Chatham scales its capital markets expertise with OpenAI

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💡 한 줄 요약

Chatham Financial은 Codex와 GPT‑5.6으로 자본시장 업무와 소프트웨어를 재설계하고 있으며, 거래 검증의 초기 측정에서 검토 시간을 약 30분에서 4분 미만으로 줄인 뒤 실제 거래와 숙련된 검토자의 결과를 비교하며 자동화 확대를 준비하고 있다.

📌 핵심 요약

• Chatham Financial은 정확성과 감사 가능성이 중요한 자본시장 자문 업무에서 Codex로 내부·고객용 도구를 개발하고 GPT‑5.6으로 AI 기능을 구현한다. Process Zero는 원하는 결과를 중심으로 최소 입력과 증거, 사람의 판단이 필요한 지점, AI의 지원 방식을 정해 업무를 재설계한다.
• Codex로 개발한 거래 검증 애플리케이션은 거래 증거를 수집하고 주요 조건을 비교하며 불일치를 검토 대상으로 표시한다. 초기 측정에서는 검토 시간이 약 30분에서 4분 미만으로 줄었으며, 자동화 확대에 앞서 실제 거래와 숙련된 검토자의 결과를 비교하고 있다.
• 직원들은 ChatGPT와 Codex를 일상 업무에 활용하고 Chatham Vibes에서 업무별 애플리케이션을 만든다. Vibes의 AI 기능은 기본적으로 GPT‑5.6 Terra를 사용하며, 앱별 설정에 따라 GPT‑5.6 Sol로 업그레이드할 수 있다. 고객에게 전달할 결과는 전문가가 시장 맥락과 고객 이해를 바탕으로 평가하고 다듬는다.
• Chatham Onyx는 자산·부채·파생상품 데이터를 연결하고 관리하면서 원천 자료까지 추적할 수 있도록 한다. Codex는 개발 전반을 지원하며, Onyx는 GPT‑5.6 Sol, GPT‑5.6 Terra, GPT‑5.4, GPT‑4.1을 활용한다. 단순 분석과 비운영 환경 테스트에는 비용 효율적인 모델을, 복잡한 작업에는 GPT‑5.6을 사용한다. ChatFIN은 과거 시장 데이터의 패턴 요약, 포트폴리오 이해, 관련 법률 문서 검색과 연결을 지원한다.
• Chatham Financial은 적절한 통제와 전문가 감독을 유지하면서 거래 검증을 추가 거래 유형과 상품으로 확대하고, 직원 제작 애플리케이션을 개선하며, Codex로 Onyx의 새 기능을 개발할 계획이다. 회사는 정보 수집과 정리에 드는 시간을 줄여 전문가가 해석, 어려운 사례 처리, 고객 자문에 더 집중할 수 있다고 설명한다.

🧩 주요 포인트

1. Process Zero의 결과 중심 설계 → 기존 절차의 속도 개선을 넘어 입력·증거·사람의 판단·AI 지원의 역할을 다시 구성한다.
2. 거래 검증의 초기 시간 단축과 숙련된 검토자 비교 → 효율 개선은 관찰됐지만, 자동화 확대는 정확성 검증과 통제 유지에 연결된다.
3. Chatham Vibes의 직원 제작 도구와 Chatham Onyx의 데이터 추적·모델 배분 → 현장별 활용과 플랫폼 기능을 확장하면서 전문가 판단과 작업별 비용·정확성 요구를 반영한다.

🧠 상세 정리

1. 자본시장 전문성을 활용하기 위한 업무 재설계

Chatham Financial은 북미의 중소기업 규모 금융회사로, 정확성과 감사 가능성이 중요한 복잡한 자본시장 의사결정을 고객에게 자문한다. 회사는 AI 역량이 발전하면서 검증된 절차를 통제되고 반복 가능한 업무 흐름과 소프트웨어로 전환해, 전문가가 일상적인 실행에 쓰는 시간을 줄일 기회를 보았다. 현재 Codex는 내부 및 고객용 도구 개발에, GPT‑5.6은 AI 기능 구현에 활용되며, 적용 범위는 직원 제작 애플리케이션과 Chatham Onyx, Process Zero에 걸쳐 있다. 최고경영자 Matt Henry는 모든 절차를 단순히 더 빠르게 수행하기보다 원하는 결과에서 출발해 판단이 필요한 지점을 찾고, 이용 가능한 역량으로 최선의 수행 방식을 설계한다고 설명한다. 이러한 접근의 목적은 반복 업무의 부담을 줄이고 전문가가 고객의 요구에 더 집중할 수 있게 하는 것이다.

2. Process Zero와 거래 검증의 초기 성과

Process Zero는 각 업무가 달성해야 할 결과를 중심으로 최소한의 입력과 증거를 정하고, 사람의 판단이 필수적인 지점과 AI 및 AI로 만든 도구의 지원 방식을 구분한다. 초기 사례인 거래 검증에서는 Controls and Data Integrity 팀이 시스템 기록이 고객이 승인한 내용과 실제 체결 내용을 반영하는지 확인한다. Chatham은 Codex로 관련 거래 증거를 모으고 주요 조건을 비교하며 불일치를 검토 대상으로 표시하는 애플리케이션을 개발했다. AI Advisory 부문 공동책임자 Alex Nordlinger에 따르면 초기 측정에서 검토 시간은 약 30분에서 4분 미만으로 줄었지만, 자동화를 확대하기 전에 실제 거래와 숙련된 검토자의 결과를 기준으로 성능을 검증하고 있다. 회사는 적절한 통제와 전문가 감독을 유지하면서 추가 거래 유형으로 적용을 넓히고 업무의 더 많은 부분을 자동화할 계획이며, 더 빠르고 정확하며 감사하기 쉬운 결과를 장기적인 목표로 제시한다.

3. Chatham Vibes를 통한 직원 제작 애플리케이션

Chatham의 고객용 AI 활용은 직원들이 직접 업무에 AI를 적용한 경험에서 발전했다. 직원들은 연구, 분석, 초안 작성, 소프트웨어 개발 등 일상 활동에서 ChatGPT와 Codex를 사용하며, 회사는 AI가 조직 전반에 널리 도입된 실용적인 도구가 됐다고 설명한다. 내부 플랫폼 Chatham Vibes에서는 직원들이 다양한 모델을 활용해 업무에 맞는 애플리케이션을 만들고, 앱 내부 AI 기능은 기본적으로 GPT‑5.6 Terra에서 실행되며 앱별 설정에 따라 GPT‑5.6 Sol을 선택할 수 있다. 이러한 앱은 만기가 도래하는 캡 거래 검토와 가격 산정 워크북·고객 커뮤니케이션 준비를 비롯해 채권 금리표 작성, 헤지 대시보드 준비, 거래 확인서 검토를 지원한다. Chatham 전문가들은 시장 맥락과 고객에 대한 이해, 판단을 바탕으로 결과를 평가하고 필요한 부분을 다듬으며 고객에게 전달할 내용을 결정한다.

4. Chatham Onyx의 개발과 작업별 모델 활용

Chatham Onyx는 자산, 부채, 파생상품을 하나의 환경으로 연결해 고객과 자문가가 관리되는 데이터를 함께 활용하고, AI를 사용하면서도 원천 자료에 대한 추적 가능성을 유지하도록 설계된 차세대 자본시장 운영 시스템이다. 개발팀은 기획, 구현, 테스트, 문서화, 검토에 이르는 개발 과정 전반에서 Codex를 활용해 아이디어가 지속적으로 사용할 수 있는 제품 기능으로 이어지는 시간을 줄인다. 최고기술책임자 John DeGuenther는 Codex가 제품 구상을 더 빠르게 기능으로 구현하도록 돕지만 정확성, 보안, 책임성에 대한 기준은 그대로라고 설명한다. Onyx는 GPT‑5.6 Sol, GPT‑5.6 Terra, GPT‑5.4, GPT‑4.1을 활용하며 작업의 요구에 따라 모델을 배분한다. 단순 분석과 비운영 환경 테스트는 가장 비용 효율적인 모델로 보내고, 정확성과 가치를 최대화해야 하는 복잡한 작업에는 GPT‑5.6을 사용한다.

5. ChatFIN의 정보 접근 지원과 자문가의 해석

Onyx의 기능 사례인 ChatFIN은 과거 시장 데이터의 패턴을 요약하고 사용자가 자신의 포트폴리오를 이해하도록 돕는다. 또한 부채, 파생상품, 리스 조건과 관련된 법률 문서를 찾아 연결해, 고객과 자문가가 필요한 정보와 통찰에 접근하도록 지원한다. Chatham은 이렇게 제공된 정보를 해석하고 개별 고객의 상황에 적용하는 데 자문가의 분야별 전문성이 필요하다고 설명한다. 보다 넓게 보면 회사는 OpenAI를 구조화된 비교, 증거 정리, 예외 식별, 효율적인 정보 탐색에 활용하고 있다. 회사가 제시하는 효과는 자문가가 정보를 모으는 데 쓰는 시간을 줄이고 해석, 어려운 사례의 처리, 고객 자문에 더 많은 시간을 할애할 수 있다는 것이다. 따라서 이 사례에서 AI의 역할은 정보 접근과 준비를 지원하고, 전문가는 그 정보를 고객의 의사결정에 연결하는 데 있다.

6. 향후 확대 계획과 전문가 시간의 확보

Chatham은 다음 단계로 거래 검증을 추가 상품으로 확대하고, 직원들이 만든 애플리케이션을 계속 개선하며, Codex를 활용해 Onyx의 새로운 기능을 개발할 계획이다. 거래 검증의 확대에는 더 많은 업무를 자동화하되 적절한 통제와 전문가 감독을 유지한다는 조건이 함께 제시된다. 초기 시간 단축 성과와 별개로 실제 거래 및 숙련된 검토자와의 비교 검증이 진행 중이라는 점은, 확대 계획을 이미 완료된 성과로 해석하지 않도록 하는 중요한 맥락이다. 공동최고운영책임자 Mike Noonan은 회사의 제약이 전문성 부족이 아니라 전문가가 그 전문성을 적용할 수 있는 지점까지 도달하는 데 쓰는 시간이었다고 설명한다. 회사는 OpenAI가 이러한 시간을 되찾도록 돕고 있으며, 활용이 진전될수록 전문가가 고객에게 가장 큰 가치를 주는 판단에 더 많은 시간을 쓸 수 있다고 보고 있다.

🧾 핵심 주장 / 시사점

• Process Zero는 AI 도입의 출발점을 원하는 결과와 필요한 증거에 두므로, 사람의 판단을 어디에 남길지 정하는 일이 업무 재설계의 핵심으로 나타난다.
• 거래 검증의 약 30분에서 4분 미만으로의 단축은 초기 효율 성과이며, 정확성 향상은 실제 거래와 숙련된 검토자 비교를 통해 확인하려는 목표로 구분할 필요가 있다.
• 직원 제작 애플리케이션과 Onyx의 기능 확장은 정보 준비를 AI가 지원하고 전문가가 해석과 고객 적용을 담당하는 방향으로 연결된다.

✅ 액션 아이템

• 거래 검증의 실제 거래 결과와 숙련된 검토자 결과 비교를 이어가며, 적절한 통제와 전문가 감독을 유지한 추가 거래 유형·상품 확대를 검토한다.
• Chatham Vibes의 직원 제작 애플리케이션을 개선하고, 고객에게 전달할 결과에 대한 전문가 평가와 보완을 지속한다.
• Codex를 활용한 Onyx의 새 기능 개발을 추진하며, 작업별 비용 효율성과 복잡한 작업의 정확성 요구를 반영한다.

❓ 열린 질문

• 거래 검증에서 약 30분에서 4분 미만으로 줄어든 초기 성과는 추가 거래 유형과 상품에서도 유지될 수 있는가?
• Chatham Vibes의 앱별 GPT‑5.6 Terra와 GPT‑5.6 Sol 선택은 어떤 비용·정확성 요구에 따라 결정되는가?
• Chatham Onyx와 ChatFIN의 활용 확대는 전문가가 정보 수집보다 해석과 고객 자문에 쓰는 시간을 얼마나 늘릴 수 있는가?