AI가 자산 관리도 장악할 수 있을까?

금융계의 모든 사람이 AI를 주목하고 있다. 모든 은행, 모든 브로커는 AI가 어떻게 부를 관리하는 데 도움이 될 수 있는지 파악하려고 노력하고 있다. 부유한 사람뿐만 아니라 모든 사람을 위한 것이다.

사실 이는 빠르게 따라잡지 못하는 이들에게 위협이다. 자산을 관리하는 것은 단순히 돈을 움직이는 것보다 더 많은 것을 요구한다.

올바른 투자 조합을 선택하고 상황이 변함에 따라 조정하는 것이다. 현재는 인간 어드바이저가 이를 처리한다. 하지만 아마도 AI가 더 잘할 수 있을까? 스포일러: 아마도 아닐 것이다.

로보 어드바이저의 문제점

하지만 자산 관리는 비싸며, 대부분의 사람들은 높은 비용을 감당할 수 없다. 이는 AI가 도움이 될 수 있는 분야 중 하나이다.

AI 기반 시스템은 더 낮은 비용으로 맞춤형 조언을 제공하여, 이전에는 인간의 조언 가격에 비해 자산이 ‘충분하지 않다’고 여겨져 배제되었던 사람들에게 접근성을 제공한다.

하지만 여기 작은 함정이 있다. 로보 어드바이저는 그리 인기가 없다. AI가 주식, 채권 또는 펀드의 최적 조합을 제공하더라도, 단순히 제안만으로는 충분하지 않다.

누락된 것은 무엇인가? 커뮤니케이션이다, HPC에 전 모건 스탠리 글로벌 리서치 수장인 후안 루이스 페레스에게. 이것이 AI가 해결해야 할 실제 문제이다.

AI는 수초 만에 수천 가지 금융 상품을 분석할 수 있다. 그는 숫자, 과거 수익률 및 위험을 알고 있다. 하지만 사람을 이해하는 것은? 그것은 다른 이야기이다.

AI는 투자자로서의 우리를 정의하는 개인 서사나 기대의 변화를 포착할 수 없다. 왜냐하면 보시다시피, 인간 투자(기관 투자조차도)는 데이터에 관한 것이 아니다.

그것은 감정, 저축, 지출 또는 투자에 대한 결정, 그리고 장기 계획에 관한 것이다. 이러한 것들은 매우 개인적이며, 심지어 인간 어드바이저조차도 이를 이해하는 데 어려움을 겪는다(때때로).

그렇다면 로보 어드바이저는 어떻게 할 것인가? 대부분의 고객이 동일한 전통적인 60/40 주식-채권 포트폴리오를 얻게 되는 것은 놀라운 일이 아니다. 그것이 기본값이다. AI는 이를 파악할 필요가 없다.

진정한 진전을 이루려면 AI가 더 똑똑해져야 한다. AI는 일반적인 추천을 던지는 것뿐만 아니라 어드바이저가 어떻게 작동하는지 이해해야 한다. 동일한 제품을 반복적으로 추천하는 것으로는 충분하지 않다.

AI는 고객과의 상호작용에서 학습해야 한다. AI가 포트폴리오를 간단한 용어로 설명할 수 없다면, 아무도 그것을 실제로 신뢰하지 않을 것이다.

탈중앙화가 핵심이다

자산 관리자들은 이제 갈림길에 서 있다. AI가 진정으로 유용하려면, 어드바이저와 고객 모두에게 힘을 부여해야 한다.

이는 프로세스를 탈중앙화하고 어드바이저가 더 나은 결정을 내리기 위해 AI 도구를 사용할 수 있도록 하는 것을 의미한다. 이는 높은 마진 제품을 밀어붙이려는 일부 최고투자책임자(CIO)가 설정한 중앙 집중식 계획을 따르는 것이 아니다.

사실, 의사결정을 분산화하면 해당 제품을 판매하려는 기업들에게는 프로세스가 더 복잡해질 수 있습니다. 규정 준수와 리스크 역시 과제입니다.

미래에는 AI와의 대화가 거의 인간처럼 느껴질 수도 있습니다. 대규모 언어 모델(LLM)과 AI 에이전트는 우리의 디지털 발자국을 학습함으로써 게임의 규칙을 바꿀 수 있습니다.

이러한 AI 시스템은 우리의 삶에서 충분한 컨텍스트를 얻어 변화하는 상황에 맞춰 우리가 원하는 것을 예측할 수 있습니다. 이론적으로 이는 자산 관리의 효율성을 높일 수 있습니다.

하지만 정말로 자신의 가장 사적인 정보를 기계에게 넘기는 사람은 누구일까요? 필요한 신뢰의 수준은 단순히 엄청난 수준입니다.

하지만 실리콘밸리가 AI를 새로운 높이로 계속 밀어붙인다면, 우리는 곧 고객과 유동적이고 실시간으로 대화할 수 있는 로보 에이전트를 곧 보게 될지도 모릅니다. 그리고 그 순간이 오면 모든 것이 바뀔 것입니다.

지금 지구상 최대의 자산운용사 블랙록(BlackRock)은 이미 수년간 AI를 사용해 왔습니다. 그들은 머신러닝과 대규모 언어 모델을 활용하여 투자 전략을 구사해 왔습니다.

그들은 심지어 테마 투자(theme investing)를 간소화하기 위해 AI를 사용합니다. '테마 로봇(Thematic Robot)'이라는 이 도구는 AI와 인간의 전문 지식을 결합하여 신흥 시장 테마에 기반한 주식 바스켓을 생성합니다.

It 보고에 따르면 다양한 섹터 전반에 걸친 투자 기회를 찾는 프로세스를 가속화하여, 이는 더 높은 효율성과 더 적은 시간 낭비를 의미합니다.

하지만 AI는 불패하지 않습니다. 인간의 감독이 여전히 필수적입니다. 다시 말해, 이러한 로봇들은 래리 핑크(Larry Fink)와 같은 숙련된 포트폴리오 매니저가 가진 판단력이나 미묘한 이해력을 갖추지 못했기 때문입니다.

AI가 실수를 하면 누군가가 그것을 잡아내야 합니다. AI 출력에서의 오류는 발생하며, 인간의 개입이 없다면 심각한 결과로 이어질 수 있습니다. 이상적인 구조는 무엇일까요? 인간의 전문성과 AI 기반 효율성의 혼합입니다.