인공지능, Trading Floor에 진출
이제 금융은 IT다
투자은행의 트레이딩 플로어에 까지 로봇이 영역을 확대하고 있다. UBS는 런던에 새로이 단장된 사무실에서 그들이 적용한 두가지의 AI 시스템이 어떻게 트레이더들의 성과를 개선시킬수 있는지 보여주는 쇼케이스를 가졌다.
과거 몇년간 대형은행들은 인력에 의해 이루어지던 반복적인 작업들을 자동화시키는 작업을 해왔다. 이제 최신의 AI로 펀드를 배분하고 전략을 개발하기 위해 데이터를 분석하는 핵심적인 작업들에 그들의 스타 트레이더들과 함게 투입하고 있다.
“백오피스의 자동화에 대한 많은 논의가 있어 왔다. 하지만 우리는 트레이딩 플로어에 로봇을 이용할 수 있는 지에 대해 논의해 왔고, 활용 가능한 프로세스들을 찾아냈다.”
Beatriz Martin Jimenez, COO of UBS’s investment bank
비교적 간단한 첫번째 예는, UBS와 딜로이트가 협력하여 개발한 자동화된 프로그램으로 고객의 요청 이메일을 스캔해, 그들이 어떤 자산에 투자하기를 원하는지 확인하여 할당하는 시스템이다. 이 작업을 통해 과거 사람이 직접했을 경우 걸렸던 45분을 2분 남짓으로 줄여, 플로어 인력이 다른 일들에 시간을 더 쏟을 수 있도록 해준다.
로봇이 이메일 확인부터 배분까지 모든 것을 할 수 있다. 이는 플로어 인력들이 보다 더 복잡한 일들을 할 수 있는 여유를 준다.
그들은 또한 거래 변동성에 대한 새로운 전략을 개발하는데 머신 러닝을 이용한다. 시스템은 광대한 양의 트레이딩 데이터를 분석하고 마켓 패턴을 학습해 전략을 개발한다.
UBS는 이것이 투자은행에 의해 제공된 적용가능한 전략상품 으로서는 최초라고 주장한다. UBS는 고객들에게 몇달전부터 이 상품에 대해 마케팅을 해왔고 고객들은 이에 대해 매우 수용적인 태도를 보여왔다. 물론 아직까지는 고객이 확신을 가지고 투자할 만큼의 단계는 아니지만, 몇달 내에 첫 계약이 성사될 것으로 기대하고 있다.
몇몇 다른 투자은행들도 실제 고객 응대에 AI를 이용하고 있다. JP모건 체이스도 머신러닝에 기초한 유사한 시스템을 개발하여 주식시장 분석에 이용하고 있다. 이 시스템을 통해 시장상황을 이해하고 대량거래를 위한 최적화된 방법을 찾아내는 것이다.
UBS는 뉴욕 소재의 트레이딩 분석에 특화된 핀테크 기업 Tradelegs를 통해 새로운 시스템을 개발했다. 시스템을 통해 개발된 전략을 테스트해 본 결과, 연간 수익률 10.3%를 기록, S&P Put Write index의 6.9%를 가볍게 넘어섰다.
Ms Martin Jimenez는 AI가 최적화된 전략을 만들어내면 인간에 의해 적합성을 테스트 한다면서, 실제 트레이더 들의 확인이 없이 컴퓨터가 스스로 거래를 실행할 수 있도록 하기 까지는 몇년의 기간이 필요할 것이라고 밝혔다.
Goldman Sachs가 Quantitative Investment Strategies 유닛을 자신들의 Asset Management 부문에 배치한지는 10년이 넘었다. Morgan Stanley 역시 자신들의 Wealth Management 부문에 머신러닝 알고리즘을 도입하여 브로커들을 지원하고 있다. 하지만 UBS에 따르면 투자은행의 트레이딩 플로어에 AI기술을 도입한 것은 자신들이 처음일 것이라고 말한다.
한 은행의 Senior Innovation Executive는 “현재의 대부분의 AI 도입의 성공사례는 인간이 하던 프로세스를 보다 효율적으로 실행하는데 있다.”고 말한다. “감정을 추출해 내는 것도 가능하다. IBM이 문장이나 글을 통해 이를 시도하는 것을 본적 있는데, 이는 기본적으로 왜 어떠한 현상이 벌어지고 있는지를 밝혀내기 위해 일정한 룰을 따라 현상을 밝혀 낸다. 머신 러닝을 보자. 수천장의 핫도그 사진을 AI에게 제공하면 AI는 곧 핫도그가 어떻게 생겨먹었는지 배우게 될 것이다.”
수퍼 컴퓨터로 무장된 트레이딩 유닛의 증가는 이미 시장에 급격한 움직임의 원인으로 지목되어 우려를 자아내고 있다. 이러한 가운데 트레이딩 플로어에 도입되는 로봇이란 주제는 주식시장 폭락과 같은 우려를 더욱 자아내고 있다.
하지만 Ms Martin Jimenez는 리스크는 미미할 것이라면서, 미래에는 AI가 시장 변동성에 대한 예측을 할 것이고, 고객들은 이에 기반해 거래를 하게 될 것이라고 말한다. 다른 은행의 Senior Innovation Executive 역시 “우리 뿐 아니라 다른 은행들도 이러한 시스템을 가지고 있으며, 머신러닝을 통해 특정 고객이 특정 시점에 필요로 하는 전략들을 사용할 수 있게 해준다.” 면서, “이러한 전략들은 이를 재단해 낼 수 있는 컴퓨팅 파워와 기술적인 뒷받침이 있어야 하지만, 더욱 많은 이들이 이를 활용하고 있고, 이는 매우 흥미롭다.”고 말한다.
