Damodaran 스타일의 구조적 사고를 위한 AI 가치평가 봇 구축

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핵심 요약

Damodaran 스타일의 가치평가 방식을 AI 워크플로에 도입하여, 모델이 가정을 명확히 하고 사용자의 판단을 돕도록 설계한 오픈소스 도구.

사용자는 AI의 매끄러운 요약 답변에서 가정이 불투명하다는 문제를 느껴, Damodaran 스타일의 구조적 사고를 강제하는 가치평가 봇을 개발했다.

AI 기반 분석 도구에서 '결정론적 계산'과 '생성적 추론'을 분리하는 설계가 중요함이 확인됐다. 사용자의 판단을 유도하는 에이전트 워크플로가 단순 요약형 도구보다 실무적 가치가 높다.

기존 AI 주식 분석은 답변이 지나치게 매끄러워 가정이 불투명하다는 문제가 있다. 사용자는 모델이 무엇을 조사했고 무엇을 추측했는지 구분하기 어렵다.

이 프로젝트는 연구와 스토리텔링은 AI가 담당하되, DCF 계산은 결정론적 서비스가 수행하도록 분리했다. 모델이 숨겨진 수학을 수행하지 않고, 계산은 별도 서비스에서 이루어진다.

에이전트는 일회성 보고서를 생성하는 대신, 기준 가치평가를 수행하고 사용자가 가정을 검증하도록 유도 질문을 던진다. 이 과정은 사용자가 비즈니스 모델을 깊이 이해하고 판단력을 기르는 데 중점을 둔다.

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