AI 분석 방법론

개요

AMEET AI Analyst는 자체 개발한 멀티 에이전트 분석 엔진입니다. 신뢰 가능한 1차 데이터를 수집해 다단계 검증을 거쳐 분석 리포트를 생성합니다.

1. 데이터 수집 단계

• 뉴스: 국내외 주요 매체 RSS·API (시간별 갱신)
• 공시: 금융감독원 DART, KIND, SEC EDGAR
• 시계열 데이터: 거래소 공식 시세, FRED, ECB, BOK 통계
• 기업 데이터: 재무제표·실적공시 1차 자료

원본 출처는 각 콘텐츠 하단의 출처 섹션에 명시됩니다.

2. 분석 엔진 구조

AMEET 엔진은 다음 단계를 순차 실행합니다:

1. 이슈 클러스터링: 수집된 뉴스를 토픽 단위로 묶고 핵심 사건을 선별
2. 맥락 추출: 관련 시계열·공시·과거 사례 연결
3. 다관점 토론: 다중 LLM 에이전트가 강세·약세·중립 관점으로 분석을 교차 검증
4. 팩트체크: 본문에 인용된 수치·인물·일자가 원본 출처와 일치하는지 자동 검증
5. 리포트 생성: 검증을 통과한 분석만 발행

3. 사용 모델

분석 단계별로 적합한 최신 LLM(예: Gemini, Claude, GPT 계열)을 조합 사용하며, 모델 버전과 핵심 파라미터는 내부 로깅됩니다.

4. 한계

• AI는 학습 데이터의 한계로 최신·국지적 사건을 누락할 수 있습니다.
• 예측·전망은 본질적으로 불확실합니다. 모든 분석은 의사결정의 보조 자료로만 활용하시기 바랍니다.
• 모델이 사실을 잘못 종합(hallucination)할 가능성이 있어 자동·수동 검증을 병행하지만 0%가 아닙니다.

5. 인간 검수

심층 분석·민감 토픽(M&A, 규제, 회계 등)은 사람 에디터의 사전 검수를 거칩니다. AI 단독 생성 콘텐츠는 본문 상단에 명시됩니다.