전국투자자교육협의회

우리는 어느 때 내 자산을 인공지능에 맡기고 싶어질까요?

결국 자산을 관리해주는 사람도 인간이기에

인간의 약점을 보완하고 한계를 뛰어넘고 싶을 때가 아닐까 싶습니다.

펀드 운용을 잘한다고 소문난 펀드매니저가 운용하는 펀드에 가입했는데, 이 펀드매니저가 나도 모르게 금방 다른 자산운용사로 옮겨갔다는 이야기를 뒤늦게 들었을 때

내 자산을 관리하는 PB는 왜 이렇게 나랑 궁합이 맞지 않는지, 내가 전화하면 늘 휴가 중이고, 가끔 통화하면 왠지 불친절한 거 같이 느껴질 때

내가 직접 더 많은 경제 금융 데이터들을 분석하고 더 많은 사례를 살펴보고 싶지만, 너무 피곤하고 졸려서 직접 투자할 수 있는 시간이 너무나 모자랄 때

인공지능 자산관리는 다양한 분야로 확대 중

인공지능 자산관리 중 투자 알고리즘을 활용한 로보어드바이저 펀드가 대표적입니다.

고객의 투자성향과 자금 성격에 따라 자산배분 전략을 수립하고, 수많은 경제 금융 환경의 변화를 감지하여 자산배분 리모델링을 실행하는 로보어드바이저 펀드는 지속적으로 확대되어 가고 있습니다.

금융정보업체 에프앤가이드에 따르면, 2019년 로보어드바이저 펀드의 평균 수익률은 13.42%로 같은 기간 국내 주식형 펀드의 수익률인 9.17%를 앞선 것으로 나타났습니다.

또한 KOSCOM에 따르면 2020년 상반기 위험중립형 로보어드바이저 펀드의 수익률은 7.9%로 KOSPI200의 수익률 5.92%를 상회했다고 합니다.

1. 인간의 한계를 극복할 수 있다.

인간의 직관, 감정, 선입견 등은 인간만이 가진 고유의 능력이지만, 자산관리에 있어서는 오히려 방해가 되기도 합니다.

한 유명 펀드매니저는 자신의 직관적 판단으로 IT업종의 미래를 어둡게 예측한 나머지, 펀드의 포트폴리오에서 삼성전자의 비중을 대폭 줄였습니다. 그러나 반도체 경기의 활황으로 삼성전자 주가가 큰 폭으로 오르며 KOSPI지수가 급등했지만, 삼성전자의 비중이 거의 없던 그 운용 펀드의 수익률이 바닥을 헤맸던 일화는 너무나 유명합니다.

펀드매니저는 인간이기에 직관, 선입견, 감정을 배제하기 어렵지만, 인공지능은 직관을 배제한 객관적인 의사결정을 한다는 것이 가장 특징적인 요소라고 할 수 있습니다.

철저히 빅데이터의 분석과 딥러닝(Deep Learning)에 의한 투자 알고리즘을 통해 자산을 운용하기 때문에 향후 경제 금융 환경 변화에 따른 자산배분의 수정이나 리밸런싱도 훨씬 합리적으로 진행할 수 있습니다.

2. 비용이 절약된다.

인공지능이 대신하게 될 업무영역은 대부분 전통적으로 고학력 고임금의 엘리트 인력들이 맡아왔던 업무들 입니다. 자산운용사 입장에서는 펀드매니저, 애널리스트 등의 고비용 인력을 고용하는 대신, 인공지능을 활용하여 인력들을 대체할 수 있었습니다.

세계 최대 자산운용사 중의 하나인 블랙록은 2019년 500개의 일자리를 감축하는 대신 인공지능을 활용한 투자알고리즘으로 운용하는 펀드의 라인업을 강화하기도 했습니다.

인공지능은 휴가도 없고 퇴근도 없이 24시간 365일 근무할 수 있기 때문에 글로벌자산운용에 더 적합할 수 있습니다. 외국과의 시차도 느끼지 못하고 밤낮 구분 없이 일할 수 있기 때문입니다. 심지어 점심시간도 없죠. 그래서 로보어드바이저가 운용하는 펀드의 운용보수는 앞으로 더 낮아질 가능성이 높습니다.

2020년 9월 D증권이 선보인 ‘D 로보어드바이저’ 서비스는 운용보수를 제로로 책정하기도 했습니다. D증권에서는 인간의 개입이 최소화된 알고리즘 운용으로 인건비를 줄이고, ETF로만 투자대상을 한정시켜 변동성과 매매비용 절감, 판매 및 운용보수를 최저로 하였기 때문이라고 합니다.

3. 투자 초보자, 소액 투자자의 한계를 극복할 수 있다.

지금도 고액 투자자는 충분한 자산관리 서비스를 받는 경우가 많습니다.

하지만 소액 투자자들은 제대로 된 자산관리를 받을 기회가 거의 없기 때문에 최적의 자산배분전략을 구축하기 힘들뿐더러 이를 관리할 시간과 능력도 부족하기 마련입니다.

소액 투자자인 경우

제대로 된 자산관리를 받을 기회가 적어…

하지만, 하나의 ETF나 하나의 펀드로도 전 세계의 주식, 채권, 부동산, 원자재 등에 자산배분전략을 구현할 수 있는 인공지능 펀드는 소액으로도 충분히 장기적인 투자를 할 수 있게 해줍니다. 초저금리시대에 투자의 첫걸음을 내딛게 되는 투자초보자라도 최소한의 시행착오로 투자 포트폴리오를 구축할 수 있는 것입니다.

인공지능 자산관리 업체 파운트의 2년간의 통계에 따르면(2020.06)

인공지능 펀드의 연령별 투자자의 비중은 20대, 30대가 가장 높았지만 2030세대의 투자 규모가 가장 작았고, 투자자 비중은 가장 낮았지만 70대의 투자금액이 가장 컸다고 합니다. 이는 소액 투자자인 2030세대와 투자초보자인 70대가 로보어드바이저 서비스에 가장 큰 매력을 느끼고 있다고 분석할 수 있습니다.

각 증권사 등 금융회사에서는 이곳에서 검증받은 로보어드바이저를 고객들에게 선보이기 때문에 치열한 경쟁이 진행되고 있으며, 구체적인 수익 및 위험 데이터가 공개됩니다.

이를 반드시 참고하여 선택하는 것이 바람직합니다.

1. 과거 데이터에 묶여 전혀 새로운 상황에 대응이 어려울 수도 있다.

인공지능을 활용한 로보어드바이저 펀드는 과거의 다양한 데이터를 분석하고 학습하여 의사결정을 내리는데, 지금까지 전혀 발생하지 않았던 상황에 대해서는 합리적이지 못한 판단을 내릴 가능성도 있습니다.

2. 투자 알고리즘이 불투명하다.

각 로보어드바이저의 투자 알고리즘은 구체적으로 공개되지 않기 때문에, 투자자 입장에서는 왜 수익이 났는지 또는 왜 손실이 났는지 깜깜이 투자가 되기 쉽습니다.

또 투자 알고리즘을 공개한다고 해도 일반 투자자 입장에서는 쉽게 이해하기 어렵기 때문에 이를 바탕으로 선택을 할 수 있는 상황도 아닐 것입니다.

3. 의사소통이 어려울 수 있다.

디지털 금융의 정수라고 불릴 만한 인공지능 자산관리는 투자자 각 개인의 개별적인 상황이 모두 감안될 경우에 최적의 솔루션을 제공할 수 있지만, 커뮤니케이션의 어려움으로 그 개별 조건의 반영이 힘들어진다면 오히려 아날로그식 자산관리보다 더 나빠질 가능성도 있습니다.

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