2030년엔 당신의 자산을 AI가 관리한다… AI·블록체인이 뒤흔드는 자산운용 시장

자산운용 산업은 기술 도입과 고객 수요 변화라는 변혁기를 거치고 있다. 2010년대에 모든 산업 분야에 소프트웨어 도구가 침투했다면, 2020년대는 그 활용이 더욱 가속화되고 있다. 특히 핀테크의 자산운용 분야 진출이 활발해지면서, 자산운용사들은 치열한 경쟁과 통합의 환경 속에서 효율성을 높이고 수익을 강화하며 상품과 서비스를 다각화해야 하는 압박을 받고 있다. 2023년 7월 발표된 프라이스워터하우스쿠퍼스(PwC) 조사에 따르면, 2027년까지 약 16%의 자산운용사가 폐업하거나 인수될 위험에 처해 있는데, 이는 일반적인 통합 속도의 2배에 달하는 수준이다.

이러한 통합이 필연적인 것은 아니지만, M&A 시장의 전반적인 신중한 거래 환경 속에서도 지속적으로 가능성으로 존재하고 있다. 이에 자산운용사들은 사업 규모 확장과 다각화를 위해 디지털 도구의 도입과 구현에 집중하고 있다. 다만, 기술 인프라의 조화, 다양한 활용 사례, 때로는 상충되는 요구사항을 가진 고객층을 관리해야 하는 등 복잡한 문제들이 존재한다.

맥킨지(McKinsey) 조사에 따르면, 자산운용사들은 이미 운영비용의 23%(2021년 기준)를 아웃소싱에 지출하고 있으나, 많은 소규모 아웃소싱 제공업체들이 기술 변화의 속도를 따라가지 못하면서 운영상의 비효율이 지속되고 있다. 또한 ‘기술 부채(technical debt: 단기 해결책 채택으로 인해 장기적으로 발생하는 추가 비용이나 문제점)’도 증가하고 있는 것으로 나타났다.

기관투자자들은 더 많은 유연성과 맞춤형 옵션을 요구하고 있다. PwC 조사에 따르면 기관투자자의 약 40%가 가까운 미래에 맞춤형 인덱싱 상품에 투자할 계획이라고 밝혔다. 리테일 시장에서는 J.D. Power의 최근 조사 결과, 밀레니얼 세대와 Z세대 고객의 49%가 이미 두 번째 투자회사와 거래하고 있으며, 27%는 향후 12개월 내에 거래 회사를 변경할 가능성이 있다고 응답했다.

자산운용사의 일반적인 기술 스택은 BCG 연구에 따르면 프론트엔드 참여를 시작으로, 프론트-미들-백오피스를 아우르는 내외부 사용자용 워크플로우가 그 뒤를 잇는다. 여기에 고객 대면 데이터 및 분석 기능이 더해지며, 금융 거래와 연산, 보안, 일반 IT 니즈를 위한 인프라로 구성이 완성된다.

모자이크 이론(여러 데이터 조각과 발견을 종합하여 포괄적인 그림을 형성하는 방법)은 이제 AI를 통해 더욱 효율적으로 구현되고 있다. AI는 방대한 데이터셋의 스크래핑과 정제를 효율적으로 수행하여 실행 가능한 인사이트를 도출하고 있다. 다만, 모델의 정확성을 위해서는 양질의 훈련 데이터셋이 필수적이며, AI 생성 결과에 대한 철저한 검증이 필요하다.

분산원장기술(DLT)은 거래의 회복력과 자동화된 청산, 저장을 가능하게 한다. 자산운용사들은 데이터베이스와 컴퓨팅 비용을 절감하면서도 중요 데이터셋을 특정 저장소에만 안전하게 보관할 수 있게 되었다. AI는 이러한 데이터의 자동 평가와 저장을 지원하는데, 이는 기업의 중앙 저장소에 이미 보관된 고품질 데이터셋으로 훈련된 후에야 신뢰할 수 있는 수준에 도달한다.

데이터 중앙화와 구조화의 개선을 토대로, 여러 기능을 지원하는 보고 체계가 구축되고 있다. 비즈니스 인텔리전스 분석가들의 수동 대시보드 구축과 유지보수는 상당한 비용을 수반했으나, 이제 AI 도구들이 상위 수준의 보고와 데이터 제시를 담당하면서 분석가들은 새로운 데이터 유형이나 상관관계 조사와 같은 고부가가치 업무에 집중할 수 있게 되었다.

모닝스타는 최근 자산운용 분야의 판매 인텔리전스 향상 영역을 조명했다. 특히 특정 판매 프로세스의 자동화, 잠재 고객 접근이나 계정 관계 유지를 위한 자동화된 알림 기능이 주목받고 있다. AI 도구들은 또한 상향 판매 추천, 시장 변동에 기반한 단계별 육성 등을 통해 신규 영업사원들의 역량 개발을 지원하고 있다.

예기치 못한 상관관계를 파악하는 것은 포트폴리오 매니저들에게 AI가 가장 유용한 영역 중 하나다. 인간의 생산성으로는 처리하기 어려운 방대한 데이터, 보고서, 주식 리서치를 AI가 처리할 수 있다. AI는 핵심 지표에 초점을 맞추도록 훈련될 뿐만 아니라, 다양한 데이터셋에서 예상치 못한 상관관계를 도출하도록 프롬프트될 수 있다. 예를 들어, 신용 전략을 다루는 자산운용사들의 경우, 복잡한 신용 포트폴리오의 디폴트 확률을 예측하는 데 신경망이나 서포트 벡터 머신을 적용하는 사례가 늘고 있다.

2020년대 후반의 자산운용 산업은 AI 솔루션이 공모/사모 자산의 맞춤형 제공을 얼마나 효과적으로 지원할 수 있느냐에 따라 그 방향이 결정될 것이다. 그랜트 손튼(Grant Thornton)의 조사에 따르면, 자산운용사 CFO의 55%가 AI 애플리케이션을 적극 검토하고 있다.

주목할 만한 사례로, 한국의 AI 기반 로보어드바이저 플랫폼 디뉴로(Dneuro)는 AI를 활용하여 변액보험, 기업자금관리, 퇴직연금 등을 위한 맞춤형 포트폴리오를 제공하려 하고 있다.

고객들은 문서, 통계, 기타 지표에 대해 챗봇을 통한 즉각적인 응답을 기대하고 있다. 자산운용사들은 규제 요건(401k 이전, HSA 문서, 연금 계획 상환, 주식 락업 등)으로 인한 복잡성과 고객의 간편성 요구 사이에서 균형을 맞추어야 한다. 현재 기술 도구들을 활용하면서도, 생성형 AI 도입을 위한 단계적 프로그램을 전략적 로드맵의 일환으로 개발해야 할 것이다.

대체투자와 맞춤형 자산군은 분산원장기술 도입으로 큰 혜택을 받을 것으로 예상된다. 토큰화된 대체펀드의 유통과 관리는 블록체인을 원장으로 사용하는 규제된 운영 모델을 필요로 한다. 이는 블록체인을 단순 원장으로, 토큰화된 펀드 단위를 주식의 한 종류로 보는 관점에서 시작된다. 모든 행정 활동과 미래 워크플로우는 자동화를 주도하는 스마트 계약 내에서 처리될 것이다.

도시 지역의 “붕괴 순환(doom loops)”, 기업들의 임대 축소나 재협상으로 인한 상업용 부동산의 어려움, 인구통계 변화에 따른 교외 이전 논란에도 불구하고, 부동산은 자산군으로서의 고유한 가치를 유지하고 있다. 프롤로지스(Prologis)는 최근 강한 매출을 기록했으나, 물류 비용과 소매업체 및 제조업체의 재고 목표 축소로 인해 상업용 부동산 부문의 둔화가 지속될 것이라고 전망했다.

맥킨지 분석에 따르면 상업용 부동산 수익률은 일반적으로 인플레이션을 상회해 왔다. 특히 주목할 점은 물류 시설과 창고에 IoT 센서를 설치하여 공급망의 주요 지점에 로봇 시스템을 배치하는 등의 가치 증대 전략이 효과를 보이고 있다는 것이다. 이는 국가 안보에 필수적인 생산라인의 리쇼어링(reshoring) 또는 니어쇼어링(nearshoring) 추세와도 맞물려 있다.

부동산 자산관리 분야에서 센서 기술, AI, 플랫폼의 활용은 관리와 모니터링 방식을 재편하고 있다. 유틸리티 시스템, 수도 시스템, 시정 시스템, 기상 서비스 등과 연계된 보고 플랫폼을 통해 지속가능성과 환경 리스크 평가가 혁신적으로 변화하고 있다. 현재는 초기 단계이지만, 더 많은 데이터가 수집되고 AI 모델이 발전함에 따라 투자와 환경 성과 모두에서 거시적 수준의 개선이 기대된다.

현재까지 살펴본 기술과 산업 배분 트렌드를 종합해보면, 자산운용 산업은 디지털화와 산업 압박이라는 중요한 전환점에 서 있다. 핀테크 도입의 초기 성과로 상당한 수준의 산업 통합과 발전이 이루어졌지만, 새로운 기술 솔루션의 더욱 숙련된 배치와 기존 기술 스택의 전략적 활용을 통해 더 큰 재무적 개선이 가능할 것으로 보인다.

AI가 자산운용 산업을 어떻게 재편할지 정확히 예측하기는 어렵지만, AI가 산업의 필수 요소가 될 것이라는 점은 분명하다. AI는 여러 영역에서 필수적이지만 만능해결책은 되지 않을 것이다. 규제 준수와 진화를 위해 자산운용사들은 인간의 의사결정과 AI 기반 프로세스에 대한 체크포인트를 설정해야 하며, 특히 인사이트와 주요 지표 생산과 관련해서는 반드시 안전장치가 필요하다.

2030년에는, 오늘날 익숙한 많은 핵심 기술 기능이 유지되겠지만, 대부분의 기본 작업은 AI가 처리하고 이해관계자들의 간헐적 검토가 이루어질 것이다. 고객들은 자연어 처리를 통해 복잡한 포트폴리오 조정을 요청할 수 있게 되며, 동시에 자문가들은 혁신과 소프트 스킬에 더 많은 시간을 투자하여 복잡하고 민감한 상황을 더욱 전문적으로 다룰 수 있게 될 것이다.

디지털 자산과 분산원장기술은 글로벌 투자자 기반에 대한 유동성과 접근성을 개선할 것이다. 자동화된 실행과 정산으로 여러 측면에서 거래 처리가 기존 프로세스보다 빨라질 것이며, 이는 내부 및 외부 거래 모두에 적용된다. 이 기술의 도입은 특히 재무부서 애플리케이션과 전반적인 기술 인프라 측면에서 경쟁 우위를 제공할 것이며, 현재의 산업 및 시장 압박을 고려할 때 2030년대의 시장 포지셔닝에 핵심 요소가 될 것으로 예상된다.

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기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. 

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