VOL. 186 October 2021
AI,
새로운 투자 문화를 만들다
지난 2017년, 세계적인 투자은행인 골드만삭스는 인공지능 투자 분석 프로그램 ‘켄쇼(Kensho)’를 도입했다.
이후 600명에 달하는 애널리스트를 모두 해고하고, 인공지능기반 투자분석 프로그램을 관리할 수 있는 엔지니어 2명만 남겼다.
켄쇼는 전문가 15명이 한 달 가까이 매달려야 해결할 수 있는 일을 단 5분 만에 처리할 수 있다.
이와 같은 성과에 확신을 가진 골드만삭스는 ‘AI 기업’을 선언했고, 월스트리트에는 자연스럽게 AI 바람이 불기 시작했다.
로보어드바이저가 뜬다robo-advisor
글로벌 금융위기 이후 미국을 중심으로 고액자산가를 대상으로 하는 기존 자산 관리시장에서 벗어나 부유층을 대상으로 자동화된 투자자문 및 자산관리 서비스를 온라인에서 제공하는 ‘로보어드바이저’ 서비스가 빠르게 확산되기 시작했다.
로보어드바이저 서비스는 ICT의 발달과 더불어 전 세계적으로 급속하게 확산하고 있으며, 국내에서도 서비스 활성화를 위한 규제 완화 및 정부 지원이 본격화되고 있다. 아직은 빅데이터 및 AI 기술이 완벽하지 않기 때문에 투자 및 자산관리 서비스 시장에서 로보어드바이저의 역할은 단순히 투자관련 정보를 제공하는 수준에 머물러 있다. 하지만 로보어드바이저와 투자자문 인력이 동시에 투입되는 하이브리드 서비스가 떠오르고 있으며, 빅데이터 및 AI 관련 기술의 발전은 자동화된 투자 및 자산관리 서비스 시장을 점차 확대시킬 것으로 기대된다.
투자-자산관리 AI 현황
Asset management
실제 글로벌 자산운용사인 JP모건은 내부 보안 업무와 인터넷 마케팅에 AI와 빅데이터를 사용하고 있다. JP모건의 AI는 회사의 보안 사항을 다루는 직원의 인터넷 사용과 SNS 사용 내역 등을 정리하여 철저하게 점검한다. 또 JP모건의 AI 마케터는 페이스북, 이메일 등으로부터 각각 소비자들의 소비 패턴을 파악해 관련된 광고 정보를 제공한다.
골드만삭스는 올해 초 개인용 자산관리 앱 서비스인 ‘마커스 인베스트’를 출시했고, 세계 최대 자산운용사 블랙록도 로보어드바이저 회사 퓨처어드바이저를 인수하고 로보어드바이저 서비스 운용을 시작했다.
국내에서는 신한은행이 ‘엠폴리오’, KB국민은행이 ‘케이봇쌤’, KEB하나은행이 ‘하이로보’, 우리은행이 ‘우리 로보-알파’, NH농협은행이 ‘NH로보-프로’ 등의 서비스를 시행하고 있다. 특히 국내 금융사들은 ‘급등주’를 찾는 서비스도 제공하고 있다.
투자 관련 데이터 예측 및
분석 시스템 기술Data prediction
이와 같은 글로벌 투자 트렌드에 맞춰 ETRI는 ‘투자 관련 데이터 예측 및 분석 시스템 기술’(이하 투자 데이터 분석 예측 시스템)을 개발했다. 투자 데이터 분석 예측 시스템은 투자 및 자산관리를 위해 수집한 다양한 데이터를 인공지능기술을 활용해 수집·분석하고, 이를 바탕으로 시장의 상황을 예측하기 위한 기술이다.
투자 데이터 분석 및 예측 시스템 기술은 시장과 관련된 데이터들을 분석하기에 앞서 종목별로 가격 변동과 관련이 큰 지표를 투자선행지표로 도출하고 딥러닝기반 기술을 활용하여 종목별 가격 변동 상황을 예측하기 위한 것이다. 이러한 예측 결과는 투자자들의 투자에 관한 의사결정을 내리는데 있어 주요한 정보로 활용될 수 있다.
투자 데이터 분석 및 예측 시스템 기술을 활용하면 빠르게 변화하고 확대되고 있는 투자 시장 환경에서 투자에 적합한 종목을 추천해 줄 수 있고, 지속적으로 모니터링이 필요한 포트폴리오 종목에 대한 정보 정보를 제공하는 것이 가능하다. 특히 증권사 등의 금융기관이나 로보어드바이저 서비스, 핀테크 등 다양한 분야와의 연계를 통해 새로운 서비스 시장 조성을 위한 기반 환경을 구축할 수 있을 것으로 기대된다.
다양한 투자관련 데이터에 기반한 투자 분석 결과는 투자자로 하여금 정보의 불균형없이 합리적이고 과학적인 근거를 가지고 투자 및 자산관리에 대한 의사를 결정할 수 있도록 지원하여 건전한 투자 및 자산관리 문화를 형성하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
AI가 자산을 책임지다AI and assets
자산운용사 뱅가드의 2020년 조사에 따르면 로보어드바이저에 대한 신뢰도는 연령대별로 큰 차이를 보였다. Z세대(1997~2002년생)와 밀레니얼 세대(1981~1996년생)은 각각 49%, 47%가 로보어드바이저를 신뢰할 수 있다고 판단한 반면, X세대(1965~1980년생)와 베이비부머(1956~1964년생)에서는 각각 33%, 24%만이 로보어드바이저를 신뢰한다고 답하였는데, 이러한 경향은 AI 투자에 대한 젊은 세대의 관심이 기성세대보다 훨씬 높다는 것을 반영하고 있다.
2015년 1,445조 원이었던 우리나라의 주식 총액이 2020년 2,365조 원으로 역대 최고치를 경신하면서 투자와 자산관리에 대한 관심이 커지고 있다. 그러나 전문가나 기업들과, 일반 투자자 사이의 정보 격차가 커 수익률에도 큰 차이가 있는 것도 사실이다.
ETRI의 투자 데이터 분석 및 예측 시스템 기술은 이런 정보 격차를 줄이고 국민 모두가 투자 및 자산관리에 관심을 가지며, 더 나아가 실제 투자를 고려하고 실천할 수 있도록 만들 것으로 기대된다. AI가 우리 일상을 바꾸는 시대, ETRI의 기술이 우리의 자산을 책임질 날을 기대해본다.
본 내용은 ETRI 기술사업화플랫폼에 등재된
‘AI기반 투자관련 데이터 분석 및 예측 시스템 기술’을 인용해 구성하였습니다.
저자 : 우정·물류기술연구센터 박지상 연구원
