AI가 주식·비트코인 분석해 종목 추천을?... '로보어드바이저' 시대, 새로운 펀드매니저 등장
AI가 주식·비트코인 분석해 종목 추천을?... '로보어드바이저' 시대, 새로운 펀드매니저 등장
  • 신새아 앵커, 차상진 변호사, 김철현 세무사
  • 승인 2022.05.20 18:00
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▲신새아 앵커= 변호사, 세무사가 말해주는 ‘돈되는 법’, 주식투자를 하시거나 펀드에 투자를 하시는 분들 가끔 AI가 투자를 대신해주면 어떨까 하는 생각하실 겁니다. 이런 경우 AI가 자산을 관리해주는 ‘로보어드바이저서비스’를 생각해 보실 수 있는데요, 이번주는 이에 대한 얘기 나눠보겠습니다.

▲앵커= 변호사님 로보어드바이저가 무엇인가요.

▲차상진 변호사(차앤권 법률사무소)= 네. 로보어드바이저는 자본시장법에는 ‘전자적 투자 조언 장치’라는 이름으로 들어와 있는데요, 원래는 투자일임업 등 금융투자에 대한 자문이나 업무를 하기 위해서는 일정한 자격을 갖춘 사람만이 할 수 있었습니다.

그런데 로보어드바이저는 일정한 수준과 검증을 거친 인공지능 알고리즘, 즉 AI가 고객의 자산보유 현황과 나이, 투자성향 등을 기초로 이 고객에게는 어떻게 자산을 관리해야 할지 알려주는 서비스입니다.

▲앵커= 네, 그럼 AI가 투자를 한다고 하면 좀 더 정확하고 객관적인 투자가 가능하겠네요. 이렇게 되면 기존의 투자자문 서비스 등과 비교하여 어떤 위험은 없을까요.

▲김철현 세무사(뱅가드 세무법인)= 네. 물론 AI가 투자를 한다고 하니까 많은 분들이 보다 객관적이고 정확한 서비스가 가능하다고 볼 수도 있지만, 이것은 그냥 단순한 알고리즘이 아니라 스스로 학습을 하는 머신러닝이나 딥러닝 기술이 활용된다고 말씀드릴 수 있겠습니다,

그런데 아무래도 이 로보어드바이저가 어떻게 이러한 판단을 하였는지 확인하지 어렵다는 문제도 있습니다. 그래서 이러한 부분을 어떻게 규제하여야 하느냐 등의 문제가 되고 있는 부분인데요. 

머신러닝 또는 딥러닝이라는 용어가 있어서 좀 어려우신 분들이 있으실 텐데, 간단하게만 설명 드리면 일정한 프로그램이 스스로 여러 가지 데이터를 기초로 학습을 하여 학습결과에 따라서 더 개선된 스스로 찾아오게 할 수 있는 그런 시스템이라고 말씀드릴 수 있어요.

그래서 전통적 알고리즘이 하지 못했던 음성인식이나 이미지 인식, 그리고 번역 등을 성공적으로 수행할 수 있어 많은 각광을 받고 있습니다.

▲앵커= 여기서 머신러닝과 딥러닝이라는 또 어려운 용어가 나왔는데요, 혹시 이 두 용어의 차이점이 뭘까요.

▲차상진 변호사= 이게 딱 구분하기는 좀 어려울 수도 있고, 사용하는 사람이나 기관마다 약간씩의 차이는 있는데, 머신러닝은 ‘데이터와 경험이 증가할수록 성능이 개선되는 알고리즘’인 반면, 딥러닝은 ‘대량의 데이터를 인식해서 인간 두뇌의 학습과정을 모방한 신경망 네트워크를 반복적으로 연산하여 성능을 개선’하는 프로그램이다. 이렇게 기술적으로 구분을 하고 있습니다. 

좀 어려우실 텐데요. 약간 거칠지만 좀 직관적으로 설명 드리면 머신러닝은 학습하는 데이터를 수동으로 제공해야 하는 시스템이고, 딥러닝은 데이터를 스스로 학습할 수 있는 시스템입니다. 차이가 있습니다.

▲앵커= 그럼 어떨 땐 딥러닝이 좋고 또 다른 경우 머신러닝이 좋다, 이런 것이 있나요.

▲김철현 세무사= 흔히들 많은 분들이 딥러닝이 보다 개선된 시스템이 아니냐고 생각하실 수 있는데 꼭 그런 것은 아닙니다. 딥러닝 사용 전에는 데이터의 종류, 개수, 레이블링 같은 기초적인 자료들을 고려해야 합니다.

딥러닝은 엄청난 수의 데이터를 학습하고 더 나은 결과를 찾아가는 시스템이거든요. 따라서 적은 데이터, 적은 양을 가지고 있다면 딥러닝을 하신다고 하면 오히려 좀 더 좋지 않은 비효율적인 결과를 가져오실 수도 있고요. 또한 이것과 관련해서 GPU라고 하는 장비의 성능도 우수해야 되거든요. 수많은 양의 데이터를 활용하기 위해서는 뛰어난 장치가 필요하다고 말씀드릴 수 있겠습니다.

딥러닝이 구현된 대표적인 기술은 자연어처리 기술입니다. 예를 들면 구글 번역기와 파파고, 챗봇서비스 등을 이야기할 수 있겠고요. 반면 머신러닝은 스마트팩토리라고 해서 공장에서 여러 장비와 모듈에 있어서 장비들이 진동과 움직임의 센서를 감지해서 몇 번의 모듈이 어떤 기어에 어떻게 작용하는 것이 조금 더 효율점을 가져갈 수 있냐 등을 통해서 학습하는 방법을 통해 AI가 인식할 수 있도록 하는 학습시스템이라고 말씀드릴 수 있겠습니다.

▲앵커= 네, 들으면서도 참 어렵다는 생각이 드는데요. 그런데 로보어드바이저라는 혁신적인 금융서비스가 있는데도 실제로는 이 혁신성을 제대로 이용하기 어려운 제도적 환경이라는 이야기가 나와요.

▲김철현 세무사= 현재 로보어드바이저를 통한 자산관리와 관련하여 한국에서는 위험성향과 위험등급에 따라 다소 획일적으로 모든 자산분배를 좌우하는 구조를 갖고 있다보니 이런 부분을 개선할 필요가 있겠다는 게 많은 분들의 의견인데요.

예를 들면 고객이 성향에 따라서 대부분의 자산은 안전자산에 투자를 하고 안전자산을 통하여 발생하는 수익 중 일부만을 주식에 투자하고자 하는 경우가 많은데요. 그래서 전체적인 자신의 구성, 즉 포트폴리오상으로는 고객의 목적에 부합한다 할지라도 개별 자산이 부합하지 않아 그 주식취득이 어려운 경우가 많다보니 어드바이저 활용이 힘들다는 얘기도 나오는 겁니다.

▲앵커= 그리고 혹시 다른 부분도 문제가 있나요.

▲차상진 변호사= 저는 조금 실무상 운영을 말씀드리면 현재 로보어드바이가 알고리즘을 고객에게 판매하기 위해서는 우리나라의 경우 ‘테스트베드’라는 것이 있어서 이것을 통과해야 합니다.

현재는 AI알고리즘별로 테스트베드를 통하여 1년 동안 검증과정을 거쳐야 하는데 테스트베드 제도의 운영과 관련하여 알고리즘의 확장성 확보를 위하여 일부 개선할 필요가 있습니다. 로보어드바이저 개발업체가 알고리즘 하나를 등록하고 나서 이 테스트베드를 거치고 나면 나중에 수정을 한다든지 새로운 게 만들어질 수 있지 않겠습니다. 이것을 또 이제 시장에 출시하려면 다시 1년 정도의 테스트베드를 거쳐야 됩니다.

그런데 문제는 이제 시장이라는 게 아무래도 환경에 따라서 트렌드가 바뀌고 그렇기 때문에 민감하게 대응해줄 필요가 있는데, 테스트베드를 통해서 시간이 걸리다 보니까 가령 우크라이나 전쟁 전에 만들어진 알고리즘이 있어서 새로운 걸 좀 만들어야 되는데 테스트베드를 1년 거치고 나면 전쟁 다 끝나 있고 시장은 다 바뀌어 있고 이러다보니까 아무래도 확장성에 문제가 있는 상황입니다.

▲김철현 세무사= 아 추가적으로 제가 좀 말씀드리면 예를 들면 증권사에서는 금융수학적 기법을 이용한 거래를 하는 퀀트시스템이라는 것이 있는데요. 퀀트시스템 역시 정교하고 높은 기술적 수준을 워낙 요구하다 보니까, 증권사가 이러한 퀀트시스템을 운용한다고 하여 이를 등록하고 테스트하지는 또 않고 있습니다.

퀀트시스템 알고리즘과 로보어드바이저 사이에 차이가 있기는 하나 현재는 수정이 있는 경우에도 1년 동안 테스트베드를 통하여 다시 검증을 해야 하다 보니 아무래도 알고리즘 신규 알고리즘 출시 등 확장성에 어려움을 겪고 있는 게 현실적인 문제라고 말씀드릴 수 있어요.

▲차상진 변호사= 네, 제도도입 초기니까 테스트베드 제도는 필요하지만 기존에 테스트베드를 통과한 알고리즘을 개선, 보완 한 것이라면 보완요건, 서비스 요건을 갖추고 이러한 요건을 갖춘 경우 테스트베드를 생략하거나 일부에 대하여만 검증을 하여 운영이 가능하도록 할 필요가 있습니다. 첨단기술을 도입하고서도 정작 이를 빠르게 출시하기는 어려운 상황이죠. 처음 로보어드바이저를 출시할 때는 몰라도, 어느정도 출시가 된 기업과 알고리즘을 기반으로 할 경우에는 이를 완화할 필요가 있습니다.

▲앵커= 아직 어려움이 많네요. 세무사님, 변호사님 혹시나 로보어드바이저를 선택할 때 기준을 제시해주신 다면요.

▲김철현 세무사= 제가 좀 설명 드리겠는데요. 일괄적으로 말씀드릴 순 없겠지만 아무래도 pip) 기존 로보어드바이저 기업의 실적이 중요하지 않나 생각하고 있습니다. 해당 기업의 몇몇 알고리즘만 가지고 고려하는 것은 큰 의미가 없고, 해당 기업의 전반적인 알고리즘 자체의 성능을 갖고 평가하는 것이 필요하다고 생각합니다.

▲차상진 변호사= 저는 개인적으로는 결국 로보어드바이저 상품을 여러 개 놓고 비교해보실 텐데요. pip) 아무래도 금융과 IT의 만남이므로, 해당 기업의 인력의 우수성에 따라서 로보어드바이저의 우수성이 좌우되지 않나 생각합니다.

가령 쿼터백이라는 기업이 있는데요. 오랜 시간 초기부터 로보어드바이저 개발을 해온 회사이고, 아무래도 전통적인 금융기법에 IT 혁신을 이에 덧씌워 서비스를 제공하고 있는데요. 이에 따라 VC들이 계속 투자도 하고 있습니다.

로보어드바이저 기업들의 우수성에 대해서는 VC들이 계속 투자를 한다는 건 이 기업의 성장성이라든지 기업 역량에 대해서 나름, 소비자는 좀 평가하긴 어렵지만 심사위원들이 들어가서 내부적으로도 깊이 평가를 해봤으니까 '내가 고민하지 말고 다른 전문가들이 평가한 걸 내가 참고해서 하자' 이렇게 되면 좀 이제 편하게 판단을 할 수 있겠죠. VC들의 투자내역은 더VC라는 곳에서 공개를 하고 있으니까 이를 참고해보시면 좋을 것 같습니다.

▲앵커= 네 오늘 로보어드바이저에 대하여 이야기를 나누어 보았는데요. 다음에는 더 유익한 주제로 찾아뵙겠습니다. 감사합니다.

 

신새아 앵커, 차상진 변호사, 김철현 세무사 webmaster@ltn.kr



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