인공지능 기반 투자 분야의 기업인 비핀 AI(Bifin AI)가 감정 분석의 복잡한 과제를 보여주는 흥미로운 새 동영상을 공개했다. 이 동영상은 두 AI 모델 간의 역동적인 상호작용을 특징으로 하며, 금융 뉴스를 이해하는 데 정교한 감정 분석의 중요성을 강조한다.

이 동영상에서 데이터봇(DataBot)과 비핀 AI의 실크(SILK)라는 가상의 두 AI 캐릭터가 근본적으로 다른 두 가지 방법으로 동일한 금융 뉴스 기사를 분석한다. 이전 AI 모델을 대표하는 데이터봇은 단순 키워드 분석을 사용하는 반면, 실크는 최신 자연어 처리(NLP) 기술을 사용한다.

감정 분석의 작동 방식

감정 분석은 AI 시스템이 단어 뒤에 숨은 감정적 톤을 파악하기 위해 텍스트를 평가하는 과정이다. 이는 여론, 시장 동향 등을 이해하는 데 유용할 수 있다. 감정 분석에는 키워드 기반과 자연어 처리 방식 두 가지 방식이 있다.

키워드 기반 감정 분석은 텍스트에서 특정 키워드를 식별하는 데 중점을 둔다. 예를 들면 뉴스 기사에 ‘고군분투’ 또는 ‘도전’과 같은 단어가 포함되면 부정적으로 분류될 수 있다. 이 방식의 한계는 종종 맥락과 미묘한 의미를 놓쳐 정확도가 떨어지는 결과를 초래한다.

자연어 처리(NLP) 방식은 AI를 사용하여 텍스트의 전체 맥락과 뉘앙스를 이해한다. 예를 들면 NLP는 전체 문장과 단락을 분석하여 감정을 더 정확하게 이해할 수 있다. 이 방식의 장점은 단어가 사용된 맥락을 고려하여 더 깊고 정확한 분석을 제공하는 것이다.

주가 예측 시 기존 키워드 기반 감정 분석은 종종 미묘한 해석과 맥락을 놓치곤 한다. 반면 비핀 AI의 실크 플랫폼과 같이 NLP를 활용하는 최신 대형 언어 모델(LLM)은 전체 텍스트의 감정과 맥락을 분석하여 더 정확하고 통찰력 있는 결과를 얻을 수 있다. 이 접근 방식은 금융 예측의 정확도를 크게 향상시킨다.