로보어드바이저 등 금융산업 인공지능에 관한 기사를 읽고

은행은 투자, 자산관리 상담사, 보험사에서는 앞으로 계리사를 인공지능으로 대신할 거라 하고, 증권사는 올들어 모든 회사들이 로보어드바이저 서비스를 홍보하고 있습니다. 이거 랩어카운트, 일임매매계좌인데 인공지능에게 맡기란 상품이라고 저는 알고 있습니다. 단타에서는 로봇이 사람보다 승률이 높다는 말도 있고 모 경제신문의 대회에서는 사람전문가를 앞서기도 했어요.

로봇투자자가 사람투자자보다 적은 동안은 로봇이 사람 특히 개인투자자의 돈을 따먹을 수 있을 것도 같아요. 요즘은 과거와 달리 한국경제의 성장률이 낮아져서, 정부가 내수를 엄청 부양하거나 인플레이션을 일으키지 않는다면 증시도 박스권일 테고 박스권증시란 말은 곧 제로섬게임에 가까워진다는 말일 테니까, 세세한 것을 초단타로 하는 데 특화한 로봇을 잘 만들면 개인투자자를 털어먹기는 좋을 지도요. 그런데, 만약 더 많은 사람들이 인공지능에 일임해서 나중에 인공지능거래가 주식시장을 지배하게 된다면 어떻게 될까요? 그런 상상도 해봅니다.

아래 기사에서는 로봇은 거래횟수가 더 적다고 말하고 있습니다만, 

그건 로봇을 그렇게 만들었을 때 얘기가 아닐까요. 저는 위에 끄적거린 쪽으로 먼저 생각이 갔습니다.

일단 장점을 열거한 인포그래픽.

금융의 알파고' 투자, 로보어드바이저에게 물어봐

[COVER STORY] 로보어드바이저 인포그래픽

로보어드바이저가 몰고 올 미래

한국경제매거진 2016.5.11

[COVER STORY] 장두영 쿼터백투자자문 부사장 인터뷰

국내 1호 로보어드바이저 상품 개발

• KB국민은행·현대증권·미래에셋대우 등과 연계해 상품 출시. 현재 국내 로보어드바이저 업체는 10여 곳.
• "로보어드바이저는 대중을 위한 것" .. 저비용 전문가라는 이야기?
• 기본은 빅 데이터를 가공한 머신 러닝. 데이터를 충분히 모으지 못하는 케이스에 전문가 보충.
• “간단하게 이야기하면 머신 러닝을 통해 여러 상품군에 비슷하게 투자한 뒤 가장 위험해 보이는 상품의 비중을 줄여 나가는 방식으로 투자가 이뤄진다”
• "하락장에서 보다 안정적인 수익"
• 저 회사의 로봇 운영방향은, 안전 위주. "채권이 절반가량이고 주식 비율이 15~20%, 원자재 및 환 등 기타 상품이 그 나머지를 차지"

[COVER STORY] 로보어드바이저 운용 알고리즘은 ‘극비’…ETF로 포트폴리오 구성

시스템 트레이딩 기능 뛰어넘어, 금융 위기 대응력은 검증 안 돼

[실제 운용 어떻게]

• 구글 알파고는 3000만 가지 이상의 수를 입력받은 후, 100만 번 이상의 자가 대국과 외부 대국을 진행해 스스로의 성능을 개선. 프로 4~5단 수준에 불과했던 기력을 5개월 만에 9단 수준으로 올림.
• "로보어드바이저는 수많은 경제지표들을 컴퓨터에 학습시켜 이를 기반으로 투자 포트폴리오를 만들어 내는 것"
  ★ 매크로 지표와 주가지수의 차이를 활용한 전략
  ★ 역사적 가격 지표를 활용한 투자 가격 변화 패턴의 분석
  ★ 경제지표에 기반 한 머신 러닝으로 장기 방향성 예측
  ★ 주요 경제지표와 모멘텀을 활용한 선진 및 신흥 시장의 자산 가격 괴리 분석
  ★ 시장의 변동성을 활용한 투자 전략
  ★ 각 지표 및 지수 간의 상관관계 분석 
• 알고리즘은 기업마다 달라. 손위창/현대증권 애널리스트: “금융시장 환경에 대한 위험 인식 수준, 자산별 기대 수익률 산출, 자산 배분 엔진 등이 달라 똑같은 조건을 넣어도 자산 배분 결과가 다르게 나온다. 결국 성과에 대한 충분한 기록이 쌓인 뒤에야 업체별 알고리즘의 성패가 결정될 것”
• 투자 프로세스의 기본은 비슷. 
  1. 설문 방식을 통해 먼저 고객 성향과 목표 수익률을 진단
  2. 이를 토대로 로보어드바이저에 의해 포트폴리오 구성과 운용 지시
  3. 이후 포트폴리오에 대한 모니터링과 리밸런싱
  지금까지 랩어카운트 관리자가 해오던 것과 별 차이없는 듯.
• 로보어드바이저의 포트폴리오 배분 프로세스
  1. 자산군을 선정
  2. 각 자산별로 적절한 ETF선정
  3. 설문으로 설정한 고객투자성향을 바탕으로 적절한 목표수익률 도출
  4. 목표수익률에 따라 각 ETF를 조합해 자산배분
  5. 모니터링, 리밸런싱
• 로보어드바이저와 시스템 트레이딩은 뭐가 다른가?
  ; 시스템 트레이딩은 계정 권한을 가진 사람이 차트분석만으로 발동하는 매매 규칙을 정해놓고 자동매매시키는 것이다.
  로보어드바이저는 계정 권한을 가진 사람은 두루뭉수리한 목표를 주고, 시장내외의 여러 변수를 취합해 세부 매매 규칙을 인공지능이 그때그때 적용한다.
  즉, 컴퓨터가 권한을 위임받아 거래한다는 점은 같지만, 훨씬 많고 다양한 데이터를 바탕으로 보다 사람에 가깝게 동작한다는 점에서, 시스템 트레이딩과 다르다.
• 미국 온라인 특화 자산 관리 회사들
  - 운용형: "알고리즘 기반 소프트웨어를 통해 최적 자산 배분 후 이에 맞춰 고객 자산을 직접 운용한다. 여기에 리밸런싱, 최적 세제 전략 등의 서비스도 제공"
  - 자문형: "알고리즘 기반 소프트웨어를 통해 고객 포트폴리오 모니터와 정기적 투자 자문만 제공하고 하이브리드형은 실제 투자 자문가의 판단으로 자문·운용 업무를 수행하되 고객과의 커뮤니케이션 수단으로 로보어드바이저를 활용"
• 로보어드바이저는 꾸준히 늘어날 것이다 BY 손위창
  1. 세계적 저성장으로 시중금리+a 수준의 적지만 안정적인 이익을 목표로 하는 추세.
  2. 핀테크와 스타트업으로 금융채널이 다양화.
  그래서, 안 그래도 금융분야 빅데이터 활용은 증가. 데이터를 확보할 수 있으면 분석능력을 가진 누구나 이 분야에 진입가능.
  3. 일단 개발한 시스템은 얼마든지 많은 사람에게 서비스할 수 있다. 그래서 낮은 수수료.
• 로보어드바이저의 한계
  1. 데이터 기반 알고리즘이다. 시대적인 이벤트, 시장이 덜컹 하는 빅 이벤트때는 사람이 결정해야 한다.
  2. 이제 시작이라 전체 자산을 일임하기에 그 질이 보장되지 않았고, 다양한 자산을 통괄하는 서비스는 아직이다.
  그러나, 로보어드바이저가 순수 자문을 맡은 인공지능에서 투자도 개입하는 쪽으로 가고 있는 것은 사실. 결국은 사람이 사는 세계이므로, 금융사는 많은 직원을 해고하고 머리 좋은 소수의 인재만 남겨 로보어드바이저 직원(?)을 조율하고 개선할 거란 말인 듯.

[COVER STORY] ‘자산 관리의 대중화’ 로보어드바이저가 이끈다

저렴한 수수료와 편리한 이용이 최대 무기…정부 정책도 ‘우호적’

[금융시장의 '인공지능' 바람]

• 미국 자산관리시장, 로보어드바이저 점유율: 2016년 0.9%, 2020년 5.6% 예상.
  (생각보다는 낮다. 하지만 증가율은 슬쩍 지수적인 모습)
• 현재의 로보어드바이저 이용 방식:
  은행이나 증권사 창구, 모바일·인터넷 뱅킹을 통해서 가입 가능.
  투자자의 성향과 특성을 진단. 투자자가 투자 금액과 원하는 수익률, 투자 목적 등을 입력.
  이후 로보어드바이저가 개인별로 맞춤형 포트폴리오를 추천
  투자를 일임받은 금융회사는 로보어드바이저가 추천한 대로 투자를 실행
  이후 시장 상황이 바뀌면 포트폴리오를 자동으로 수정하게 되는 구조
• 글로벌 경기 변화에 기민하게 대처하며, 전세계에서 쏟아지는 금융 정보를 분석해 자동으로 포트폴리오를 바꾸는 것은 일반인에게는 불가능.
• 개발비는 들지만 운영 인건비가 극히 낮은 특성상 낮은 수수료 구현 가능.
  
• 정부 정책도 국민이 알아서 재산을 불리라는 관점에서 자산관리 대중화의 도구로 인식. 겸사겸사 산업 장려.
• 아직은 시장개척단계. 지금의 로보어드바이저는 일반인이 소설(SF)식으로 상상하는 수준은 아님.

[COVER STORY] 홍콩·일본으로 옮겨붙은 로보어드바이저 붐

미국선 200개 업체 각축…대형 금융사 가세로 전문 업체 성장 주춤

• 미국에서 로보어드바이저 회사라 불리는 업종은 십 년 정도가 되었고 현재 관련사는 200개 이상.
• 선구자는 베터먼트와 웰스프런트 등 전문 로보어드바이저 기업. ETF가 주력.
• 시장이 성장하자 미국의 대형 금융회사들이 내부 상품으로 진입해 전문 기업들의 성장은 주춤.
  로보어드바이저 전문 회사들의 자금 회전이 안정적인 수준에 도달하기 전에 대형 회사들이 진입했음.
• 고객 관점에서 로보어드바이저가 수수료가 싼 게 매력이라지만, 회사에서는 그 개발과 운영, 개선에 매년 상당한 비용이 들어감. 여기에 확보할 수 있는 데이터의 양과 질, 그리고 데이터와 프로그램을 보충해줄 전문가 인력풀 면에서도 피델리티 등 수십 년 이상의 업력을 쌓아온 회사들이 불리하지는 않기 때문에, 시장이 성장함에 따라 늘어날 전문 인력을 전통적인 대형 금융회사들이 영입해 경쟁할 경우 전문 회사들이 살아남기가 쉽지 않음.

그리고 이것은 우리 나라에서도 벌어질 일 같다.^{[각주:1] [각주:2]} 

이것이 과거. 자동차공장같은 넓은 공간에 책상이 그득해서 훨씬 인상적인 사진도 알고 있는데 막상 찾으려 하니 안 보이네요. 검색해서 적당한 걸 골랐습니다.

그리고 컴퓨터, 

사무자동화, 로터스 1-2-3, dBase,

엑셀!

인공지능.

사람은 책상을 잃고, 내근은 컴퓨터(로봇, 인공지능)가 전담하는 시대?

1. 큰 회사들은 외주를 주기보다 스스로 기반을 가지려고 할 것입니다. 영업비밀문제도 있을 테고, 약탈적인 속성도 작용할 것 같습니다. 그리고 무엇보다 쓸 만한 (범용 인공지능) "인재"라는 건 경영자 관점에서 쓸 데가 아주 많을 테니 경쟁력을 키울 수 있으면 빌려 쓰기보다 가지고 싶어할 겁니다. [본문으로]
2. 24시간 상시 서비스, 인건비 절감, 생산성 향상.. 결국은 그 일을 하던 사람 중 많은 수가 다른 일자리를 알아봐야 한다는 얘기를 암시합니다. [본문으로]