Addepar가 Databricks AI 에이전트를 사용하여 투자 워크플로를 확장하는 방법

금융 서비스를 위한 통합 데이터 및 AI 기반

Addepar는 투자 전문가가 복잡한 금융 정보를 실행 가능한 통찰력으로 전환할 수 있도록 지원하는 글로벌 기술 및 데이터 플랫폼입니다. 등록 투자 자문사, 패밀리 오피스, 프라이빗 뱅크 및 글로벌 기관은 Addepar를 사용하여 포트폴리오, 시장 및 고객 데이터를 통합하고 공개 및 비공개 시장 전반에 걸쳐 총 포트폴리오 뷰를 제공합니다.

데이터와 AI는 이 사명의 기본입니다. Addepar는 현재 플랫폼에서 거의 9조 달러의 자산을 관리하고 있으며, 고객은 정보에 입각한 중대한 결정을 내리기 위해 보안, 품질 및 일관성에 의존합니다. 이를 지원하기 위해 Addepar는 기존 시스템 및 데이터베이스 도구 모음에서 AWS에서 실행되는 Databricks의 단일 데이터 인텔리전스 플랫폼으로 전환했습니다. 이 플랫폼은 수백 개의 분산된 데이터 피드를 수집하고, 표준화 및 강화한 다음, 제품, API 및 데이터 공유를 통해 고객에게 결과를 제공합니다.

확장성, 거버넌스 및 협업을 위해 Databricks 기반 구축

Addepar는 단일 거버넌스 데이터 플랫폼에서 엔지니어링, 분석 및 AI를 통합하기 위해 Databricks를 선택했습니다. 협업 노트북 및 SQL을 통해 내부 팀이 한 곳에서 작업할 수 있으며, Unity Catalog는 글로벌 금융 서비스 환경에 필요한 세분화된 권한 및 액세스 제어를 제공합니다.

그 결과 엔지니어, 분석가 및 이제 AI 시스템이 모두 의존할 수 있는 단일 진실 공급원이 만들어졌습니다.

이 결정은 명확한 비즈니스 영향을 가져왔습니다. Databricks를 채택한 이후 Addepar는 기존 인프라에 비해 파이프라인 비용을 60% 절감하여 2백만 달러 이상의 인프라 및 데이터 처리 비용을 절감했으며, 새로운 파이프라인 및 통합 제공 속도를 5배 향상했습니다. 이러한 가속화는 온보딩, 고객 제공 및 실험에 도움이 되며, Databricks와 AWS 조합은 Addepar에 고객과 함께 성장하는 데 필요한 확장성과 안정성을 제공합니다.

Addison: 플랫폼에 내장된 네이티브 AI 환경

통합 데이터 기반을 바탕으로 Addepar는 플랫폼에 직접 내장된 네이티브 AI 환경인 Addison을 출시했습니다. Addison은 Addepar의 핵심 데이터 및 워크플로에 기반한 신뢰할 수 있는 지침과 실행 가능한 통찰력을 제공하도록 설계되었습니다.

Addison은 채팅 기반 인터페이스를 넘어 다음을 수행합니다:

• Addepar의 핵심 플랫폼 내에서 포트폴리오, 솔루션 및 워크플로와 직접 통합됩니다.
• Addepar의 데이터 모델 컨텍스트에서 금융의 "명사 및 동사"를 이해합니다.
• Q&A, 사전 통찰력(푸시) 및 작업 중심 워크플로를 단일 환경으로 결합합니다.
• 포트폴리오 데이터와 함께 관련 시장 뉴스를 표시하여 자문사가 고객 보유 자산을 현재 시장 이벤트와 연결하도록 돕습니다.
• Addepar의 핵심 계산 엔진에서 실행되어 플랫폼 전체에서 사용되는 것과 동일한 포트폴리오 메트릭 및 성능 계산을 참조합니다.

투자 전문가에게 Addison은 디지털 파트너처럼 작동합니다:

• 가져오기: 자문사는 "이 포트폴리오의 대체 투자 할당을 분석해 줘", "금리가 50bp 상승하면 고정 수입 듀레이션에 미치는 예상 영향은?" 또는 "목표에서 3% 이상 벗어난 계정을 식별해 줘"와 같은 질문을 하고, Addison은 실시간 거버넌스 데이터를 사용하여 응답합니다.
• 보내기: Addison은 명시적인 프롬프트 없이도 포트폴리오의 신흥 위험, 기회 또는 이상과 같은 알림 및 이벤트를 표시합니다.
• 실행: 자문사는 재무 계획 실행 또는 대체 할당 탐색과 같은 워크플로를 시작하고, 포트폴리오 추세 및 동작을 이해하며, Addison은 Addepar 도구 및 워크플로 전반에 걸쳐 기본 데이터 및 단계를 조정하는 데 도움을 줍니다. 이러한 기능은 사람을 중심으로 설계되어 투자 전문가가 결정 및 조치를 완전히 제어할 수 있도록 합니다.

비전은 자연어, 워크플로 및 지능형 에이전트가 사용자가 Addepar와 상호 작용하는 주요 방식이 되는 것입니다. Addison에게 지루한 데이터 조작 및 조정을 위임함으로써 투자 전문가는 관계 및 전략적 결정에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

금융 서비스를 위한 안전하고 확장 가능한 GenAI

Addepar의 고객은 고도로 규제된 도메인에서 운영되므로 Addison의 아키텍처는 일반 소비자 모델(예: 공개 LLM에 대한 직접 호출)이 따라갈 수 없는 방식으로 안전하고 확장 가능해야 합니다. Addepar는 보안, 데이터 개인 정보 보호 및 거버넌스를 우선시하며 이에 따라 AI 스택을 설계했습니다.

Databricks에서 인프라를 변환함으로써 Addepar는 권한 및 액세스 제어가 환경에 깊이 통합된 Unity Catalog를 활용합니다. 이러한 동일한 제어가 Addison에 표시됩니다. 최첨단 프론티어 모델의 조합은 Databricks Model Serving을 통해 Addepar 환경 내에서 제공 및 호스팅되며, MLflow로 추적 및 관리되어 일관된 수명 주기 관리 및 감사 가능성을 제공합니다.

데이터와 모델을 모두 Addepar 생태계 내에 유지하는 것은 Addepar의 글로벌 인프라 환경 전반에 걸쳐 개인 식별 정보 및 고객 식별 데이터에 중요합니다. 이를 통해 회사는 위험, 규정 준수 및 법적 또는 관할권 문제에 대한 고객 기대를 충족할 수 있습니다.

이 접근 방식은 Addison이 단순한 LLM 엔드포인트가 아님을 의미합니다. 이는 분산된 도구나 관리되지 않는 외부 API로는 달성하기 훨씬 더 어려운, Addepar 플랫폼의 나머지 부분과 동일한 거버넌스 보증을 상속하는 AI 시스템입니다.

LLM에서 Agent Bricks, Foundation Model Serving 및 MLflow를 갖춘 에이전트까지

간단한 LLM 프롬프트는 강력할 수 있지만, 프로덕션 금융 서비스 워크플로에 충분히 안정적이고 반복 가능하게 만드는 것은 어렵습니다. 일관성을 위해 조정, 유효성 검사 및 반복이 필요합니다.

Addepar는 이제 AI 여정의 다음 진화로 Databricks Agent Bricks를 채택하고 있으며, 백그라운드에서 Genie 기반 분석을 조정하는 Supervisor Agent로 시작합니다. Addison은 이러한 Supervisor 흐름을 사용하여 "LLM + 프롬프트"에서 신뢰할 수 있는 에이전트 워크플로로 전환하며, 시스템은 감독 하에 자문사를 대신하여 일련의 작업을 실행할 수 있습니다. 이전에 프롬프트, 도구 및 유효성 검사 로직을 연결하는 단절되고 수동적인 프로세스였던 것이 이제 Agent Bricks에 의해 중앙 집중화되고 단순화되었으며, 내부 Slack봇 및 자문사 환경을 지원하기 위한 다중 에이전트 Genie 워크플로의 초기 사용도 포함됩니다.

Addison은 Databricks Foundation Model APIs에서 제공되는 LLM을 활용하며, 이는 거버넌스된 제공 엔드포인트를 통해 다양한 모델 제공업체의 최첨단 모델에 대한 액세스를 제공합니다. 프로덕션 금융 서비스 워크플로는 투명성, 감사 가능성 및 AI 정확도에 대한 세분화된 평가를 요구합니다. Addepar는 추적 가능성과 개별 에이전트 워크플로에 대한 세분화된 통찰력을 제공하기 위해 Databricks Managed MLFlow를 활용합니다. Addepar는 또한 MLFlow를 사용하여 Addison의 성능 및 동작을 개발, 평가 및 반복합니다.

Addepar에게 이 모든 것은 다단계 포트폴리오 분석, 계획 흐름 또는 자동화된 통찰력 생성과 같은 에이전트 워크플로를 정의하고, 엄격하게 테스트하고, 거버넌스와 함께 배포할 수 있음을 의미합니다. 이는 핵심 데이터를 지원하는 것과 동일한 플랫폼에서 이루어집니다. 이는 통합 데이터, 거버넌스 및 에이전트 조정을 한 곳에서 제공하는 고유한 Databricks 가치 제안입니다.

협업 및 데이터 공유를 배수기로

Databricks는 또한 Addepar가 내부적으로 그리고 고객과 협업하는 방식을 변화시켰습니다. 이전에는 Addepar 내부 및 고객 조직의 다양한 유형의 사용자가 스프레드시트, 추출 및 일회성 API 교환을 사용하여 거래 방식으로 작업하는 경우가 많았습니다. 협업은 제한적이고 단절되었습니다.

이제 Databricks Notebooks와 Unity Catalog를 통해 Addepar는 올바른 액세스 제어를 갖춘 단일 환경에서 데이터, 코드 및 SQL을 공유할 수 있습니다. 팀은 같은 장소에서 데이터와 모델을 작업할 수 있으며, 이러한 협업은 AI로 확장됩니다. 일관된 컨텍스트로 모델, 구성 및 프롬프트를 공유할 수 있습니다. 고객의 경우 동일한 데이터를 동시에 볼 수 있으면 신뢰가 구축되고, 온보딩 및 지속적인 운영 중 오해가 줄어들며, 포트폴리오에 대한 보다 정확하고 투명한 보기를 지원합니다.

결과에 초점을 맞춘 파트너십

Addepar는 복잡한 포트폴리오, 시장 및 고객 데이터를 통합하여 투자 전문가가 매일 의존하는 워크플로를 지원하는 투자 생태계를 위한 기반 데이터 플랫폼을 제공합니다. 플랫폼에 필요한 확장성, 보안 및 혁신을 지원하기 위해 Addepar는 Databricks 및 AWS와 같은 기술 파트너와 긴밀하게 협력하며, 이들의 기능은 데이터 인프라의 핵심 요소를 지원합니다. 이러한 파트너십은 단순한 공급업체 거래가 아닌 개방적인 교환과 공유된 성공을 기반으로 구축됩니다.

Databricks가 데이터 및 AI 기능을 계속 발전시킴에 따라 Addepar는 Addison이 많은 사용자가 플랫폼을 경험하는 주요 방식이 될 것으로 예상합니다. 통합된 거버넌스 데이터 기반과 GenAI 및 에이전트를 결합함으로써 Addepar는 투자 전문가가 포트폴리오, 데이터 및 워크플로 전반의 복잡성을 헤쳐나가 더 나은 정보에 입각한 결정을 내리고 고객에게 더 나은 결과를 제공하도록 돕습니다.

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(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)