신한자산운용 조재민·김희송, ‘AI’ 접목 운용 고도화 [AI 금융 생태계 확장 ④]

[한국금융신문 임지윤 기자] 자산운용업계에 AI(인공지능) 활용이 확장일로다. 딥러닝 알고리즘 개발에 힘을 싣고, AI 엔진 기반 펀드도 확대하고 있다. 5개 운용사(미래, 한화, KB, 신한, 대신)의 AI 활용 현황을 들여다본다. 〈편집자 주〉

신한자산운용의 조재민닫기조재민기사 모아보기‧김희송 대표이사 사장이 ‘딥 러닝Deep learning‧심층학습) 인공지능(AI‧Artificial Intelligence)’을 접목해 자산운용 고도화를 노린다. 그룹 내부 디지털 전환(DT‧Digital Transformation) 프로젝트에 따라 수년째 이어가고 있는 디지털 금융혁신 전략이라 할 수 있다.

우선 빅데이터와 AI를 활용한 시장 상황과 추천 자산 배분 전략을 운용에 참고한다. 아울러 리서치 트레이딩 등의 업무에서 단순 반복 업무를 자동화해 업무 오류도 최소화한다. AI가 실시간 누적되는 국내외 방대한 시장 데이터를 가공‧처리한 뒤 딥러닝과 강화 학습을 거치도록 해 장기적으로 글로벌 최고 수준의 AI 활용 역량을 갖추겠다는 복안이다.

2000만 빅데이터로 시장 변화 내다봐

조재민‧김희송 대표는 투자자문 플랫폼에 쌓인 2000만 빅데이터로 시장 변화를 내다보고 있다. 신한금융그룹(회장 조용병닫기조용병기사 모아보기) 내 AI 전문 투자자문사인 신한AI(대표 배진수닫기배진수기사 모아보기)로부터 AI 투자자문 플랫폼 ‘네오’(NEO)를 제공받아 활용 중인데 이는 집합투자업에 AI를 접목한 대표 사례로 꼽힌다.

네오는 글로벌 수준의 경쟁력을 갖췄다고 평가받는 금융권 최초의 본격 AI 투자자문 시스템이다. 미국 컴퓨터 통신 장비 업체 ‘IBM’(대표 버지니아 로메티)의 초 고성능 AI 컴퓨터 ‘왓슨’(Watson)과 최신 AI 분석 기술이 적용됐다. 과거 30년 이상의 글로벌 금융 빅데이터를 기반으로 전 세계 주요 국가의 주식‧채권‧펀드 등을 분석해 시장을 예측하고 최적의 자산 배분과 펀드 추천 서비스를 제공한다.

특히 데이터를 기반으로 시장에 어떤 이벤트(Event‧사건)가 발생했을 때 과거 비슷한 국면을 참고한다는 점이 인상적이다. 해당 이벤트가 시장에 미칠 영향을 분석하고 이를 지수화한 마켓 센티멘트 지수를 산출함으로써 AI가 추론한 1개월‧3개월‧6개월 기간별 예측 밴드 값을 도출하는 것이다. 아울러 매일 뉴스 분석으로 주요 키워드(Keyword‧핵심 단어)와 이벤트 정보를 찾아내 제공하기도 한다. 발생 변수들 또한 예측과 추천에 실시간 반영 중이다.

신한자산운용의 펀드매니저(Fund Manager‧금융자산운용가)들은 네오 서버에 축적된 43만개 경제지표와 시장 데이터 등의 정형 데이터 및 2000만건 이상 누적된 뉴스 보고서와 글로벌 상품 정보 등의 비정형 데이터를 운용에 참고하고 있다.
조재민‧김희송 대표는 AI를 의사결정에 적극적으로 활용한 펀드를 출시하기도 했다. 지난 2020년 국내 금융그룹 최초로 강화 학습 AI 알고리즘(Algorism‧공식)을 적용한 ‘신한SHAI네오(NEO)자산배분펀드’가 그 주인공이다.

해당 펀드는 기존 인공신경망 한계를 극복한 딥러닝과 구글 딥마인드(DeepMind‧대표 데미스 하사비스)가 개발한 인공지능 컴퓨터 바둑 프로그램 ‘알파고’(AlphaGo)의 강화 학습이 최초로 적용됐다. 주요 투자 대상인 선진국 주식과 채권, 금에 대한 자산 배분으로 안정적 수익을 추구하면서 체계적 위험 관리로 성과 하락 가능성을 줄인다. 더불어 상장지수펀드(ETF‧Exchange Traded Fund) 투자를 통해 ‘저비용 고효율’ 운용이 이뤄진다.

’업무 자동화‘로 연간 3000시간 절약

조재민‧김희송 대표는 디지털 혁신을 통한 업무 혁신도 함께 진행하고 있다. AI를 이용한 업무 자동화 프로그램을 도입해 ▲반복 업무 ▲수작업 오류가 나기 쉬운 업무 ▲많은 시간과 노력이 투입되는 업무 등에 있어 비용을 절감하고 효율성을 높인 것이다.
업무 자동화 프로그램(RPA·Robotic Process Automation)을 도입해 지난해 한 해 동안 7개 부서의 24개 업무를 자동화했다. 연간 3657시간을 절감한 수준이다. 올해도 16개 업무에 RPA를 추가 적용해 약 3540시간 절감 효과를 기대하고 있다.

신한자산운용은 핵심적인 업무에 인적 자원을 활용하는 방식으로 절감된 시간을 이용하려 한다.

신한자산운용 관계자는 “현재 상태에서 가장 합리적 행동을 취하도록 설계된 강화 학습 알고리즘을 운용업무에 접목함으로써 운용역들이 빅데이터 기반 시장정보를 신속하게 얻고, 본질적인 운용업무에 집중하게 돼 운용 성과도 좋아지는 선순환을 기대하고 있다”며 “다가올 미래에 필수 기술이 될 인공지능과 빅데이터를 금융 영역에도 조화롭게 녹여낼 수 있도록 디지털 혁신에 매진하겠다”고 말했다.

임지윤 기자 dlawldbs20@fntimes.com