오픈AI, BSP Codex 활용 사례 공개

오픈AI가 미국 크레딧 전문 운용사 베네핏 스트리트 파트너스(BSP)의 Codex 활용 사례를 10월 16일 공개했다. 이 회사 포트폴리오 매니저 아난트 쿠마르(Anant Kumar)는 Codex로 대출 평가액 비교 도구와 신용계약서 분석 도구를 직접 만들었다. 투자위원회가 던진 후속 질문에 답하는 데 예전에는 며칠에서 몇 주가 걸렸지만, 이제 애널리스트가 한 차례 의견을 하루 안에 반영하고 회의 도중에 답하는 경우도 많다고 쿠마르는 밝혔다.

쿠마르가 꼽은 변화의 핵심은 자기 역할이다. 그는 "애널리스트이자 포트폴리오 매니저였던 내가 이제는 개발자이기도 하다. 직접 만들 수 있다"고 말했다. 동료와 공유할 대시보드를 만들려면 예전에는 웹사이트를 짓고 데이터를 끌어올 소프트웨어 인력이 따로 필요했다. 지금은 AI로 코드 초안을 쓰고 오류를 검토하는 일까지 혼자 한다.

첫 도구는 BDC 평가액 추적기다. 기업에 대출하는 투자회사인 BDC(business development company)는 미국 증권거래위원회(SEC)에 공시를 낸다. 추적기는 이 공개 공시를 모아 여러 회사가 같은 대출을 얼마로 평가하는지 비교하고, BSP 팀은 자기 평가액이 다른 보유자와 어떻게 다른지 본다. 메탈이 확인한 원문 영상에서 쿠마르는 "많은 회사에서 누군가 에드가에 접속해 문서를 내려받고 한 줄씩 읽고 있을 것"이라며 이 작업을 자동으로 긁어 오는 도구를 만들었다고 설명했다. 첫 버전은 하루 만에 나왔고, 이후 몇 주 동안 기능과 화면을 다듬은 시간을 합친 총 개발 시간은 10~12시간으로 그는 추산했다. 코드 리뷰는 Codex가 맡았다.

두 번째 도구는 신용계약서 분석기다. 신용계약서는 300쪽을 넘기는 경우가 많고, 투자자는 그 안에서 가치를 대주에게서 빼돌릴 수 있는 조항을 찾아야 한다. 예전에는 외부 법률 자문단에 맡겨 한 쪽씩 훑게 하던 일이다. 쿠마르는 주요 로펌들이 경계 조항과 위험을 정리한 메모를 모아 분석기에 넣었고, 이 도구를 "조직 안의 두 번째 두뇌"라고 불렀다. 계약서 한 건을 올리면 약 20분 만에 1차 분석이 나오고, 그 뒤 사람이 한 시간 이상 검토한다. BSP는 이 도구를 GPT-6 Astra로 다시 짰고 지금은 회사가 운영하는 포털에서 가동 중이다.

법률 실무의 눈으로 보면 이 분석기의 설계가 눈에 띈다. 대주 보호 조항을 걸러 내는 기준을 모델이 스스로 정하지 않고 로펌 메모라는 검증된 문서에서 가져왔고, 기계의 1차 결과 뒤에 사람의 검토 시간을 따로 박아 두었다. 쿠마르는 "AI는 데이터를 모으고 받아들이고 분석을 종합하는 데 매우 유용하지만, 최종 투자 결정은 사람이 내려야 한다"고 말했다. 조항 해석이 대주의 몫을 가르는 크레딧 투자에서 판단의 책임을 사람에게 남겨 둔 선택이다.

심사 절차는 대개 여러 차례 오간다. 한 차례는 추가 실사와 투자위원회 질문에 답하는 수정 메모로 이뤄지고, 딜 일정이 며칠에서 몇 주까지 벌어지니 차례 수도 달라진다. 쿠마르는 "손에 쥔 정보가 더 많아서 의사결정에 더 확신을 갖게 됐다"고 말했다. 오픈AI에 따르면 BSP는 이 도구로 딜 건수를 늘리는 대신, 같은 기간 안에서 심사의 검토 역량과 엄밀함을 키우는 데 쓰고 있다.

메탈은 오픈AI가 설리번앤크롬웰의 계약 검토 사례를 공개한 소식과 점프 트레이딩의 Astra 활용 사례를 보도한 바 있다. 세 사례 모두 금융·법률의 긴 문서를 모델이 먼저 읽고 전문가가 판단하는 구조이고, BSP는 그 도구를 현업 매니저가 직접 짰다는 점이 다르다.

BSP의 다음 목표는 딜과 딜 사이의 정보를 잇는 일이다. 장기적으로는 사건이 터진 뒤에야 다시 심사하는 대신 뉴스가 나오는 대로 대출을 지켜보고 포트폴리오 전체에 미칠 영향을 따지는 상시 심사를 그리고 있다. 쿠마르는 "Codex가 내 하루를 풀어 줬다. 일상 업무는 줄고 더 높은 수준의 일에 쓸 시간이 훨씬 많아졌다"고 말했다.