연구에서 GPT-4o 모델을 활용한 RAG 기반 투자자 브리프 자동 생성 시스템의 유용성을 평가했어요. 9개 회사에 대한 4주간의 데이터를 스캔하여 자동 브리프를 생성하고, 개인 투자자 9명에게 평가를 받았습니다. Kitchin 사이클을 기반으로 한 투자 지식 문서도 함께 준비했어요.
연구는 SEC EDGAR 데이터, 거시경제 지표, 회사 보고서 등 펀더멘털 분석에 필요한 데이터를 LLM에 전달하는 방식에 초점을 맞췄어요. GPT-4o 모델을 API를 통해 활용하여 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 방식으로 데이터를 처리했어요.
개인 투자자들은 자동 브리프의 유용성에 대해 평가했으며, 그 결과는 펀더멘털 분석에 LLM을 활용하는 새로운 가능성을 제시할 것으로 기대돼요.