[이코노믹리뷰=홍석윤 기자] 인공지능과 머신러닝(machine learning)은 더 이상 공상과학 영화의 소재가 아니다. 주요 은행, 헤지펀드, 사모펀드들이 상대적 우위를 점하기 위해 이런 차세대 기술 배치 경쟁에 나서고 있다.

씨티그룹은 고객에게 포트폴리오를 추천하기 위해 머신러닝을 사용한다. 초단타 거래를 많이 하는 투자 회사들도 금융 시장을 빠르게 읽고 반응하기 위해 머신러닝 도구에 의존한다. 판아고라자산운용(PanAgora Asset Management) 같은 주식투자 상담회사(quant shop)들도 정교한 투자 아이디어를 테스트하기 위해 복잡한 알고리즘을 개발했다.

430억 달러의 자산을 운용하며 통계에 입각한 투자를 하고 있는 보스톤 판아고라의 마이크 첸 주식 포트폴리오 매니저는 그랜드 케이맨(Grand Cayman)에서 열린 케이맨 대안 투자 서밋(Cayman Alternative Investment Summit)에서 가진 CNN과의 인터뷰에서 "우리는 족집게 과학자가 아니다. 그러나 머신러닝은 감정을 배제하고 오직 합리적 기준으로만 모든 것을 판단한다.”고 말했다.

투자 회사들이 사용하는 기술의 대부분은 새로운 것은 아니다. 오늘날 컴퓨터들이 정보를 훨씬 더 빨리 처리할 수 있게 되면서 금융 회사들이 인공지능과 머신러닝의 힘을 더 잘 구사할 수 있게 된 것뿐이다. 그리고 지금은 수년 전에 비해 훨씬 더 많은 데이터가 존재한다.

떠오르는 머신 러닝

그러나 기술은 한편으로 금융 산업을 빠르게 교란시키고 있고 앞으로도 계속 그럴 것이다.

케이맨 제도에 있는 다국적 컨설팅 회사 KPMG의 앤서니 코웰 자산운용본부장은 "머신러닝의 발전이 앞으로 이 산업을 정말 알아볼 수 없게 만들 것"이라고 말했다. 그의 고객 가운데에는 세계 최대 자산운용사, 헤지펀드, 사모펀드 등이 포함되어 있다.

예를 들어, 씨티 프라이빗뱅크는 금융 컨설턴트들이, ‘다른 투자자들은 그들의 돈으로 어디에 투자하고 있는가?’ 같은 자주 받는 질문에 대답하는 것을 돕기 위해 머신러닝을 활용했다. 이 기술을 사용함으로써, 은행은 전 세계 고객들이 운용하고 있는 포트폴리오를 익명으로 공유할 수 있게 되었다.

씨티 프라이빗뱅크의 최고 혁신책임자(CIO) 겸 글로벌 투자연구소장인 필립 왓슨은 CNN과의 인터뷰에서 "전통적으로 그런 종류의 정보는 고객 네트워크에서 나온다. 여러분도 아마 커피나 칵테일을 마시면서 한 번쯤 들어 본 내용일 수도 있다"며 “이제 그런 가치 있는 통찰력을 모두 공유할 수 있게 됐다"고 말했다.

시티는 또, 고객에게 조언을 주기 위해 머신러닝을 이용한 추천 엔진도 개발했다. 이 플랫폼은 고객들에게 맞춤형 연구 보고서, 솔루션을 추천해 줄 뿐 아니라 포트폴리오에서 채권 만기가 언제 인지 같은 정보들을 경보해 주기도 한다.

단타 투자자들에게도

단기 투자에 주력하는 보스턴의 헤지펀드 돔야드(Domeyard)는 뉴욕증권거래소의 개장 시간 거래에서만 3억 개의 데이터 포인트를 해독하는 머신러닝을 사용한다.

돔야드의 공동창업자 겸 파트너인 크리스틴 치는 "불과 몇 초 후나 몇 분 내에 무슨 일이 일어날지를 더 쉽고 빠르게 예측하기 위해 기계의 도움에 의존한다"고 말한다.

그러나 치 파트너는 “기계는 당신이 기계에 입력하는 데이터 만큼만 똑똑하다"고 경고했다.

판아고라는 올해 초, 투자자들이 정부의 검열을 피하기 위해 소셜 미디어에서 사용하는 중국어 사이버 속어(cyber slang)를 해독하는 '자율 학습'(self-learning) 알고리즘을 출시하면서 중국 사업을 확대했다고 말했다. 이 알고리즘은 판아고라의 포트폴리오 매니저들이, 중국 시장을 지배하고 있는 소매 투자자의 심리를 들여다 볼 수 있는 가치 있는 창구를 제공하고 있다.

‘인간vs.기계’ 아닌 ‘인간+기계’

그러나 기술 회사의 임원들은 인공지능과 머신러닝, 특히 로봇이 책임진다는 모든 과대 광고를 믿지 말라고 경고한다.

시티의 왓슨 소장은 "광고의 일부는 터무니없이 과장된 것일 수도 있다"고 말한다.

"세상은 인간과 기계가 공존하고 협력하는 곳입니다. 혼자 모든 것을 다 할 수 있는 기계는 없습니다. 혼자 모든 것을 다 할 수 있는 기계는 앞으로도 보지못할 것입니다.”

판아고라의 첸도 이에 동의했다. "인간vs.기계의 경쟁이 아니라 인간+기계의 개념입니다"

판아고라에서도 투자 결정에 대한 최종 결정권은 사람이 갖는다. 그리고 사람은 때때로 컴퓨터가 그들에게 지시하는 것을 무시하기도 한다.

“기계는 지각이 없습니다. 앞으로 10년 안에 터미네이터들이 나타나 우리를 모두 죽이는 일은 생기지 않을 것입니다.”

하지만 많은 일자리는 사라질 것  

하지만 그렇다고 해서 인간 사회가 끄떡도 없다는 뜻은 아니다.

IBM 글로벌 비즈니스서비스의 마크 포스터 부사장은 "인간의 모든 역할과 직업 100%가 영향을 받을 것이라고 생각한다"고 말했다.

그는 “가장 바람직한 것은 정부, 기업, 교육 시스템이 근로자들을 재교육함으로써 이러한 혼란을 미리 대비하는 것”이라고 말했다.

"그러나 세상은 그처럼 빨리 대처하지 못할 것입니다. 많은 사람들이 낙오할 위험이 있습니다. 근로자들을 교육시켜 낙오되지 않도록 하는 것이 우리 기업의 의무입니다.”

씨티의 왓슨 소장도, 사무실 뒤에서 허드렛일을 하던 많은 근로자들이 완전히 실직되기 보다는 더 보람 있는 자리로 이동해야 한다고 생각한다.

그 다음엔 무슨 일이?

양자 컴퓨팅과 같은 새로운 기술의 출현하면 금융 산업은 더욱 큰 혼란을 겪게 될 것이다.

영국의 캠브리지 퀀텀 컴퓨팅(Cambridge Quantum Computing)의 수석 과학자 마크 잭슨은 "양자컴퓨팅이 과거에 우리가 건들지도 못했던 문제들을 해결할 수 있을 것"이라고 말한다.

그러나 IBM, 구글, 인텔 등 주요 기술 기업들이 양자 기술 개발에 막대한 비용을 쏟아 부었지만 전문가들은 이 슈퍼 컴퓨터가 어떤 용도로 사용될지 정확히 확신하지 못하고 있다.

잭슨도 양자 컴퓨터의 구체적인 사용 사례를 묻는 질문에 "사실 아직 모른다. 우리는 이제 막 그것의 힘을 이해하기 시작했다."고 말하면서도 “그러나 양자 컴퓨터가 암호화, 보안, 화학, 머신러닝 등 여러 분야에서 뛰어난 성과를 거둘 것이라는 점은 분명하다”고 말했다.

금융 영역에서 아직도 컴퓨터가 할 수 없는 일은 많다.

예를 들어, 정교한 투자자들은 종종 게임 이론을 사용해 다른 시장 참여자들이 주어진 상황에 어떻게 반응할지를 설계한다. 게임 이론은 투자 회사들이 급격한 시장 변동이 발생하기 전에 자신의 위치를 미리 설정함으로써 돈을 벌게 해준다.

판아고라의 첸매니저는 기계가 아직은 그 일을 할 수 없다고 말한다.
"그러나 앞으로 5년~15년 안에 기계가 그 일을 할 수 있기를 바랍니다.”