WWAI Financial Intelligence
Pitch Deck

OS-CFO
FX-Hedger

CFO 재무팀을 위한 Executive Decision Learning 기반 FX 헤지 검토 모듈.
FX 노출 검토를 계산 가능한 숫자, 설명 가능한 검토 우선순위, 봉인된 증빙, 재현 가능한 CFO 메모로 바꿉니다.

내부검토용 랭킹/제언결정론적 계산 엔진EDeL 학습 기록
← → 키, 하단 버튼, 또는 N 키로 노트를 볼 수 있습니다.
01 · 문제

FX 헤지 검토는 아직 엑셀, 스크린샷, 회의 기억에 갇혀 있습니다.

흩어진 입력값

매출채권, 매입채무, 계약, 기존 헤지, 환율 스냅샷이 서로 다른 파일과 시스템에 흩어져 있습니다.

약한 검토 이력

CFO 메모는 결론을 설명하지만, 그 결론 뒤의 전체 정보집합을 재현하기 어렵습니다.

사라지는 학습

과거 검토 결과가 다음 케이스의 재사용 가능한 의사결정 패턴으로 축적되지 않습니다.

발표 노트: 핵심은 “AI가 헤지를 결정한다”가 아니라, CFO 검토 업무의 마찰과 사라지는 조직 기억을 줄이는 것입니다.
02 · 인사이트

진짜 쐐기는 거래 실행이 아니라 내부검토 지능화입니다.

“어떤 FX 케이스를 먼저 봐야 하고, 왜 봐야 하며, 어떤 증빙이 있고, 검토 후 무엇을 배웠는가?”

자동화하는 것

노출 데이터 정규화
정책 대비 갭 탐지
검토 우선순위 랭킹
증빙 패키지 구성
CFO 메모 생성
학습 신호 기록

사람이 검토하는 것

Treasury 판단
CFO 검토
정책 변경
구현 승인
실제 디자인 파트너 검증

03 · 제품

OS-CFO FX-Hedger는 FX 노출 검토를 재현 가능한 EDeL 패키지로 바꿉니다.

노출 스냅샷계산 실행정책 갭검토 랭킹CFO 메모학습 신호
70+

Phase 8 이전 테스트

이후 학습 workflow와 backtest sandbox까지 확장되었습니다.

10

합성 시나리오

EDeL 동작을 검증하는 결정론적 backtest sandbox.

v0.2

Freeze Packet

검토 가능한 제품 패킷과 저장된 backtest report.

04 · Executive Decision Learning

EDeL = Executive Decision Learning

임원 의사결정 후보, 선택지, 증빙, 검토 우선순위, 사람의 검토, 결과, 학습 신호를 구조화하는 governed layer입니다.

랭킹 정책왜 이 검토 우선순위인가?
의사결정 후보무엇을 검토해야 하나?
선택지 프레임무엇을 할 수 있나?
증빙 패키지무엇이 이를 뒷받침하나?
사람의 검토 결과무엇을 선택했나?
학습 신호무엇을 개선해야 하나?
05 · 신뢰 구조

숫자는 결정론적입니다. 언어 설명은 보조입니다.

결정론적 계산 코어

signed net exposure, 만기 버킷별 커버리지, 잔여 노출 기반 시나리오, 정책 판정, material number는 계산 run에서 생성됩니다.

same input + same policy version = same output

봉인된 증빙 묶음

계산 run, 정책 버전, 환율 스냅샷, retrieval context, EDeL 기록, human decision, audit event가 integrity hash로 묶입니다.

sealed bundle = reproducible CFO memo

06 · 검토 우선순위

블랙박스 urgency가 아니라 설명 가능한 검토 우선순위입니다.

검토 우선순위: 82

decision_candidate.factor_contributions와 ranking_policy_version에서 생성됩니다.

정책 하한 미달
35
단기 만기 버킷
20
노출 금액 규모
17
데이터 품질
10

업무적 의미

CFO는 왜 이 케이스가 먼저 검토되어야 하는지 봅니다: 정책 갭, 단기 bucket 노출, 금액 규모, 데이터 확인 필요.

ranking_policy_version: RPV-2026-0001
formula_version: deterministic

07 · CFO 산출물

유료 산출물은 화면이 아니라 재현 가능한 CFO 검토 메모입니다.

맥락

case, exposure, bucket, policy range

증빙

source refs, calculation IDs, integrity hash

판단 기록

rationale, caveats, immutable record state

학습

review outcome → proposed learning signal

결과: 월간 treasury review와 감사 대응용 증빙을 매번 수작업으로 재구성하지 않고 반복 가능한 패키지로 만듭니다.

08 · 학습 루프

EDeL은 행동을 조용히 바꾸지 않고, 검토 가능한 방식으로 학습합니다.

리뷰어 배치학습 신호TriageBacklog버전 commit새 demo / 정책

Proposed only

합성 리뷰는 auto_applied: false인 proposed learning_signal만 만듭니다.

Governed triage

proposed에서 implemented로 바로 갈 수 없습니다. 구현에는 commit lineage가 필요합니다.

Version control

랭킹 의미가 바뀌면 기존 정책을 수정하지 않고 미래 ranking_policy_version을 만듭니다.

09 · 구현 증거

v0.2 freeze candidate: 구현, 테스트, backtest, review packet.

구현됨

EDeL sample records
append-only audit chain
full material record integrity hash
integrity-backed CFO memo
review-priority breakdown
treasury reporting polish
learning_signal workflow
backtest sandbox

검증됨

94 tests OK
GitHub Actions success
persisted backtest report와 deterministic runner 일치
실패 scenario는 proposed learning_signal만 생성
stablecoin은 future schema-readiness만 유지

10 · 시장 진입

좁게 시작합니다: 반복적인 USD 노출이 있는 한국 CFO / treasury 팀.

Beachhead

수출입 기업, 제조업, 중견기업, USD AR/AP가 있는 자회사.

구매자

CFO, treasury head, finance controller, 내부감사 대응 담당자.

해결 업무

월간 FX review, 정책 갭 분석, CFO 메모, 증빙 패키지, prior-case learning.

포지션: compliance-only도, execution tool도 아닙니다. CFO workflow를 위한 Financial Intelligence OS입니다.

11 · 로드맵

v0.2는 EDeL 검토 루프를 증명했습니다. v0.3은 실제 디자인 파트너 가치를 증명해야 합니다.

Now

v0.2 freeze packet
synthetic backtest
demo ready

Next

실제 CFO / treasury 리뷰어 2-3명
real learning_signal intake
v0.3 backlog

Then

case folder persistence
review packet export
company policy templates

Future

bank balances
stablecoin exposure layer
on-chain settlement evidence

12 · 요청

범위를 넓히기 전에 디자인 파트너 리뷰로 쐐기를 검증합니다.

이 증빙 패키지와 CFO 메모가 귀사의 월간 treasury review에 실제로 쓸 수 있습니까?

2-3명의 CFO/treasury 리뷰어에게 검토 우선순위, 증빙 완성도, 메모 유용성, 누락된 workflow 상태를 확인합니다.

DemoReview packetBacktest reportLearning-signal intake