로보어드바이저로 '블랙스완'과 같은 빅이벤트를 미리 예측할 순 없지만, 최악의 상황별 시나리오를 가정해 손실은 피할 수 있다는 주장이 나왔다. 또 평균적으로 정기예금보다 수익률이 좋아 퇴직연금 운용 등에 활용할 수 있을 것으로 관측됐다.

김태용 KB증권 이사는 19일 보험연구원(KIRI)에서 열린 'AI(인공지능)를 활용한 개인자산관리 서비스' 세미나에서 "지난 2020년 1월 코로나 팬데믹이 발생했을 때 대학기금을 일부 운용하고 있었는데, 코로나가 발생한 지 한 달 뒤인 같은해 2월 로보어드바이저를 활용해 최악의 상황부터 호전 가능성, 그 진행 기간까지 예측해 운용보고서를 작성했다"며 "그렇게 대비한 결과, 2020년 3월 기관투자자에 경고 시그널이 나왔을 때 미리 대비를 해놔서 손실을 보지 않을 수 있었다"고 전했다.

김 이사는 "로보어드바이저를 리스크 관리 시스템을 강화하는 데 많이 쓰는 편"이라며 "또 어느 한 모형에 기대지 않고 여러 모형을 동시에 바라보면서 결과값을 보고 균형을 맞추는 등 리스크 헤징(위험회피)을 하고 있다"고 설명했다.

이날 세미나에는 장봉규 포스텍 교수가 주제발표를 하고 김 KB증권 이사와 김규동 보험연구원 연구위원, 구기환 크래프트테크놀로지스 팀장이 패널토론자로 참석했다.

김 이사는 이날 질의응답 시간에 나온 질문에 답하면서 로보어드바이저의 장점을 자신의 사례를 들어 설명했다.

사실 로보어드바이저는 생각만큼 수익률이 양호하지 않아 시장에 선보인 지 몇 년만에 자취를 감추는 경우가 많았다.

김규동 보험연구원 연구위원은 "로보어드바이저는 수수료 측면에서 이익되는 부분이 있지만 수익률이 결코 좋지 않아 마케팅 측면에서 효과를 보다가도 몇 년이 지나면 상품이 없어지는 경우가 있다"며 "기존의 다른 상품과 차별성을 보이기 어렵다"고 지적했다.

장 교수도 "블랙스완 등 빅이벤트를 예측하는 건 아직 무리"라고 말했다.

다만 김 이사의 설명처럼 손실을 최소화하는 등 리스크를 헤지하는 수단으로서는 효과가 있는 것으로 나타났다.

장 교수는 "과거 빅이벤트의 데이터가 쌓이고 있으므로 예측의 작동 특성이 달라진 점 등을 학습할 수 있다"며 "벤치마크로 충분히 활용 가능하다"고 말했다.

한편 하반기부터 퇴직연금 운용에 로보어드바이저 일임형 서비스가 가능해지는데, 퇴직연금 시장에 로보어드바이저를 활용한다면 성과를 낼 수 있을 것으로 관측됐다. 

김 이사는 "KB증권이 적용하는 로보어드바이저 모델은 총 4가지"라며 "모든 모델의 수익률이 정기예금보다 좋다"고 강조했다.

김현정 기자 / 경제를 읽는 맑은 창 - 비즈니스플러스