금융계 모두가 인공지능(AI)에 주목하고 있습니다. 모든 은행과 증권사는 AI가 자산 관리에 어떻게 도움이 될 수 있을지, 부유층뿐 아니라 모든 사람을 위해 어떻게 활용할 수 있을지 연구하고 있습니다.
실제로 이는 따라잡지 못하는 사람들에게 위협이 됩니다. 자산 관리는 단순히 돈을 이리저리 옮기는 것 이상의 것을 요구합니다.
핵심은 적절한 투자 포트폴리오를 구성하고 변화하는 상황에 맞춰 조정하는 것입니다. 현재는 인간 투자 자문가들이 이 일을 담당하고 있습니다. 하지만 인공지능이 더 잘할 수 있을까요? 결론부터 말하자면, 아마 아닐 겁니다.
로보 어드바이저의 문제점
하지만 자산 관리는 비용이 많이 들고, 대부분의 사람들은 그 높은 비용을 감당할 수 없습니다. 바로 이 부분에서 AI가 도움을 줄 수 있습니다.
인공지능 기반 시스템은 더 낮은 비용으로 맞춤형 조언을 제공할 수 있어, 이전에는 자산 규모가 "충분하지 않아" 인간의 조언을 받을 가치가 없다고 여겨져 서비스를 이용하지 못했던 사람들에게도 기회를 제공할 수 있습니다.
하지만 여기에 작은 함정이 있습니다. 로보 어드바이저는 그다지 인기가 없었습니다. 인공지능이 최적의 주식, 채권 또는 펀드 조합을 제시하더라도 단순히 제안만 하는 것으로는 충분하지 않기 때문입니다.
무엇이 부족한 걸까요? 따르면 입니다. 이것이 인공지능이 해결해야 할 진정한 문제입니다.
인공지능은 수천 가지 금융 상품을 단 몇 초 만에 분석할 수 있습니다. 숫자, 과거 수익률, 위험 요소까지 모두 알고 있죠. 하지만 사람을 이해하는 건 전혀 다른 이야기입니다.
AI는 투자자로서 우리를 defi개인적인 이야기나 변화하는 기대치를 포착할 수 없습니다. 왜냐하면 인간의 투자(기관 투자조차도)는 데이터에 관한 것이 아니기 때문입니다.
이는 감정, 저축, 소비 또는 투자에 대한 결정, 그리고 장기 계획과 관련된 문제입니다. 이러한 것들은 매우 개인적인 영역이며, 심지어 인간 전문가조차도 이해하기 어려워할 때가 있습니다.
그렇다면 로보 어드바이저는 어떻게 해야 할까요? 대부분의 고객이 결국 예전처럼 주식 60%, 채권 40% 비율의 포트폴리오를 구성하게 되는 것도 놀랄 일이 아닙니다. 그게 기본 설정이니까요. 인공지능이 없어도 그런 포트폴리오를 구성할 수는 없습니다.
실질적인 발전을 이루려면 AI는 더욱 똑똑해져야 합니다. 단순히 일반적인 추천만 하는 것이 아니라, 상담사가 어떻게 일하는지 이해해야 합니다. 똑같은 상품을 반복해서 추천하는 것만으로는 충분하지 않습니다.
AI는 고객과의 상호작용을 통해 학습해야 합니다. AI가 포트폴리오를 간단하게 설명할 수 없다면 아무도 AI를 신뢰하지 않을 것입니다.
탈중앙화가 핵심입니다
자산운용사들은 지금 중대한 기로에 서 있습니다. 인공지능이 진정으로 유용하려면 자문가와 고객 모두에게 권한을 부여해야 합니다.
이는 프로세스를 분산화하고 자문가들이 AI 도구를 활용하여 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 하는 것을 의미합니다. 고수익 상품을 강매하려는 최고투자책임자(CIO)가 세운 중앙 집중식 계획을 따르는 것이 아닙니다.
실제로 의사 결정 권한을 분산시키면 해당 제품을 판매하려는 기업에게는 과정이 복잡해질 수 있습니다. 규정 준수 및 위험 관리 또한 어려운 과제입니다.
미래에는 인공지능과의 대화가 거의 인간과 같은 느낌을 줄 수 있을지도 모릅니다. 대규모 언어 모델(LLM)과 인공지능 에이전트는 우리의 디지털 발자취를 학습함으로써 판도를 바꿀 수 있습니다.
이러한 인공지능 시스템은 우리 삶의 맥락을 충분히 활용하여 변화하는 상황 속에서 우리가 원하는 것을 예측할 수 있을 것입니다. 이론적으로 이는 자산 관리를 더욱 효율적으로 만들 수 있습니다.
하지만 누가 자신의 가장 사적인 정보를 기계에 넘겨줄까요? 요구되는 신뢰의 수준은 그야말로 엄청납니다.
하지만 실리콘 밸리가 인공지능 기술을 계속해서 새로운 차원으로 끌어올린다면, 머지않아 고객과 자연스럽고 실제적인 대화를 나눌 수 있는 로봇 상담원을 보게 될지도 모릅니다. 그리고 그런 일이 현실이 된다면 모든 것이 바뀔 것입니다.
세계 최대 자산운용사인 블랙록은 이미 수년 전부터 인공지능을 활용해 왔습니다. 블랙록은 머신러닝과 대규모 언어 모델을 투자 전략에 적용해 왔습니다.
그들은 AI를 활용하여matic 투자를 간소화하기도 합니다. 'matic 로봇'이라는 도구를 통해 AI와 인간의 전문성을 결합하여 신흥 시장 테마에 기반한 주식 포트폴리오를 구성합니다.
이 시스템은 다양한 분야에 걸쳐 투자 기회를 찾는 과정을 가속화하여 효율성을 높이고 시간 낭비를 줄여준다고 합니다 .
하지만 AI는 완벽하지 않습니다. 인간의 감독은 여전히 필수적입니다. 왜냐하면 이러한 로봇들은 래리 핑크와 같은 노련한 포트폴리오 매니저만큼의 판단력이나 미묘한 이해력을 갖추고 있지 않기 때문입니다.
인공지능이 실수를 저지르면 누군가가 그 오류를 잡아내야 합니다. 인공지능 출력에는 오류가 발생할 수 있으며, 인간의 개입이 없다면 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 이상적인 환경은 무엇일까요? 인간의 전문 지식과 인공지능 기반의 효율성이 조화를 이루는 것입니다.
