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알파고와 이세돌 9단의 바둑 대결 이후 금융권의 핫이슈로 ‘인공지능’이 급부상했다. 국내 금융사들은 알파고 이슈를 적극 활용해 로보어드바이저 개발과 홍보에 박차를 가했다. 쿼터백투자자문 등 일부 업체는 대형 은행·증권사들과 전략적 제휴를 맺으며 발빠르게 시장개척에 나섰고 수십곳의 로보어드바이저업체들이 시장 진입을 위해 노력 중이다.

◆로보어드바이저, ‘딥러닝 알고리즘’이 대세

로보어드바이저(Robo-advisor)는 금융시장 자산관리 서비스의 한 종류다. 이는 로봇(Robot)과 자문전문가의 합성어(Advisor)로 인공지능(AI)에 기반을 둔 첨단 서비스다.

로보어드바이저(이하 로보)의 알고리즘은 크게 머신러닝과 딥러닝으로 구성되는데 컴퓨터가 스스로 정보를 학습하고 인공신경망을 구축해 정보의 핵심을 판단할 수 있다는 게 중점이다. 이때 금융사와 개발사들은 시장에서 접할 수 있는 모든 데이터(가격·경제·금·은 시세·주가·ETF 등)를 로보에 입력한다. 이렇게 완성된 1차 데이터를 로보가 가공·분석해 고객에게 투자 자문을 진행하는 식이다.

특히 딥러닝의 경우 데이터 측정 후 분류통계를 거치는 머신러닝과 달리 분류를 거치지 않고도 이를 스스로 판단할 수 있어 최근 미래에셋증권은 딥러닝 알고리즘을 이용한 로보 개발에 나선 상황이다.

◆자문형과 일임형, 고객 니즈에 따라 선택

NH투자증권, 삼성증권, 미래에셋대우 등은 로보 제휴사들과 업무 협약을 체결하거나 알고리즘을 자체 개발하는 등 ‘로보 모시기’에 한창이다. 미래에셋증권이 조사한 자료에 따르면 2016년 6월 기준으로 33곳의 순수 로보 업체가 경쟁했으며 상위 25개 업체가 전체 시장의 99.9%를 차지하면서 시장 집중도는 갈수록 높아지는 추세다.

이렇게 상용화된 로보의 서비스 유형은 자문형과 일임형으로 나뉜다. 자문형은 자문인력이 로보를 활용해 고객을 자문하거나 사람 개입이 없는 로보의 고객 자문이 있다. 일임형은 운용인력이 로보를 활용해 고객의 자산을 운용한다. 또한 사람 개입 없이 고객 자산 운용 형태로 나눠져 있으며 상품 분류에 따라 ▲랩어카운트 ▲ISA ▲투자자문 ▲펀드 ▲HTS로 나뉜다.

로보의 가장 큰 장점은 저렴한 수수료에 있다. 그동안 PB를 통한 투자 진행 시 인건비 탓에 높은 수수료를 부담했지만 비대면서비스인 로보를 이용하면 1~1.5%의 적은 수수료가 책정된다. 최근에는 온라인에서도 이용 가능하고 단순 투자 성향과 목표 수익률을 고려해 소액부터 고액까지 단계적으로 포트폴리오를 뽑아내 그 문턱이 낮아지는 추세다.

다만 기존의 PB도 이용할 수 있는 구조로 운영돼 더욱 진화된 알고리즘이 필요한 부분은 해결해야 한다. 기존처럼 자동화된 알고리즘을 통해 투자 관리를 진행할 경우 예상치 못한 변수나 불확실성에 대해서는 예측하지 못하기 때문이다. 이를 극복하기 위해 최근 로보 개발사들은 리스크를 줄이기 위한 대응책과 측정 방법 등을 보유하기 시작했다.

◆투자에서는 ‘일관성’이 가장 중요

고객의 입장에서 로보의 가능성을 판단할 때 얼마나 수익을 내느냐는 중요한 문제다. 이럴 경우 각 사별로 차이가 있는 로보의 운용 목적을 살펴봐야 한다.

금융사별로 추구하는 방식이 ▲변동성 ▲절대 수익 ▲주식·채권 트레이딩 등 큰 차이가 있기 때문에 수익률을 두고 결과를 따지는 것은 무의미하다. 대신 전문가들은 로보의 데이터 조합 방식과 운용 여부에 초점을 기울여야 한다고 당부한다. 즉 단순히 로보가 출시됐고 어떤 포트폴리오를 운영 중인지 살펴보는 것에 그치지 않고 일관성 있는 투자 능력과 테스트 결과에 신경을 쏟으라는 뜻이다.

로보 개발사의 한 관계자는 “소비자들은 각 금융사별로 운영 중인 로보의 수익률보다는 콘셉트와 구현 방식, 과거 테스트 결과, 투자 성과를 통해 일관성 있는 투자 판단을 해야 한다”고 조언했다. 그는 이어 “현재 추구하는 전략이 실패했다 하더라도 앞으로 시장 변화에 따라 수익률이 달라질 수 있어 일관된 로직을 가진 금융사에 투자를 진행하는 게 좋다”고 덧붙였다.