시장 정보 플랫폼 AlphaSense의 제품 담당 수석 부사장인 Chris Ackerson은 범용 대규모 언어 모델(LLM)이 금융 분야에서 선도적인 시장 데이터를 사용할 때 5%에서 9%에 달하는 오류율을 보이며, 이는 투자 전문가들에게 용납할 수 없는 수준이라고 지적했습니다. 그는 수직 AI가 데이터에 대한 극단적인 통제를 통해 더 낮은 비용으로 3배 더 높은 품질의 평가 결과를 제공할 수 있다고 강조했습니다. AlphaSense는 30만 건 이상의 전문가 인터뷰 기록을 포함하는 독점 데이터베이스를 구축했으며, AI 인터뷰 시스템을 개발하여 그 인터뷰 품질이 최고 수준의 분석가 수준에 도달하거나 이를 능가하고 있습니다. Ackerson은 독점 검색 모델을 통해 금융 연구 비용을 최대 40배까지 절감할 수 있으며, AI가 금융 종사자들을 없애는 것이 아니라 그들의 평균 커버리지를 15% 높여 더 높은 가치의 활동에 집중할 수 있도록 한다고 밝혔습니다.