SEC-EDGAR 전용 RAG 도구를 만들고 있는데요 🤖

제가 지금 만들고 있는 것에 대해 진행하기 전에, 실제로 종목 리서치를 하시는 분들께 묻고 싶습니다.

SEC 공시는 어떤 주식에 관해서든 가장 정확한 정보가 들어있지만 수백 페이지의 법률 문체라 대부분 사람이 아예 건너뛰거나 핵심을 놓칩니다. 저는 ChatGPT에 테스트해봤더니 숫자를 완전히 틀리게 뽑더라고요.

그래서 사용자가 평범한 질문을 영어로 치면 실제 공시에서 바로 답을 찾아주는 도구를 만들었습니다(AI가 추정하는 게 아니라 원문에서 직접 인용). 예를 들어 "애플의 매출이 2020년 이후 어떻게 성장했나" 또는 "테슬라가 최신 공시에 어떤 위험을 표시했나" 같은 질문이 가능합니다.

질문은 두 가지입니다. 이게 실제로 유용할까요? 월 5~10달러 정도면 유료로 쓰실 의향이 있으신가요? 그리고 결제하지 않게 만드는 이유가 있다면 무엇인가요?

🧐 배경 설명 및 요약

왜 이 글이 나왔나: 작성자는 SEC-EDGAR 같은 공식 공시에서 직접 답을 뽑아주는 도구(RAG 기반으로 보임)를 개발 중이며, 실제 리서치 사용자들에게 실용성 및 가격 지불 의향을 묻기 위해 글을 올렸습니다. 작성자는 기존 AI(예: ChatGPT)가 공시에서 정확한 수치를 잘못 뽑는 문제를 경험해 이를 해결하려는 목적입니다.

작성자가 실제로 묻고 걱정하는 것: (1) 리테일·프로 투자자들이 이런 도구를 실무에 쓸지, (2) 월 5~10달러 정도의 구독료를 받을 수 있을지, (3) 사용자들이 결제하지 않게 만드는 현실적 장벽은 무엇인지(예: 기존 툴, 무료 대체 수단, 신뢰성·프라이버시 우려 등)입니다.

어려운 개념 간단 설명: SEC-EDGAR는 미국 상장사의 공식 제출 문서(예: 10-K(연차보고서), 10-Q(분기보고서), 8-K(중대한 사건 공시))를 보관하는 시스템입니다. RAG(검색 기반 생성)는 먼저 관련 문서를 검색(또는 인덱싱)해서 정확한 근거를 찾고, 그 근거를 바탕으로 답을 생성하는 방식이라 AI 단순 추정보다 근거 추적이 쉽습니다. 'LLM이 숫자를 틀린다'는 문제는 종종 AI가 문서에 없는 내용을 만들어내는 '환각(hallucination)' 때문인데, RAG는 원문 인용으로 이 위험을 줄입니다.

실무적 고려사항: 이미 Morningstar·Bloomberg·Reuters 등 대형 플랫폼은 유사 기능을 갖추고 있고, 많은 전문가는 10-K 등을 직접 내려받아 ChatGPT나 Claude에 올려 쓰는 무료 워크플로를 사용합니다. 따라서 차별화(속도, 정확성, 감사 가능한 근거 표시, 개인정보/문서 처리 방식)와 가격 책정, 그리고 초기 사용자 확보 전략이 중요합니다.