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금융계 혁신, 로보어드바이저 지나 ‘로보애널리스트’ 왔다

두 시스템의 핵심은 양질의 ‘데이터’

인공지능(AI), 빅데이터 등의 첨단 기술이 금융의 패러다임을 바꾸고 있다. 3년 전 등장한 로보어드바이저(Robo-advisor)를 지나 이제는 로보애널리스트(Robo-analyst)까지 등장하며 혁신을 거듭하는 금융계를 향해 세상의 이목이 쏠리고 있다.

15일 한국핀테크기술지원센터에서는 ‘로보애널리스트가 만드는 금융의 새로운 패러다임’이라는 주제의 핀테크 트렌드 세미나가 열렸다.

금융계의 혁신을 일으킬 시스템으로 2016년경 등장한 로보어드바이저와 금융계에서 이제 주목을 받기 시작한 로보애널리스트는 비슷한 이름으로 혼동하기 쉽다. 하지만 두 개념의 정의는 확연히 다르다.

로보어드바이저의 경우, 국내에서는 흔히 시스템과 알고리즘 트레이딩을 통해 시장 변동에 상관없이 절대 수익 또는 고수익을 추가하는 서비스로 ‘투자의 알파고’라는 이미지를 안고 있다. 반면 로보애널리스트는 합리적인 투자 의사 결정을 위해 과정상에 있는 부분을 도와준다는 점에서 차이가 있다.

서로 다른 두 시스템의 공통점은 단연 ‘데이터’가 핵심이라는 점이다. 이 ‘데이터’는 로보어드바이저는 물론 로보애널리스트 산업 활성화에서 절대적인 역할을 맡는다.

금융계 혁신, 로보어드바이저 지나 ‘로보애널리스트’ 왔다 - 다아라매거진 업계동향
(주)딥서치의 안태욱 전략담당 이사

(주)딥서치의 안태욱 전략담당 이사는 본지와의 인터뷰에서 “로보어드바이저 산업이 활성화되지 못한 이유도 데이터에 관한 ‘규제 장벽’ 때문”이라며 “판매 채널도 부재할뿐더러 현재 규제가 완화됐다 하더라도 증권사의 비대면 계좌 오픈도 쉽지 않은 상황에서 살아남기 힘든 것은 당연지사”라고 말했다.

또한 데이터의 양이 물론 중요하긴 하지만, 통념과는 달리 무조건 다다익선은 아니다. “쓰레기가 들어가면 결국 쓰레기가 나오는 것”이라는 안 이사의 말처럼 기계가 읽을 수 있도록 전처리과정을 거쳤을 때 데이터의 가치가 있는 질 높은 데이터만이 쓸모 있는 것이다.

‘로보어드바이저’를 향해 소비자들이 ‘높은 수익률’이라는 막연한 기대를 갖는 것도 로보어드바이저 산업의 활성화를 방해한 또 다른 요인으로 작용했다. 등장한 지 5년 정도밖에 안 돼 아직 운용 실적이 미미한 상황에서 ‘높은 수익률’에 대한 보장 없이 ‘낮은 수익률’만 내세워 고객을 유인하기에는 한계가 있었다는 지적이다.

“로보애널리스트에 대한 전망도 데이터에 의해 좌우될 것”이라고 언급한 안 이사는 “금융 데이터는 아무데서나 쉽게 가져올 수 없다. 결국 신뢰도 높은 데이터를 얻기 위해서는 그 만큼의 비용을 필요로 해 기업에는 부담이 되기 마련”이라며 이어 “설사 데이터를 가져온다 하더라도 데이터를 저장할 클라우드 등의 서버가 필요한데, 이 서버에 지불하는 비용이 1년에 2~3억 원가량 되는 점만 봐도 아직 국내에 경쟁사나 관련 산업이 생기기는 쉽지 않은 상황”이라고 말했다.

이어 그는 “매일 기하급수적으로 쏟아지는 방대한 양의 금융 정보를 모아 분석하는 것은 인간이 아닌 로봇만 할 수 있다”라며 “과거에는 사람의 개선이 필요했던 작업이 사라져 효율성 제고를 이뤘다. 글로벌 금융 기업들이 IT 기업으로 탈바꿈을 시도하는 상황에서 한국도 규제 장벽 완화는 물론 관련 기술의 적극적인 개발을 통해 금융 혁신을 이어나가길 희망한다”라고 덧붙였다.
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