앤트인터내셔널(Ant International)은 시계열 예측 AI 모델 '팔콘TST(FalconTST) 2.0'을 공개했다고 19일 밝혔다. 이 모델은 기업의 외환 리스크 관리와 현금흐름 예측 정확도를 높이는 데 초점을 맞췄다.
팔콘TST 2.0은 공개 벤치마크에서 평균절대척도오차(MASE) 0.666을 기록하며, 글로벌 빅테크 기업들이 개발한 시계열 기반 모델 가운데 1위를 차지했다. MASE는 시계열 모델의 예측 정확도를 평가하는 대표 지표다.
금융 분야에서는 거래액, 계좌 잔액, 결제 흐름, 통화 포지션 등 숫자 데이터가 끊임없이 변한다. 이 때문에 기업은 자금이 필요한 시점과 규모, 통화를 정확히 예측해야 한다. 외환 관리에서도 항공사가 여러 통화로 매출을 올리면서 다른 통화로 비용을 지출하는 경우, 헤지 규모를 결정하려면 통화별 수급 예측이 필수다.
기존에는 판매, 수요, 유동성 예측을 위해 각각 별도 모델을 만들었다. 팔콘TST는 금융, 유통, 에너지, 여행, 경제 등 여러 분야의 데이터에서 공통 패턴을 학습해 새로운 업종에도 적용할 수 있다는 점이 특징이다.
팔콘TST는 현재 바클레이스, 씨티, 도이치방크, 스탠다드차타드 등 글로벌 은행이 자체 외환 헤지 시스템에 통합해 사용 중이다. 앤트인터내셔널은 이들 은행이 2.0 버전을 도입한 뒤 예측 정확도가 93% 이상으로 개선됐다고 전했다.
앤트인터내셔널은 팔콘TST 2.0이 결측 데이터와 실제 0값을 구분하고, 여러 시간 간격(초단위 결제, 시간 단위 자금 수요, 일 단위 항공 수요, 월 단위 경제지표)을 단일 구조로 처리한다고 설명했다.
앤트인터내셔널은 개발자들이 깃허브(GitHub)에서 API 시험판을 통해 팔콘TST 2.0의 성능을 확인하고 피드백을 제출하도록 초청했다.