o1과 o3-mini를 사용한 자율 금융 분석가 구축

Endex는 OpenAI의 추론 모델을 사용하여 복잡한 금융 데이터를 검색, 합성, 추론하는 자율 AI 분석가를 개발하고 있으며, 단순한 검색 결과를 넘어 투자 전문가를 위한 구조화된 사고와 심층 분석을 제공합니다.

금융 워크플로에서의 정확성과 추론

Endex는 데이터를 반영하고 불일치를 식별하며 메트릭을 맥락화하는 OpenAI의 추론 모델을 사용하는 에이전트로 전통적인 검색 증강 생성(RAG)을 대체합니다. 이 접근 방식은 EBITDA 조정에서 단 하나의 누락이나 "지배권 변경 조항" 조항의 누락이 투자 전망을 크게 바꿀 수 있는 고위험 금융 의사결정에 필요한 정확성을 보장합니다.

자율 에이전트는 재무 보고서, 시장 데이터, 기업별 지식을 처리하여 다음 작업을 수행할 수 있습니다:

• 선행 거래 개요: 현재 기회를 벤치마크하기 위해 과거 거래를 요약합니다.
• 실적 성과 요약: 분기 및 연간 결과를 분석합니다.
• 투자 위원회(IC) 메모 준비: 투자 결정을 위한 핵심 문서 초안 작성.
• 데이터 룸 실사: 위험과 기회를 위해 기밀 문서를 검토합니다.

이러한 에이전트는 이메일, 문서, Excel 모델, 슬라이드 데크 등의 형식으로 결과를 제공하여 분석가가 결론을 원래 출처로 추적할 수 있도록 합니다.

기술 성능 및 자동화 향상

OpenAI의 o-시리즈 모델을 통합함으로써 Endex는 여러 핵심 영역에서 더 높은 정확성과 효율성을 달성할 수 있게 되었습니다.

다단계 금융 추론

OpenAI o1은 복잡한 금융 추론 과정을 간소화했습니다. 이전에 Endex는 연결된 완성 및 여러 검증 단계에 의존했으나, o1의 내재된 추론 기능은 정확성을 희생하지 않고 더 간소화된 워크플로를 가능하게 합니다.

지연 시간 및 효율성

OpenAI o3-mini를 활용하여 Endex는 턴당 지연 시간을 이전 수준의 삼분의 일로 줄였습니다. 이 효율성은 기밀 정보 패키지(CIPs)를 분석하고 금융 모델 조정을 자동화하는 데 필요한 상세한 다단계 워크플로를 가능하게 합니다.

AI 기반 교차 검증

에이전트는 이제 주석의 재무제표 재표시 플래그 지정 및 표적 인용을 통한 불일치 표출과 같은 금융 데이터의 차이를 식별할 수 있어, 인간 분석가의 수동 검증 부담을 줄일 수 있습니다.

멀티모달 분석

Finance Agent Retrieval(FAR) 벤치마크를 사용하여 표 및 차트 데이터의 컨텍스트 사용량을 측정함으로써, Endex는 o1의 시각 기능을 활용하여 투자자 프레젠테이션, 내부 데크, 8-K, Excel 모델을 처리합니다.

평가 및 모델 최적화

Endex와 OpenAI는 응답 지연, 첫 토큰 생성 시간, 추론 깊이와 같은 지표를 추적하기 위한 엄격한 평가 및 테스트 프레임워크를 공동으로 개발했습니다.

이 프레임워크에서 얻은 주요 결과는 다음과 같습니다:

• 전문가 선호: 맹검 사용자 테스트에서 금융 전문가는 비추론 모델보다 OpenAI의 o1 모델이 생성한 응답을 70%의 시간 동안 선호했습니다.
• 강화 학습: Endex는 GPT-4o mini 및 o1 시리즈에 대한 강화 학습 미세 조정을 사용하여 엔티티 추출 및 쿼리 의도 매핑을 개선했으며, 특히 선행 거래 분석과 같은 연구 집약적인 작업에 중점을 두었습니다.

"OpenAI와의 협업을 통해 전문가가 기대하는 추론 및 출력 스타일에 맞게 모델 행동을 맞춤 설정할 수 있는 도구를 확보했습니다," says Pratham Soni, co-founder at Endex.