애드파, 데이터브릭스 도입으로 투자 워크플로우 효율 극대화

주장애드파는 데이터브릭스 기반의 데이터 인프라 현대화를 통해 투자 전문가들에게 신뢰할 수 있는 인공지능 경험을 제공합니다. 복잡한 금융 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 전환하여 자산 관리 효율을 극대화하는 전략입니다.

팩트애드파는 현재 9조 달러 규모의 자산을 관리합니다. 해당 플랫폼은 등록된 투자 자문가, 패밀리 오피스, 사모 은행 및 글로벌 기관을 대상으로 포트폴리오와 시장 데이터를 통합해 제공합니다.

팩트데이터브릭스 도입 이후 애드파는 기존 레거시 시스템 대비 파이프라인 비용을 60% 절감했습니다. 이를 통해 200만 달러 이상의 인프라 및 데이터 처리 비용을 절약했습니다.

팩트데이터 파이프라인 개발 속도는 이전보다 5배 빨라졌습니다. 이러한 효율성 향상은 새로운 통합 작업과 고객 서비스 제공, 생성형 인공지능 실험을 가속화하는 기반이 됩니다.

주장애드파가 도입한 인공지능 에이전트 '애디슨'은 단순한 대화형 챗봇을 넘어 금융 데이터 모델의 맥락을 이해하는 네이티브 인공지능 경험을 제공합니다. 투자 전문가들이 포트폴리오 분석과 시장 대응을 전략적으로 수행하도록 지원합니다.

교차검증금융 서비스는 규제가 엄격한 분야이므로 일반 소비자용 거대언어모델을 직접 호출하는 방식은 보안과 데이터 프라이버시 측면에서 위험이 따릅니다. 애드파는 데이터와 모델을 자사 생태계 내부에 유지하는 방식으로 이러한 위험을 방지했습니다.

팩트애드파는 유니티 카탈로그를 사용하여 데이터 접근 제어와 권한 관리를 수행합니다. 데이터브릭스 모델 서빙과 엠엘플로우를 통해 모델의 수명 주기 관리와 감사 가능성을 확보하여 금융권의 규제 요구사항을 충족합니다.

주장애드파는 단순한 프롬프트 엔지니어링을 넘어 '에이전트 브릭스'를 활용한 에이전트 워크플로우로 진화합니다. 시스템이 전문가의 감독 아래 복잡한 다단계 작업을 스스로 수행하게 하여 업무 효율을 높입니다.

팩트애드파는 데이터브릭스 파운데이션 모델 에이피아이를 통해 최신 인공지능 모델을 활용합니다. 또한 엠엘플로우를 사용하여 개별 에이전트 워크플로우의 정확성을 평가하고 추적하며 금융 서비스에 필요한 투명성을 확보합니다.

출처데이터브릭스 공식 블로그의 애드파 사례 연구를 교차 검증했습니다. (https://www.databricks.com/blog/how-addepar-scales-investment-workflows-databricks-ai-agents)