ATFX, AI 연구 및 기술 확장을 위해 Acuity와 파트너십 체결

ATFX는 Acuity Trading과 파트너십을 맺고 AT DeepSight 리서치를 자사 고객 포털 및 대시보드에 통합한다고 발표했습니다. 이는 인공지능을 시장 조사, 포트폴리오 분석 및 내부 운영에 도입하려는 여러 증권사들의 노력에 더해지는 것입니다.

11월 3일 발표에서는 Acuity의 기술을 기반으로 하는 ATFX 브랜드 리서치 경험에 대해 설명합니다. 이용 가능 여부는 해당 ATFX 법인, 관할 지역 및 고객 자격 요건에 따라 달라집니다.

AT DeepSight는 기술적 패턴, 뉴스 심리, 거시경제 이벤트를 종합하여 고객이 잠재적인 거래 시나리오를 평가할 수 있도록 지원합니다. AT DeepSight의 분석 수준은 미래 가격을 보장하는 것이 아니라 연구 자료로 활용됩니다. 이번 발표는 파트너십 및 포털 통합에 관한 것이며, 해당 도구의 최초 출시를 의미하는 것은 아닙니다.

AI 연구가 증권사 플랫폼으로 진출하고 있다

이와 유사한 접근 방식이 10월 13일 iFOREX에서 등장했는데, 당시 해당 회사는 TipRanks 및 WNSTN과의 협력을 발표했습니다.

트래비스 어시스턴트는 팁랭크의 연구 자료와 WNSTN의 대화형 AI를 결합하여 고객이 iFOREX 플랫폼 내에서 금융 상품, 시장 이벤트 및 전반적인 트렌드를 탐색할 수 있도록 지원합니다. 초기 출시 대상 지역은 남미, 아시아 및 걸프 지역입니다.

iFOREX는 또한 보다 폭넓은 온보딩 지원, 교육 및 포트폴리오 관련 도구에 대한 계획을 발표했습니다. 이러한 확장 계획은 발표 내용에 그대로 반영되었으며, Travis는 단계적으로 도입될 예정입니다. 회사 측은 Travis가 개인 맞춤형 투자 조언을 제공하지 않고 연구 및 교육을 지원한다고 밝혔습니다.

Interactive Brokers, AI를 계좌 데이터에 연결

Interactive Brokers는 계정 연동 분석 분야에서 한 단계 더 나아갔습니다. 7월 28일, Interactive Brokers는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 사용하는 AI 도구에 대한 지원을 확대한다고 발표했으며, 이를 통해 고객은 호환되는 애플리케이션을 계정에 연결할 수 있게 되었습니다.

이 통합 기능은 자연어 요청을 통해 포트폴리오 분석, 위험 모니터링 및 거래 지시서 작성을 지원합니다. 회사에서 설명한 워크플로에 따라 고객은 각 지시서를 검토하고 IBKR 플랫폼에서 주문으로 변환한 후 제출합니다.

그 차이점은 중요합니다. AI는 거래 결정을 준비하는 데 도움을 줄 수 있지만, 고객은 주문에 대한 최종 승인 권한을 유지합니다.

Deriv는 내부 운영에 AI를 통합했습니다.

증권사들의 AI 투자 범위는 기술 개발 및 통제 방식까지 확장됩니다.

데리브(Deriv)는 10월 22일 로티미 아키니엘레(Rotimi Akinyele)를 최고기술책임자(CTO)로 임명했다고 발표했으며, 내부 자동화, AI 인텔리전스 레이어 및 에이전트 기반 소프트웨어 개발을 우선 과제로 삼고 있다고 밝혔습니다. 회사는 2026년 말까지 수동 워크플로우의 75%를 자동화하는 것을 목표로 삼았지만, 이번 발표에서는 해당 목표 달성 여부에 대해서는 언급하지 않았습니다.

10월 29일자로 10월 30일에 게시된 별도의 보도자료에서 Deriv는 자체 호스팅 방식의 기업용 AI 플랫폼인 Deriv One을 MIT 라이선스 하에 오픈소스로 공개했다고 밝혔습니다.

이 플랫폼은 역할 기반 접근 제어를 통해 AI 스킬을 제공하며, 작업 공간, 스킬 카탈로그 및 에이전트 도구를 포함합니다. Deriv는 일부 프로덕션 통합 및 클라우드 구성 요소가 공개 릴리스에서 제외되었다고 밝혔습니다. 이는 고객 대상 시장 조사와는 목적이 다른 기업용 인프라입니다.

통합은 통제에 대한 질문을 제기합니다

이러한 사례들을 종합해 보면, 증권사 AI 개발의 세 가지 영역, 즉 제3자 연구 결과 활용, AI와 계좌 정보 연동, 그리고 내부 업무 자동화를 시사합니다. 하지만 이러한 사례들이 특정 모델이 거래 수익률을 향상시킨다는 것을 입증하는 것은 아닙니다.

실질적인 문제는 도구가 어떤 정보를 사용하는지, 어떤 권한을 받는지, 그리고 계정에 영향을 미치기 전에 사용자가 출력 결과를 승인해야 하는지 여부에 관한 것입니다. 연구 요약, 거래 지시 초안, 내부 자동화 에이전트는 각각 다른 검증 절차를 필요로 합니다.

투자자는 AI 기능을 평가할 때 브로커의 규제 준수 여부, 계좌 개설 주체, 거래 비용 및 출금 조건 등을 함께 고려해야 합니다. AI 기반 분석은 부정확하거나 불완전할 수 있으며, 레버리지 외환 및 CFD 거래는 상당한 위험을 수반합니다.

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