AI는 바둑 같은 보드 게임, 자율주행차, 단백질 구조 분석 등 다양한 분야에서 실용화되고 있다. 하지만 언뜻 보면 AI와 궁합이 좋을 것 같은 주식 시장 투자에 있어선 기계학습이나 AI에 의한 의사 결정이 그다지 보급되어 있지 않다. 케임브리지대학과 옥스퍼드대학 연구팀이 2000∼2018년 발표된 여러 연구에서 AI를 이용한 주식 투자는 실용화할 수 있는지 분석한 연구 결과를 발표했다.
기술 발전은 온라인 결제 서비스와 인터넷 뱅킹 등장 등 영향을 금융업계에 미치고 있으며 금융과 기술을 결합한 핀테크라는 말이 사용되고 있다. 이런 분야에선 AI에 의한 보안 시스템, 머니론더링 대책, 클라이언트 신원 확인 등이 이뤄지고 있지만 이익을 요구해 주식이나 환율 등 금융 상품을 거래하는 트레이딩에 있어 AI 보급은 그리 진행되고 있지 않다.
연구팀은 단순 알고리즘은 많이 사용하지만 기계학습과 AI는 투자 의사 결정에 흔하지 않다면서 학습은 엄청난 데이터세트를 분석하고 패턴을 찾는 것에 기초하고 있으며 금융 시장은 엄청난 분량 데이터를 생성하기 때문에 둘다 분명히 일치하는 것처럼 보인다고 지적한다.
일부 전문 투자사는 투자 의사 결정 프로세스에 AI를 사용하고 있다고 주장하지만 공식 실절 정보는 공개되지 않았다. 또 AI를 채용하는 투자사 중에는 수십억 달러를 운용하고 곳도 있다지만 투자 업계에선 그만큼 규모는 아니라고 말한다. 한편 학술 연구에 있어선 기계학습 알고리즘에 의해 고정밀도 재무 예측이 가능하게 됐다는 보고도 다수 있어 연구와 현실간 간극이 존재한다.
연구팀은 현실에서 AI에 의한 투자가 보급되지 않는 원인에 대해 알아보기 위해 2000∼2018년 발표된 기계학습 알고리즘에 의한 주식 시장 예측 실험에 관해 검토된 연구 27건을 분석했다.
분석에 의하면 조사한 대부분 실험에선 복수 시장 예측 모델을 동시 병행으로 실행하고 있어 극단적인 건 수백 건 모델을 실행하고 있었다는 것. 그리고 대부분 경우 논문 저자는 가장 고성능 모델을 결과로 제시하고 있었다고 한다. 이런 접근법은 특정 전략을 한 번에 하나만 수행할 수 있으며 손익이 발생하더라도 취소할 수 없는 현실 세계 투자에선 작동하지 않는다. 또 투자사가 여러 투자 전략을 실행하고 그 중 성공한 것만을 대표 사례로 공개하는 건 불법으로 간주될 수도 있다.
더구나 검토한 논문에선 95%라는 높은 정밀도로 시장 예측을 할 수 있었다고 하지만 현실 시장 예측에선 5% 실수가 큰 문제가 될 수 있다. 5% 실수는 그대로 5% 손실이 되는 게 아니라 중대한 국면에서 문제가 발생하면 운용 자금 대부분을 잃어버릴 위험성도 있다는 것.
또 대부분 AI 알고리즘은 내용이 블랙박스이며 이 투자 알고리즘은 이렇게 기능한다는 투명성을 담보할 수 없다. 현실 세계에선 이 점이 투자자에게 우려가 될 가능성이 높고 규제 관점에서도 문제가 될 수 있다는 지적이다.
이에 더해 이번에 검토한 연구 모두가 EU 금융 시장 규제인 MIFID II나 기업 윤리를 고려하지 않고 AI에 의한 운용이 윤리적 문제를 일으킬 가능성도 지적되고 있다. 실험은 현실 주식 시장에 아무런 영향을 미치지 않지만 사용된 AI는 윤리적 거래를 수행하는 걸 보장하는 설계가 부족하며 현실 세계에서 운영되는 경우 윤리적 문제가 생길 수 있다는 것이다.
연구팀은 기계학습과 AI 알고리즘을 통한 투자 판단은 2가지 윤리 기준을 준수해야 한다며 이를 고려해 윤리적 투자 판단을 하는 것이며 이상 결과로부터 학술적 실험에서 설명한 AI는 현실 금융업계에서 운용할 수 없다고 주장하고 있다. 연구팀은 또 일반적으로 퍼포먼스가 공개되는 AI 펀드와 시장 움직임을 나타내는 인덱스와 비교도 실시하고 있지만 그 결과는 AI에 의한 투자 성과는 모두 인덱스를 밑돌고 있었다고 한다.
연구팀은 현재 인간 분석가와 매니저를 선호하는 강한 사례가 있다고 결론을 내렸다며 이는 불확실성 하에서 빠른 의사 결정을 내릴 필요가 있을 때 인간이 효율적으로 정신 단축키 역할을 하는 게 원인으로 생각된다고 밝혔다. 또 앞으로는 AI에 의한 투자 판단이 보급될 가능성이 있지만 인간이 AI에 종속되는 게 아니라 인간이 의사 결정이나 분석 지원에 AI를 사용해 최종 투자 판단은 인간이 내리는 방식이 좋은 게 아니겠냐고 주장했다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.