Apr 24, 2026

DDQ 방식 대비 자율형 AI 에이전트 실사 방식의 효과

실사 자동화를 Information-Utility 관점에서 재해석

실사(Due Diligence)는 전통적으로 체크리스트 기반 구조 위에서 수행되어 왔습니다.

Due Diligence Questionnaire(DDQ)는 이러한 구조를 대표하는 도구로, 사전에 정의된 질문 목록을 중심으로 정보 수집과 검토를 진행합니다.

이 접근은 검토 범위를 독립적으로 설정하는데 유효하지만, 실제 투자 의사결정 관점에서는 별도의 한계를 갖고 있습니다.

아래 벤치마크는 데이터룸 기반 실사 시스템이 동일한 자료 집합을 다룰 때, 얼마나 넓게 자료를 검토하는지와 그 결과를 실제 의사결정에 도움이 되는 발견사항으로 전환하는지를 평가하기 위해서 수행되었습니다.

실사 자동화에서는 산출량이 많다는 사실만으로 유용성이 보장되지 않으며, 단순한 응답 적합성이나 개별 응답 문장 수준의 정합성보다, 동일한 데이터룸에서 무엇을 실제로 열람했고 그것을 어떤 실사 발견사항으로 조직했는지를 함께 보는 데 있습니다.

벤치마크 - DDQ Solver vs 자율형 에이전트 실사 비교

본 벤치마크는 정보의 차이나 과제의 난이도 차이를 최대한 줄인 상태로 동일한 환경, 동일한 데이터룸에서 같은 실사 과제를 수행하도록 설계되었습니다.

DDQ 방식의 편향을 최대한 줄이기 위해서 300여개의 광범위한 질문들로 구성된 M&A 표준 DDQ를 사용하였으며, 결과에 대한 판정은 발견된 리스크 유용성에 대한 독립평가와 유사 주제에 대한 1:1 Pairing 평가 방식으로 나누어 진행되었고, 평가 기초 모델로는 OpenAI GPT 5.4가 이용되었습니다.

평가 결과 - 산출물의 품질

먼저 두 방식에 따른 실사 결과를 다음 기준으로 평가합니다.

Information-Utility — 각 실사 발견사항이 투자 판단에 미치는 영향과, 실제 의사결정에 대한 기여도

이 지표는 단순한 정보량이나 질문 충족 여부가 아니라,

리스크가 명확히 정의되어 있는지
해당 리스크가 딜에 미치는 영향과 투자 판단과 어떻게 연결되는지
결과가 추가 해석 없이 바로 활용 가능한지

를 중심으로 평가합니다.

따라서 Utility는 딜의 미치는 영향도와 정보의 의사결정 전환 가능성을 측정하는 지표라고 볼 수 있습니다.

벤치마크 결과에 따르면, Utility 평균은 DDQ 기반 실사 방법 0.313, Hopfia 자율형 에이전트 실사 방법 0.760으로 242% 의 큰 차이가 확인되었고, high 이상 비중도 DDQ 기반 실사 방법 7.9%, 자율형 에이전트 실사 방법 85.3%로 1,070%이상 크게 벌어졌습니다.

이 결과의 원인은 Hopfia 자율형 에이전트 기반의 실사 결과는 단순 문서의 요약이나 적합성이 아니라, 개별 사실을 나열하기 보다는 관련된 정보들을 연결하여 하나의 의사결정 리스크로 재구성하는데 탁월함을 보인데 있습니다.

대표적으로 Hopfia 자율형 에이전트가 높은 평가를 받은 실사 발견사항은 예를 들어;

생산시설 증설 일정 지연, 상업화 시점 미확실성, 자본적지출 부담, 추가 자금조달 필요성을 함께 묶어 유동성 공백을 드러내는 발견사항은 거래 하방을 직접 설명한다는 점에서 높은 평가를 받았으며.
또 장기 공급계약이나 외주 생산 파트너 확정 부재를 원가절감 가정 실패, 출시 차질, 추가 설비투자 필요성과 연결한 공급망 발견사항도 고평가되었습니다.

추가로, 표면적으로 그럴듯한 주장, 즉 과도한 자신감(Over-Cofidence) 또는 할루시네이션(Halluciation) 위험성을 평가하기 위해서 Depth-Ablation 진단도 함께 수행하였으며, 한 번은 근거를 포함한 상태에서, 다른 한 번은 근거를 축소한 상태에서 평가해, 실사 결과가 실제 뒷받침 자료에 기대고 있는지를 확인하였습니다.

실사 결과에서 함께 제공된 주석이나 근거를 제거했을때, 얼마나 실제 정보에 근거하고 있는지를 평가하는 지표로서, DDQ 기반 방식은 16.3%, 자율형 에이전트 실사 방식은 5.9%로 276% 차이가 발견되었습니다.

즉, DDQ 기반 방법은 근거가 빠지면 설득력이 약해지며, 그럴듯한 주장을 할 비율이 더 높음을 확인할 수 있습니다.