업종 가이드: 자산운용
자산운용에서 Claude 사용하는 방법: 바이사이드 투자팀을 위한 가이드
시장을 더 폭넓게 읽고, 더 나은 노트로 결정하세요.
이 가이드는 리서치, 실적 시즌, IC 메모, 포트폴리오 리뷰, 퀀트 워크플로우에 Anthropic의 Claude를 활용하고자 하는 자산운용사와 헤지펀드의 포트폴리오 매니저, 애널리스트, 투자운영팀을 위한 것입니다. Anthropic이 금융 서비스를 위해 공개한 내용과 실명이 언급된 기업들이 Anthropic 자체 게시물에서 밝힌 내용을 다룹니다.
자산운용에서 Claude 사용하는 방법의 핵심은 분석 시간을 잠식하는 읽기와 쓰기 작업에 Claude를 투입하는 것입니다: 실적 발표와 공시를 요약해 모델을 업데이트하고, 커버리지 개시 노트와 투자논지 노트를 작성하고, 보유종목 데이터로 IC 메모와 포트폴리오 리뷰를 만들고, 데이터 분석을 위한 Python 코드를 작성하고, 고객 및 컴플라이언스 문서를 준비하는 일입니다. Claude는 구조화된 초안을 빠르게 만들어냅니다. 투자 결정은 포트폴리오 매니저가 유지하며, 고객이나 위원회, 규제기관에 전달되는 모든 수치는 원본 자료와 대조해 확인합니다.
게시일
핵심 요약
- 바이사이드의 주요 활용 분야는 실적 리뷰, 리서치 노트, IC 메모, 포트폴리오 리뷰, 그리고 Python과 Excel을 활용한 애널리스트 도구입니다.
- Anthropic은 실적 분석과 커버리지 개시를 위한 Agent Skills를 공개했으며, 실적 리뷰어와 밸류에이션 리뷰어를 포함한 에이전트 템플릿도 발표했습니다.
- Anthropic의 게시물에는 Citadel, Bridgewater, Walleye Capital이 자사 팀의 Claude 활용 방식에 대해 언급한 내용이 인용되어 있습니다.
- Claude는 리서치 속도를 높여주지만, 그 자체로 알파를 만들어내지는 않습니다. 알파를 만드는 것은 여러분의 프로세스와 판단입니다.
- 보유종목과 고객 데이터는 소속 회사가 승인한 워크스페이스에서만 다뤄야 합니다.
복사해서 붙여넣기
오늘 바로 쓸 수 있는 프롬프트
실적 콜을 모델 업데이트로 전환하기
당신은 아래 기업을 커버하는 바이사이드 애널리스트입니다. 여기에 붙여넣은 실적 콜 녹취록과 보도자료를 바탕으로 다음을 정리해 주세요: 가이던스 변경 사항 전체(기존 수치와 새 수치 포함), 각 변경에 대한 경영진의 설명, 애널리스트가 던진 가장 중요한 질문 세 가지와 경영진의 답변, 그리고 제 모델 요약 중 이제 틀린 것으로 보이는 부분. 각 항목마다 녹취록을 인용하세요. 외부 지식은 사용하지 마세요. 자료: [녹취록, 보도자료, 모델 요약을 붙여넣으세요].
자신의 모델 요약을 붙여넣어야 일반적인 콜 요약이 모델 업데이트 목록으로 바뀝니다.
투자논지 추적 업데이트
다음은 현재 보유종목에 대한 저희의 서면 투자논지로, 세 가지 핵심 축과 매도 조건이 포함되어 있습니다. 그리고 이번 분기 최신 뉴스, 공시 요약, 저희 메모입니다. 각 핵심 축에 대해 새로운 근거가 이를 강화하는지, 약화시키는지, 중립적인지와 그 이유를 말씀해 주세요. 매도 조건에 해당하는 사항이 있으면 모두 나열해 주세요. 300단어 이내로 작성하고, 자료에서 읽은 것이 아니라 추론한 부분이 있으면 표시해 주세요. 자료: [붙여넣으세요].
명확한 매도 조건이 담긴 서면 투자논지가 있어야 이 프롬프트가 유용해집니다. 아직 없다면 먼저 작성하세요.
리서치를 바탕으로 한 IC 메모 초안
아래의 리서치 노트, 모델 산출값, 밸류에이션 요약만을 사용해 신규 포지션을 추천하는 투자위원회 메모 초안을 작성해 주세요. 구성: 추천 및 비중 산정 근거, 사업 개요, 투자논지, 밸류에이션, 핵심 리스크와 우리가 틀렸을 경우의 근거, 촉매, 포트폴리오 적합성. 빠르게 읽고 날카로운 질문을 던지는 위원회를 대상으로 작성하세요. 제 자료에 없는 수치는 추가하지 말고, 빠진 부분은 [NEEDS DATA]로 표시하세요. 자료: [붙여넣으세요].
위원회가 리스크 부분에 집중하는 경향이 있다면 그 섹션부터 먼저 요청하세요.
포트폴리오 리뷰 코멘터리
아래에 붙여넣은 보유종목, 비중, 벤치마크 비중, 기간 수익률을 사용해 고객 위원회용 분기 포트폴리오 리뷰를 작성해 주세요: 벤치마크 대비 성과, 주요 기여 종목과 손실 종목 및 각각 한 줄 이유, 분기 중 변경 사항, 향후 포지셔닝. 언어는 평이하고 사실에 기반하게 유지하고, 전망은 피하며, 데이터에서 읽은 것이 아니라 직접 계산한 수치는 표시해 주세요. 데이터: [붙여넣으세요].
고객에게 전달되기 전에 성과 귀속 분석을 성과 시스템과 반드시 대조하세요.
리서치 질문을 위한 Python 코드
아래에 설명된 CSV를 불러와 90일 롤링 변동성과 각 보유종목의 벤치마크 대비 상관관계를 계산하고, 포트폴리오 변동성 기여도 순으로 정렬된 보유종목 표를 생성하는 pandas 기반 Python 스크립트를 작성해 주세요. 각 단계를 설명하는 주석을 추가하고, 가격 결측치를 명시적으로 처리하며, 실제 데이터에 적용하기 전 로직을 확인할 수 있도록 작은 가짜 데이터셋에 대한 간단한 테스트를 포함해 주세요. CSV 열: [설명하세요].
가짜 데이터로 먼저 테스트를 요청하면 실제 보유종목을 노출하지 않고도 로직을 확인할 수 있습니다.
Anthropic 제공
Anthropic이 자산운용 분야에 제공하는 것
Claude for Financial Services
2025년 7월에 발표된 Anthropic의 금융 서비스 제품으로, Claude 모델, Claude Code, 엔터프라이즈 액세스를 FactSet, Morningstar, S&P Global, Snowflake, Databricks 등 데이터 제공업체와의 커넥터와 결합한 것입니다. Anthropic은 데이터가 기본적으로 학습에 사용되지 않는다고 밝히고 있습니다.
· 출처
Advancing Claude for Financial Services
2025년 10월 업데이트로 실적 분석, 커버리지 개시 보고서, 유사기업 비교분석, DCF 모델을 위한 Agent Skills가 추가되었으며, 실적 콜 녹취록용 Aiera, 시장 데이터용 LSEG, 신용 데이터용 Moody's, 뉴스용 MT Newswires 등의 커넥터도 함께 제공되었습니다.
· 출처
Agents for financial services
2026년 5월에 출시된 10개의 에이전트 템플릿으로, 실적 리뷰어, 마켓 리서처, 밸류에이션 리뷰어, 명세서 감사 도구 등이 포함되며 Claude Cowork와 Claude Code의 플러그인 형태로 제공되고, Excel, PowerPoint, Word 애드인도 정식 출시되었습니다.
· 출처
실제 활용
자산운용 팀은 Claude를 이렇게 활용합니다
Anthropic이 공개한 고객 사례에 따르면
Citadel
Anthropic의 2026년 5월 금융 서비스 게시물에 따르면, Citadel의 핵심 엔지니어링 책임자는 애널리스트들이 Excel에서 Claude를 사용해 커버리지 모델을 만들고 업데이트하며 자신의 작업을 검증한다고 밝혔습니다.
Anthropic이 공개한 고객 사례에 따르면
Bridgewater Associates
Anthropic의 2025년 7월 금융 서비스 발표에서 Bridgewater의 AIA Labs는 Claude가 자사 Investment Analyst Assistant의 초기 버전을 구동했으며, 이 도구가 Python 코드를 생성하고, 데이터 시각화를 만들고, 복잡한 금융 분석을 수행했다고 밝혔습니다.
Anthropic이 공개한 고객 사례에 따르면
NBIM (Norges Bank Investment Management)
Anthropic의 고객 사례에 따르면, 노르웨이 국부펀드를 운용하는 NBIM은 Claude를 활용한 분석 및 운영 업무에서 직원별 주간 시간 절감 효과를 보였고, 두 달 만에 여러 부서에 걸쳐 폭넓게 도입되었습니다.
Anthropic이 공개한 고객 사례에 따르면
Walleye Capital
Anthropic의 2026년 5월 금융 서비스 게시물에서 Walleye Capital의 최고경영자 겸 최고투자책임자는 회사의 모든 직원이 Claude Code를 사용한다고 밝혔습니다.
예시 시나리오
커버링 애널리스트의 실적 발표 밤
- 애널리스트는 녹취록, 보도자료, 현재 모델에 대한 짧은 요약을 커버리지 프로젝트에 붙여넣습니다.
- Claude는 가이던스 변경 사항, 경영진의 설명, 이제 틀린 것으로 보이는 모델 항목을 각각 녹취록을 인용해 정리합니다.
- 애널리스트는 각 인용을 확인하고 모델을 업데이트하며, 사업부문 정의를 잘못 읽은 제안 변경 사항 하나를 거부합니다.
- Claude는 애널리스트의 업데이트된 견해를 바탕으로 포트폴리오 매니저에게 보낼 짧은 노트를 작성합니다.
- 포트폴리오 매니저는 이 노트를 읽고 포지션 변경 여부를 결정합니다.
자산운용와 Claude: 공개된 수치
| 수치 | 맥락 | 출처 |
|---|---|---|
| 20% time saved weekly per employee | Anthropic의 고객 사례에 따른 NBIM의 Claude 활용 분석 및 운영 업무 기준 | 출처 |
| 600+ active users across all departments within the first two months | Anthropic의 고객 사례에 따른 NBIM의 도입 현황 | 출처 |
| 100% of Walleye employees use Claude Code | Anthropic의 2026년 5월 금융 서비스 게시물에서 Walleye Capital의 CEO 겸 CIO가 밝힘 | 출처 |
핵심 워크플로우
바이사이드에서의 Claude 자산운용 활용 사례
다음은 자산운용을 위한 AI가 애널리스트의 시간을 가장 많이 절약해 주는 업무들입니다.
실적 분석을 위한 AI
녹취록, 보도자료, 공시를 요약해 가이던스 변경 사항, 경영진 코멘트, 다시 검토해야 할 모델 항목 목록을 만듭니다.
바이사이드 리서치를 위한 AI
공시, 녹취록, 그리고 자신의 메모를 바탕으로 섹터 개요, 경쟁사 지도, 커버리지 개시 초안, 투자논지 업데이트를 작성합니다.
IC 메모
AI 투자 메모 생성기는 자신의 리서치를 입력값으로 넣을 때만 유용합니다. Claude는 원하는 형식으로 위원회 메모 초안을 작성하고 빠진 부분을 표시합니다.
포트폴리오 관리를 위한 AI
제공한 보유종목 데이터를 바탕으로 포트폴리오 리뷰, 성과 귀속 코멘터리, 익스포저 요약, 리밸런싱 근거를 작성합니다.
퀀트 및 데이터 작업
스크리닝, 리스크 계산, 데이터 정제를 위한 Python과 SQL을 애널리스트가 로직을 확인할 수 있도록 주석과 테스트를 포함해 작성합니다.
운영 및 컴플라이언스
투자 정책 점검, LP 명세서 검토, 고객 보고서 초안을 작성하며, 모든 수치는 시스템 오브 레코드까지 추적할 수 있습니다.
리서치
자산운용사가 리서치와 실적 시즌에 AI를 활용하는 방법
자산운용사가 AI를 어떻게 활용하는지 물으면 가장 흔한 답은 리서치 처리량입니다. 수십 개 종목을 커버하는 애널리스트는 실적 시즌에 모든 녹취록, 공시, 경쟁사 발표를 꼼꼼히 다 읽을 수 없습니다. Claude는 이를 전부 읽고 가이던스 변경, 경영진의 어조, 애널리스트가 파고든 질문, 그리고 이것이 모델에 어떤 의미인지를 구조화된 요약으로 만들어 줍니다. Claude AI 투자 리서치는 자신의 모델 요약과 투자논지를 함께 제공할 때 가장 잘 작동하며, 그러면 결과물이 일반적인 요약이 아니라 자신의 포지션에 관한 내용이 됩니다.
Anthropic은 이 업무를 위해 직접 제품을 만들었습니다. 2025년 10월 금융 서비스 업데이트에서는 실적 분석과 커버리지 개시 보고서를 위한 Agent Skills가 추가되었고, 실적 콜 녹취록용 Aiera, 시장 데이터용 LSEG, 신용 데이터용 Moody's, 뉴스용 MT Newswires 등의 커넥터도 함께 제공되었습니다. 2026년 5월에는 실적 리뷰어, 마켓 리서처, 밸류에이션 리뷰어를 포함한 에이전트 템플릿을 출시했습니다.
자산운용 분야의 생성형 AI는 그것을 둘러싼 검증 절차만큼만 신뢰할 수 있습니다. 효과가 검증된 방식은 인용과 페이지 출처를 요청하고, 정확성이 중요할 때는 Claude를 제공된 자료로만 제한하며, 모델이나 추천을 바꾸는 모든 수치를 애널리스트가 직접 확인하는 것입니다.
헤지펀드
헤지펀드를 위한 AI: 실명 사례가 보여주는 것
헤지펀드를 위한 AI는 가장 과장된 주장이 많이 나오는 분야이므로, 기업들이 실제로 공식적으로 밝힌 내용에 집중하는 것이 도움이 됩니다. Anthropic의 2026년 5월 게시물에서 Citadel의 핵심 엔지니어링 책임자는 애널리스트들이 Excel에서 Claude를 사용해 커버리지 모델을 만들고 업데이트하며, 신호와 잡음을 구분하고, 자신의 작업을 검증한다고 설명했습니다. Walleye Capital의 최고경영자는 회사의 모든 직원이 Claude Code를 사용한다고 밝혔습니다.
이보다 앞서 Bridgewater의 AIA Labs는 Claude가 자사의 Investment Analyst Assistant 초기 버전을 구동했으며, 이 도구가 Python 코드를 생성하고, 데이터 시각화를 만들고, 복잡한 금융 분석 작업을 처리했다고 밝혔습니다. 공통점은 AI가 투자 결정을 내린다는 것이 아닙니다. 애널리스트가 더 많은 분석을 처리할 수 있고, 엔지니어와 퀀트가 도구를 더 빨리 만들어낸다는 것입니다.
이 사례들 중 어느 것도 AI가 수익률을 개선했다고 주장하지 않으며, 정직한 가이드라면 그런 약속을 할 수 없습니다. Claude는 자신의 리서치 프로세스를 강화하는 지렛대로 생각하세요. 프로세스에 우위가 있다면 AI는 이를 더 많은 종목에 적용하도록 도와줍니다. 우위가 없다면 AI가 그것을 만들어주지는 않습니다.
도구 선택
자산운용에서 Claude와 ChatGPT 비교
자산운용에서 Claude와 ChatGPT를 공정하게 비교하는 방법은 자신의 실제 업무로 두 도구를 테스트해 보는 것입니다. 이미 요약해 본 녹취록, 이미 작성해 본 메모, 이미 해결해 본 Python 과제를 준비하세요. 같은 프롬프트를 각 도구에 실행해 정확성, 인용 방식, 코드 품질, 결측 데이터 처리 방식을 비교하세요. 어느 한쪽이 업데이트되면 다시 반복하세요.
대부분의 회사에게 실질적인 질문은 연동성과 거버넌스입니다: 어느 도구가 이미 비용을 지불하고 있는 데이터 제공업체와 연동되는지, 보유종목 및 고객 정보에 어떤 데이터 약관이 적용되는지, 컴플라이언스가 무엇을 승인했는지입니다. Anthropic은 FactSet, S&P Global, Morningstar, LSEG 등과의 커넥터를 제공하며, 자사 금융 서비스 제품은 기본적으로 데이터를 학습에 사용하지 않는다고 밝히고 있습니다.
많은 팀들이 결국 업무별로 여러 도구를 함께 사용하게 됩니다. 중요한 것은 각 사용이 승인되었는지, 결과물이 검증되었는지, 그리고 효과가 있는 프롬프트와 검토 습관을 팀이 서로 공유하는지입니다.
시작하기
AI 리서치를 위한 투자팀 세팅하기
투자논지를 기록하세요
Claude는 읽을 수 있는 투자논지만 검증할 수 있습니다. 핵심 축과 매도 조건을 글로 적어두면 투자논지 업데이트 프롬프트가 더 날카로워집니다.
실적 시즌부터 시작하세요
이미 커버한 분기에 실적 프롬프트를 적용해 보세요. 실제 종목에 신뢰하기 전에 결과물을 자신의 메모와 비교하세요.
가짜 데이터로 코드를 테스트하세요
Claude에게 먼저 테스트를 작성하게 하고 작은 가짜 데이터셋으로 실행해 보세요. 그런 다음에만 스크립트를 실제 포지션에 적용하세요.
효과적인 방법을 공유하세요
반복되는 업무를 위한 팀 프롬프트 라이브러리를 유지해 애널리스트들이 일관된 노트와 리뷰를 작성하도록 하세요.
한계
AI가 투자팀을 위해 할 수 없는 것
Claude는 표를 잘못 읽거나, 수치를 잘못된 분기에 연결하거나, 학습 데이터에 있는 오래된 사실을 확신에 차서 말할 수 있습니다. 매매로 이어지는 리서치와 고객이나 규제기관에 전달되는 보고서에서는 모든 수치를 원본이나 시스템 오브 레코드와 대조해 확인해야 합니다.
회사가 연동하지 않는 한 Claude는 실시간 가격이나 주문관리시스템을 볼 수 없습니다. 연동된 데이터 소스 없이 현재 시장에 대해 말하는 내용은 아무리 좋게 봐도 오래된 정보입니다. 제공한 자료에 대한 분석에만 활용하세요.
보유종목, 고객 정보, 미공개 리서치는 민감한 정보입니다. 회사가 승인한 워크스페이스만 사용하고, 정보 차단벽 및 기록 보관 규정을 준수하며, 개인 계정은 투자 업무에서 완전히 배제하세요.
리서치 습관을 AI 습관으로 만드세요
이런 프롬프트를 아는 것과 실적 시즌에 실제로 잘 활용하는 것은 다른 이야기입니다. 무료 Nightschool AI 커리큘럼은 첫 레슨부터 실습 중심이므로, 업무량이 몰릴 때 이미 습관이 자리잡혀 있게 됩니다.
자주 묻는 질문
헤지펀드는 AI를 어떻게 활용하나요?
헤지펀드는 리서치 처리량, 커버리지 모델 업데이트, 퀀트 작업용 코드, 내부 도구를 위해 AI를 활용합니다. Anthropic의 게시물에서 Citadel은 애널리스트들이 Excel에서 Claude를 사용해 커버리지 모델을 만들고 업데이트하며 작업을 검증한다고 설명하며, Walleye Capital은 모든 직원이 Claude Code를 사용한다고 밝혔습니다. 투자 결정은 여전히 포트폴리오 매니저의 몫입니다.
자산운용사는 AI를 어떻게 활용하나요?
자산운용사는 실적과 공시를 요약하고, 리서치 노트와 IC 메모 초안을 작성하고, 포트폴리오 리뷰와 고객 보고서를 작성하고, Python과 Excel로 분석 도구를 만드는 데 AI를 활용합니다. 노르웨이 국부펀드 운용사인 NBIM에 대한 Anthropic의 고객 사례는 부서 전반에 걸친 폭넓은 사용과 직원별 주간 시간 절감을 보고합니다.
헤지펀드는 어떤 AI 도구를 사용하나요?
대부분은 Claude 같은 범용 어시스턴트를 코딩 도구, 시장 데이터 제공업체, 내부 시스템과 함께 사용합니다. Anthropic은 FactSet, S&P Global, LSEG, Moody's, Aiera 등에 대한 커넥터와 실적 리뷰 및 밸류에이션 리뷰를 위한 에이전트 템플릿을 제공합니다. 펀드가 어떤 도구를 사용하는지는 데이터 약관과 컴플라이언스 승인에 따라 달라집니다.
AI가 투자 메모를 작성할 수 있나요?
Claude는 자신의 리서치 노트와 모델 산출값을 바탕으로 위원회 형식에 맞춘 투자 메모 초안을 작성하고, 근거가 부족한 부분을 표시할 수 있습니다. 투자논지 자체를 만들어내서는 안 됩니다. 자신의 자료를 바탕으로 초안을 작성하고 애널리스트가 편집한 메모는 유용합니다. 아무것도 없는 상태에서 생성된 메모는 오히려 리스크입니다.
AI가 헤지펀드 애널리스트를 대체할까요?
AI는 애널리스트가 직접 하던 읽기와 초안 작성 업무의 상당 부분을 맡고 있으며, 덕분에 애널리스트는 더 많은 종목을 커버하고 판단에 더 많은 시간을 쓸 수 있습니다. 차별화된 관점을 형성하고 이를 포트폴리오 매니저에게 설득력 있게 방어하는 일은 여전히 사람의 몫입니다.
AI는 헤지펀드 수익률을 얼마나 개선하나요?
AI 어시스턴트가 그 자체로 수익률을 개선한다고 인용할 만한 신뢰할 수 있는 공개 근거는 없으며, 그렇다고 주장하는 내용에는 회의적이어야 합니다. Anthropic의 고객 사례에서 확인되는 이점은 시간 절감과 더 빠른 도구화입니다. 이것이 더 나은 성과로 이어지는지는 펀드의 프로세스에 달려 있습니다.
투자팀은 AI 리서치를 어떻게 검증해야 하나요?
인용과 페이지 출처를 요청하고, 정확성이 중요할 때는 Claude를 제공된 자료로 제한하며, 모델이나 추천을 바꾸는 모든 수치를 원본과 대조해 확인하세요. 코드의 경우 테스트를 요구하고, 실제 포지션에 사용하기 전에 가짜 데이터로 실행해 보세요.
보유종목 데이터에 AI를 사용해도 안전한가요?
회사가 승인하고 컴플라이언스팀이 검토한 데이터 약관이 적용되는 워크스페이스 안에서만 안전합니다. Anthropic은 자사 금융 서비스 제품이 기본적으로 데이터를 학습에 사용하지 않는다고 밝히고 있습니다. 어떤 도구를 사용하든 회사의 기록 보관 및 정보 차단벽 규정을 준수하세요.