🔗 원문 전체 보기 → Venturesquare.net
요약
뉴로퓨전이 Valley AI에 대화형 분석과 조건형 시장 모니터링, 분석 결과 관리를 지원하는 투자 리서치 AI 에이전트를 탑재했다. 에이전트에는 530개 이상의 데이터 파이프라인과 금융 특화 MCP 107개, 전문 분석 스킬 30종이 적용됐다. 금융 질의 정확도 95... The post 투자 AI, 답변 넘어 시장까지 추적한다…뉴로퓨전 ‘Valley AI’ 에이전트 공개 appeared first on 벤처스퀘어.
본문
- 챗·워크플로우·리서치 데스크로 기업 분석부터 조건형 시장 모니터링까지 연결
- 데이터 파이프라인 530개·금융 특화 MCP 107개·분석 스킬 30종 결합
금융 AI 경쟁이 종목 정보를 요약하는 대화형 서비스에서 시장을 지속적으로 관찰하고 분석 과정을 자동화하는 에이전트로 옮겨가고 있다. 투자 리서치에 필요한 재무제표와 공시, 시세, 경제지표가 서로 다른 체계에 흩어져 있어 데이터의 출처와 분석 맥락을 함께 관리하는 구조가 중요해졌다. AI가 생성한 결과가 투자 판단에 영향을 줄 수 있는 만큼 정확도 수치와 함께 평가 기준과 데이터 근거를 확인하는 과정도 필요하다. 금융 AI 플랫폼 운영사 뉴로퓨전은 ‘Valley AI(밸리 AI)’에 투자 분석과 금융 추론에 특화된 AI 에이전트를 탑재했다고 15일 알렸다.
Valley AI는 재무제표와 주가, 밸류에이션, 기업 공시, 거시경제 지표 등 정제된 금융 데이터를 토대로 투자 분석을 지원하는 플랫폼이다. 사용자가 데이터를 직접 찾아 취합하는 과정부터 시장 변화 감시, 분석 결과의 저장과 재활용까지 하나의 환경에서 처리하도록 구성했다.
뉴로퓨전은 공식 기술 소개에서 자체 금융 데이터 인프라 위에서 작동하는 금융 특화 추론 엔진 ‘CereFin AI’를 Valley AI의 핵심 두뇌로 제시하고 있다. 범용 언어모델에 금융 데이터와 전문 분석 기능을 연결해 재무제표 분석과 밸류에이션, 거시경제 분석, 포트폴리오 점검 등 투자 리서치 과정을 지원하는 구조다.
질문형 분석에서 조건형 모니터링까지…세 기능으로 나눈 리서치
이번에 공개한 투자 리서치 AI 에이전트는 챗(Chat), 워크플로우(Workflow), 리서치 데스크(Research Desk)로 구성된다. 뉴로퓨전은 비공개 베타를 거친 뒤 대화형 분석 기능인 챗을 먼저 선보이고 워크플로우와 리서치 데스크를 순차적으로 추가했다.
챗은 사용자가 Valley AI에서 열람 중인 화면과 데이터의 맥락을 인식해 질문에 답한다. 실제 금융 데이터를 조회해 기업 조사와 재무제표 분석, 현금흐름할인법(DCF), 멀티플을 활용한 상대가치평가, 시장 브리핑 등을 수행하며 주요 수치와 주장에는 출처를 함께 표시한다.
워크플로우는 투자자가 미리 정한 일정이나 조건에 따라 시장을 감시하는 기능이다. 특정 시각이나 주가 변동, 신규 공시 등록 등의 조건이 충족되면 관련 데이터를 분석해 리포트와 알림을 제공한다. 반복적으로 시세와 공시를 확인해야 했던 작업을 조건형 자동화로 전환한 셈이다.
리서치 데스크는 챗과 워크플로우에서 생성한 분석 결과를 차트와 지표, 해설로 정리한다. 원본 데이터가 바뀌면 결과를 최신 상태로 갱신하면서 기존 분석에서 사용한 판단 기준과 맥락을 함께 보존한다. 단발성 답변을 축적 가능한 투자 리서치 자료로 관리하는 기능이다.
AI 에이전트에는 뉴로퓨전이 4년간 구축한 530개 이상의 데이터 파이프라인과 금융 특화 MCP 107개, 사내 금융 전문가가 검증한 전문 분석 스킬 30종이 적용됐다. MCP는 AI 모델이 질문에 필요한 금융 데이터와 분석 도구를 선택해 호출하도록 연결하는 역할을 맡는다.
뉴로퓨전이 지난 7월 자체 구성한 84문항의 금융 평가 세트에서는 금융 질의 분석 정확도 95.2%를 기록했다. 회사가 비교 대상으로 삼은 범용 AI 모델의 정확도는 78.6%였으며 고난도 금융 과제에서는 78%의 비교 우위를 기록했다. 답변 처리 시간은 59.6%, 토큰 소비량은 25.7% 줄었다는 것이 회사 측 분석이다.
다만 해당 수치는 뉴로퓨전이 자체 설계한 평가 세트에서 나온 내부 측정 결과다. 독립기관의 성능 검증이나 실제 투자 수익률을 나타내는 지표와는 구분해 볼 필요가 있다. 투자자는 AI가 제시한 분석의 출처와 전제, 계산 방식 등을 직접 확인한 뒤 의사결정에 활용해야 한다.
2026년 1월 정식 출시된 Valley AI는 회사 집계 기준 유료 구독자 1만 명과 무료 회원 3만 명 이상을 확보했다. 이용자가 플랫폼에서 작성하는 콘텐츠는 월평균 약 6000건이다. 뉴로퓨전은 향후 질의와 자동화 워크플로우, 리서치 데스크를 이용자끼리 공유하고 재사용할 수 있는 마켓플레이스를 구축할 예정이다.
최한철 뉴로퓨전 대표는 “정제된 금융 데이터와 전문 분석 기능을 누구나 손쉽게 활용할 수 있도록 만드는 것이 뉴로퓨전의 목표”라며 “금융 특화 AI 에이전트로 데이터를 보는 것과 판단하는 것 사이의 간극을 줄이고, 투자자가 판단의 주도권을 유지하면서 리서치 생산성을 높이도록 지원하겠다”고 말했다.
Like this:
Like Loading...Related
Investment AI Goes Beyond Answers to Track the Market… Neurofusion Unveils 'Valley AI' Agent
The competition in financial AI is shifting from conversational services that summarize stock information to agents that continuously observe the market and automate the analysis process. As financial statements, disclosures, market prices, and economic indicators required for investment research are scattered across different systems, a structure that manages both data sources and analysis contexts has become crucial. Given that results generated by AI can influence investment decisions, it is also necessary to verify evaluation criteria and data grounds alongside accuracy figures. Neurofusion, a financial AI platform operator, announced on the 15th that it has equipped its 'Valley AI' with AI agents specialized in investment analysis and financial reasoning.
Valley AI is a platform that supports investment analysis based on refined financial data, such as financial statements, stock prices, valuations, corporate disclosures, and macroeconomic indicators. It is designed to handle the entire process—from users directly finding and collecting data to monitoring market changes, storing analysis results, and reusing them—within a single environment.
In its official technology introduction, Neurofusion presents 'CereFin AI,' a finance-specialized inference engine operating on its own financial data infrastructure, as the core brain of Valley AI. It is structured to support investment research processes, such as financial statement analysis, valuation, macroeconomic analysis, and portfolio review, by connecting financial data and specialized analytical functions to a general-purpose language model.
From question-based analysis to conditional monitoring… Research divided into three functions
The investment research AI agent unveiled this time consists of Chat, Workflow, and Research Desk. After a private beta, Neurofusion first introduced Chat, a conversational analysis feature, and subsequently added Workflow and Research Desk.
Chat recognizes the context of the screen and data the user is viewing in Valley AI and answers questions. It looks up actual financial data to perform corporate research, financial statement analysis, discounted cash flow (DCF), relative valuation using multiples, and market briefings, and displays sources for key figures and claims.
A workflow is a function that monitors the market according to schedules or conditions set by investors. When conditions such as a specific time, stock price fluctuation, or the registration of a new disclosure are met, it analyzes relevant data to provide reports and alerts. Essentially, it transforms the task of repeatedly checking market prices and disclosures into conditional automation.
The research desk organizes analysis results generated from chats and workflows into charts, indicators, and commentary. When the source data changes, it updates the results to the latest state while preserving the judgment criteria and context used in the previous analysis. It is a function that manages one-off responses into accumulateable investment research materials.
The AI agent incorporates over 530 data pipelines built by Neurofusion over four years, 107 finance-specialized MCPs, and 30 specialized analytical skills validated by in-house financial experts. The MCPs play the role of connecting the AI model to select and call the financial data and analytical tools required for a question.
In a financial evaluation set of 84 questions developed in-house last July, Neurofusion recorded a financial query analysis accuracy of 95.2%. The accuracy of the general-purpose AI model used for comparison was 78.6%, and it achieved a comparative advantage of 78% in high-difficulty financial tasks. The company's analysis indicates that response processing time decreased by 59.6% and token consumption decreased by 25.7%.
However, these figures are internal measurements derived from an evaluation set designed in-house by Neurofusion. They should be distinguished from performance verifications by independent agencies or indicators representing actual investment returns. Investors should utilize the AI's analysis in their decision-making after personally verifying its source, premises, and calculation methods.
Valley AI, officially launched in January 2026, has secured 10,000 paid subscribers and over 30,000 free members according to company figures. Users create an average of approximately 6,000 pieces of content on the platform per month. Neurofusion plans to build a marketplace in the future where users can share and reuse queries, automation workflows, and research desks.
Choi Han-cheol, CEO of Neurofusion, stated, “Neurofusion’s goal is to make refined financial data and specialized analysis capabilities easily accessible to everyone,” adding, “We will bridge the gap between viewing data and making judgments using finance-specialized AI agents, supporting investors in enhancing research productivity while maintaining control over their decision-making.”
投資AI、回答を超えて市場まで追跡する…ニューロフュージョン「Valley AI」エージェント公開
金融AI競争は、種目情報を要約する対話型サービスで市場を継続的に観察し、分析過程を自動化するエージェントに移っている。投資リサーチに必要な財務諸表と公示、相場、経済指標が異なる体系に散らばっており、データの出所と分析の文脈を共に管理する仕組みが重要になった。 AIが生成した結果が投資判断に影響を与える可能性があるだけに、精度数値とともに評価基準とデータ根拠を確認する過程も必要である。金融AIプラットフォーム運営会社ニューロフュージョンは「Valley AI（バレーAI）」に投資分析と金融推論に特化したAIエージェントを搭載したと15日発表した。
Valley AIは、財務諸表と株価、バリュエーション、企業開示、マクロ経済指標などの精製された金融データに基づいて投資分析を支援するプラットフォームである。ユーザーがデータを直接見つけて取り込む過程から市場変化監視、分析結果の保存とリサイクルまで、一つの環境で処理するように構成した。
ニューロフュージョンは公式技術紹介で独自の金融データインフラ上で動作する金融特化推論エンジン「CereFin AI」をValley AIの核心脳として提示している。汎用言語モデルに金融データと専門分析機能を連結し、財務諸表分析とバリュエーション、マクロ経済分析、ポートフォリオ点検など投資リサーチ過程を支援する仕組みだ。
質問型分析から条件型監視まで… 3つの機能に分けられた調査
今回公開した投資リサーチAIエージェントは、チャット（Chat）、ワークフロー（Workflow）、リサーチデスク（Research Desk）で構成される。ニューロフュージョンは非公開ベータを経た後、対話型分析機能であるチャットを先に披露し、ワークフローとリサーチデスクを順次追加した。
チャットはユーザーが Valley AI で閲覧中の画面とデータのコンテキストを認識して質問に答える。実際の金融データを照会して企業調査と財務諸表分析、キャッシュフロー割引法（DCF）、マルチプルを活用した相対価値評価、市場ブリーフィングなどを行い、主要数値と主張にはソースを一緒に表示する。
ワークフローは、投資家があらかじめ定めたスケジュールや条件に応じて市場を監視する機能である。特定の時刻や株価変動、新規開示登録などの条件が満たされれば、関連データを分析してレポートと通知を提供する。繰り返し、相場と公示を確認しなければならなかった作業を条件型自動化に切り替えたわけだ。
リサーチデスクはチャットとワークフローで生成した分析結果をチャートと指標、解説でまとめる。元のデータが変わったら、結果を最新の状態に更新しながら、既存の分析で使用した判断基準とコンテキストを一緒に保存する。単発性の回答を蓄積可能な投資リサーチ資料で管理する機能だ。
AIエージェントにはニューロフュージョンが4年間構築した530個以上のデータパイプラインと金融特化MCP 107個、社内金融専門家が検証した専門分析スキル30種が適用された。 MCPは、AIモデルが質問に必要な金融データと分析ツールを選択して呼び出すように接続する役割を担う。
ニューロフュージョンが去る7月に自己構成した84問の金融評価セットでは、金融質の分析精度95.2％を記録した。同社が比較対象とした汎用AIモデルの精度は78.6%であり、高難度金融課題では78%の比較優位を記録した。回答処理時間は５９．６％、トークン消費量は２５．７％減ったことが会社側の分析だ。
ただし、その数値はニューロフュージョンが独自に設計した評価セットから出た内部測定結果だ。独立機関の性能検証や実際の投資収益率を示す指標とは区別してみる必要がある。投資家はAIが提示した分析の出所と前提、計算方式などを直接確認した後、意思決定に活用しなければならない。
2026年1月に正式発売されたValley AIは、会社集計基準の有料加入者1万人と無料会員3万人以上を確保した。利用者がプラットフォームで作成するコンテンツは月平均約6000件である。ニューロフュージョンは今後の問合せと自動化ワークフロー、リサーチデスクを利用者同士で共有して再利用できるマーケットプレイスを構築する予定だ。
チェ・ハンチョルニューロフュージョン代表は「精製された金融データと専門分析機能を誰でも手軽に活用できるようにすることがニューロフュージョンの目標」とし「金融特化AIエージェントでデータを見ることと判断することの間の隙間を減らし、投資家が判断の主導権を維持しながらリサーチ生産性を高めるように支援する」と話した。
投资人工智能超越答案，追踪市场……Neurofusion推出“硅谷人工智能”代理
金融人工智能领域的竞争格局正从提供股票信息摘要的对话式服务转向能够持续监控市场并自动执行分析流程的智能体。由于投资研究所需的财务报表、披露信息、市场价格和经济指标分散在不同的系统中，因此构建一个能够同时管理数据源和分析环境的架构至关重要。鉴于人工智能生成的结果会影响投资决策，除了准确率之外，验证评估标准和数据来源也必不可少。金融人工智能平台运营商Neurofusion于15日宣布，其“Valley AI”平台已配备了专门用于投资分析和金融推理的人工智能智能体。
Valley AI是一个基于精细化财务数据（例如财务报表、股票价格、估值、公司披露信息和宏观经济指标）进行投资分析的平台。它旨在处理整个流程——从用户直接查找和收集数据，到监控市场变化、存储分析结果以及重复使用结果——所有这些都可以在一个统一的环境中完成。
Neurofusion 在其官方技术介绍中，将“CereFin AI”作为 Valley AI 的核心大脑。CereFin AI 是一款专为金融领域设计的推理引擎，运行于其自主研发的金融数据基础设施之上。它通过将金融数据和专业分析功能连接到通用语言模型，为投资研究流程提供支持，例如财务报表分析、估值、宏观经济分析和投资组合审查。
从基于问题的分析到条件监测……研究分为三个功能
此次发布的投资研究人工智能代理包含聊天、工作流程和研究工作台三个部分。在经过内部测试后，Neurofusion 首先推出了对话分析功能“聊天”，随后又添加了工作流程和研究工作台。
Valley AI 的聊天功能能够识别用户正在查看的屏幕内容和数据，并回答问题。它会查找实际的财务数据，以进行公司研究、财务报表分析、折现现金流 (DCF) 分析、使用倍数进行相对估值以及提供市场简报，并显示关键数据和声明的来源。
工作流是一种根据投资者设定的时间表或条件监控市场的功能。当满足特定时间、股价波动或新披露信息发布等条件时，它会分析相关数据，生成报告和警报。本质上，它将重复检查市场价格和披露信息的任务转化为条件自动化操作。
研究平台将聊天记录和工作流程中产生的分析结果整理成图表、指标和评论。当源数据发生变化时，它会在保留先前分析中使用的判断标准和背景信息的同时，将结果更新到最新状态。该功能可以将一次性反馈转化为可累积的投资研究资料。
该人工智能代理整合了Neurofusion公司历时四年构建的530多个数据管道、107个金融专业MCP（管理控制流程）以及30项经公司内部金融专家验证的专业分析技能。MCP负责连接人工智能模型，以选择并调用问题所需的金融数据和分析工具。
在去年7月自主开发的包含84道题的财务评估题集中，Neurofusion的财务查询分析准确率达到了95.2%。作为对比的通用AI模型准确率为78.6%，在难度较高的财务任务中，Neurofusion的准确率比通用AI模型高出78%。公司分析显示，响应处理时间缩短了59.6%，令牌消耗量减少了25.7%。
然而，这些数据是Neurofusion公司内部基于其自主设计的评估数据集得出的测量结果。它们与独立机构的业绩验证或代表实际投资回报的指标有所区别。投资者在决策过程中应自行核实人工智能的分析结果的来源、前提和计算方法，然后再使用该分析结果。
Valley AI于2026年1月正式上线，据公司数据显示，目前已拥有1万名付费用户和超过3万名免费会员。用户平均每月在该平台上创建约6000条内容。Neurofusion计划未来构建一个市场，供用户共享和复用查询、自动化工作流程和研究工作台。
Neurofusion 首席执行官崔汉哲表示：“Neurofusion 的目标是让每个人都能轻松获取精细的金融数据和专业的分析能力。”他补充道：“我们将利用金融专业的 AI 代理弥合查看数据和做出判断之间的差距，帮助投资者提高研究效率，同时保持对决策的控制。”
L'IA d'investissement va au-delà des réponses pour suivre le marché… Neurofusion dévoile son agent « Valley AI ».
La concurrence dans le domaine de l'IA financière évolue : les services conversationnels synthétisant l'information boursière cèdent la place à des agents observant en continu le marché et automatisant l'analyse. Face à la dispersion des états financiers, des informations publiées, des cours boursiers et des indicateurs économiques nécessaires à la recherche en investissement dans différents systèmes, une structure gérant à la fois les sources de données et les contextes d'analyse est devenue essentielle. Les résultats générés par l'IA pouvant influencer les décisions d'investissement, il est également nécessaire de vérifier les critères d'évaluation et la fiabilité des données, en plus des chiffres de précision. Neurofusion, opérateur de plateforme d'IA financière, a annoncé le 15 avoir doté sa plateforme « Valley AI » d'agents d'IA spécialisés dans l'analyse d'investissement et le raisonnement financier.
Valley AI est une plateforme d'analyse d'investissement basée sur des données financières affinées, telles que les états financiers, les cours boursiers, les valorisations, les informations publiées par les entreprises et les indicateurs macroéconomiques. Elle est conçue pour gérer l'intégralité du processus, depuis la recherche et la collecte des données par les utilisateurs jusqu'au suivi des fluctuations du marché, en passant par le stockage et la réutilisation des résultats d'analyse, le tout au sein d'un environnement unique.
Dans sa présentation technologique officielle, Neurofusion présente « CereFin AI », un moteur d'inférence spécialisé en finance, fonctionnant sur sa propre infrastructure de données financières et constituant le cœur de Valley AI. Il est conçu pour soutenir les processus de recherche en investissement, tels que l'analyse des états financiers, l'évaluation, l'analyse macroéconomique et la revue de portefeuille, en reliant les données financières et les fonctions analytiques spécialisées à un modèle de langage généraliste.
De l'analyse par questions à la surveillance conditionnelle… La recherche est divisée en trois fonctions
L'agent d'IA de recherche en investissement dévoilé cette fois-ci comprend Chat, Workflow et Research Desk. Après une phase bêta privée, Neurofusion a d'abord introduit Chat, une fonctionnalité d'analyse conversationnelle, puis a ajouté Workflow et Research Desk.
Le chat reconnaît le contexte de l'écran et des données consultées par l'utilisateur dans Valley AI et répond aux questions. Il recherche des données financières réelles pour effectuer des recherches sur les entreprises, des analyses d'états financiers, des actualisations de flux de trésorerie (DCF), des évaluations relatives par multiples et des analyses de marché, et affiche les sources des chiffres clés et des affirmations.
Un workflow est une fonction qui surveille le marché selon des calendriers ou des conditions définis par les investisseurs. Lorsque des conditions telles qu'une heure précise, une fluctuation du cours d'une action ou la publication d'une nouvelle information sont remplies, il analyse les données pertinentes pour générer des rapports et des alertes. Concrètement, il transforme la tâche de vérification répétée des cours et des informations du marché en une automatisation conditionnelle.
Le service de recherche organise les résultats d'analyse issus des discussions et des flux de travail en graphiques, indicateurs et commentaires. Lorsque les données sources changent, il met à jour les résultats tout en préservant les critères d'évaluation et le contexte de l'analyse précédente. Cette fonction permet de transformer des réponses ponctuelles en documents de recherche en investissement exploitables.
L'agent d'IA intègre plus de 530 pipelines de données développés par Neurofusion sur une période de quatre ans, 107 MCP spécialisés en finance et 30 compétences analytiques pointues validées par des experts financiers internes. Les MCP assurent la connexion entre le modèle d'IA et les données financières et outils analytiques nécessaires à la résolution d'une question.
Lors d'un test d'évaluation financière composé de 84 questions, développé en interne en juillet dernier, Neurofusion a enregistré une précision d'analyse de 95,2 %. Le modèle d'IA généraliste utilisé à titre de comparaison a atteint une précision de 78,6 %, et Neurofusion a obtenu un avantage comparatif de 78 % sur les tâches financières complexes. L'analyse de l'entreprise indique une réduction de 59,6 % du temps de traitement des réponses et de 25,7 % de la consommation de jetons.
Cependant, ces chiffres sont des mesures internes issues d'un ensemble d'évaluations conçu en interne par Neurofusion. Ils ne doivent pas être confondus avec les vérifications de performance effectuées par des organismes indépendants ni avec les indicateurs représentant les rendements réels des investissements. Les investisseurs sont invités à utiliser l'analyse de l'IA dans leur prise de décision après avoir vérifié personnellement sa source, ses hypothèses et ses méthodes de calcul.
Valley AI, lancée officiellement en janvier 2026, compte 10 000 abonnés payants et plus de 30 000 membres gratuits, selon les chiffres de l'entreprise. Les utilisateurs créent en moyenne environ 6 000 contenus par mois sur la plateforme. Neurofusion prévoit de développer ultérieurement une place de marché où les utilisateurs pourront partager et réutiliser des requêtes, des flux de travail automatisés et des outils de recherche.
Choi Han-cheol, PDG de Neurofusion, a déclaré : « L’objectif de Neurofusion est de rendre les données financières précises et les capacités d’analyse spécialisées facilement accessibles à tous », ajoutant : « Nous comblerons le fossé entre la consultation des données et la prise de décision grâce à des agents d’IA spécialisés dans la finance, aidant ainsi les investisseurs à améliorer leur productivité de recherche tout en conservant le contrôle de leurs décisions. »