전문가들에 따르면, 투자 분야에 인공지능을 적용하려면 단순히 질문과 답변 도구를 사용하는 수준을 넘어선 제품을 개발해야 합니다. 이는 AI 챗봇 도구를 활용하는 가장 기본적인 단계에 불과합니다.
다음 단계로 나아가면, AI 도구는 정보를 능동적으로 분석하고 평가하여 투자자에게 시의적절한 통찰력을 제공할 수 있을 것으로 기대됩니다. 이러한 개발 과정에는 3~5년의 연구 및 데이터 수집이 필요합니다.
WiGroup 금융경제 데이터회사의 트란 응옥 바우 씨는 "두 번째 단계는 데이터를 통해 고객을 더 잘 이해하는 것에서 시작됩니다. 이 단계에 이르면 AI는 주식 투자에 대한 조언을 제공하거나 특정 고객의 요구에 맞춘 정보를 제공할 수 있습니다."라고 말했습니다.
"인공지능(AI)이 수동적으로 질문을 받는 것에서 벗어나 더욱 능동적으로 변모하는 추세입니다. AI는 고객의 포트폴리오를 모니터링하고 투자 포트폴리오에 영향을 미치는 가장 시의적절한 정보를 고객에게 선제적으로 제공하는 비서 역할을 할 수 있습니다. 예를 들어, 포트폴리오에 포함된 주식에 대한 긍정적 또는 부정적 뉴스를 제공할 수 있습니다."라고 DNSE 증권의 데이터 과학 이사인 트란 비엣 쭝(Tran Viet Trung) 씨는 말했습니다.
단순히 고객의 요구를 충족하는 것을 넘어, 인공지능 도구 개발에는 증권 회사 내 브로커와 애널리스트 모두를 위한 포괄적인 생태계가 필요합니다. 투자 조사 및 분석 시간을 수십 배 단축하고 투자 자문 품질을 3~5배 향상시킬 것으로 기대됩니다.
위그룹 금융경제데이터회사의 트란 응옥 바우 씨에 따르면, 인공지능은 브로커의 역할을 단순히 정보를 제공하는 것에서 벗어나 데이터를 신속하게 검색하고 분석하여 적절한 추천을 제공할 수 있는 전문가 컨설턴트로 변화시킬 것이라고 합니다.
예를 들어, 미래의 증권 중개인은 자산 관리 컨설팅, 현금 흐름 배분 조언 또는 보다 효과적인 투자 및 저축 채널 선택 등으로 사업 영역을 확장할 수 있습니다. 인공지능의 적용은 정보 처리 속도를 향상시켜 중개인이 더 빠르고 정확한 결정을 내릴 수 있도록 도울 것으로 기대됩니다.
전문가들은 인공지능 도구 개발은 정보 유출을 방지하기 위한 데이터 보안 및 안전 조치와 병행되어야 하며, 별도의 내부 프로세스 구축이 필수적이라고 강조했습니다. 이는 향후 인공지능 제품을 도입하는 기업들에게 가장 큰 과제로 남을 것입니다.
출처: https://vtv.vn/ai-tro-thanh-tro-ly-cua-nha-dau-tu-100260625150817526.htm









