1月이면 다들 新年 計劃을 세운다. 그中 가장 많이 挑戰하는 게 다이어트 아닐까. 하지만 다이어트에 成功하는 사람은 많지 않다. 아는 것과 實踐하는 것은 다른 問題이기 때문이다. ‘賢明한 資産配分 投資者’의 著者이자 醫師였던 윌리엄 번스타인은 다음과 같이 말했다.

“體重 減少와 關聯해 99.99%의 사람은 두 가지만 알면 된다. 더 적게 먹어야 한다는 것과 더 많이 몸을 움직여야 한다는 것! 그럼에도 우리는 이 簡單한 眞實을 받아들이고 거기에 따른 努力을 기울이기보다 트랜스脂肪, 正體 모를 補充制, 케톤 다이어트(고지방 食單 爲主의 다이어트) 等에 對해 이야기하는 데 熱中한다.”

人間과 區別할 수 없는 人工知能은 아직

安定的이고 成功的인 投資 亦是 두 가지만 알고 實踐하면 된다. 適切한 分散과 꾸준한 長期投資다. 하지만 投資者들은 이 簡單한 眞實을 實踐하기보다 테마와 流行에 對해 얘기하는 것을 즐긴다. 結局 다이어트와 投資에 失敗하는 原因은 原理를 몰라서가 아니라 實踐하지 못해서인 境遇가 많다. 이런 限界點을 克服하고자 原理와 原則에 立脚해 投資를 돕는 道具가 많이 나오고 있다. 그中 하나가 로보어드바이저(robo-advisor)다.

로보어드바이저에 關한 定義는 多樣하다. 위키피디아에는 “人間의 介入을 最少化하며 온라인으로 포트폴리오 管理를 提供하는 財務 相談의 한 種類”라고 나온다. 또 다른 定義에 따르면 “빅데이터, 머신러닝, 알고리즘 等 情報技術(IT)과 現代 포트폴리오 理論 같은 金融理論이 結合돼 컴퓨터가 사람을 代身해서 資産을 管理하는 技術”이기도 하다. 金融監督院 金融敎育센터에 公開된 資料에서는 이렇게 說明한다. “自動化된 알고리즘을 통해 顧客에게 온라인으로 포트폴리오를 管理해주는 財務的 諮問 서비스를 말한다. 一般的인 資産管理 서비스와 差別化되는 點은 바로 自動化된 알고리즘을 통해 온라인으로 서비스를 提供한다는 것이다. Automated Investment Advisor가 좀 더 正確한 表現이다.”

로보어드바이저란 心理相談 같은 助言者(advisor) 役割이 아니라, 金融資産을 管理하거나 投資를 도와주는 것을 말한다. 다양한 正義가 存在하는 理由는 로보어드바이저가 學界에서 定立된 것이 아니라 市場에서 생겨난 이름이기 때문이다. IT를 基盤으로 金融서비스를 始作한 핀테크 스타트業들이 ‘로보어드바이저’라는 타이틀을 달고 마케팅을 하며 알려진 用語라서 會社마다 追求하는 戰略에 따라 正義가 若干씩 다를 수 있다.



2016年 구글 딥마인드의 人工知能(AI) 바둑프로그램 알파고가 이세돌 9段과 對局에서 勝利하며 人工知能 技術에 對한 關心이 높아졌다. 많은 言論이 로보어드바이저 亦是 人工知能 技術을 利用한다고 紹介하면서 덩달아 많은 關心을 받게 됐다. 果然 로보어드바이저는 人工知能인가. 人工知能이 무엇인지 簡單히 알아보고, 로보어드바이저와 關係를 살펴보자.

人工知能은 人間이 컴퓨터에 附與한 知能 或은 컴퓨터에 依해 模倣된 人間의 思考 過程으로 定義할 수 있다. 人工知能은 크게 ‘剛한 人工知能’과 ‘弱한 人工知能’으로 나뉜다. 旣存에 사람들이 大部分 생각하던 것은 剛한 人工知能이다. ‘터미네이터’나 ‘로보캅’처럼 “모든 面에서 人間과 區別할 수 없는 知能”을 말한다. 反面 現在 人工知能은 大部分 弱한 人工知能이라고 할 수 있다. 弱한 人工知能은 “특정한 問題 解決에 特化된 知能”으로 定義된다. 구글 알파고가 바둑을 위해 開發된 것이 例다.

“人工知能 技術은 汎用의 知能이 아닌, 特定 問題에 特化된 빠른 計算 方法으로만 作動한다. 現在 人工知能이 이룩한 成果 中 많은 部分은 知能에 對한 새로운 接近 方法이 發見됐기 때문이 아니라, 엄청나게 發展한 컴퓨터 하드웨어 德分에 똑같은 알고리즘이 以前보다 훨씬 더 빨리 實行되기 때문에 얻어진 成果”라는 評價도 있다. 이런 點에서 普通 사람이 생각하는 剛한 人工知能 開發은 多少 먼 未來의 일이지 않을까 생각된다.

마쓰오 유타카는 著書 ‘人工知能과 딥러닝’에서 人工知能을 아래 4段階로 分類했다.

레벨1. 單純한 制御 프로그램
‘制御工學’이나 ‘시스템工學’이라는 이름으로 始作된 學問 分野(電子製品들)

레벨2. 古典的인 人工知能
行動 패턴이 多彩로운 境遇에서 知能(長期 프로그램, 淸掃 로봇 等)

레벨3. 機械學習(머신러닝)을 받아들인 人工知能
內藏된 檢索엔진이나 빅데이터를 바탕으로 自動的으로 判斷하는 人工知能. 1990年代부터 始作돼 最近 빅데이터를 土臺로 더욱 進化했음(IBM 왓슨, 애플 시리 等)

레벨4. 딥러닝을 받아들인 人工知能
機械學習할 때 데이터를 나타내기 위해 使用되는 入力값 自體를 學習하는 것으로 最近 가장 뜨거운 領域이며, ‘剛한 人工知能’의 可能性일 수 있다고 얘기됨(구글 알파고 等)

그의 分類를 參考해 “로보어드바이저가 人工知能이냐”는 質問에 答한다면 레벨3~4의 人工知能 水準이라고 얘기할 수 있을 듯하다. 다만 人工知能 바둑프로그램 알파고가 人間 바둑棋士들을 이긴 것처럼 로보어드바이저가 資産管理나 投資에서 좋은 成果를 낼 것이라는 期待는 아직 時機尙早인 듯하다. 앞서 얘기했듯이 아직은 ‘弱한 人工知能’이기 때문이다.

年收益率↓ 危險 指標↑

投資 市場에는 이미 人工知能이라는 타이틀을 내건 商品과 서비스들이 있다. 펀드나 ETF(上場指數펀드)로 出市된 境遇라면 成果를 追跡할 수 있다. 미래에셋資産運用은 2017年 11月 1日(現地時刻) 캐나다 토론토 證券去來所에 人工知能을 活用해 글로벌 市場에 投資하는 ETF를 上場했다. 當時 紹介된 記事에 따르면 ‘호라이즌액티브AI글로벌株式ETF(Horizons Active A.I. Global Equity ETF, 티커 ‘MIND’)’는 主로 北美地域에 上場된 ETF를 活用해 글로벌 市場에 投資하는 商品으로, 人工知能이 모든 投資를 決定하는 世界 最初 ETF다. MIND ETF는 50個 以上 主要 經濟 데이터가 投入되는 人工神經網을 모니터링해 포트폴리오를 構成한다. 리밸런싱은 基本的으로 每달 이뤄지며 期待收益, 相關關係, 變動性 等을 考慮해 流動性을 비롯한 地域別, 國家別 投資 比重을 持續的으로 調節한다.

2017年 11月부터 2021年 12月 24日까지 4年 1個月間 成果를 보면 MIND ETF의 年收益率은 0.4%로, 벤치마크로 볼 수 있는 MSCI World 指數의 年收益率 13.7%에 비해 매우 낮고, 코스피200(年 7.4%)보다도 相當히 낮다(그래프1·표1 參照). 反面 연변동性이나 最大 落幅 等 危險 指標는 MSCI World 指數와 비슷하거나 더 나쁘게 나온다. MIND ETF는 MSCI World 指數와 0.86의 높은 相關關係를 갖는다. 相關關係가 높다는 것은 ‘그래프1’에서 보듯 비슷하게 오르고 내리는 性質을 갖는다는 뜻이다.

國內에도 2020年 9月 29日 人工知能 ETF가 上場됐다. ‘TIGER AI코리아그로스액티브’ ETF는 “미래에셋資産運用 내 自體 AI가 豫測한 期待收益率이 높은 種目에 對해 코스피 編入 比重보다 높게 投資해 指數 對比 超過 成果를 追求한다”고 한다. 上場일 以後 2021年 11月 30日까지 累積收益率은 24.7%로, 코스피200을 追從하는 ETF인 ‘KBSTAR 200TR’의 成果 23.6%와 크게 差異 나지 않는다. 指數와 相關關係 亦是 매우 높다는 것을 ‘그래프2’를 통해 確認할 수 있다.

漠然한 期待로 投資한 것은 아닌지

펀드 形態로 出市돼 運用 期間이 긴 ‘미래에셋AI스마트베타EMP’도 있다. 이 펀드의 商品 情報는 “人工知能 알고리즘은 經濟指標, 種目 情報 等 投資市場에 影響을 미칠 것이라 判斷되는 다양한 情報의 入力 데이터에 基盤해 辭典的으로 포트폴리오를 構成하고 이를 事後的으로 構成한 最適 포트폴리오와 比較해 그 差異가 最少化되도록 神經網을 進化하는 方式으로 學習하는 딥러닝(Deep Learning) 技術을 活用한다”고 돼 있다.

미래에셋AI스마트베타EMP가 出市된 2017年 1月 以後 約 5年間 成果를 보면 같은 會社에서 運用하는 未來에셋코스피200인덱스 펀드와 相關關係는 0.96으로 매우 높으며, 年收益率은 인덱스 펀드 對比 2.8% 낮고, 危險 指標인 연변동性이나 最大 落幅은 더 크다(표2 參照).

只今까지 몇 가지 人工知能 ETF와 펀드의 成果를 살펴봤다. 過去에 成果가 안 좋았으니 未來에도 안 좋을 것이라는 얘기가 아니다. 다만 漠然한 期待로 投資하고 있는 것은 아닌지 檢討해볼 必要가 있다는 말이다.

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