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    AI 트레이딩 도입 현황과 전망...LLM 도입의 명과 암 분석

    chrissa@moonlightiq.com 2025-02-13 22:20:14
    업계 얼리어답터의 통찰
    LLM(대규모 언어 모델) 붐이 일어나기 훨씬 전부터 우리는 AI 기술을 기반으로 트레이딩 플랫폼용 챗봇과 가상 비서 제품을 개발한 얼리어답터였다. 우리의 핵심 사업은 주요 은행과 글로벌 자본시장 기업을 위한 트레이딩 소프트웨어를 설계하고 구축하는 것이며, AI 제품은 이를 보완하기 위해 개발됐다.
    이러한 배경에서 LLM의 등장은 분명 게임체인저였지만, 사실 기대에 미치지 못한 부분도 있었다. 7년이 지난 지금, AI와 LLM에 대해 다음 측면에서 중간 평가를 할 시점이 됐다.
    LLM 도입 목표의 달성 여부LLM이 긍정적이고 영향력 있는 분야LLM이 쓸모없거나 오히려 해로운 분야트레이딩에서 LLM의 향후 활용 가능성
    우선 AI는 LLM보다 훨씬 광범위한 용어이며, LLM이 다른 AI 방법과 모델을 대체하거나 '전통적 AI'의 발전된 버전이 아니라는 점을 이해하는 것이 중요하다. 하지만 대다수 AI 업계 선구자들처럼 우리 개발팀도 오픈AI의 챗GPT를 열정적으로 도입했....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
    이 기사는 AI로 번역되어 일부 오류가 있을 수 있습니다.