케팅 관리자든 이 도구를 활용하면 데이터에서 인사이트를 얻고, 데이터를 기반으로 한 신중한 결정을 내리고, 이를 대화형 보고서를 통해 쉽게 보여줄 수 있습니다.
“Datalore의 간단한 워크플로 덕분에 전략 프로토타입에서 테스트, 배포까지 손쉽게 진행할 수 있었습니다.”
Datalore AI가 실제로 거래 전략 백테스트, 포트폴리오 최적화 및 리스크 모델링에 활용되는 방식을 확인하세요.
2. 데이터 과학의 민주화로 관계 관리 개선
고객 및 이해 관계자와 좋은 관계를 만드는 것은 성공에 필수적입니다. 관계를 효율적으로 관리하려면 깊은 인사이트와 개인화된 전략이 필요하며, 이는 고급 데이터 분석으로 달성할 수 있습니다. 역사적으로 데이터 과학이라는 분야는 다소 배타적이었고, 코딩 및 데이터 조작에 관한 전문 지식이 필요했습니다. 이러한 장벽을 생성형 AI가 허물어 준 덕택에 각 분야의 전문가들이 코딩 기술이 부족하거나 없더라도 투자 전략을 실험하고 개발할 수 있게 되었습니다.
“저희 파트너사들은 계속 변하고 있습니다. 기존처럼 책상에 앉아서 일하는 직장인은 사라졌습니다. 다들 ‘시민 개발자’가 되어 가고 있어요. 이들에게는 자율성, 협업, 안전한 업무에 대한 지원이 필요합니다. 우리 회사도 이를 위한 새로운 솔루션이 필요하고 스프레드시트는 적합하지 않다는 사실을 알고 있었습니다.”
고객 관계 관리자든, 금융 상담원이든, 고객 성공 관리자든 AI 기반의 Jupyter Notebook에서 데이터 분석을 완료할 수 있습니다. 코딩 경험은 거의 필요 없습니다. 사전 구성된 데이터 통합, 노코드 차트 빌더, SQL 지원 및 다음 단계를 알려주는 AI 제안을 활용할 수 있으므로 데이터 과학의 접근성이 어느 때보다도 높아졌습니다. 이러한 민주화로 인해 고객을 마주하는 전문가가 즉각적으로 데이터를 기반으로 의사결정을 내리고 전략을 개발할 수 있게 되어 고객을 더욱 효율적이고 맞춤화된 방식으로 응대할 수 있습니다.
“저희 고객 성공 팀은 내부 서비스와 맞춤형 데이터 보고서의 개발을 통해 인사이트를 매우 신속하게 제공하여 고객에게 큰 혜택을 돌려 드렸습니다. 이는 지난 한 해 동안 팀이 거둔 가장 큰 성과 중 하나입니다.”
Datalore AI로 코딩 경험 없이도 금융 데이터 분석 및 시각화하는 방법을 알아보세요.
3. 빠른 피드백 루프를 위한 적응력
투자 관리 분야에서 적응력이란 데이터 인사이트를 빠르게 해석하고 행동할 수 있는 능력을 말합니다. 앞 부분에서는 특정 요청을 기반으로 코드를 생성할 수 있는 AI의 능력에 관해 이야기했습니다. 그러나 빠르게 변화하는 시장에서는 투자 관리자가 테스트나 검증에 필요한 정확한 절차는 알지 못한 채 가설만 들고 연구 프로젝트 일체를 완료해야 하는 경우가 있습니다. 이러한 상황은 AI 기반의 데이터 과학이 해결해 줄 수 있습니다. 이러한 솔루션은 “AI Autopilot” 혹은 “AI Co-pilot”이라 불리기 시작했습니다.
예를 들어 Datalore Autopilot은 구체적인 연구 목적에 맞는 다음 절차를 제안합니다. 사용자는 아이디어를 바탕으로 시작하기만 하면 됩니다. Datalore AI가 반복적인 코딩 작업을 모두 처리하기 때문에 사용자는 데이터로부터 인사이트를 얻는 데만 집중하면 됩니다. 투자 관리 회사가 이러한 AI 기반의 기능을 활용하면 기민하게 움직이면서 지속적으로 변화하는 시장 환경에서 빠르게 적응할 수 있습니다.
여러분의 투자 관리 회사는 생성형 AI 기반의 데이터 과학을 활용할 수 있을지 궁금하신가요? JetBrains 전문가와의 Datalore 데모 통화를 예약하세요.
게시물 원문 작성자
Subscribe to Datalore News and Updates
