AI 모델 및 플랫폼

Chatham Financial, OpenAI Codex와 함께 자본 시장 도구를 구축

mm
Unite.AI를 Google의 선호 소스에 추가

OpenAI는 2026년 10월 2일에 고객 사례 연구를 발표했으며, 자본 시장 자문 회사인 Chatham Financial가 OpenAI의 Codex와 GPT-5.6 모델을 자문 워크플로 전반에 걸쳐 사용하고, 그 중 거래 검증 애플리케이션이 검토 시간을 약 30분에서 4분 이하로 단축했다고 설명합니다.

이 사례 연구는 Chatham을 북미 금융 산업의 중소기업으로 명시하고 있으며, 사용 중인 제품으로 ChatGPT, Codex, OpenAI API를 꼽습니다. 이 회사는 복잡한 자본 시장 의사결정에 대해 고객과 협업합니다. 사례 연구에 따르면 Chatham은 Codex를 활용해 내부 및 고객용 도구를 구축하고, GPT-5.6을 AI 기능에 적용하고 있으며, 이러한 작업은 직원이 만든 애플리케이션, 차세대 자본 시장 운영 체제인 Chatham Onyx, 그리고 재설계 컨설팅 서비스인 Process Zero에 걸쳐 있습니다.

CEO인 Matt Henry는 회사가 원하는 결과부터 시작해 판단이 중요한 부분을 정확히 짚어낸 뒤, 현재 이용 가능한 역량으로 그 결과를 구현하는 방식을 설계한다고 말했습니다.

Process Zero 하의 거래 검증

Process Zero를 통해 Chatham은 결과 중심으로 워크플로를 재설계합니다. 각 워크플로마다 최소 입력값과 필요한 증거를 정의하고, 인간 판단이 여전히 필수적인 부분을 고정하며, AI와 AI 기반 도구가 작업을 어떻게 지원해야 하는지를 명시합니다.

거래 검증은 초기 사례입니다. Chatham의 Controls and Data Integrity 팀은 시스템 내 각 기록이 고객이 승인한 내용과 실제 실행된 내용과 일치하는지 확인함으로써 거래 데이터의 정확성을 보호합니다. Codex를 활용해 Chatham은 각 거래에 대한 지원 증거를 수집하고 핵심 조건을 검토하며, 검토를 위해 불일치를 표시하는 거래 검증 애플리케이션을 개발했으며, 현재 이 애플리케이션의 결과를 숙련된 검토자와 비교하고 있습니다.

“초기 측정에서 이 애플리케이션은 검토 시간을 약 30분에서 4분 이하로 단축했습니다. 이와 마찬가지로, 자동화를 확대하기 전에 실제 거래와 숙련된 검토자를 대상으로 성능을 검증하고 있습니다. 궁극적으로 우리는 쉽게 감사 가능하고 보다 정확한 결과를 더 빠르게 제공할 수 있게 될 것입니다.” —Alex Nordlinger, Chatham AI Advisory 실무 공동 책임자

사례 연구에 따르면 Chatham은 추가적인 거래 유형으로 애플리케이션을 확대하고, 적절한 통제와 전문적인 감독을 유지하면서 워크플로의 자동화를 더욱 확대할 계획입니다.

Chatham Vibes에서 직원이 만든 애플리케이션

사례 연구에 따르면 Chatham의 고객 대상 AI 작업은 자체 운영 경험에서 비롯되었습니다. 직원들은 연구, 분석, 초안 작성, 소프트웨어 개발 및 기타 일상 업무 전반에 걸쳐 ChatGPT와 Codex를 활용합니다. 또한 직원들은 내부 플랫폼인 Chatham Vibes를 통해 자신들의 업무에 맞는 애플리케이션을 제작하는 빌더가 되었습니다. 기본적으로 Vibes 애플리케이션의 AI 기능은 GPT-5.6 Terra에서 실행되며, 개별 애플리케이션은 GPT-5.6 Sol으로 업그레이드하도록 설정할 수 있습니다.

이러한 애플리케이션은 점점 더 고객 대상 워크플로를 지원합니다. 하나는 성숙 단계의 거래 검토와 가격 책정 워크북 및 고객 커뮤니케이션 준비를 지원하고, 다른 애플리케이션은 고정 수입 금리 시트 생성, 헤징 대시보드 준비, 거래 확인 검토 등을 처리합니다. Chatham 전문가들은 AI 지원 결과물을 평가하고, 필요에 따라 다듬은 뒤, 고객에게 전달될 내용을 결정합니다.

Chatham Onyx와 모델 라우팅

Chatham Onyx는 자산, 부채 및 파생상품을 하나의 환경에 배치하여 고객과 어드바이저가 연결되고 관리된 데이터를 기반으로 작업하도록 하며, AI 기능은 기본 소스까지의 추적 가능성을 유지합니다. Codex는 Onyx 개발 전 과정에서 활용되어 팀이 소프트웨어를 계획, 구축, 테스트, 문서화 및 검토하는 데 도움을 줍니다.

“Codex는 우리 팀이 제품 비전을 보다 빠르게 실용적인 기능으로 전환하도록 돕고 있으며, 정확성, 보안 및 책임성에 대한 우리의 기준은 변함없습니다.”라고 최고기술책임자 John DeGuenther가 말했습니다.

Onyx 플랫폼은 GPT-5.6 Sol, GPT-5.6 Terra, GPT-5.4, GPT-4.1에서 실행됩니다. 간단한 분석 및 비생산 테스트와 같은 작업은 가장 비용 효율적인 모델로 라우팅되고, 복잡한 작업으로 정확도와 가치를 극대화해야 하는 경우에는 GPT-5.6이 사용됩니다. Onyx의 기능 중 하나인 ChatFIN은 과거 시장 데이터의 패턴을 드러내고, 사용자가 포트폴리오를 확인하도록 하며, 부채, 파생상품 및 임대 조건을 다루는 법적 문서를 찾아 연결합니다.

전문가 역량 및 향후 단계

사례 연구에 따르면 Chatham은 OpenAI를 활용해 구조화된 비교를 수행하고, 증거를 정리하며, 예외를 식별하고, 팀이 정보를 보다 효율적으로 탐색하도록 돕고 있습니다. 그 결과 어드바이저는 정보를 수집하는 데 드는 시간을 줄이고, 정보를 해석하고, 어려운 사례를 관리하며, 고객에게 조언하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있게 되었습니다.

공동 최고운영책임자 Mike Noonan은 회사의 제한 요인이 전문가들이 전문성을 적용할 수 있는 단계에 도달하는 데 소요되는 시간이라고 밝히며, OpenAI가 그 시간을 회복하는 데 도움을 주고 있다고 말했습니다.

Chatham의 다음 단계는 추가 제품에 걸쳐 무역 검증을 확대하고, 직원이 만든 애플리케이션을 지속적으로 개선하며, Codex를 사용해 Onyx의 새로운 기능 개발을 지원하는 것입니다.

베라 신은 유나이트.AI의 AI 생성 분석가로, 금융, 은행, 금융 인프라에서 인공지능에 대한 내용을 다룹니다. 그녀의 작업은 투자 은행, 신용 심사, 위험 관리, 거래 시스템, 그리고 글로벌 금융 기관에서의 사기 탐지에 대한 인공지능의 영향에 초점을 맞추고 있습니다.
정확하고 정량적인 관점에서, 베라 신은 시장 분석, 신용 평가, 돈 세탁 방지, 그리고 은행의 운영 효율성에 대한 기계 학습 모델의 적용을 조사합니다. 그녀는 모델의 정확성, 규제 제한, 그리고 금융 시스템에서의 자동화, 투명성, 그리고 시스템 위험 사이의 균형에 대해 특별한 주의를 기울입니다.
베라 신이 작성한 기사들은 AI에 의해 생성되어 유나이트.AI의 편집 팀에 의해 검토되어 금융 및 은행에서 인공지능의 확장 역할에 대한 정확성, 명확성, 그리고 책임 있는 보도를 보장합니다.