AI와 함께 배당주 골라볼까?…꼼꼼히 검증 안하면 착시 빠진다 [최병일의 금융 리터러시 2.0]

배당주 투자를 위한 인공지능 활용법

국내에서 배당주로 유명한 기업 오뚜기가 외국인 대상 K푸드 쿠킹 클래스를 연 모습. [오뚜기]

은행 예금 금리가 낮아지거나 주식 시장의 변동성이 확대될 때면 투자자들의 시선은 자연스럽게 ‘배당주’로 향합니다. 정기적으로 계좌에 현금이 입금된다는 점에서 배당주는 주가 변동에 지친 투자자에게 강력한 심리적 위안을 제공하기 때문입니다. 그러나 배당수익률이 높다는 단 하나의 이유만으로 섣불리 좋은 배당주라고 단정해서는 안 됩니다. 주가가 급락해 겉보기에만 수익률이 치솟은 ‘배당의 덫(Dividend Trap)’일 수 있으며, 기업의 이익과 현금흐름이 무너지면 약속된 배당금은 언제든 삭감되거나 중단될 수 있기 때문입니다. 이처럼 표면적인 숫자에 매료되기 쉬운 투자자의 심리적 취약성은 앞선 칼럼들에서 다루었던 실손보험의 기회비용 착시나 주식 타이밍의 오류와도 일맥상통합니다.

인공지능(AI)은 수많은 상장 기업의 재무제표와 공시, 수십 년 치 배당 이력을 단 몇 초 만에 수집하고 비교해 주는 탁월한 분석 도구입니다. 그러나 AI에게 단순히 “배당수익률 높은 주식을 추천해 줘”라고 묻는다면, AI는 환각과 1차원적 검색을 결합해 가장 위험한 부실 고배당주를 정답처럼 내놓을 위험이 큽니다. 그렇다면 AI의 계산 편의성을 살리면서도 배당의 지속 가능성을 검증할 방법은 무엇일까요?

최병일 강원대 교수가 배당주의 기초 개념과 후보군 탐색부터 배당의 덫 감별, 배당성향 검증, 그리고 글로벌 다차원 비교까지 인공지능 활용법을 통해 짚어봅니다.

AI 활용 예시, 가상 기업 스크리닝

특정 실제 종목 추천을 요구하기에 앞서, AI에게 배당주의 구조와 핵심 평가지표를 묻고 이를 바탕으로 가상의 대표 기업 사례를 스크리닝하도록 요청했습니다.

[프롬프트 예시]

배당주의 기본 구조와 투자자가 얻는 자본이득과 배당소득의 차이를 설명해줘. 아울러 단순 고배당이 아닌 ‘배당의 지속 가능성’ 관점에서 배당수익률, 배당성향, 부채비율의 의미를 짚어주고, 이 기준을 충족하는 가상의 업종별 배당주 후보 기업 사례 3가지를 표로 작성해줘.

[인공지능의 도출결과]

배당주는 기업이 영업활동으로 벌어들인 당기순이익 중 일부를 주주에게 현금으로 환원하는 주식입니다. 단순 배당수익률보다 중요한 것은 향후에도 배당을 안정적으로 지급할 수 있는 ‘재무적 체력’이며, 지표 기준을 만족하는 가상의 대표 업종 후보 기업 모델은 다음과 같습니다.

[김형규 디자이너]

배당 투자의 첫걸음은 무작정 종목을 선택하는 것이 아니라, 배당을 만들어내는 원천(비즈니스 모델)과 재무 지표의 언어를 먼저 익히는 것입니다. AI에 질문할 때 “배당성향 40~70%”와 “부채비율 150% 이하”라는 건전성 기준을 함께 제시하면, 부실 고배당주를 사전에 걸러내고 탄탄한 기초 후보군을 선별할 수 있습니다.

건전한 후보군을 추려내는 틀을 마련했다면, 다음으로 경계해야 할 것은 수치상의 착시입니다. 겉보기에 높은 배당수익률을 기록 중인 종목이 실은 주가 폭락이나 일회성 자산 매각으로 왜곡된 상태일 수 있기 때문입니다. 이제 두 번째 프롬프트로 배당의 덫(Dividend Trap)을 판별하는 역검증을 수행해 보겠습니다. 주가 급락이나 일회성 특별배당으로 인해 일시적으로 배당수익률이 치솟은 기업을 걸러내기 위해 인공지능에 정밀 감별을 요청했습니다.

[프롬프트 예시]

배당수익률이 매우 높게 집계되는 기업을 분석하려 해. 단순 배당수익률 수치 뒤에 숨은 왜곡 요인을 판별하기 위한 주요 재무 지표를 제시하고, 투자자가 빠지기 쉬운 구체적인 ‘배당의 덫’ 실패 사례를 설명해줘.

[인공지능 도출 결과]

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