금융 산업의 생성형 AI 활용, 투자회사 실무 적용 사례

금융 산업은 복잡한 규제 환경과 방대한 데이터, 그리고 신속한 의사결정이 동시에 요구되는 분야입니다. 이러한 환경에서 생성형 AI는 단순한 도구를 넘어, 고난도 지식 업무의 속도와 품질을 동시에 향상시키는 핵심 수단으로 자리잡고 있습니다. 이번 글에서는 한 투자회사가 AI 교육을 토대로 실제 현장에서 구현한 네 가지 활용 사례를 소개합니다. 투자 심사 대비, 법령·판례 검색, 투자 정보 자동 수집·계산, 보고서 자동 작성·업데이트 등 각 사례는 교육에서 배운 역량이 실무로 이어져 가시적인 성과를 만든 과정입니다. 포텐스닷은 단순한 기능 교육을 넘어, 학습 직후 현업에 적용하고 조직이 실질적인 변화를 체감할 수 있는 성과 중심 AI 교육을 지향합니다.

사례 1: 투자 심사 대비 챗봇

❌ 문제 상황
투자 심사에서는 방대한 보고서와 관련 자료를 완벽히 숙지하고, 예상되는 모든 질문에 신속·정확하게 답해야 합니다. 그러나 제한된 준비 시간과 정보 과부하로 인해 담당자들이 모든 질문에 대응하기 어려웠고, 이는 심사 효율과 투자 유치 성공률 모두에 부정적인 영향을 주었습니다.

✅ AI 적용
GPT 기반 챗봇을 구축해 투자 검토 보고서와 사업계획서, IM 자료를 학습시켰습니다. 이를 통해 챗봇이 예상 질문과 답변을 자동 생성하고, 심사 과정에서 필요한 자료를 즉시 검색·제공할 수 있도록 했습니다.

💡 성과
심사 준비 시간이 단축되고 답변의 정확성과 일관성이 향상되었으며, 이러한 변화가 심사 과정에서의 자신감 있는 대응으로 이어져 투자 유치 성공 가능성을 높였습니다.

사례 2: 법령·판례 검색 챗봇

❌ 문제 상황
자본시장법, 상법, 벤처투자법 등 다양한 법령과 판례를 업무에 반영해야 하지만, 최신 정보를 찾기 위해 여러 사이트를 오가며 수작업으로 검색해야 했습니다. 이로 인해 시간이 많이 소요되고, 법률 변경이나 판례 업데이트를 제때 반영하지 못해 의사결정이 지연되는 경우가 있었습니다.

✅ AI 적용
법령정보 API와 GPT 모델을 연동한 내부용 챗봇을 구축했습니다. 사용자가 주제를 입력하면 관련 법령과 판례를 자동으로 검색·요약하고, 상세 내용을 확인할 수 있는 링크를 함께 제공합니다. 이를 Google Apps Script 기반의 내부 웹앱으로 구현해 보안을 강화하고, 팀원들이 보다 신속하게 활용할 수 있도록 했습니다.

💡 성과
법무팀은 법률 검토 시간을 크게 줄일 수 있었고, 최신 법률 동향을 신속하게 반영함으로써 의사결정의 정확성과 속도를 동시에 높였습니다.

사례 3: 흩어진 투자 정보 자동 수집·계산 시스템

❌ 문제 상황
주가, 상장 주식수, 재무 데이터 등 투자 분석에 필요한 정보가 여러 웹사이트와 공시 시스템에 흩어져 있어, 이를 수동으로 수집·정제·계산하는 데 많은 시간이 걸렸습니다. 특히 데이터가 변경되면 동일한 과정을 반복해야 하는 비효율이 지속되었습니다.

✅ AI 적용
Google Apps Script와 생성형 AI를 결합해 거래소, DART 등에서 데이터를 자동으로 수집·정제하고, 필요한 계산까지 즉시 수행하는 시스템을 개발했습니다. 웹앱 인터페이스를 통해 클릭 한 번으로 최신 데이터를 분석할 수 있도록 구현했습니다.

💡 성과
투자 분석에 소요되는 시간이 대폭 단축되고, 데이터 오류 가능성이 최소화되었습니다. 또한 데이터 변경 시에도 실시간으로 최신 정보가 반영되어 분석 결과의 신뢰도가 한층 강화되었습니다.

사례 4: 보고서 자동 작성 및 업데이트 시스템

❌ 문제 상황
같은 내용이라도 보고서 형식이나 작성 시점이 달라질 때마다 재작성에 많은 시간이 소요됐습니다. 방대한 자료에서 필요한 정보를 찾는 데 시간이 걸려, 최신성을 놓치거나 오류가 발생할 위험도 있었습니다.

✅ AI 적용
기존 보고서, 최신 자료, 메일, 뉴스 기사 등 다양한 출처를 AI가 분석해 원하는 형식의 보고서를 자동 생성하도록 했습니다. ERP나 클라우드에 새 자료가 업로드되면 변경 사항과 특이사항을 자동으로 반영하고, 관련 뉴스와 공시 정보를 주기적으로 수집해 보고서에 포함하도록 설계했습니다.

💡 성과
보고서 작성과 업데이트 속도가 크게 향상되면서 정보 누락과 오류 가능성이 줄었고, 그 결과 담당자의 업무 부담이 경감되어 기한 내 고품질 보고서를 안정적으로 완성할 수 있게 되었습니다.

이번에 살펴본 네 가지 사례는 금융 산업에서도 생성형 AI가 단순한 편의 도구를 넘어, 정보 처리 속도와 의사결정 품질을 동시에 높이는 핵심 수단이 될 수 있음을 보여줍니다. 공통적으로 주목할 점은, 이러한 성과가 단순 기술 도입이 아니라 교육을 통한 역량 확보와 현업 적용을 기반으로 이루어졌다는 것입니다. 투자 심사, 법률 검토, 투자 분석, 보고서 작성처럼 데이터 의존도가 높고 복잡성이 큰 업무일수록, AI를 실무 프로세스에 맞게 설계하고 적용하는 것이 성패를 가릅니다. 포텐스닷은 교육 이후에도 각 조직이 자사의 업무 흐름을 분석하고 AI를 통해 개선안을 구현하도록 지원합니다. 그 결과, 교육은 ‘지식 전달’에서 그치지 않고, 조직이 체감할 수 있는 성과 중심 AI 활용 사례로 이어집니다.