대부분의 개인 투자자는 ‘GPT 하나’만 활용하지만, 이는 최신 스마트폰을 사놓고 전화·문자만 쓰는 것과 비슷합니다. 실제 주식 분석에는 데이터 검증, 재무 분석, 공시 기반 리서치, 산업 구조 이해 등 다층적인 작업이 필요합니다. 이를 해결하는 방법이 바로 GPT → 퍼플렉시티 → 클로드 → 딥 리서치 → 노트북LM으로 이어지는 다단계 AI 리서치 조합입니다.
이 구조만 익히면 개인 투자자도 월가 애널리스트 수준의 깊이 있는 분석을 구현할 수 있습니다.
각 AI 툴이 맡는 역할 한눈에 정리
챗GPT: 전체 분석의 설계자
- 비즈니스 모델·매출 구조·경쟁력·리스크까지 빠르게 정리
- 초기 리서치·아이디어 도출용으로 최적화
- 맞춤 지침으로 ‘내 개인 애널리스트’처럼 설정 가능
- 산업 분석·경쟁사 비교도 자동 진행
퍼플렉시티: SEC·사업보고서 기반 데이터 검증 전문가
- GPT가 제공한 정보를 Fact 체크
- 재무 데이터·SEC 공시 기반 정확한 구조 파악
- 리스크·매출 변동·고객 비중을 표 형식으로 정리
- 데이터 기반 질문에 최적화된 검색형 AI
클로드: 분석 결과를 시각화해주는 디자이너
- GPT 리포트를 그래프·대시보드·표로 자동 변환
- 발표 자료·보고서·슬라이드 제작에 최강
- 시각화로 정보 이해 속도 극대화
딥 리서치: 수백 개의 소스를 조합하는 시니어 애널리스트
- 웹 전역에서 수백 개 자료를 모아 초정밀 보고서 생성
- 산업 트렌드·수익 구조·시장 점유율까지 깊이 분석
- GPT·퍼플렉시티로 해결되지 않는 ‘깊이’를 담당
- 유료 퀄리티가 최고 수준, 무료는 Perplexity로 보완 가능
노트북 LM: 공시·어닝콜 기반 ‘환각 제로’ 분석 툴
- 올린 문서 기반으로만 답변 → 환각 없음
- 10-K·10-Q·Proxy·어닝콜 PDF 직접 업로드
- 질문 시 출처 문장을 하이라이트로 표시
- 방대한 공시 digest에 최적화된 분석 AI
AI 도구를 조합한 월가식 분석 구조
1) GPT로 기본 사업 구조 이해
팔란티어처럼 복잡한 기업이라도 GPT에 맡기면 매출 구조, 경쟁력, 고객 구성, 리스크 요인 등이 신속하게 정리됩니다. 맞춤 지침을 설정해두면 GPT는 매번 개인 애널리스트처럼 일관된 분석을 제공합니다.
2) 퍼플렉시티로 재무 데이터 검증
GPT는 요약과 구조 설명은 뛰어나지만 데이터 정확성은 약합니다. 퍼플렉시티로 다음을 반드시 확인합니다.
- 매출총이익률·영업이익률
- FCF 추이
- 고객별 매출 비중
- 정부 매출 의존도
- 연간 실적 변동
예시: 팔란티어의 경우 정부 매출 비중이 절반 이상이라는 리스크가 실제 공시로 명확히 확인됨.
검증된 데이터를 다시 GPT에게 업데이트하여 리포트 완성도를 높입니다.
3) GPT에게 심층 질문 5개 도출시키기
데이터가 모이면 GPT에게 “이 기업을 투자하기 전 반드시 알아야 할 5가지 질문을 뽑아줘”라고 요청합니다.
주로 아래 내용을 담는 질문을 도출합니다.
- 고객 집중 리스크
- 기술 경쟁력
- 마진 구조
- 사업 확장성
- 산업 구조 변화
4) 클로드로 리포트를 시각화
클로드는 GPT가 만든 텍스트 보고서를 다음과 같이 변환해 줍니다.
- 성장률 그래프
- 부문별 매출 대시보드
- 연도별 이익률 차트
- SWOT 분석 표
시각화된 자료는 초보자·팀 협업·발표 자료에 특히 효과적입니다.
5) 딥 리서치로 방대한 보고서 생성
GPT·퍼플렉시티·클로드가 단기 분석을 담당한다면, 딥 리서치는 장기 심층 분석을 담당합니다.
- 경쟁 구도
- 산업 트렌드
- 고객 세그먼트
- 시장 점유율
- 가격 구조
- 유사 기업 비교
수백 개의 소스를 통합하여 30~100페이지급 리포트를 생성하며, 이를 다시 클로드에 넣으면 정교한 시각화 대시보드로 재가공할 수 있습니다.
6) 노트북 LM으로 공시 기반 심층 학습
딥 리서치가 넓게 본다면, 노트북 LM은 깊게 파고드는 역할입니다.
- 10-K·10-Q·Proxy Statement
- 어닝콜·IR 문서
- PDF 보고서
노트북 LM은 업로드한 문서의 문장 기반으로만 답변하기 때문에:
- 환각 없음
- 정확한 출처 제시
- 원문 하이라이트 제공
실제 투자에서 이 조합이 강력한 이유
AI 조합 = 월가 애널리스트 팀 1명을 손에 넣는 것
- GPT = 기업 스캐닝 담당
- 퍼플렉시티 = 데이터 리서처
- 클로드 = 시각화 디자이너
- 딥 리서치 = 시니어 애널리스트
- 노트북 LM = 공시 분석 전문가
이 구조만 익히면 분석 속도가 기존 대비 10~50배 빨라집니다.
AI 투자 시대에 꼭 필요한 생각
이 워크플로우는 자동 매매가 아니라 좋은 기업을 더 빠르고 정확하게 찾는 능력을 키우는 도구입니다.
- AI는 분석 속도를 높이는 수단일 뿐, 판단은 투자자가 직접 해야 함
- 데이터 기반 질문 능력이 투자 성과의 핵심
- 기업의 본질·거시 흐름을 이해하는 것은 여전히 필수
도구를 정확히 다룰 줄 아는 투자자는 과거 월가 애널리스트 수준의 분석력을 개인 차원에서 재현할 수 있습니다.
