로봇이 자산관리하는 세상이 온다
AI 금융, 자산관리의 시작
운전 중에 AI(인공지능) 금융비서를 호출하였다. "30분 안에 미국에 간 아들에게 2,000달러 송금해 주고 5월 말에 돈을 써야 하는데 어느 자산, 어디에서 찾으면 좋은지 알려주세요." "2,000달러는 김현대 님 은행 계좌로 송금했습니다. 5월 말 기준으로 인출 가능한 예금은 2억 원입니다. 그 외 5월 말 기준으로 주식, 가상자산, 금, 부동산 등 총 시가 기준 자산은 19억 원입니다"
누군가에게는 그저 먼 미래의 이야기라고 생각할 수도 있겠다. 하지만, 이는 코앞으로 다가온 미래의 모습이다. 미래 금융은 AI를 통해 발전될 것이며 내가 있는 곳 어디서든 실시간으로 자산관리가 이루어지는 세상이 될 것이다. 나만의 금융비서가 탄생하는 것이다.
#1. 돈 버는 이상으로 쉽지 않은 자산관리
전통적인 금융은 돈을 빌리는 수신, 빌려주는 여신 등 중개업무가 주이다. 이에 따라 보유한 자금 등 자산을 관리해야 한다. 만기가 된 거액을 하루만 다른 투자처에 연결하지 못하면 연간 수익률은 뚝 떨어진다. 피가 마르는 일이다. 국민연금, 은행, 보험 등 금융회사들은 금융회사 설립부터 보유자산의 자산관리에 최정예 인원을 투입하여 관리해왔다. 그중 은행은 ‘슈퍼리치’를 타깃으로 고객 자산관리(Wealth Management, WM)에 앞다투어 화력을 집중하고 있다. 고객 자산 유치와 전통적인 수익원인 예대 차익에서 벗어나 자산관리를 통한 수수료 수익을 늘리기 위해서다.
자산관리는 보유자산 및 확정적 예상 수입의 실시간 현황 파악, 통계를 기반으로 확률과 예측, 예측을 기반으로 한 포트폴리오, 매수 및 매도의 정확한 행위가 핵심이다. 재벌이 아닌 이상 이러한 고급 자산관리 업무를 할 재정팀을 별도로 둘 수가 없다. 따라서 개인이나 기업들은 은행, 금융, 증권, 자산운용사의 AI를 활용한 로봇 어드바이저(Robot + Advisor) 자산관리 서비스를 이용한다.
#2. 데이터로 움직이는 금융
자산관리의 대상은 거의 모두가 데이터로 움직인다. 심지어 부동산까지도 장부에 적힌 숫자 데이터 등으로 관리된다. 단순한 기록 상태에 대한 데이터를 가공하면 유용한 정보가 되고 이를 분석하여 체계화하면 지식이 된다. 지식이 쌓이면 남에게 이유를 설명하여 이해시킬 수 있는 (understand and explanation- why) 단계에 이른다. 이 수준을 넘어서면 미래를 예측하고 새로운 가치를 창출하는 창의성 있는 지혜를 얻을 수 있다. 훌륭한 지혜는 양질의 데이터에서 시작한다. 이를 자산관리에 적용하면 양질의 데이터를 수집하고 분석하면서 자산을 안전하게 관리하고 수익을 극대화할 수 있다.
#3. AI 자산관리의 현주소
현재 AI 자산관리는 보유자산이 어디에 얼마나 있는지를 알려주는 데이터가 전부다. 대부분의 자산관리 서비스가 '현재 상태 파악' 단계 수준까지는 비슷하다. 이 단계를 넘어 다음 단계인 예측 단계부터 금융사마다 차이가 크게 벌어진다. 양질의 빅 데이터 보유 또는 연계 여부, 알고리즘을 통한 분석 틀과 다양한 분석실적 등 AI 자산관리 부문이다. 금융회사들은 AI를 활용한 대출 분석, 금융회사 자산군 구성에는 이미 상당 부분 이를 활용하고 있다.
특히, 금융권에서는 이미 AI를 활용해 디지털 자산관리(WM) 시장에서 치열한 경쟁을 펼치고 있다. 고객의 투자성향을 기반으로 맞춤형 상품을 추천하거나 포트폴리오를 구성하는 로보어드바이저를 고도화하는 데 힘을 쏟고 있다. 보도에 따르면 S 은행은 이번 달까지 200개 점포에 AI 은행원을 설치할 예정이며, K 은행도 지난 하반기부터 AI 은행원을 적용한 키오스크를 영업점에 배치하고 있다.
W 은행은 AI 기반 시장 예측 시스템과 AI 상담 통합 플랫폼을 구축한다. AI를 활용한 금융시장 동향 분석으로 고객 수익률을 제고하고 리스크 관리를 강화하겠다는 것이다. H 은행은 지난해부터 AI를 활용해 대출 한도를 산출하는 ‘AI 대출’을 선보였다. AI 대출은 대출 한도 모형에 데이터를 스스로 학습하는 머신러닝을 적용해 대출 한도를 산출한다. 고객의 거래 패턴을 분석하고, 200여 개의 변수 및 복수의 알고리즘 결합을 통해 리스크를 분석, 적정 한도를 부여하는 점이 주요 특징이다.
그러나 고객의 효율적인 자산관리에는 몇 가지 제도적 한계가 있어 현재 AI 등을 활용한 자산관리는 다소 아쉬운 부분이 많다. 그중 가장 큰 문제가 현실에 맞는 다양한 포트폴리오 구성은 물론이고 이를 즉각적으로 매도 및 매수 등 자산 이동 및 처분행위를 할 수 없다는 데 있다. 증권사 고객의 주식 자산군 내에서 세부 투자 주식의 포트폴리오를 구성하여 설정한 목표대로 매도 및 매수를 자동으로 할 수는 있지만 다른 자산군, 예를 들면 부동산, 금, 가상자산 등은 할 수가 없다는 점이다.
#4. AI금융의 중요성
전통적인 자산군은 은행 예금, 주식, 부동산이다. 여기에 안전자산인 금, 은과 달러가 추가되고 최근에는 가상자산군이 포함되어 크게 5가지로 볼 수 있다. 이제 포트폴리오는 보유자산을 환기하는 시간과 변동성 폭은 물론이고 환가 되는 화폐가 원화인지 달러인지도 생각해야 한다. 즉 유동자산과 고정자산, 금융자산과 실물자산의 분류는 기본이고 변동 폭(등락, 위험)을 기준으로 안전자산과 비(非) 안전자산의 정도까지 고려하여 잘 믹스(Mix) 해야 한다. 살아있는 생물을 키우듯 24시간 365일 신경을 써주어야 하는 일이다.
자산을 불리려는 중소 자산가를 포함해서 관리 대상 자산이 많은 부자는 늘 고민이 많다. 자산관리에 많은 시간을 빼앗겨 정작 누려야 할 자유와 행복을 잃을 수 있기 때문이다. 따라서 신경 쓰지 않아도 척척 알아서 해주는 종합적인 AI 자산관리의 필요가 점점 더 불확실성이 커지는 시대에 중요한 서비스로 떠오르는 것이다. 필자는 금융업무의 최상위 분야인 유동화 업무를 해왔다. 가상자산을 포함한 디지털뱅킹, 데이터 산업 등에 대해서도 최근 약 3년간 현장에서 체험하였다. 지금은 분명하게 데이터 금융 시대이다. 고객이 희망하는 기대이익과 부담 가능한 위험률 그리고 최적의 절세 등을 고려한 5가지 자산군의 포트폴리오 구성을 해야 한다. 또 적기에 매도 및 매수 등을 실행하도록 설정되어야 한다. 그러기 위해서는 5가지 자산군의 데이터를 불러오고 분석해야 하며 실시간으로 매도 및 매수가 가능해야 한다.
포트폴리오를 구성할 자산군이 복잡, 다양해지고 국내와 해외에서 설정한 대로 거래가 이루어지게 하려면 수많은 자산군을 실시간으로 분석해야 한다. 결국, 로봇을 이용한 ‘AI 자산관리’가 아니고서는 제대로 성과를 내기가 사실상 불가능하다는 것이다. 제대로 된 AI 자산관리는 국내외 은행, 증권사, 보험 등은 물론이고 부동산, 가상자산 거래소 등을 금융과 실물자산 드리고 국내외를 통합하여 운영할 수 있는 ‘국제적인 자산관리 플랫폼’으로 설립되어야 할 것이다. 큰 틀을 보는 자가 미래 자산관리의 주축이 될 것이다.
AI 자산관리가 고도화되면서 자산가들은 별로 신경을 쓰지 않고 수많은 재정전문가를 둔 것처럼 최적의 포트폴리오는 구성하며 관리할 수 있다. 경쟁력 있는 AI 자산관리 서비스를 제공하는 금융회사는 양질의 고객을 확보하며 금융패권을 잡을 것이다. 디지털 혁명 시대에 금융회사와 자산관리회사는 AI 자산관리에서 서열이 정해지고 승패가 결정될 것이다. 데이터를 기반으로 움직일 미래, AI 금융의 성장이 기대된다.
