OpenAI가 뱅커와 애널리스트를 위해 챗GPT를 만든 방법 — 조셉 킴, OpenAI

하이라이트

• 금융 서비스용 ChatGPT는 모건 스탠리 및 에버코어와의 파트너십을 통해 투자 은행업과 주식 리서치 분야를 겨냥하여 출시되었다.

• OpenAI 내부 데이터에 따르면 2026년 2월 데스크톱 앱 출시 이후 재무, 법무, 채용 직무의 Codex 산출물 비중이 6월에 약 90%까지 급증했다.

• 자체 호스팅 및 검색 인덱스 구축은 MCP 커넥터의 지연 시간과 검색 품질 문제를 해결하기 위해 도입되었다.

• 2027년 말까지 AI 모델은 실적 전망과 투자 아이디어 발굴 등 핵심적인 금융 업무에서 선두적인 인간 전문가를 능가할 것으로 예상된다.

타임라인

1. 00:00:00 - 04:11:00

   금융 서비스용 ChatGPT 소개

   소프트웨어 개발 방식이 코덱스로 변화했듯 금융 산업에서도 일상 업무의 급격한 변화가 예상된다. 디자인 파트너들과 함께 구축한 이 제품은 금융 전문가들이 필요한 데이터에 직접 접근하고 친숙한 인터페이스를 사용하며 회사의 기준에 맞는 산출물을 만들 수 있도록 지원한다.

   • 금융 서비스용 ChatGPT는 투자 은행업과 주식 리서치를 위해 설계된 맞춤형 업무용 제품이다.
   • 모건 스탠리 및 에버코어와의 파트너십을 통해 금융 데이터 접근성, 금융 전용 인터페이스, 회사의 양식이라는 세 가지 핵심 영역에 집중했다.
2. 04:11:00 - 05:58:00

   제품 개발의 배경과 능력 오버행

   모델의 지능은 밀레니엄 문제급 수학을 다룰 만큼 발전했지만 사용자의 업무 방식은 그 속도를 따라가지 못하고 있다. 올바른 제품 경험과 데스크톱 앱 같은 접근성 개선이 비엔지니어 직무의 AI 활용도를 폭발적으로 끌어올린 핵심 동력이다.

   • 능력 오버행은 모델의 향상된 역량과 사람들이 일상 업무에서 얻는 가치 사이의 간격을 뜻한다.
   • 2026년 2월 Codex 데스크톱 앱 출시 이후 엔지니어링 외 직무의 AI 산출물 비중이 6월에 90%까지 치솟았다.
3. 05:58:00 - 09:18:00

   기술적 구축 방법과 데이터 아키텍처

   금융 업무는 접근하는 정보의 품질에 제한되므로 재무제표와 실적발표 대본 등의 소스를 직접 색인화했다. MCP 앱은 인터랙티브 차트를 구동하고 스킬은 엑셀과 파워포인트 생성 등 금융 워크플로를 안내하는 역할을 담당한다.

   • 기존 MCP 커넥터의 지연 시간과 오류 문제를 해결하기 위해 금융 데이터를 직접 라이선스하고 자체 인프라로 호스팅했다.
   • 사후 학습은 시니어 애널리스트처럼 데이터의 모든 특성을 잘 아는 모델을 만드는 데 기여한다.
   • 템플릿 시스템, 인터랙티브 금융 차트, 출처 뷰어가 회사의 기존 워크플로와 결합된다.
4. 09:18:00 - 18:52:00

   미래 전망과 임계점 현상

   수학 분야에서 고등학교 시험 점수부터 밀레니엄 난제 해결까지 발전한 것처럼 금융 업무에서도 인간 전문가를 뛰어넘는 성능 변화가 다가오고 있다. 밀물과 같은 기저 모델의 개선과 파도와 같은 금융 특화 사후 학습이 결합하여 2027년에는 엑셀과 파워포인트 작업 방식 자체가 재편될 것이다.

   • 모델의 성능 향상은 연산 능력 확장, 알고리즘 개선, 언호블링이라는 세 가지 요인에서 비롯되었다.
   • 유용성의 임계점을 넘어서면 모델이 생성한 결과물을 검토하는 시간이 절약되는 시간에 비해 현저히 줄어든다.
   • 2027년까지 지속형 에이전트가 도입되면서 AI가 백그라운드에서 프로젝트를 독자적으로 수행하게 된다.