"AI, 자본시장 투자에 효과적이지만 한계도"

세계경제연구원 IGE웨비나
피터 딜라드 DFA 투자 대표
"AI, 변동성 예측·완화에 기여
평상시 수익률 우월하지 않아"

"인공지능(AI) 모델은 극심한 변동성에서 자본시장 투자의 차단기 역할을 한다."

28일 세계경제연구원(IGE)이 개최한 IGE웨비나에서 디멘셔널펀드 어드바이저스(DFA)의 피터 딜라드 글로벌 투자 엔지니어링 대표(사진)는 이같이 말했다. 1조달러 이상의 자산을 운용하는 DFA에서 AI를 활용해 시장을 전망하고 위험을 예측하는 딜라드 대표는 "AI는 정말 훌륭하고 신비로운 기술로, 긍정적인 부분이 많다"고 설명했다.

노벨경제학상 수상자 유진 파마와 로버트 머튼이 고문으로 있는 DFA는 데이터 기반의 과학적 투자로 알려졌다. 딜라드 대표는 'AI 시대의 포트폴리오 투자 전략'을 주제로 한 이번 발표에서 AI가 비즈니스 환경에서 어떻게 활용될 수 있는지, 전통적 소프트웨어와 AI 소프트웨어의 차이점은 무엇인지를 소개했다.

딜라드 대표는 "전통적 소프트웨어는 결정론적 방식으로 동일한 입력에 항상 같은 결과를 내지만 AI 소프트웨어는 확률론적 특성을 지녀 같은 입력에도 다양한 결과가 나올 수 있다"고 강조했다.

그는 "AI의 환각(할루시네이션) 현상과 그로 인한 오류 가능성, 그리고 이러한 특성이 창의성과도 연결될 수 있다"면서 "금융투자업계가 AI 도구의 도입 여부를 결정할 때는 업무의 본질, 결과 검증 가능성, 정보의 가치, 그리고 행위의 가역성 등 4가지 기준을 고려해야 한다"고 조언했다.

DFA가 실제 투자 업무에서 활용하는 AI 프롬프트도 공유했다. 딜라드 대표는 유용하게 쓰이는 사례로 '코딩 어시스턴스'와 '맞춤형 조사 프롬프트 제공'을 꼽았다. 그는 "코딩 분야에서 AI의 도움은 즉각적이고 신뢰할 만한 결과를 제공한다"며 "코드 요약, 문서화, 반복적 작업의 자동화 등에서 큰 효율성을 경험했다"고 전했다. 반대로 "데이터 이상 탐지나 방대한 채권 계약서 요약 등에서는 AI가 기존 방식보다 뚜렷한 효용을 보이지 못했다"며 "AI 도구가 모든 문제를 해결해주지는 않는다"고 털어놨다. 업무의 특성과 책임 소재에 따라 AI 활용 범위를 신중히 결정해야 한다는 것이다.

시장 변동성 예측에 AI와 머신러닝 기법을 적용한 경험도 소개했다. DFA의 연구팀은 전통적 통계 모델과 신경망 등 비선형 AI 모델을 비교 분석했다. 딜라드 대표는 "극단적 변동성 시기에는 비선형 모델이 더 나은 예측력을 보였으나 평상시에는 기존 모델과 큰 차이가 없었다"고 말했다. 이어 "AI 기반 상장지수펀드(ETF)의 장기 수익률이 전통적 지수 대비 특별히 우월하지 않다는 점을 들어 AI가 전통적 알파를 대체하기는 어렵다"고 평가했다.

모더레이터를 맡은 전광우 세계경제연구원 이사장은 "전 세계 증시와 비교했을 때 한국 시장은 최근 몇년간 좋은 퍼포먼스를 보였다"면서 "여러 정책 입안자들이 이 부분을 자세히 들여다보고 싶어할 텐데 AI 도구를 활용할 수 있는 방안이 있나"라고 물었다. 딜라드 대표는 "AI가 변동성 예측과 완화에 일부 기여할 수 있으나 시장의 본질적 특성상 모든 변동성을 제거하는 것은 불가능하다"고 선을 그었다. AI 슈퍼사이클과 메모리 칩 산업의 지속 가능성에 대한 질문에도 딜라드 대표는 "수요와 공급의 변화에 따라 장기적 전망이 달라질 수 있다"면서 "모든 것이 영원하지는 않다. 다만 양극단에 있는 전망보다는 중간(중도)에 있는 전망을 믿는다"고 전했다.

[email protected] 박문수 기자