인공지능(AI)이 펀드 매니저들이 내리는 매매 의사 결정의 약 70%를 예측해 따라 할 수 있다는 연구 결과가 나왔습니다.

단 시장 평균을 벗어나는 새 주도주를 찾아 투자하는 작업은 아직 기계가 인간을 이기지 못하는 것으로 나타났습니다.

현지시간 24일 블룸버그 통신에 따르면 미국 하버드대 경영대학원의 로렌 코헨 교수팀은 1990년부터 2023년까지 실제 펀드의 종목 매매 기록과 경제 환경 등 데이터를 AI 모델에 학습시키고, 해당 AI가 종목 매수·매도 등 펀드 매니저들의 주요 업무 판단을 얼마나 잘 예측하는지를 평가한 결과를 최근 논문으로 공개했습니다.

이 결과 AI의 예측 적중률은 71%에 달했습니다.

이 모델은 특히 큰 변동이나 특이점이 없는 '루틴'한 업무의 예측에 강했으며 연구진은 "일부 매니저의 경우 특정 분기에 실행하는 거래 판단 거의 전부를 맞출 수 있었다"고 했습니다.

예측이 빗나간 나머지 29%는 주로 시장의 통념과 패턴을 깨고 약진하는 '아웃퍼폼'(outperform) 종목을 둘러싼 의사 결정이었습니다.

블룸버그는 월가에서 AI가 여러 업무를 대체할 것이라는 우려가 커지는 현 상황에서 이번 연구가 '인간 펀드 매니저'의 가치를 조망하는 의의가 있다고 분석했습니다.

평소 시장 흐름을 판단해 매수·매도·보류를 판단하는 작업은 AI가 대신할 수 있어도, 남들이 보지 못한 정보와 맥락에 주목해 유망주를 찾고 '알파'(시장 평균 지수보다 높은 수익)를 구현하는 것은 아직 인간의 강점이라는 것입니다.

코헨 교수는 블룸버그와의 이메일 인터뷰에서 "AI가 내다보기 어려운 투자 판단 업무는 인간 고유의 숙련도가 적용되는 영역이며, 이는 실제 존재하는 것으로 밝혀졌다"고 했습니다.

이어 "단 이런 업무의 비중은 전체 대비 작으며, 이번 연구는 인간 매니저를 몽땅 AI로 대체할지보다는 가치가 높은 업무에 대한 가치 재조정(repricing) 면에서 의미가 있다"고 설명했습니다.

블룸버그는 이번 연구가 수수료를 둘러싼 펀드 업계의 고민을 더 깊게 만들 수 있다고 짚었습니다.

실제 많은 고객은 액티브 투자(적극적 전략 투자)의 대가로 자산운용사가 부과하는 수수료가 과하다며 지수를 추종하는 저가의 패시브 펀드로 대거 이동하고 있습니다.

펀드 업계는 이에 맞서 독창적 전략을 통한 알파 확대를 강점으로 내세우지만, 펀드 성과의 많은 부분이 시장 흐름을 타는 뻔한 패턴 기반 대응에서 나오는 것 아니냐는 지적이 거세 수수료의 정당성을 둘러싼 논란이 적지 않습니다.

이번 연구의 AI는 펀드 업무 환경에 따라 예측 결과에 차이가 있었습니다.

운용 인력이 많고 대내외 경쟁이 치열한 대형 펀드는 평균보다 예측 정확도가 낮았고, 펀드 매니저가 여러 상품을 운용하거나 장기간 근무할 때는 정답률이 더 높아지는 것으로 조사됐습니다.

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장효인(hijang@yna.co.kr)