Show GN: AI Native 증권사를 만들고 있습니다 - Carry AI

투자자가 더 이상 직접 검색하고 분석하고 주문 버튼을 누르지 않아도 되는 증권 경험을 만들고 있습니다. 종목 발굴부터 리서치, 매매까지 전 과정을 AI 에이전트가 수행하고, 사람은 방향을 정하고 감독만 하면 되는 구조입니다. 직접 투자를 하면서 늘 불편했던 건, 한 번 매매를 하기까지 거쳐야 하는 도구가 너무 많다는 점이었습니다. 종목은 스크리너에서 찾고, 재무와 뉴스는 각각 다른 사이트에서 확인하고, 커뮤니티에서 남들 의견을 참고하고, 결국 주문은 또 HTS/MTS를 열어서 직접 넣습니다. 정보는 흩어져 있고, 찾고 판단하고 실행하는 노동을 처음부터 끝까지 사람이 다 합니다. 저희는 이 과정을 AI 에이전트가 대신하도록 만들고 있습니다. "이런 조건의 종목 찾아줘", "이 종목 분석해줘", "00주 00가격에 진입하고 익절/손절 각각 10%씩 걸어줘"처럼 말로 요청하면 에이전트가 스크리닝, 리서치, 매매 실행까지 전부 수행합니다. 증권사 계좌(한투, 키움, 토스)와 연결할 수 있어 분석에서 멈추지 않고 실제 주문까지 나갑니다. 물론 모든 주문을 유저가 승인을 해야 집행되는 구조입니다. "그럼 그냥 ChatGPT나 Claude에 매매 MCP 연결해서 쓰면 되지 않냐"고 하실 수 있는데, 저희가 다른 지점은 데이터와 실행입니다. 유저가 설정하지 않아도 AI 에이전트가 실시간으로 장을 모니터링하고, 대응 방안이나 새로운 투자 아이디어들을 유저에게 '먼저' 전달하는 능동적인 증권 에이전트를 설계하였습니다. 트레이딩 엔진을 직접 만들었기 때문에, 분석에서 끝나지 않고 그 답을 바로 주문으로 연결합니다. 단순 시장가 주문뿐 아니라 복잡한 조건의 주문, 여러 종목을 한 번에 담는 주문도 채팅 한 번으로 처리됩니다. 일반 증권사들의 매매 MCP에서 지원되지 않는 매매 방식을 지원하기 위해 노력하고 있습니다. 범용 모델은 실시간 시세나 최신 공시·재무 데이터에 약하고, 가져오더라도 출처가 불분명한 경우가 많습니다. 저희는 시세, 재무, 공시, 뉴스를 직접 정제 및 가공을 해서 에이전트에 구조화된 형태로 넣습니다. 이 과정에 가장 많은 시간과 노력을 들였습니다. 그래서 같은 질문이라도 범용 LLM보다 더 정확하고 최신인 데이터가 컨텍스트로 들어갑니다. 핵심은 투자자의 역할이 바뀐다는 점입니다. 기존에는 사람이 직접 검색하고 분석하고 주문 버튼을 누르는 '실행자'였다면, 여기서는 에이전트가 실행하고 사람은 방향을 정하고 결과를 ...