💰한화자산운용 웍스AI 도입 컨설팅 후기(25-04-29)

한화자산운용에서 웍스AI PoC(개념 증명)를 2주 정도 진행 중인 팀을 대상으로 교육을 진행했습니다. 금융 업계 특성에 맞는 AI 활용법과 함께 RAG(Retrieval Augmented Generation) 최적화 방안을 중점적으로 다루었습니다.

교육생들 중 다수가 ChatGPT 파워유저들이어서 기존 ChatGPT와 웍스AI의 차이점 및 기업용 솔루션으로서의 장점을 비교 설명하는 방식으로 교육을 진행했습니다. 특히 기업 내부 데이터 활용과 보안 측면에서 웍스AI의 차별화된 가치를 강조했습니다.

한화자산운용 팀에서는 RAG(Retrieval Augmented Generation)의 효과적인 활용에 대한 의문이 많았습니다. 실제 투자 리포트나 금융 문서를 첨부했을 때 원하는 수준의 분석이나 요약이 잘 되지 않는 문제점에 대한 해결책을 원했습니다.

RAG 활용의 핵심 문제점으로 "Lost-in-the-middle" 현상을 설명했습니다. 긴 투자 보고서나 금융 문서의 경우 AI가 중간 부분을 놓치기 쉬워 정확한 분석이 어렵다는 점을 설명하고, 문서를 적절하게 분할(Chunking)하는 기법을 실습했습니다.

금융 문서 처리에 최적화된 프롬프트 기법을 교육했습니다. 특히 "출력 지시문(Output Indicator)"을 명확하게 설정하여 원하는 형식과 내용으로 결과물을 컨트롤하는 방법을 시연했습니다. 예를 들어, 투자 리포트 분석 시 "#출력형식: 1. 주요 투자 포인트(5개), 2. 리스크 요소(3개), 3. 시장 전망, 4. 추천 전략" 형태로 구체적 지시를 주는 방법을 연습했습니다.

자산운용사의 실제 업무에 맞춘 프롬프트 템플릿을 여러 가지 제공했습니다. 리스크 관리 보고서, 컴플라이언스 내부통제 점검, 퀀트 운용팀 전략 개발 등 부서별 특화된 프롬프트 예시를 통해 실무 적용성을 높였습니다.

교육 중 특히 호응이 좋았던 부분은 "나만의 비서" 기능이었습니다. 반복되는 업무를 자동화할 수 있는 맞춤형 AI 비서를 직접 만드는 실습을 진행했습니다. 펀드 성과 보고서 자동 생성 비서 등 실무에 바로 적용 가능한 예시로 진행했습니다.

금융 데이터 분석에 특화된 기능도 소개했습니다. Excel 파일 업로드 후 편집 기능, 데이터 시각화, SQL 쿼리 작성 자동화 등 데이터 중심 업무의 효율성을 높일 수 있는 기능들이 큰 관심을 받았습니다.

ChatGPT에 익숙한 사용자들을 위해 웍스AI만의 차별화된 기능을 강조했습니다. 특히 금융 영역에 특화된 프롬프트 라이브러리, 기업 내부 문서 기반 RAG, 사용자별 맞춤형 비서 생성 기능 등이 ChatGPT와 차별화되는 점으로 소개되었습니다.

웍스AI의 "프롬프트 요술봉" 기능에 대한 관심이 특히 높았습니다. 간단한 설명만 입력해도 복잡한 프롬프트를 자동으로 생성해주는 이 기능은 프롬프트 작성에 익숙하지 않은 사용자도 쉽게 고품질 결과물을 얻을 수 있게 도와줍니다.

자산운용사 업무에 특화된 비서로 "투자 리서치 비서", "펀드 성과 분석 비서", "마케팅 자료 생성 비서" 등의 예시를 소개했습니다. 이러한 맞춤형 비서들이 반복적인 보고서 작성이나 데이터 분석 업무를 크게 효율화할 수 있다는 점을 강조했습니다.

빠른 시장 정보 수집을 위한 "스마트 리서치" 기능도 금융업 종사자들에게 유용하게 소개되었습니다. 웍스AI 대화 중 '조사해봐', '리서치해봐' 명령어로 Perplexity 실시간 검색을 활용하는 방법을 실습했습니다.

교육 중 참가자들은 기존 금융 리서치 프로세스를 AI로 얼마나 자동화할 수 있는지에 대한 실용적인 질문이 많았습니다. 이에 대해 AI는 기본적인 데이터 정리와 요약은 자동화할 수 있지만, 최종 투자 결정과 같은 전문적 판단은 여전히 인간의 영역임을 강조했습니다.

한화자산운용의 웍스AI PoC는 금융권에서의 생성형 AI 도입의 중요한 사례가 될 것으로 보입니다. 특히 금융 데이터의 보안과 정확성이 중요한 환경에서 웍스AI의 보안 기능과 RAG 최적화 방안이 유용하게 활용될 것으로 기대됩니다.