"WM·투자자문 AI 활용도 높아…개발·활용 원칙 명확히 해야"

자본연 'AI와 금융투자업의 혁신' 콘퍼런스
WM·자문 분야 중심으로 AI 특허 급증
“투자 성과 좌우할 핵심 변수는 데이터”

▲김진영 자본시장연구원 연구위원이 10일 서울 여의도 콘래드호텔에서 열린 'AI와 금융투자업의 혁신' 컨퍼런스에서 발표하고 있다. (사진=이투데이 김효숙 기자)

금융투자업계에서 자산관리(WM)와 투자자문 분야에서 인공지능(AI) 활용도가 특히 높은 것으로 나타났다. 다만 인수합병(M&A) 등 고위험 영역까지 AI 활용도를 높이기 위해서는 명확한 개발·활용 원칙과 데이터 인프라 개선이 필요하다는 제언이 나왔다.

김진영·노성호 자본시장연구원 연구위원은 10일 서울 여의도 콘래드호텔에서 열린 'AI와 금융투자업의 혁신' 콘퍼런스에서 "증권업의 자산관리와 자문업의 경우 밸류체인 전 단계에서 AI 활용 가능성이 높은 반면, 다른 사업은 일부 단계에서 단기적 도입이 어려운 영역도 존재한다"라고 말했다.

김 연구원에 따르면 증권사, 자산운용사, 자문사 등 금융투자업 전반에서 AI 관련 특허가 꾸준히 증가하고 있지만, 업권별로 차이를 보였다. 기업 신용평가, 주식 가치평가, 뉴스 분석, 로보어드바이저, 맞춤형 상품 추천 등에서 특허가 많이 출원됐으며, 특히 WM과 투자자문 분야의 특허 건수가 가장 많았다. 위탁매매·공모펀드 운용 부문도 상위권에 올랐지만, 사모펀드(PEF)나 부동산·인프라 펀드 관련 특허는 소수에 그쳤다.

업무 프로세스가 표준화돼 있고 학습 데이터가 풍부한 분야일수록 AI 도입이 활발했다. 자문·WM 부문은 밸류체인 전반에 걸쳐 AI 활용 가능성이 높지만, M&A 등 고위험·대규모 업무에서는 오류가 한 번이라도 있을 시 손실이 막대해 활용이 제한적인 것으로 조사됐다.

김 연구원은 "증권사 IB 부문은 기업 분석·가치평가 단계에서는 관련 특허가 다수 확인돼 AI 활용 가능성이 크나, 딜 소싱이나 인수주선·발행 단계에서는 특허가 매우 적어 활용 가능성이 사실상 부재하다"라고 평가했다.

해외 사례 분석에서도 국내와 유사한 양상이 확인됐다. 시장 감시, 문서 자동화 등에서는 안정적으로 AI가 도입됐으나, 생성형 AI 기반의 전사적 업무 지원은 아직 초기 단계에 머물러 있다는 평가다.

김 연구원은 "고위험 영역의 AI 도입을 지원하기 위해선 개발·활용 원칙을 통해 책임소재를 명확히 해야 한다"고 강조했다. 이어 파일럿 프로그램을 통한 실험 환경을 조성하고 금융 데이터 수집·처리, 보안, 거버넌스 전반의 인프라를 개선해야 한다고 조언했다.

권민경 자본연 연구원은 '향후 투자모델 성과의 변수는 데이터가 될 것으로 전망했다. 그는 AI 발전의 핵심 배경으로 트랜스포머 모델을 꼽았다. 트랜스포머는 방대한 데이터를 동시에 처리하고 문맥을 정밀하게 파악할 수 있는 구조를 갖춰, 기존 모델보다 뛰어난 투자 예측력을 보여주고 있다는 설명이다.

권 연구원은 금융 데이터를 트랜스포머로 직접 학습시켜 인간이 발견하기 어려운 투자 패턴을 포착한 사례를 소개했다. 최신 연구에서는 주가 예측 지표 100여 개를 학습시킨 결과, 기존 통계·머신러닝 모델보다 성과가 뛰어났으며, 모델 규모가 커질수록 예측력이 향상되는 것으로 나타났다.

그는 "미래 투자 방식은 AI 기술로 인해 현재와 근본적으로 달라질 것"이라며 "금융회사는 장기적 안목으로 패러다임 변화에 대비해야 한다"고 말했다. 이어 "단기 활용성에만 매달리지 말고 최신 기술 동향을 꾸준히 파악하며 AI 기반의 새로운 금융 서비스 기회를 탐색해야 한다"며 "무엇보다 고품질의 다양한 데이터를 선제적으로 확보·축적하는 노력이 필요하다"고 덧붙였다.