Qovest가 겨냥하는 것은 리서치에서 가장 시간이 많이 드는 구간이다. 자료를 모으고, 끝까지 읽고, 남이 볼 수 있는 보고서로 결론을 내리는 일이다.

한 문장을 넣으면 먼저 일을 나누고 데이터를 가져온다

Qovest는 알리바바클라우드가 11월 2일에 내놓은 AI 리서치 작업대이고 중국어 이름은 완루이옌졘이다. 공식 사이트는 강점을 세 문장으로 나눈다. 리서치를 실제로 끝내는 것, AI가 실제로 데이터를 가져오게 하는 것, 리서치를 이어 가는 것. 첫째는 편성으로, 무엇을 조사할지 말하면 목표를 잡고 단계를 나누고 도구를 불러 마지막에 보고서를 낸다. 둘째는 데이터로, 종목과 회계연도, 지표의 정의를 이해한 뒤 해당 금융 데이터를 스스로 가져온다.

둘 다 따로 보면 새롭지 않다. 겹쳐야 의미가 있다. 범용 채팅도 리서치 보고서처럼 보이는 글은 쓰지만 숫자가 어디서 왔고 정의가 맞는지는 대개 말하지 않는다. Qovest는 조회와 작성을 같은 줄에 놓는다. 화면에 나오는 차트, 위험과 수익의 산포도, 이익 요인 분해, 매출 구성 변화, 국채 금리 곡선은 가져온 데이터로 바로 만들어져 출처에 대고 확인할 수 있다.

정시 작업으로 리서치가 시장을 따라간다

실용에 가까운 쪽은 이쪽이다. 작업은 거래일마다 또는 주마다 설정할 수 있다. 사이트의 예에서 A주 장전 주도 테마 스캔은 거래일마다 8시 30분에 돌아 전날 밤 정보와 공시, 자금 흐름의 단서를 모아 그날의 관심 목록을 만든다. 핵심 포트폴리오 장 마감 후 점검은 거래일마다 15시 30분에 돈다. AI 산업 체인 주간 추적은 매주 금요일 저녁에 공시와 업계 데이터, 조사 자료를 새로 고친다. 작업마다 유효 기간과 실행 횟수가 붙고 결과도 목록에서 보인다.

예전에는 연구원이 매일 아침 손으로 했다. 전날 밤 해외 시장을 훑고 공시를 줍고 자금 흐름을 보고 아침 회의 자료로 엮었다. 정시 작업에 넘긴 뒤 사람이 하는 일은 그 목록에서 무엇이 정말 중요한지 판단하는 것이고, 자료를 처음부터 쌓는 일이 아니다.

리서치 공간, 매번 처음부터 시작하지 않는다

세 번째 강점은 이어짐에 있다. 회차마다의 결과와 자료, 결론, 확인할 사항이 리서치 공간에 남아 다음에 이어 할 때 배경을 다시 설명하지 않아도 된다. 공식 설명은 데이터에 출처가 있고 결론을 대조할 수 있으며 성과가 쌓인다는 것이다. 운영에서는 한 회사의 리서치가 하나의 줄기가 되어, 시간이 지나 돌아왔을 때 그때의 가정이 아직 성립하는지 시험할 수 있다는 뜻이다.

분석 쪽 기능도 둘 붙는다. 구간별 단독 가치와 국산화 수준을 분해하는 대화형 산업 체인 지도, 전제를 바꾸면 자동으로 다시 계산하는 연동 추정이다. 전통적인 금융 단말에도 있지만 여기서는 입구가 일상 언어라 질의 문법을 먼저 배우지 않아도 된다.

데이터 출처에 대해 공식이 말한 것

리서치 도구가 쓸 만한지를 정하는 것은 화면이 아니라 데이터다. 공개된 설명은 권위 있는 금융 데이터베이스를 사서 알리바바클라우드에 두고, 금융 상황을 겨냥한 에이전트 기반을 자체로 만들어 데이터 조회에서 분석 출력까지 잇는다는 것이다. 공개 금융 평가 세트에서의 비교도 언급하지만 이런 평가는 제공자가 스스로 한 시험이라 할인해서 읽어야 한다. 진짜 시험은 답을 아는 질문을 직접 돌려 보는 것이다.

또 하나의 실제 문제는 시의성이다. 시세 데이터는 장 마감 뒤 묶어서 적재되므로 중간에 공백이 생긴다. 장중 실시간으로 봐야 하는 상황이라면 이 점을 미리 알아야 한다.

지금 쓰는 방법

현재는 신청제다. 사이트는 세 단계를 제시한다. 체험을 신청하고, 연구 필요에 따라 시험 차수에 배정되고, 개통되면 사용을 시작한다. 개인도 신청할 수 있고 등록 뒤 시험용 포인트를 받은 다음 월 구독으로 넘어간다. 증권사와 펀드, 자산운용 팀을 위한 기업판은 곧 나온다고 한다.

분명히 해 둘 것이 있다. 이것은 리서치 도구이고 결과물은 조사 보고서와 데이터 차트이며 투자 조언이 아니다. 아껴 주는 것은 자료 찾기, 지표 계산, 판형 맞추기 시간이고 판단은 쓰는 사람에게 남는다.

Qovest의 가치는 보고서를 쓸 수 있다는 데 있지 않고 조회와 분석, 보관을 반복해 돌릴 수 있는 흐름으로 묶었다는 데 있다. 매일 많은 자료를 다루는 사람에게 돌아오는 것은 자료를 쌓는 시간이고, 결론이 맞는지는 스스로 판단해야 한다.