기업이 ‘클리브’를 만났을 때? 판 뒤엎을 탤런트리의 승부수
안찬봉 탤런트리 대표, ‘2025 금융테크 컨퍼런스’서 발표
투자 정보 숏폼화 등 실제 구축사례 노하우 공유
“간단하게 말씀드리면 ‘틱톡이 트레이딩을 만났을 때’라는 표현으로 함축될 거 같습니다. (중략) 총 투입 인원 7명으로 8개월 만에 이걸 했습니다. 물어보니 20명 넘는 엔지니어링 팀이 1년 가까이 시간을 쏟았어도 될까 말까 하는 수준이라고 합니다. 저희가 잘났다는 표현을 쓰는 게 아니라, 오픈소스와 AI 도구를 다 활용했을 때 저 정도 인원으로 할 수 있다는 겁니다.”
안찬봉 탤런트리 대표는 최근 <바이라인네트워크>가 주최한 ‘2025 금융테크 컨퍼런스’에서 인공지능전환(AX) 종합 솔루션 ‘클리브’ 사례를 이같이 들었다.
안 대표가 구축 중인 증권사 프로젝트는 특정 종목의 실적 발표 등 시장 정보를 자동으로 긁어와 숏폼 형태의 투자형 콘텐츠를 만드는 것이 핵심이다. 차세대 모바일트레이딩서비스(MTS)가 갖춰야 할 조건이 무엇인가로 시작한 프로젝트였다.
“결국 콘텐츠와 커뮤니티라고 판단했습니다. 우리가 증권사 커뮤니티 앱을 만들었으니까 들어오세요 했을 때, AI 기반으로 영상을 자동으로 만들고 이 영상이 물꼬를 틔워주는 역할을 했던 거고요. 그렇게 물꼬가 틔워지면 다양한 인간 크리에이터들이 들어와 영상을 만들텐데, 한발 더 나아가 AI 크리에이터들이 시황 정보나 뉴스가 들어올 때마다 영상을 자동으로 찍어내는 작업들을 하고 있습니다. 그 외에도 AI 크리에이터들이 자신의 콘셉트에 맞게 영상을 자동 생산하는 방식을 진행하고 있습니다.”
예를 들어 ‘팔란티어’ 종목을 관심 종목에 추가하면, 해당 주식 이용자에게 최적의 투자 관련 영상을 띄워준다. 해당 영상에 라이크(좋아요)를 누르면 다음 관련 영상으로 연결된다. 해당 프로젝트 이후 하루 평균적으로 1000개에 가까운 영상들을 AI가 자동으로 만들어내는 중이다.
“이게 쉬운 일은 아닙니다. 외부의 다양한 원천 데이터들을 일단 모아야겠죠. 국내 증권 관련된 정보, 해외 주식 관련된 정보들을 이렇게 자동으로 모아와 이걸 그냥 넣어주는 것이 아니라 데이터 전처리를 하고 AI가 영상을 만들 수 있도록 도와주는 작업을 합니다. 소스 콘텐츠를 가지고 들어오면 그 쇼츠 대본을 작성하는 AI가 있고요. 쇼츠 대본 작성이 끝나면 영상 컷을 설계하는 AI가 있고요. 그걸 가지고 영상을 구성하고 렌더링을 통해서 실제 쇼츠가 나가게 되는 겁니다.”
“투자 콘텐츠를 내보내는 데 필요한 검수 작업도 합니다. 이조차도 AI가 할 수 있습니다. 이런 콘셉트를 가지고 AI가 내부 컴플라이언스를 준비하는지 아닌지를 확인하고 실제로 각 콘텐츠별로 광고와 차단 여부를 자동으로 검수하고 있습니다.”
“제작 그 다음에 검수까지 해야 완성된 AI 워크플로우라고 볼 수 있고, 틱톡처럼 기능하려면 유저의 관심 종목, 팔로우나 조회 정보 등을 종합해서 초개인화된 방식으로 콘텐츠를 쏴 줘야 된다는 것까지 돼야 진정한 서비스가 가능하다고 보고 있습니다. 이 전체 플로우를 다 진행했고, 총 투입 인원 7명으로 8개월 만에 이걸 했습니다.”
안 대표는 프로젝트를 구축하며 얻는 노하우 공유와 관련해 “저희가 잘난 게 아니”라고 힘줘 짚은 뒤 “너무 많은 도구들이 나와 있고 AI로 할 수 있는 것들이 너무 많아지다 보니까 적은 인원으로도 8개월 만에 승부수를 띄울 수 있는 제품이 나올 수 있었다”고 도전을 응원했다.
그는 금융에서 AI가 적용되는 최후의 보루인 사모펀드와 협업한 AX 프로젝트 사례를 언급하며 “사모펀드조차도 글로벌에서 굉장히 빠른 속도로 AI를 도입하고 있는 추세”라고 알렸다.
“굉장히 유명한 사모펀드들은 소위 애널리스트라고 하는 채용 포지션을 닫았습니다. 그리고 엔지니어를 중심으로 뽑기 시작했습니다. 예전에 골드만삭스가 엔지니어를 많이 뽑는다라는 기사를 많이 들으셨을 텐데 이제는 사모펀드까지 이렇게 넘어오고 있다고 보시면 되겠습니다.”
“사모펀드는 굉장히 다양한 산업들을 보면서 이 산업에서 어떤 회사들이 있고, 이 회사들 중에 어떤 경쟁사들이 있고 분석을 할 텐데, 이런 분석들을 이렇게 AI를 통해서 자동으로 분류하고 어떤 산업이 무슨 회사구나라는 것들을 자동으로 판단할 수 있는 하나의 엔진이라고 보시면 되겠습니다.”
“영화에서 보셨던 자비스라는 비서 아시죠. 복잡한 의사결정들을 도와줄 수 있는 사모펀드의 비서 역할을 할 수 있는 친구라고 보시면 되고요. 기업의 매각 가능성을 예측하는 에이전트, 관계 인텔리전스, 기업들이 가진 여러 데이터를 분석하는 도구들도 있고요.”
“사모펀드 같이 몇 조짜리 의사결정을 할 때 가장 치명적인 것은 결국 1%의 오차라도 나면 안 되는 것이거든요. 그런 할루시네이션(환각)들이 GPT는 예기치 않게 굉장히 많이 발생하고요. 사모펀드를 위한 자비스의 목표는 매니저급 이상의 운용역들의 문서 작업 시간 비중을 지금 거의 65%에 가깝게 쓰고 있는 것으로 판단이 되고 있는데 이걸 이제 10% 미만으로 줄이는 것이 1차 목표입니다.”
“더 중요하게는 사실 인간만이 할 수 있는 일들이 있습니다. 예를 들면 투자 아이디어들을 계속해서 생각해낸다거나 그걸 가지고 네트워크를 계속 쌓는다거나 딜 메이킹을 할 때는 역시 사람만이 해야 되는 부분들이 있는 것 같고요. 그런 것들을 더 잘할 수 있도록 지원하는 것이 사모펀드를 위한 자비스 목표입니다.”
글. 바이라인네트워크,
<이대호 기자>ldhdd@byline.network
