AI가 그 장벽을 없앴습니다. 재무제표를 직접 읽지 않아도 됩니다. 단 한 줄의 질문으로 AI가 대신 정리해 주고 그 안의 맥락까지 설명해 줍니다. AI가 어지간한 회계사 수준의 분석을 해냅니다. 무엇보다 부채비율, PER, PBR 같은 획일적인 지표를 넘어서 과거에는 전문 지식이 있는 사람만 가능했던 분석까지 해줍니다.
여러분이 알아야 할 것은 두 가지입니다. 어떤 지표가 합리적인 투자 판단의 기준이 되는지, 그리고 그것을 AI에게 어떻게 물어볼 것인지입니다.
---p.6 「'들어가며’」 중에서

삼성전자에서 ‘AI와 함께하는 똑똑한 재무분석’ 강의를 할 때 있었던 일입니다. 첫 시간에 한 수강생이 이렇게 물었습니다. “인공지능으로 재무분석이 돼요?” 그 질문을 듣고 매우 기뻤습니다. 적어도 그분은 인공지능으로 재무분석을 직접 시도해 봤다는 뜻이기 때문입니다.
---p.19 「'AI로 재무분석이 돼요?라고 물으신다면’」 중에서

AI에게 단순히 매출액이나 영업이익 같은 숫자를 정리해 달라고 하거나, “이 주식을 살까 말까?”처럼 결론만 묻는 것은 AI를 제대로 활용하는 방식이 아닙니다. 이런 질문은 AI를 계산기나 검색 엔진처럼 사용하는 데 그칠 뿐입니다. AI의 진정한 가치는 숫자와 정보 사이의 관계를 연결하고, 여러 가정을 바탕으로 추론하며, 투자 판단에 필요한 맥락을 함께 분석하는 데 있습니다.
---p.32 「'AI로 재무분석이 돼요?라고 물으신다면’」 중에서

AI가 상용화되기 전에는 이런 정형화된 비율을 활용해 회사를 이해하는 방식이 일반적이었습니다. 과거에는 많은 기업을 일괄적으로 비교해야 했고, 각 회사의 상황에 따라 다양한 형태의 부채가 존재했기 때문에 이를 개별적으로 분석하는 것은 현실적으로 어려웠습니다. 또한 이러한 부채를 왜 사용했는지, 그 결과 어떤 경영적 변화가 나타날지를 파악하려면 상당한 지식과 경험이 필요했습니다. 그래서 개인 투자자 사이에서는 누구나 계산할 수 있고 객관적으로 비교 가능한 비율 분석이 널리 사용되었습니다.
하지만 지금은 상황이 다릅니다. 단순히 부채비율을 계산하는 것을 넘어, 특정 기업의 재무 상태가 어떻게 변화했는지와 그 원인을 AI와 함께 분석할 수 있습니다.
---pp.65~66 「'AI로 재무분석이 돼요?라고 물으신다면’」 중에서

만약 “삼성전자 주식을 팔아야 할까?”라고만 물으면 AI는 팔아야 한다는 쪽으로 답할 것입니다. 질문을 던진 것 자체가 이미 보유에 의문을 품었다는 뜻이고, AI는 질문자가 원하는 ‘매도의 합리적 근거’를 제공하려 들기 때문입니다.
따라서 이러한 편향을 피하려면 건조하고 명확하게 답할 수 있는 질문을 던져야 합니다. “현재 삼성전자의 주가가 27만 원이라면, 이 주가를 지지하기 위해 매분기 얼마의 현금을 벌어야 할까?” 같은 질문이 대표적입니다.
---p.93 「'질문 방식이 답변의 퀄리티를 결정한다’」 중에서

사업보고서나 감사보고서 파일 하나만 인공지능에 올려도 이런 작업을 상당 부분 대신해 줄 수 있습니다. 금융감독원 전자공시시스템(DART)에서 관심 있는 회사의 사업보고서나 감사보고서를 PDF로 내려받아 대화창에 첨부한 뒤 질문해 봅시다. 앞에서 영업이익과 현금흐름의 괴리, 운전자본의 급증, 과도한 수익률이 왜 위험 신호인지 살펴봤다면, 이제는 그 개념들을 실제 기업에 그대로 적용해 볼 차례입니다. 다음과 같은 질문을 던져 보세요.
---p.144 「'거짓말하는 회사에 속지 않는 법’」 중에서

재무제표의 숫자는 시장의 기대나 희망을 반영하지 않습니다. 현금이 부족하면 부족한 대로, 부채가 늘어나면 늘어난 대로 기록할 뿐입니다. 만약 당시 감사보고서를 한 번만 확인하고, 인공지능에게 “계속기업 관련 중요한 불확실성이 무엇인지 설명해 줘”, “이 회사의 재무상태에서 가장 위험한 점은 무엇이야?”라고 질문했다면 위험 신호를 훨씬 쉽게 발견할 수 있었을 것입니다.
---p.165 「'국내 주식의 화려한 테마에 속지 않는 법’」 중에서

주식 투자자들이 가장 중요하게 생각하는 지표 중 하나는 주가를 이익으로 나눈 PER(주가수익비율)입니다. 이익에 비해 낮게 평가된 저PER 주식을 사는 것이 고PER 주식을 사는 것보다 현명한 결정이라는 것이 일반적인 인식입니다. 대부분의 경우 이는 합리적인 기준일 수 있지만, 이 지표가 가진 산업별 특성과 맥락을 이해하지 못하면 투자자는 큰 손실을 볼 수 있습니다.