Fiscal.ai 같은 AI 주식 분석 서비스 만들기: FMP·Claude API와 재무제표 비교

핵심 요약

1. 재무제표·기업 KPI·공시를 연결해 자료 수집과 비교 시간을 줄이는 AI 주식 분석 서비스를 만듭니다. 2. FMP·SEC EDGAR로 자료를 확보하고 문서 추출 AI와 Claude API를 연결해 근거가 있는 답변을 구성합니다. 3. 기간·단위 정규화, 지표 계산, 기업 식별자 연결과 관심기업 저장은 자체 로직으로 구현합니다.

Fiscal.ai Terminal(구 FinChat)은 재무 수치와 기업 문서를 함께 살펴보는 AI 투자 리서치 플랫폼입니다. 핵심 가치는 기업을 찾고, 비교하고, 설명의 근거를 확인하는 흐름을 연결하는 데 있습니다. 아래 기술 조합은 이런 기능을 만들기 위한 대안이며 Fiscal.ai의 비공개 내부 기술을 설명한 것이 아닙니다.

FMP 재무제표 API 연동으로 비교표 만들기

미국주식 재무제표 비교 기능의 입력은 기업명, 지표, 회계기간입니다. FMP API는 상품별 제공 범위에 따라 재무제표와 비율 데이터를 공급합니다. SEC EDGAR는 SEC 제출 대상 기업의 공시 이력과 XBRL, 즉 구조화된 재무 사실을 연결하는 공급원입니다.

자체 로직은 종목 코드와 공시 기업 식별자를 연결하고 회계기간·통화·단위를 맞춥니다. 분기 실적과 연간 실적을 구분한 뒤 성장률·배수를 계산합니다. 출력은 비교표와 차트이며 각 수치에 기준일과 원문을 연결합니다. FMP의 시장·자료별 제공 범위와 서비스 내 표시·재배포 이용 조건에 맞춰 제공 항목을 정합니다.

기업 KPI 추출 자동화로 사업부 매출 읽기

기업 사업부별 매출 분석과 기업별 KPI 조회에는 표준 재무제표 밖의 자료가 필요합니다. 입력은 확보한 공시·IR 원문이며, Azure Document Intelligence의 문서 처리 API가 문자·표·레이아웃을 추출합니다. v4.0 문서 기준으로 Read는 문자, Layout은 표와 문서 구조를 읽는 역할을 맡습니다.

자체 로직은 추출값에 기업명·사업부·기간·단위·지표 정의를 붙입니다. 구독자 수나 판매량처럼 기업마다 의미가 다른 KPI는 표준 재무값과 분리해 저장하고, 정의가 바뀌면 시계열에 표시합니다. SEC 집계 XBRL만으로 기업 고유 지표를 모두 확보할 수 없으므로 원문 검증이 필요합니다. 출력은 출처가 연결된 KPI 표이며 문서 처리 AI는 기업정보를 공급하지 않습니다.

SEC 공시 RAG 구축으로 근거 있는 답변 만들기

재무제표 분석 챗봇 구축에서는 “매출 증가 이유는 무엇인가요?” 같은 질문을 입력받습니다. RAG는 관련 자료를 검색한 뒤 그 자료를 근거로 답변하는 방식입니다. 자체 검색 단계가 수집된 공시·IR 문서에서 후보를 찾으면 Cohere Rerank가 질문과 관련성이 높은 순서로 재정렬합니다.

Claude API는 전달받은 문서로 설명과 인용을 생성합니다. 성장률 같은 계산은 자체 수식 로직으로 처리하고, 답변에는 계산값·회계기간·근거 문서를 함께 표시합니다. 서로 다른 기간의 수치나 근거가 없는 항목은 자체 검증 규칙으로 걸러냅니다. 두 AI API는 금융 원천 데이터 공급원이 아니므로 검색할 자료를 먼저 확보해야 합니다.

어닝콜 AI 요약과 실적발표 가이던스 분석 연결하기

입력은 이용 권한이 있는 실적콜 녹취록 또는 원본 음성입니다. 녹취록은 FMP의 계약상 제공 범위에서 가져오고, 음성만 있다면 Deepgram API로 발언을 텍스트로 전사합니다. 이후 Claude API에 전사문을 전달해 주요 발언과 향후 실적 전망인 가이던스를 요약하도록 구성합니다.

자체 로직은 기업·발표일·대상 분기를 맞추고 실제 실적과 경영진 전망을 구분합니다. 출력은 핵심 발언, 가이던스 수치, 근거 문단을 연결한 요약입니다. 녹취록·음성·발표자료의 제공 여부는 기업과 기간별로 구분합니다. 자료가 없을 때는 요약을 생성하지 않도록 설계합니다.

재무 조건 종목 검색을 관심기업 재무 대시보드로 연결하기

입력은 시장·시가총액·재무 조건입니다. FMP Screener API가 지원하는 조건으로 후보 기업을 받고, API에서 직접 처리하지 않는 조건은 확보한 재무값으로 자체 계산합니다. 기준일을 맞춘 기업 목록을 출력하고 각 기업의 비교표로 연결합니다.

사용자가 기업·지표·화면 배치를 선택하면 자체 저장 로직이 관심 목록과 설정을 보관합니다. 갱신된 재무 데이터는 시계열 데이터베이스에 저장하고 차트 라이브러리가 화면에 표시합니다. 관심기업 재무 대시보드에는 수치의 기준일과 갱신 상태를 함께 보여줍니다. 데이터 공급 API, 비교 계산, 차트 표시의 역할을 나누면 변경된 수치가 어디에서 왔는지 추적하기 쉽습니다.

OpenDART로 국내 기업 분석 서비스 확장하기

OpenDART 기업 분석 서비스 개발에서는 국내 기업명·기간·질문을 입력받습니다. OpenDART API로 공시 검색·원문·재무정보를 연결하고, IRGO 자료는 이용 가능한 원문 링크를 기업별로 묶습니다. IRGO를 공개 API로 가정하지 않으며, 이 구성은 Fiscal.ai의 한국 종목 지원 주장과 구별되는 국내용 대체 설계입니다.

자체 로직은 공시 접수번호와 기업 식별자를 연결하고 같은 지표의 정정·누락 여부를 관리합니다. 출력은 국내 공시 근거가 붙은 답변과 비교표입니다. 운영 시에는 데이터 공급 범위·이용 권한과 계산 기준을 먼저 정하고, 원문과 출력값을 대조할 수 있게 설계합니다.

AI 주식 분석 서비스 만들기를 검토하고 있다면 필요한 기능, 사용할 자료, 연결할 리서치 업무를 정리해 트램스 AI에 제작을 문의해 주세요. https://trams.co.kr/ai-si/contact/#inquiry