[마켓칼럼] "생성형 AI 활용하는 자산관리…투자 아이디어 서비스 고도화"

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서원경 삼성증권 랩운용팀장

시장의 관심은 마이크로소프트와 엔비디아를 중심으로 한 인공지능(AI), 반도체 관련주이다. 이미 시작된 디지털 변화는 다양한 산업에 혁신을 가져왔으며, 특히 금융 분야에선 기술의 발전이 고객서비스 종류를 다변화시켜 고객만족도를 높이고 있다. 

최근 등장한 생성형 AI 기술도 비슷한 맥락에서 자산 관리 산업에서 주목받는다. 이미 생성형 AI의 주된 능력인 언어 이해·생성, 컴퓨터 코딩 그리고 논리적 추론 능력을 결합한 자산관리 서비스가 미래의 중요한 금융서비스로 자리 잡을 가능성이 있다.

 자산관리 산업의 변화

자산관리 시장의 수수료 인하 경쟁이 높아지는 상황에서 금융사가 경쟁력을 갖추기 위해서는 다양해지는 투자자의 수요와 신호를 빠르게 파악해야 한다. 또 급변하는 시장 트렌드를 선도할 수 있도록 혁신도 필요하다.

전 세계에서 쏟아지는 방대한 양의 데이터를 가공해 고객의 니즈를 파악한다. 이후 적절한 투자 아이디어를 제시하고 맞춤형 자산 관리 서비스를 선보일 것으로 전망된다. 따라서 생성형 AI의 적극적인 활용은 자산관리 시장에서 일정 부분 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

 생성형 AI의 등장 및 사용 사례

2022년 챗GPT의 등장은 헬스케어, 자동차, 금융 등 여러 분야에서 AI 기반 서비스의 가능성을 열었다. 새로운 버전이 출시될 때마다 성능이 크게 향상되더니 언어 이해, 생성, 코드 작성, 이미지 및 음성 인식 등에서 상당한 수준의 성능을 발휘하게 됐다. 이는 생성형 AI가 단순한 반복 작업 뿐만 아니라 논리적, 통계적 인과관계 추론에도 접근할 수 있음을 의미한다. 

현재 많은 기업에서 더 복잡한 문제를 효율적으로 해결하기 위해 각 분야의 전문가들이 내부적으로 독자 모델을 구축하고 있다. 특히 외부에 공개되지 않은 회사 내부의 독점적 비공개 데이터를 추가로 학습시켜, 실전 업무에 활용 범위를 더 높이려 한다. 

사진=게티이미지뱅크

이처럼 생성형 AI에 기반한 다양한 서비스들은 이미 성능을 점검 중이거나 이른 시일 안에 상용화될 가능성이 높다. 생성형 AI를 활용할 수 있는 방법은 다양하지만, 그중에서 자산관리에 활용도가 높은 대표적인 몇 가지 사례를 살펴보도록 하겠다. 

먼저 생성형 AI는 글로벌 시장의 뉴스를 번역하고 요약할 수 있어, 매일 아침 각국의 시장 동향을 브리핑할 수 있다. 대규모 데이터 분석을 통해 투자 기회를 식별하고 개별적인 리서치 리포트 작성도 가능하다. 뉴스와 리서치 데이터뿐만 아니라, 고객이 궁금해하는 금융상품이나 성과에 대한 질문에도 실시간으로 답변할 수 있다. 

나아가 투자 결정에 필요한 깊이 있는 정보를 바탕으로 정성·정량적 분석을 종합해 투자 아이디어를 제시하는 서비스가 점점 고도화되고 있다.

 생성형 AI 사용 시 유의사항

생성형 AI를 사용할 때 유의해야 할 사항이 있다. AI는 때때로 잘못된 정보를 생성할 수 있다. 따라서 AI가 제공하는 정보의 검증은 필수적이다. AI가 마치 오답을 정답처럼 말하는 이 환각(Hallucination) 증상은 AI가 실제로 존재하지 않는 데이터를 생성하고 분석 결과를 왜곡할 수도 있다는 것을 의미한다. 

또 AI에 대한 과도한 의존은 전문가의 직관과 경험을 소홀히 할 위험이 있다. 따라서 최종 투자 결정에서 인간의 감독이 중요하다. 생성형 AI는 자산관리 산업에 많은 잠재력을 제공하지만, 서비스에 적용할 때 주의가 필요하다. 

AI 바둑프로그램의 경우에도 프로 바둑기사들을 손쉽게 이길 정도의 실력을 보여주지만, 아직도 이해할 수 없는 오류들이 발견된다. 

이러한 오류들이 금융업에서는 금전적 손실로 직결될 수 있는 만큼, 생성형 AI 기술에 기반한 자산관리 서비스를 제공하는 금융사들은 활용 범위에 대한 적절한 가이드라인 마련과 데이터 적정성에 대한 모니터링이 필요하다. 투자자들도 해당 서비스를 이용할 때 해당 내용을 다시 한번 확인해보는 등의 주의와 관심이 필요하다.