모시(Moshi)의 트레이딩 데이터 플랫폼 기술 접근

주장아네카 소칼은 트레이더가 시장의 방대한 정보를 모두 확인하는 작업이 불가능하다고 판단하며, 이를 해결하려고 개인화된 추천 엔진인 모시를 창업했습니다.

팩트모시 창업자인 아네카 소칼은 워릭 대학교에서 수학과 통계학 및 경제학을 전공했으며 제이피모건에서 에너지 파생상품 트레이더로 근무했습니다.

팩트아네카 소칼은 풀브라이트 장학금으로 미국에서 머신러닝 연구를 수행했습니다.

팩트아네카 소칼은 2020년 코로나19 당시 에너지 시장의 극심한 변동성을 겪으며 데이터 기반 의사결정의 중요성을 체감했습니다.

팩트아네카 소칼은 이러한 경험을 바탕으로 에너지 파생상품 시장을 위한 데이터 플랫폼을 구상했습니다.

팩트모시는 블룸버그의 시장 데이터와 앤트로픽의 인공지능 모델 클로드의 언어 모델 처리 능력, 넷플릭스의 추천 알고리즘을 결합한 인터페이스를 지향합니다.

팩트플랫폼은 트레이더가 매일 접하는 복잡한 시장 정보 가운데 자신의 포트폴리오와 관련된 핵심 신호를 추출하는 데 집중합니다.

팩트모시가 다루는 핵심 기술 중 하나는 문서 추출이며, 이를 위해 리덕토와 같은 외부 기술과의 협업 및 모델 구축 전략을 고민합니다.

팩트이 과정은 트레이더가 수많은 보고서와 뉴스에서 유의미한 데이터를 빠르게 선별하기 위한 필수적인 단계입니다.

팩트아네카 소칼은 과거 스태빌리티 에이아이와 협력하여 국제학술대회 아이씨엘알에서 머신러닝 연구 논문을 발표했으며 미국항공우주국과도 공동 연구를 진행했습니다.

주장인공지능 기술의 발전 속도가 빠르기 때문에 엔지니어는 기술 자체에 매몰되지 않고 사용자가 겪는 실제 업무의 병목 현상을 해결하는 데 집중해야 합니다.

교차검증현재 인공지능 엔지니어는 경영진으로부터 소규모 인원으로 거대한 시스템을 구축해야 하는 과도한 압박을 받습니다.

주장아네카 소칼은 이러한 환경에서 기술적 완성도만큼이나 실제 사용자와의 직접적인 소통으로 문제를 정의하는 과정이 선행되어야 한다고 조언합니다.

팩트이번 인터뷰는 인공지능 엔지니어 뉴욕 컨퍼런스에서 진행되었습니다.

출처레이턴트 스페이스(https://www.latent.space/p/moshi) 및 모시 공식 홈페이지(https://hellomoshi.ai/)의 보도를 교차 검증했습니다.