김진 (금융인)

김진(영어: Jin (Yongjin) Kim)은 헤지펀드·투자은행을 대상으로 생성형 인공지능 기반 투자 리서치/서치 소프트웨어를 제공하는 LinqAlpha(법인: Wecover Platforms, Inc.)의 공동창업자이며, 회사의 FRE(Fundamental Research Engineering) 총괄이다. 그는 캘리포니아 대학교 버클리에서 금융공학 석사(MFE)를 취득했고, 미국보험계리사협회(SoA) 준회원(ASA) 자격을 보유한다. 2025년 Forbes 30 Under 30 Asia(AI)에 선정되었다.

 개요 
LinqAlpha는 다중 에이전트와 도메인 특화 검색·검증을 결합한 투자 리서치 자동화 소프트웨어를 제공한다. 회사는 Techstars Boston을 거쳐 2024년 6월 660만 달러 규모의 시드 투자를 유치했으며, 금융 애널리스트 워크플로(필링·콜·뉴스·프리젠테이션) 전반을 자동화하는 접근을 내세운다. 회사의 FRE(Fundamental Research Engineering)는 현업 애널리스트의 판단 구조를 다중 에이전트와 RAG에 임베딩하는 조직·역할 개념으로 정의된다.

 생애와 교육 
김진은 UC 버클리 하스 경영대학원의 MFE 과정(Class of 2023)을 마쳤다. 또한 2020년 2월 미국보험계리사협회(SoA)로부터 ASA 자격을 취득했다.

 경력 
 2022–현재 — LinqAlpha(법인: Wecover Platforms, Inc.) 공동창업자 겸 Head of FRE(Fundamental Research Engineering).
 2023 — Techstars Boston 액셀러레이터 참여 및 삼성 금융네트워크 ‘Samsung Open Collaboration 2023’ 우승 이력 기반으로 금융 특화 LLM 사업 전환.
 2024 — 6.6백만 달러 시드 투자 유치(InterVest·Atinum 리드; Techstars, Kakao Ventures, Smilegate, Yellowdog 참여).
 2024 — ODSC 발표: 생성형 AI 생산성 서비스의 글로벌 디플로이 경험 공유.

 주요 활동 
 Fundamental Research Engineering(FRE)
 FRE는 도메인 특화 검색·출처 검증·정형화(표준 KPI·약어 정규화)를 결합해 애널리스트의 프라이머·스크리닝·요약·가설 검증을 자동화하는 조직·방법론이다.
 산업·행사 기여
 2025년 뉴욕에서 ‘AI for Finance Summit(초청제·비공개·Chatham House Rule)’을 개최·주관하고 패널 모더레이터로 참여했다.

 수상 
 2025 — Forbes 30 Under 30 Asia(신설 AI 부문) 선정.

 연구 · 논문 
 최찬열; 권지훈; 로페스‑리라 알레한드로; 김채운; 김민재; 황준하; 하재선; 최호준; 윤수열; 김용진; 이영재 (2025). ‘‘FinAgentBench: 금융 질의응답에서 에이전트형 검색을 위한 벤치마크/FinAgentBench: A Benchmark Dataset for Agentic Retrieval in Financial Question Answering’’(arXiv). arXiv:2508.14052
 이 논문은 금융 도메인에서 다단계 추론을 요구하는 ‘에이전트형 검색’ 성능을 정량화하기 위한 대규모 벤치마크를 제안한다. 벤치마크는 문서 유형 선택과 핵심 구절 식별을 분리해 맥락 한계를 줄인다. 여러 최신 LLM을 평가해 실제 리서치 시나리오에서의 정확도와 추론 특성을 비교한다. 표본 구축은 공개 공시·실적자료 등 실제 재무 문서를 기반으로 전문가 주석을 활용한다. 결과는 파인튜닝이 성능을 유의미하게 개선할 수 있음을 보인다.
 최찬열; 하재선; 윤수열; 김진; 외 (2025). ‘‘다중 에이전트 시스템을 이용한 재무 문서 정량정보 추출 및 질의/A Multi-Agent System for Extracting and Querying Financial Insights from Unstructured Documents’’(arXiv). arXiv:2505.19197
 본 연구는 실적 공시·콜 트랜스크립트 등 비정형 재무 텍스트에서 KPI를 추출·정규화하는 ‘추출 에이전트’와 분석가 질의를 SQL로 변환하는 ‘Text‑to‑SQL 에이전트’를 제시한다. 표준화된 수치와 출처를 함께 제공합니다. 구조화된 결과를 대상으로 추가 질의를 수행할 수 있게 하여 리서치 반복 작업을 줄인다. 실제 애널리스트 워크플로에 맞춘 프롬프트·검증 루프를 통해 정확도를 높인다.

 연표 

 연도  사건  출처 2020  미국보험계리사협회 ASA 취득   2023  UC Berkeley MFE 수료(Class of 2023)   2023  Wecover → Linq 리브랜딩 공지   2024  Seed $6.6M 조달(InterVest·Atinum 등)   2025-03  공동창업 구성(Choi, Pang, H. Choi, Kim) 인터뷰 확인   2025-05  Forbes 30 Under 30 Asia(AI) 선정   2025-06  AI for Finance Summit 개최(뉴욕·초청제) / FRE 총괄로 모더레이션   2025-08~10  FinAgentBench·Multi‑Agent System 관련 논문 공개/채택(ICAIF’25 Accept)  

 각주 

 외부 링크 
 LinkedIn — Jin (Yongjin) Kim
 Google Scholar — Yongjin (Jin) Kim
 GitHub — Jin Kim

분류:대한민국의 기업인
분류:캘리포니아 대학교 버클리 동문
분류:살아있는 사람