ChatGPT 프롬프트 공식 - 금융 AI 개발자를 위한 실전 가이드

🧠 ChatGPT 프롬프트 공식 (금융 AI 개발자를 위한 실전 가이드)

“LLM은 정확한 입력이 있을 때, 정확한 출력을 준다.”
아무리 강력한 AI 모델이라도 프롬프트가 모호하거나 구조화되어 있지 않으면 결과는 기대 이하입니다.
특히 금융 데이터 분석, 모델링 자동화, 보고서 생성 같은 정밀한 작업에서는, 프롬프트 설계 능력이 정확도와 효율성을 결정짓는 핵심입니다.

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✅ 금융 실무에 최적화된 5가지 프롬프트 구성요소

1. 목적 명시 – 무엇을 하라는 것인지 정확히 지시하기
2. 배경 정보 제공 – 데이터와 문맥을 명확히 전달하기
3. 출력 형식 정의 – 표, 코드, JSON 등으로 결과물 틀 잡기
4. 예시 제공 – 원하는 결과를 사전에 보여주기
5. AI 역할 설정 – AI가 어떤 관점/전문가로 생각해야 하는지 지정하기

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1. 🎯 목적 명시: 하고 싶은 작업을 구체적으로

나쁜 예시

"금융 시장에 대해 알려줘."

좋은 예시

"2025년 1분기 엔비디아 실적 발표를 요약해줘.
영업이익, 매출, 반도체 부문 성장률을 포함하고, 투자자 입장에서 해석도 Bullet Point로 정리해줘."

 

또는 단계적으로 지시할 수도 있습니다:

작업을 단계별로 나눠서 진행해줘.  
1단계: 주어진 실적 데이터를 요약해줘  
2단계: YoY/ QoQ 성장률을 계산해줘  
3단계: 성장이 예상보다 높거나 낮은 이유를 추정해줘

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2. 🧱 배경 정보 제공: AI가 '추측'하지 않게 만들기

AI는 기본적으로 일반적인 지식을 갖고 있지만, 당신이 보고 있는 데이터와 목적은 모릅니다.
관련 데이터와 문맥을 명확하게 넣어줘야 결과도 정확합니다.

 

예시

"2025년 1분기 엔비디아 실적표 첨부함.
영업이익이 전년 동기 대비 33% 증가했는데, 이 수치가 반도체 산업 평균보다 얼마나 높은지 분석해줘."

 

또는 차트 이미지가 있는 경우

"첨부한 그래프는 5대 은행의 분기별 순이익 변화 추이임.
이 중 2025년 1분기에 가장 실적 개선이 뚜렷한 은행 1곳을 골라 이유를 설명해줘."

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3. 📄 출력 형식 정의: 원하는 형태로 결과를 구조화

AI가 아무 말이나 길게 쓰도록 두면 불필요한 설명이 섞이기 쉽습니다. 출력 형식을 명시하면, 정리된 결과를 바로 코드나 보고서에 쓸 수 있습니다.

 

예시 1: 표 형식 지정

"아래 항목을 표로 정리해줘.

항목2024년2025년전년 대비

매출액, 영업이익, 순이익"

 

예시 2: JSON 형식 출력

"결과를 아래 형식의 JSON으로 출력해줘.

{
  "회사명": "NVDA",
  "2025년_1분기_매출": "44.1B",
  "전년대비_성장률": "69%"
}

 

예시 3: 순수 Python 코드로만

"Pandas를 활용해서 첨부한 CSV 파일의 PER 평균과 최대값을 구하는 코드만 작성해줘. 설명 없이 코드만 출력해."

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4. 🧪 예시 제공: 결과를 먼저 보여주고 따라하게 하기

모델이 "무엇을 원하는지" 더 정확히 이해하게 하려면, 직접 예시를 넣는 게 가장 효과적입니다.
특히 출력 포맷, 문체, 응답의 깊이를 조정하고 싶을 때 유용합니다.

 

예시

"아래와 같은 형식으로 작성해줘.

입력 데이터:

• 티커: AAPL
• 분기: 2025년 1분기

출력 예시:

• 매출: $114.3B (YoY +8%)
• 순이익: $28.3B (EPS: $1.74)
• 주요 성장 동력: 서비스 부문 매출 +14%, 신제품 효과

이와 유사한 형식으로 MSFT에 대해서도 작성해줘."

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5. 👩‍💻 AI 역할 설정: 어떤 전문가처럼 생각해야 하는지 지시하기

ChatGPT는 기본적으로 중립적인 ‘도우미’처럼 응답합니다.
하지만 금융 분야에서는, AI가 '금융 리서처'처럼 사고하게 만들면 결과의 질이 훨씬 높아집니다.

 

예시

"넌 지금 퀀트 리서치팀에서 일하는 금융 데이터 사이언티스트야.
ETF 흐름 데이터를 기반으로 투자자 유입 요인, 스타일 회전 시점 등을 분석하고 있어.
전문적인 용어를 사용하되, 비전공자도 이해할 수 있도록 핵심만 간결하게 설명해줘."

 

또는,

"넌 10년차 증권사 RA(리서치 애널리스트)로서, 기관 투자자에게 보고서를 작성 중이야.
기술적 분석보다는 펀더멘털 기반의 평가를 선호하고, 투자 포인트를 3줄 이내로 요약하는 걸 좋아해."

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🧩 최종 정리: 이런 프롬프트가 실무에서 먹힌다

역할: 넌 퀀트 트레이딩 시스템을 개발 중인 금융 데이터 사이언티스트야.  
목적: 아래 데이터셋을 기반으로, S&P 500 종목의 주가 모멘텀 상위 10개 종목을 찾아줘.  
배경: 데이터는 1년치 종가 기준이고, 단기/중기/장기 수익률(1주/1달/3달)을 포함함.  
출력 형식: 결과를 Pandas DataFrame 형태로 정리된 Python 코드로 출력해줘.  
추가 요청: 코드는 설명 없이 출력하고, 정렬 기준은 1달 수익률로 해줘.