국내외로보어드바이저 (RoboAdvisor) 동향및현황분석 이근영 * Ⅰ 서론 37 Ⅱ 로보어드바이저개요 38 1. 로보어드바이저개념 38 2. 로보어드바이저유형및특징 39 Ⅲ 로보어드바이저의시장및기술동향 43 1. 로보어드바이저관련시장동향 43 2. 로보어드바이저관련이론및인공지능기술 46 Ⅳ 국내외로보어드바이저산업동향 52 1. 국외로보어드바이저산업동향 52 2. 국내로보어드바이저산업동향 53 Ⅴ 로보어드바이저관련현황분석 55 1. 제도관련현황분석 55 2. 기술 보안관련현황분석 56 Ⅵ 결론 59 < 참고문헌 > 61 * 금융보안원보안연구부보안기술연구팀 (e-mail : kylee@fsec.or.kr) 35
전자금융과금융보안 ( 제 6 호, 2016-04) 요약 금융투자와 IT( 정보기술 ) 분야의경계가허물어지고금융권에서인공지능 (AI) 기술은영업, 마케팅, 투자관리, 트레이딩, 사기및부정방지, 신용평가및심사등다양한분야에서도입및활용되고있다. 이가운데인공지능기술을활용한로보어드바이저서비스또한도입및확대되고있어전통적인자산관리서비스에큰변화가예고되고있다. 로보어드바이저는투자자문제공시인공지능기술을적용하여방대하고객관적인투자정보를적은비용과시간으로제공이가능하며, 대중적인투자환경을창출하여새로운고객군과서비스를만들어낸다는순기능을가지고있다. 하지만인공지능기술을활용한로보어드바이저서비스는아직도입초기단계로종합적이고맞춤형자문서비스를제공하기에는현재제도및기술 보안측면에서논의되어야할이슈가존재한다. 따라서국내외로보어드바이저사례등을참고하여인공지능기술활용의유망분야인로보어드바이저서비스에대해그동향과기술을분석하고제도, 기술 보안측면의현황사항들을고려하여로보어드바이저를적용할수있는기회등을마련해야할것이다. 로보어드바이저등인공지능기술을활용한서비스는금융회사를비롯하여기업의시장지위에변화를줄잠재력을가진무기로사용될것이라고감히예측해본다. 36 e-finance and Financial Security
02 국내외로보어드바이저 (RoboAdvisor) 동향및현황분석 Ⅰ 서론 핀테크발달등금융산업의새로운흐름속에서인공지능기술을활용한온라인투자자문서비스인로보어드바이저서비스는최근각국금융회사에서도입이시작되고있다. 투자자문인력을대신하고딥러닝등인공지능기술을적용하여비용과시간을줄일수있다는장점을가진로보어드바이저서비스는기존의단순상품매매가아닌종합적이고대중적인자산관리서비스로의변화의의미를가진다. 금융산업의새로운흐름을보여주고있는로보어드바이저의순기능에도불구하고제도적, 기술적부분에서몇가지이슈가발생하고있다. 이에본고에서는 국내외로보어드바이저 (RoboAdvisor) 동향및현황분석 에대해다음과같은순서로살펴보고자한다. 우선로보어드바이저의개념과유형, 특징들을살펴봄으로써기본적인이해를돕도록한다. 최근로보어드바이저라는개념이부상하게된배경및시장동향을살펴보고, 관련이론및기술인현대포트폴리오이론, 머신러닝및딥러닝기술등의인공지능기술에대해설명한다. 그리고국내외로보어드바이저서비스사례를제시하고최근제도, 기술 보안측면의주요현황을살펴보고, 현재로보어드바이저서비스에서우선적으로해결해야할사안들을논하고자한다. 37
전자금융과금융보안 ( 제 6 호, 2016-04) Ⅱ 로보어드바이저개요 1. 로보어드바이저개념로보어드바이저 (RoboAdvisor) 는로봇 (Robot) 과어드바이저 (Advisor) 의합성어로알고리즘, 빅데이터분석등의기술에기반한개인의투자성향등을반영하여자동으로 포트폴리오를구성 하고 리밸런싱 ( 재구성 ) 하며, 운용 해주는온라인상의자산관리서비스이다. 로보어드바이저는 2002 년언론에서처음사용 1) 된용어이며, 이에대한정의는법제도, 학계, 산업계등에서규정되어있지는않으나현재해당서비스의역할, 기술의수준, 산업동향등을통해그의미를유추하여정의하고있다. 또한자산운용및접근방식등의특징을기반으로 Automated Investment Advisor, Digital Investment Advisor, Online Financial Advisor, Automated Investment Tool 등으로불리우고있다. 그림 1 자산관리서비스모델의진화과정 자료 : A.T. Kerney, Insights from the A.T.Kearney 2015 Robo-Advisory Services Study, 2015.6 1) 2002 년 3 월미국의한잡지사의카레토 (Richard J. Koreto) 기자가처음사용, 이후로보어드바이저라는명칭은핀테크 (Fintech) 혁신의성공적인사례로소개되며 2011 년언론에재등장함 (Kane, 2014) 이성복, 로보어드바이저가미국자산관리시장에미친영향, 자본시장연구원, 자본시장리뷰, 2016 년여름호 38 e-finance and Financial Security
[ 그림 1] 은기존자산관리서비스모델에서현재로보어드바이저까지해당개념의진화과정을보여준다. 기존금융권의자산관리서비스인프라이빗뱅킹 (Private Banking) 은개인고액자산가를대상으로자산관리, 자산 / 부채관리, 현금흐름관리, 은퇴설계, 세금및회계자문등의서비스들을제공한다. 하지만핀테크등기술의발달에힘입어로보어드바이저는합성된단어의뜻에서처럼 Robot 측면의기술적역할과 Advisor 측면의자산관리역할까지담당하는형태로부상하게되었다. 현재로보어드바이저개념에는전통적인자산관리서비스달리사람의개입을최소화한 자동화 와더불어 온라인플랫폼, 저비용의대중화 등의역할을포함하고, 기술의발달과더불어 알고리즘, 빅데이터분석 등을이용하는 자동화된투자자문서비스 의의미에한정되지만, 향후개인의모든재무활동을지원하는종합자산관리서비스라는광의의의미로진화할것이다. 2. 로보어드바이저유형및특징 가. 로보어드바이저유형 영국 Ernst&Yong 2) 에서는로보어드바이저와전통적어드바이저의가장큰차이점은 1투자고객층에있어고액자산가 일반대중, 2서비스구조에있어대면 ( 인간, 영업망중심 ) 의오프라인서비스 비대면 ( 디지털채널, 자동화 ) 의온라인서비스, 3비용구조에있어고비용 저비용구조로의변화이다. 그리고로보어드바이저를전통적어드바이저에대비하여, Fully Automated 와 Advisor-assisted 의형태로구분하였다. Fully Automated 에서는로보어드바이저를투자포트폴리오의도움없이전자동투자서비스를제공하기위해소비자에게직접적인비즈니스방법을사용하고, Advisor-assisted 에서는유무선자문서비스를병행할수있는보조적인형태로사용한다. 2) 보험, 세금, 거래및자문에대한서비스를수행하는영국컨설팅회사 (ey.com) 39
전자금융과금융보안 ( 제 6 호, 2016-04) 표 1 구분 로보어드바이저구분로보어드바이저 Fully Automated Advisor-assisted 전통적어드바이저 사업모델 소프트웨어기반온라인맞춤형자동화투자자문서비스 디지털채널을통해자문인력의개별적자문이가능한금융자문서비스 영업망을통한대면의종합자산관리서비스 투자고객층 IT기술에친숙하고가격구조민감한밀레니엄세대 인적 기술적자문모두선호하는대중적투자자 신뢰할만한인적서비스에가치를부여하는최상의고액자산가 경쟁력 소비자에게직접제공되는편리하고저비용의자문서비스 인적관계와디지털채널의결합으로합리적인비용으로다양한자문서비스제공 전담인력에의한투자결정과종합적인자산설계서비스 비용구조 0.25% ~ 0.50% 의자산관리수수료 0.30%~0.90% 의자산설계프로그램당월간수수료 ( 최저 0.75%~1.5% 의자산관리수수료 ( 최저수수료적용가능 ) ( 최저수수료적용가능 ) 수수료적용가능 ) 자문서비스에따라다른비용 투자과정 위험선호도, 대상자산판별, 투자자금관리, 자동리밸런싱 가상자산관리미팅을통한, 재무설계및위험성향파악, 자산재분배및투자자금관리, 자동리밸런싱및주기적점검 심도있는개별면담과재무설계를통한투자제안, 자산분배및투자자금관리, 자동리밸런싱및개인면담과주기적점검 투자수단 ETF(Exchange-traded funds), Index 상품 ETF, 개별주식 개별주식, 채권, ETF, 펀드, 구조화상품및파생상품 자료 : EY, Advice goes virtual, 2015 현재미국시장의로보어드바이저는이미활성화되어온라인특화자산관리 ( 즉, 로보어드바이저 ) 회사의사업모델에따라운용형, 자문형, 하이브리드형의 3 가지유형으로구분가능하다. 40 e-finance and Financial Security
표 2 온라인특화자산관리회사 ( 로보어드바이저 ) 의유형 유형 1. 운용형 (Online-based Portfolio Manager) 유형 2. 자문형 (Monitor&Give Suggestions) 유형 3. 하이브리드형 (Technology-augmented Humans) 주요서비스내용 알고리즘기반소프트웨어를통해최적자산배분후이에맞춰운용 리밸런싱, 최적세제전략등의서비스도제공 알고리즘기반소프트웨어를통해고객포트폴리오모니터및정기적투자자문제공 ( 투자주체는고객 ) 저성과 / 고비용상품교체, 리밸런싱제안등포함 실제어드바이저판단으로자문 운용업무를수행하되고객과의커뮤니케이션수단으로온라인채널을활용 비고 주로유동자산 (AUM) 기준 % 수수료부과 (0.15%~0.5% 수준 ) 주로월정액수수료부과 (5 달러 ~15 달러수준 ) 월정액, AUM 기반수수료모두활용 자료 : 금융투자협회, 글로벌온라인자산관리산업동향및시사점, 2014.7.8 국내에서로보어드바이저는크게투자자에게자산구성및재구성사항을추천하고투자자의의사결정에따라자산을운용하는 자문형 과투자자로부터전권을부여받아투자자대신로보어드바이저가직접자산을운용하는 일임형 으로구분될수있다. 자산운용과정에서고객및자문인력의참여여부에따라아래와같이 4단계유형으로구분할수있다. 표 3 로보어드바이저서비스유형구분 단계고객 ( 자문형 ) 금융회사 ( 일임형 ) 로보어드바이저를 Back office 에서활용 <1단계 > 자문인력이로보어드바이저의자산배분결과를활용하여고객에게자문 <2 단계 > 운용인력이프로그램의자산배분결과를활용하여고객자산을직접운용 로보어드바이저가 Front office 에서서비스 <3단계 > 로보어드바이저가사람의개입없이자산배분결과를고객에게자문 <4 단계 > 로보어드바이저가사람의개입없이고객자산을직접운용 자료 : 금융위, 금융상품자문업활성화방안, 2016.3.24 41
전자금융과금융보안 ( 제 6 호, 2016-04) 나. 로보어드바이저특징 로보어드바이저의서비스절차는크게 1투자자분석, 2자산배분, 3리밸런싱의 3단계로구성 3) 되며, 세부적으로아래와같이투자자프로파일링 자산배분 포트폴리오선택 거래집행 포트폴리오리밸런싱의흐름을가진다. 그림 2 로보어드바이저서비스절차 로보어드바이저는투자포트폴리오를제공하기위해인간의개입을최소화하여비용절감을추구한다는특징을가지고있다. 로보어드바이저는자산가격예측, 트레이딩, 은퇴설계, 수입및지출관리등에활용이가능하나현재는다양한금융컨설팅영역을포함하고있지못하고투자자의성향을파악하여최적의자산배분을자동으로수행하는역할에그치고있다. 하지만향후상기모든서비스를통합하고더욱진화된역할을수행하는방향으로전개될것이다. 3) 1 투자자분석은고객이투자목표를웹, 모바일을통해입력하는단계 나이, 보유자산, 투자목적 ( 부동산구매, 은퇴자금등 ), 수익목표, 투자성향 ( 고위험, 손실감내범위등 ) 등입력 2 자산배분은로보어드바이저가고객의투자목표및성향등을고려하여포트폴리오를구성하여제안하는단계 3 리밸런싱은로보어드바이저알고리즘에따라시장변동상황을고려하여자산을배분배하는단계 42 e-finance and Financial Security
Ⅲ 로보어드바이저의시장및기술동향 1. 로보어드바이저관련시장동향 가. 로보어드바이저의부상배경 자산관리서비스를유료로받는것이일반화된서구선진국에서는일반적으로관리자산의 1% 또는 160만원정도를연간수수료로지불하고일대일 (one to one) 자산관리를받는다. 저금리 저성장환경을먼저경험한선진국금융소비자들은자산관리의중요성을깨닫고이에충분한대가를지불해왔던것이다. 그러나 2014년밀리어네어 4) 의미국내수행된조사에의하면, 대중부유층 (mass affluent) 의 76% 는자산관리서비스에높은대가를지불할의사가없으며스스로자산관리를하고자하는것으로나타났다. 5) 최근몇년간글로벌인플레이션레벨및투자자산에대한목표수익률하락등에따라고객의투자수요는계속증가하고있다. 특히미국의경우베이비붐세대은퇴등으로자산관리수요는증가하고있으나, 개인화된서비스의포괄적제공을본질로하는개인자산관리성격상숙련된자산관리사의공급은부족한상황이다. 6) 또한최근 7년간거의제로에가까운금리실정은고객이은행이외의투자를요구하게된결정적인원인이되었다. 미국의경우, 최소투자금액이 10만달러이하로낮아지게됨에따라, 자산관리의진입장벽이낮아지게되면서밀리어네등다수가이용가능하게되었다. 이러한투자요구에맞추어로보어드바이저등온라인자산관리서비스는전통적인자산관리서비스에비해낮은수수료 ( 보통관리자산의 0.2% 수준 ) 를기반으로자산을운용및관리해준다는장점을통해대중화를이루고빠르게성장하는 4) 밀리어네어코어는 Spectrem Group 에의해설립된기관으로산업전반에걸처리서치와컨설팅서비스제공 5) 김영석, 한국금융의머신러닝로보어드바이저, 코스콤 Financial IT Frontier VOL.262, 2016 Spring 6) 정인, 로보어드바이저의부상과자산관리서비스의변화, KB 지식비타민, 2015.3.23 43
전자금융과금융보안 ( 제 6 호, 2016-04) 계기가되었다. 전통적으로고액자산가를대상으로하던기존의자산관리시장에비해로보어드바이저등온라인자산관리서비스는대중부유층 7) 을투자자대상으로하고있다. 대중부유층의자산규모는전통적인부유층에비해작지만인원수가많아전체시장규모가크기때문에수익성제고에고심하던금융회사에게로보어드바이저는매력적인시장으로부상하게되었다. 한편알파고대국을통한 4차산업혁명에서금융권인공지능에대한재조명과핀테크 (FinTech) 의발전등에따라빅데이터분석기술을활용한알고리즘운용전략의성장을통해 3~40 대, IT선호층을대상으로로보어드바이저시장이확산되고있다. 머신러닝에서딥러닝으로인공지능기술이진화, 발달하여산업전반에활용가능한수준으로급격히발달하고있다는점또한로보어드바이저의부상에영향을준요인중하나이다. 마지막으로특히국내의경우개인종합자산관리계좌 (ISA) 출시, 금융상품자문업활성화방안 8) 및로보어드바이저테스트베드운영방안 9) 등에힘입어금융회사간로보어드바이저서비스의경쟁이예고되고있다. 나. 로보어드바이저의시장동향 로보어드바이저는미국시장을중심으로향후 3~5년사이에폭발적인성장을할것으로전망하고있다. MyPrivateBanking에따르면전세계로보어드바이저관리자산규모는 15년 200억달러에서 20년 4,500 억달러로약 23배성장할것으로전망하고있고 10), 미국의경우전체투자자산중에서로보어드바이저서비스에의해운용되는자산비중은 15년 0.5% 에서 20년 5.6% 까지상승할것으로전망하고있다 ([ 그림 3]). 7) 2012 년기준세계성인인구의 7.5% 가해당되며, 금융자산 10 만 ~100 만달러를보유한개인으로세계자산총액의 43.1% 를보유 (Credit Suisse), 자료 : 박선후, 로보어드바이저에관한오해와진실, IBK 경제연구소, 2016.8 8) 금융위, 국민재산의효율적운용을지원하기위한금융상품자문업활성화방안, 2016.3.245 9) 금융위, 맞춤형자산관리서비스의대중화시대를열게될 로보어드바이저테스트베드기본운영방안, 2016.8.29 10) MyPrivateBanking.com 44 e-finance and Financial Security
그림 3 미국투자자산중로보어드바이저자산비중전망 자료 : A.T. Kerney, Insights from the A.T.Kearney 2015 Robo-Advisory Services Study, 2015.6 국내로보어드바이저시장은이제막시작단계혹은시작준비단계이나향후에는해외시장과마찬가지로큰성장률을보일것으로전망하고있다. 유진투자증권에따르면국내로보어드바이저시장은현재로부터 5년간의도입 / 정착기간 11) 을거쳐 21 년 6조원, 25 년 46 조원의시장규모를전망하고있다 ([ 그림 4]). 그림 4 국내로보어드바이저시장규모전망 자료 : 유진투자증권, 로보 - 어드바이저가이끌자산관리시장의변화, 2016.6.8 11) 국내로보어드바이저시장규모는미국자산관리시장에서로보어드바이저가성장한배경을한국에적용한결과이며, 특히한국 ETF 시장의빠른성장속도를함께고려하였다. 물론정부의정책적지원, 금융기관의적극적기술개발, 기술력의적합성검증등에따라초기도입 / 정착기간이단축 / 연장될수있으므로전망기간의우연성은여지를둘필요가있다고말하고있다. 45
전자금융과금융보안 ( 제 6 호, 2016-04) 또한, 한국과학기술정보연구원의연구에의하면국내로보어드바이저업체들은유동자산 (Asset Under Management, AUM) 데이터등이공개되고있지않기때문에세계인공지능시장대비국내인공지능시장의비율을적용 12) 하여로보어드바이저의국내시장규모를산출하였다. 그결과로보어드바이저의국내시장규모는향후 5년간매년 55.3% 씩성장하여 15년 1,357억원에서 21년 1조 9,021억원에이를것으로전망하고있다 ([ 그림 5]). 그림 5 로보어드바이저국내시장전망 자료 : 김광훈, 인공지능자산운용시스템, 한국과학기술정보연구원, KISTI Market Report, 2016. 2. 로보어드바이저관련이론및인공지능기술 가. 로보어드바이저관련이론 현재로보어드바이저는낮은수수료의대중적자산관리서비스를위해상장지수펀드 (Exchange Traded Fund, 이하 ETF) 를주로활용 13) 한다. ETF 는주식시장에서거래가가능한투자신탁 ( 펀드 ) 상품으로주식, 원자재, 채권등자산으로구성된다. 따라서로보어드바이저서비스가개별투자자산이아닌이러한 펀드 를 12) 한국과학기술정보연구원에따르면인공지능세계시장규모는글로벌시장조사기관인 TMR(Transparency Market Research) 자료를참조하였고, 인공지능국내시장규모는 KISA 로봇산업실태조사 2014 자료를근거로산출하였다. 13) 대부분의 ETF 는 S&P 500 또는 MSCI EAFE 와같이인덱스를따라간다. 거래비용이낮고, 세금이적으며주식과비슷한특징이있어서투자자산으로서장점을가진다. 46 e-finance and Financial Security
중심으로고객의 포트폴리오 를구성한다. 로보어드바이저가제공하는자산배분투자포트폴리오에는효율적투자선 (Efficient Frontier) 을구하는 현대포트폴리오이론 (Modern Portfolio Theory, 이하 MPT), 거래대상자산을모두반영하여최적의균형포트폴리오를탐색하는 자본자산가격결정모형 (Capital Asset Pricing Model, 이하 CAPM) 등여러이론이활용된다. MPT는해리마코위츠 (Harry Max Markowitz) 의 포트폴리오이론 으로체계화되었으며, 자산에대한다양한분산투자유형을기반으로포트폴리오를만들면직접분산투자를수행하는것보다위험을줄일수있다는이론이다. 수익을높이려면어느정도위험을감수해야하고위험을낮추려면높은수익은기대하기어렵지만, 투자할때수익은최대화하면서위험은최소화되도록포트폴리오를구성하는방법을다룬다. 해리마코위츠는해리마코위츠포트폴리오이론에따라투자자들은투자안의의사결정과정에서고려하는기대수익과위험과의관계를표현할수있으며, 포트폴리오를구성할경우자산간의상관관계에따라분산이감소하고이득을얻을수있다고본다. 그림 6 마코위츠의효율적투자선 자료 : An Introduction to Investment Theory c William N. Goetzmann YALE School of Management 47
전자금융과금융보안 ( 제 6 호, 2016-04) 결국 [ 그림 6] 과같이 x축은위험, y축은기대수익을나타내며파란색으로표시된부분이효율적투자선 (Efficient Frontier) 으로각위험도에대해서는효율적투자선이상의수익은기대할수없다. CAPM는해리마코위츠의포트폴리오이론을기반으로샤프 (Sharpe), 모신 (Mossin) 등에의해발전되었으며, 자본시장의균형하에서위험이존재하는자산의균형수익률을도출해내는모형이다. 해리마코위츠의포트폴리오이론을기반으로자산의기대수익과위험의관계를 CAPM 으로구현하면, 분산투자효과로인해주어진위험수준하에서가장효율적인투자수익률을달성할수있는최적의포트폴리오를구현할수있다. 14) 로보어드바이저에서는 MPT 등의다양한이론적용을통해, 투자자의위험수준에서기대수익률을측정하고, 투자가능한대상자산의분산과수익에서구현한최적의포트폴리오내에서개별투자자에게고객맞춤형으로제시할수있는자산구성을찾아낼수있다. 나. 로보어드바이저관련인공지능기술 로보어드바이저관련기술로서는머신러닝 (Machine Learning), 딥러닝 (Deep Learning) 등인공지능 (Artficial Intelligence) 기술의동향을함께살펴보아야한다. 머신러닝 (Machine Learning, 기계학습 ) 은인간이가지고있는지능적기능인학습능력을기계를통해구현하는방법으로, 환경과의상호작용에기반한데이터로부터성능을향상시키는알고리즘및기술이다. 여기서 인간이가지고있는지능적기능 이란인간의지능이가지는학습 추리 적응 논증등의기능을의미하며, 스스로성능을향상시킨다 는것은기계가학습 (Learning) 할수있는것을의미한다. [ 그림 7] 은머신러닝의일반적인개념으로학습데이터를머신러닝알고리즘등을통해모델을만들고, 실제데이터를해당모델에입력후만족할만한결과를얻을때까지계속피드백을반복하는과정을나타낸다. 14) 전균, 김수명, RoboAdvisor ; Data Processing 과포트폴리오이론, ETF 의총화, 삼성증권, 2015.10.30 48 e-finance and Financial Security
그림 7 머신러닝개념 딥러닝 (Deep Learning) 은인공신경망 (ANN, Artificial Neural Network s) 15) 에기반하고 1입력층 (Input layer), 2출력층 (Output layer), 복수개의 3 은닉층 (Hidden layer) 의계층구조 (Layer Structure) 를가지는심층신경망 (DNN, Deep Neural Networks) 을학습의주요방식으로사용하는머신러닝의한분야이다. 딥러닝의심층신경망구조는 [ 그림 8] 과같다. 그림 8 딥러닝의심층신경망구조 15) 인간의신경망구조를모방하며, 인공신경망은 x1 부터 xn 까지입력값에각각 w1 부터 wn 까지의가중치를곱하고그모든합이변형함수를통해임계치가초과되면출력값이발생한다. 49
전자금융과금융보안 ( 제 6 호, 2016-04) 인공지능 (Artificial Intelligence, AI) 은인간의지능 ( 인지, 추론, 학습등 ) 을컴퓨터나시스템등으로만든것또는만들수있는방법론이나실현가능성등을연구하는기술또는과학을의미하며, 인공지능기술분야중머신러닝 (Machine Learning) 과딥러닝 (Deep Learning) 관련기술이빠르게확산되고있으며, 산업분야에적용가능한수준으로발달하고있다. 한편빅데이터시장규모는계속커지고있으며 16) 특히금융및보험업분야에서빅데이터활용의가치는다른산업군에비해큰비중을차지하고있다. 17) 로보어드바이저에서도투자자의데이터분석등을통한데이터의활용이중요하며, 머신러닝, 딥러닝등인공지능기술이적용되고있다. 로보어드바이저관련한기술들은 [ 표 4] 와같다. 표 4 로보어드바이저관련기술 구분내용관련필요기술 Data Processing Decision science 투자성향파악을위한투자자의표본집단추출등데이터를분석하는작업 질문의보편성과통계적정합성필요 구체적인투자목적을분류하고파악하는작업 고객분류 (segmentation) 과정 빅데이터와저장장치 (storage), 고도의컴퓨팅처리기술등이필요 많은데이터와변화하는경제상황에서도표본집단추출과정시오퍼피팅 (over-fitting) 오류의최소화, 머신러닝 ( 또는딥러닝 ) 기술의적용필요 구체적인투자목적을분류하기위해보다세밀한고객의반응을이끌어내기위한 mapping algorithm 을활용 일종의순서도 (Flowchart) 접근이며유형별분리하는군집화 (Clustering) 작업 자료 : 전균, 김수명, 로보어드바이저 Data-Processing 과포트폴리오이론, ETF 의총화, 삼성증권, 2015.10.30. 재구성 대부분의로보어드바이저는고객의투자성향과투자목표를파악하기위해일 련의질문 18) 을제시한다. 로보어드바이저가제시하는질문은내부기술적처리 과정에있어서 Data Processing 과 Decision science 과정을거치며이과 16) Wikibon 은향후빅데이터시장규모가 2012 년 51 억달러에서 2017 년 534 억달러로보다높은성장률 ( 연평균 60%) 을달성할것으로예상하였다. http://wikibon.org/wiki/v/big_data_market_size_and_vendor_revenues 17) McKinsey&Company, Big data:the next frontier for innovation, competition, and productivity, 2011.6 18) 보통나이와소득, 투자성향 ( 손실대응방식등 ) 과투자목적을선별하는질문 50 e-finance and Financial Security
정에서인공지능기술이적용된다. Data Processing 과정에서는질문의표본집단을추출하기위해오버피팅 (Over-Fitting) 19) 을최소화하기위한방법등에딥러닝이활용되고, Decision science 과정에서는유형별질문들에대한군집화 (Clustering) 작업등에머신러닝이나딥러닝기술이적용될수있다. 특히딥러닝기술을적용할경우초고용량학습형태의알고리즘을통해오버피팅을최소화하고신경망의학습능력을최대화할수있다. [ 그림 9] 와같이인공지능기술이적용된로보어드바이저에서는빅데이터분석을통해패턴추출및머신러닝, 딥러닝을수행하고, 인공지능엔진을최적화하여고객투자스타일에따라포트폴리오를구성하고리밸런싱한다. 인공지능엔진은학습을통해지속적으로쌓이는데이터패턴과상관관계를파악하여이벤트발생시투자자산이어떻게변화할지예측하고심리적인동요없이객관적인판단을해준다. 20) 그림 9 인공지능기술이적용된로보어드바이저에서자산관리사개념 자료 : Bloter, [K 핀테크 ] 99% 를위한인공지능투자자문 ( 그림 - 위버플제공 ) 재구성 19) 과 ( 다 ) 적합이라고도하며, 만들어진모델의성능이학습데이터 (training set) 에서는좋지만, 새로운데이터 (test data) 에서는좋지않은 ( 혹은일반화되지않은 ) 경우를의미한다. 일반성및유연성등수많은상황을동시에처리하는인간의뇌 ( 지능 ) 를기존의컴퓨터구조로구현하는것은매우어려운문제이며, 인공지능에서 학습 을효율적으로수행하기위한기술 ( 알고리즘등 ) 들이복잡도 (complexity) 가너무높은 ( 혹은낮은 ) 모델의학습, 학습데이터와현실세계의데이터와의차이등으로인해오버피팅의문제가발생한다. 20) 박지영, 자본시장핀테크핵심으로부상하는로보어드바이저, 정보통신기술진흥센터주간기술동향, 2015.12.30 51
전자금융과금융보안 ( 제 6 호, 2016-04) Ⅳ 국내외로보어드바이저산업동향 1. 국외로보어드바이저산업동향 로보어드바이저서비스는미국, 유럽금융회사들을중심으로확대및발달되고있다. 로보어드바이저의대표주자인미국의 Betterment나 Wealthfront를비롯하여대표적인로보어드바이저는 [ 표 5] 와같으며, 100여개이상의주요로보어드바이저업체현황은 investorhome 사이트 21) 에서확인할수있다. 영국국영은행스코틀랜드로열뱅크 ( 이하 RBS) 에서는비용절감차원에서투자자문역 220명, 보험상품자문역 220명등을포함한 550 명의투자인력을감원하는대신로보어드바이저를도입하였다. RBS는 15년까지 8년간순손실을기록하였으며 ( 15년약 20억파운드손실 ) 이로인해민영화계획에차질이생기자비용절감차원에서로보어드바이저서비스도입이결정되었다. 22) 해외주요업체들의로보어드바이저서비스특징을보면최소투자금액이 10만달러 ~ 제한없음까지다양하며, 연간수수료도 0%~0.9% 까지다양하다. 하지만기본적으로포트폴리오는 ETF로구성되어있으며, 고객의설문을통한정보를기반으로포트폴리오를제공하는서비스형태는동일한것으로나타났다. 표 5 업체 최소투자금액 Betterment 제한없음 Charles Schwab Intelligent Portfolios Covestor Core Portfolio 주요로보어드바이저업체현황 연간수수료연간 ETF 보수포트폴리오구성옵션 1만달러이하 0.35% 0.05 ~ 0.35% 최대 12개 ETF 목표및 ETF 비중 1만달러이상 0.25% 변경가능 $5,000 없음 0.04 ~ 0.48% 최대 20 개 ETF $10,000 약 20 달러가량연간거래수수료부과 제안된 ETF 중에서 3 개까지삭제가능 0.05 ~ 0.75% 5~ 10 개 ETF - 21) investorhome.com/robos.htm 22) 로봇신문, 영국 RBS, 로보어드바이저활성화, 2016.3.4 52 e-finance and Financial Security
업체 E Trade Financial Build Your Own Select ETF Portfolio Online Managed Portfolio Fidelity Investments Portfolio Builder 최소투자금액 제한없음 $10,000 $25,000 FutureAdvisor $10,000 Hedgeable $5,000 Motif Investing Horizon Portfolios Personal Capital $100,000 Rebalance IRA $100,000 SigFig $2,000 TradeKing Advisors Core Vanguard Personal Advisor 연간수수료연간 ETF 보수포트폴리오구성옵션 거래별 9.99 달러거래별 9.99 달러 10 만달러의 0.9% - - 0.08 ~ 0.7% 고객맞춤고객맞춤최대 6 개 ETF 자동 / 수동여부에따라서제안된배분비중은변경가능 $2,500 거래당 $7.95 0.07 ~ 0.45% 2~ 10 개 ETF 배분비중변경가능 0.5% + 7.95~9.99 달러거래수수료 10 만달러미만 0.75% 10 만달러이상 0.65% 0.05 ~ 0.59% ETF 및기타주식보유가능 0.05 ~ 0.88% ETF 및개별주식 $250 없음 0.05 ~ 0.75% 6 개 ETF 100만달러이하 0.89%, 0.06 ~ 0.10% 초과금액은 0.49 ~ 0.79% 0.5%, 첫번째 250달러셋업수수료 1만달러이상 0.25% 0.05 ~ 0.6% 10 개 ETF 주식, 비트코인, MLP, PE( 비공개기업투자펀드 ) 제공가능자산배분조정가능및 $9.95 비용으로직접생성가능 최대 100개주식자산관리사와상담가능최대 20개 ETF 자산관리사와상담가능 0.05 ~ 0.15% 6 개 ETF 위험레벨변경가능 $5,000 0.25%, 첫해무료 0.12 ~ 0.2% 14 ~ 20개 ETF 결과값변경을위한설문조정가능 $100,000 0.30% 0.05 ~ 0.19% 고객맞춤 Wealthfront $5,000 1만달러이하없음 1만달러이상 0.25% 0.05 ~ 0.75% 최대 7개 ETF WiseBanyan 제한없음 없음 0.08 ~ 0.13% 최대 9개 ETF 자료 : Liz.moyer, Putting Robo Advisers to the Test, WSJ, 2015.4.24 자산관리사와상담가능 포트폴리오비중변경가능 결과값변경을위한설문조정가능 2. 국내로보어드바이저산업동향국내로보어드바이저서비스는아직초기단계로주로로보어드바이저관련스타트업기업과국내금융회사와의제휴등을통해서비스가증가하고있는추세이며, 주요국내로보어드바이저업체현황은아래와같다. 53
전자금융과금융보안 ( 제 6 호, 2016-04) 표 6 주요로보어드바이저업체현황 구분금융회사내용 은행 증권 자산운용 자문사 우리은행 KB국민은행 KEB하나은행신한은행 NH농협은행삼성증권신한금융투자한국투자증권현대증권 NH투자증권미래에셋자산운용삼성자산운용 KB자산운용쿼터백투자자문써미트투자자문 AIM 디셈버앤컴퍼니 데이터앤애널리틱스두나무 파운트와제휴한 로보어드알파 출시, ISA 에접목가능 은행권최초쿼터백투자자문과 MOU 체결해 쿼터백 R-1 출시 2016 년 2 월금융상품포트폴리오서비스 Cyber PB(Private Bank) 출시, 국내은행최초자체개발, ISA 에접목예정 2016 년 4 월로보어드바이저기반펀드추천서비스 S 로보플러스 출시 2016 년 8 월은퇴설계와퇴직연금자산운용기능연계한 NH 로보 - 프로 (NH Robo-Pro) 출시 국내최초로로보어드바이저핵심기술인 투자성과정밀검증알고리즘시스템 관련특허출원완료 2016 년 4 월밸류시스템로보어드바이저인 아이로보 포트폴리오를기반으로하는 신한명품밸류시스템자문형로보랩 출시 2016 년 4 월어카운트상품운용과정에로보어드바이저의판단이반영된 한국투자로보랩 출시 2016 년 2 월로보어드바이저에기반한일임형랩인 현대 able 로보랩 출시 2011 년부터운용했던온스마트인베스터특허기술을기반으로 ETF 를자동매매하는 QV 로보어카운트 서비스오픈 2015 년 5 월부터국내최초의로보어드바이저시스템인 글로벌자산배분솔루션 제공 연내모멘텀솔루션등퀀트분석에기반한 ETF 자산배분서비스출시예정 연내계열은행증권사통한로보어드바이저투자솔루션제공예정 2016년 1월 KB국민은행과투자자문계약을맺고 쿼터백 R-1 ( 로보어드바이저자문형신탁상품 ) 을은행권최초로출시 2015년 10월데이터개발사 DNA( 데이터앤애널리틱스 ) 와로보어드바이저시스템구축업무협약 국내최초핀테크자산운용사로 2016 년 4 월부터정식서비스출시, 모바일기기에서포트폴리오구성이가능 NH, 대우, 현대증권등과 MOU 체결 신한은행, KDB 대우증권, 펀드온라인코리아와로보어드바이저를위한 MOU 체결 소셜트레이딩증권앱 증권플러스 for KaKao 출시, 삼성증권과제휴하여모바일자산관리서비스런칭예정 자료 : 김광훈, 인공지능자산운용시스템, 한국과학기술정보연구원, KISTI Market Report, 2016., 각회사소개서, 언론자료종합 54 e-finance and Financial Security
Ⅴ 로보어드바이저관련현황분석 1. 제도관련현황분석 국내는자문업등록과관련하여진입장벽을완화하고자개선방안발표 자문업등록과관련하여미국 EU의경우 Automated Investment Tool( 이하 AIT) 를활용한자문업자의진입규제를기존자문업자와동일하게규율하고있고이중미국은 2002년 12월 12일 투자자문업자법 개정을통해온라인으로투자자문및자산관리서비스를제공하는투자자문사를인터넷자문업자로구분하여증권거래위원회에등록하도록하였다. 23) 이에비해국내는자본시장법상투자자문업자로등록하기위한자본금요건은일반투자자대상이 5억원수준이었고은행의자문업겸영을제한하였지만최근 16.3.24, 금융위의 국민재산의효율적운용지원을위한금융상품자문업활성화방안 에따라예금, 펀드, 파생결합증권등으로범위를한정한투자자문업등록단위를신설하고, 자본금을 5억원에서 1억원으로완화하였다. 또한은행에대해자문업겸영을허용하여투자자문업자가되기위한진입장벽이획기적으로완화되는개선방안이발표되었다. 온라인투자자문및자산관리서비스의단계적허용 로보어드바이저서비스에선도적인미국의경우로보어드바이저가사람의개입없이고객자산을직접운용하는형태가활성화되고있고그예로 Betterment 社의경우수탁고가 25억달러, Wealthfront 社의경우수탁고가 24억달러등로일임재산을직접운용하고있다. 그러나국내는제도적으로사람의개입없는 23) 이성복, 로보어드바이저가미국자산관리시장에미친영향, 2016 년여름호내용재구성 55
전자금융과금융보안 ( 제 6 호, 2016-04) 로보어드바이저의직접서비스 (Front office) 에대해현재 자본법령상 ( 자본시 장과금융투자업에관한법률 ) 자문ㆍ운용인력 ( 人 ) 이아닌자의자문ㆍ일임업 무를제한하고있다. 그림 10 로보어드바이저서비스발전단계별유형 자료 : 금융위, 금융상품자문업활성화방안, 2016.3.24. 재구성 이를개선하기위해상기방안에서로보어드바이저의의자문ㆍ일임업무수행및인력대체를단계적으로확대하기로하고, 맞춤형포트폴리오구성에대해일정요건 24) 을갖춘로보어드바이저는 Front office에서직접고객에게서비스 (3ㆍ 4단계 ) 를제공할수있도록허용하는등긍정적인계획을밝힌바있다. 2. 기술 보안관련현황분석 로보어드바이저는이전의다른기술보다진보된인공지능기술을사용하고서비스의차별성을가진핀테크사업모델의일종이다. 따라서로보어드바이저는기존에사람이직접대면서비스를해주는형태보다더체계적이고안전하게이용할수있는지에대해서검증할필요가있다. 만일로보어드바이저가채택한알고리즘자체에오류가있거나해킹될경우 24) 여기서일정요건이라함은 1 투자자성향분석및포트폴리오구성, 2 고객정보보호, 3 해킹방지및재해대비등에대비한보안성, 4 공개테스트를거칠것등을의미한다. 56 e-finance and Financial Security
고객이부적합한투자자문을받거나대량오류주문이자본시장에서발생할수있다. 로보어드바이저의알고리즘을개발하는단계에서의사결정순서가착오에의해임의적으로배열되어고객에게피해를입힐수있다. 시스템적으로알고리즘의오작동을감지할수있는장치가마련되어있지않을경우사람의개입이최소화되는알고리즘운영특성상이러한위험을방지하기어려울수있다. 이로인해부적합한투자자문이제공되거나대량오류주문이발생할수있으며, 최악의경우급격한시스템위험까지초래할가능성이있다. 25) 또한인공지능도입시장기적관점에서목적, 관리체계, 목표시장, 수익구조등을명확히해야한다. 목적이불분명하고관리체계가미흡한상황에서신기술의도입은아래표와같이성과창출지연뿐아니라대규모피해로이어질수있기때문이다. 표 7 해외금융기관의인공지능관련보안사례 금융회사 Citi 내용 2012 년 3 월금융권최초로고객상담, 신용평가등에인공지능도입 도입후 4 년이지난현재까지유의미한성과가부족하다는평가 Knight Capital NH농협은행 시스템트레이딩소프트웨어이상으로대규모주문오류발생 미국최대주식중개업체였던동사는 4.4 억달러손실및파산위기에봉착 자료 : 한국전자통신연구원 (2016.4), 증권법연구 (2013) 등을참고하여산업은행작성자료 이에 16.8.29, 금융위의 로보어드바이저테스트베드기본운영방안 에서는분산투자, 투자자성향분석, 해킹방지체계등투자자문 일임을수행하기위한최소한의규율이작동하는지여부를확인하기위해테스트베드 26) 를운영하기로하였다. 로보어드바이저테스트베드심사는테스트베드참여요건 ( 업체 알고리즘 ) 및알고리즘투자자성향별포트폴리오산출역량을심사한다. 주요심사의검증항목은아래와같다. 25) 이성복, 로보어드바이저의성공적정착을위한제언, 자본시장연구원, 자본시장 Weekly, 2016-31 호 26) www.ratestbed.kr 57
전자금융과금융보안 ( 제 6 호, 2016-04) 표 8 구분 로보어드바이저테스트베드주요검증항목 내용 알고리즘합리성 알고리즘이투자자들에설명가능, 알고리즘테스트결과가알고리즘의목표에부합 개인맞춤성 Ⅰ 투자자성향분석도구가체계적이고투자자성향분석에따라유의미하게구분되는복수의포트폴리오산출 사전심사 ( 운용전심사 ) 포트폴리오산출 최소 5개이상의상품, 종목으로구성된포트폴리오가자동으로산출되어야함 유지 보수전문인력 알고리즘, 시스템을시의적절하게업그레이드하고지속적으로관리할수있는 IT 전문인력을 1인이상보유 포트폴리오산출 최소 5개이상의상품, 종목으로구성된포트폴리오가자동으로산출되어야함 개인맞춤성 Ⅱ 투자자성향에따라도출된포트폴리오가운용과정에서도투자자성향에부합하게운용 본심사 ( 포트폴리오운용심사 ) 합리적인리밸런싱 다계좌동시관리 리밸런싱발생기준, 원칙이수립되어있고, 이에기반한리밸런싱이유효하게발생 복수계좌를동시에운용하더라도알고리즘의오류없이정상적으로작동 법규준수성 알고리즘이법령에서금지하는투자 ( 예 : 투자자동의없는계열회사증권투자 ) 를자체적으로제한할수있어야함 본심사 ( 시스템심사 ) 시스템보안성 시스템안전성 알고리즘, 주문내역, 투자자개인정보등로보어드바이저의핵심정보에대한해킹방지시스템을보유해야함알고리즘, 시스템장애발생시체계적으로대응할수있는비상조치매뉴얼 시스템등보유해야함 자료 : www.ratestbed.kr 58 e-finance and Financial Security
Ⅵ 결론 본고에서국내의로보어드바이저산업현황및서비스사례에대해살펴본바와같이로보어드바이저서비스의도입은점차확대되고있는상황이다. 하지만로보어드바이저가핀테크의비즈니스모델로서성공하고자리잡기위해앞서제시한제도및기술 보안사항과더불어아래와같이몇가지결언을제시하는바이다. 첫째, 로보어드바이저의차별화를위해인공지능의연구강화는반드시필요하다. 금융권인공지능활용분야에서로보어드바이저는유망분야임에는틀림없지만국내로보어드바이저의인공지능기술적용수준은아직초기단계이다. 현재의로보어드바이저는핀테크발달이라는배경하에해당서비스가기획되고있으며, 기존금융회사에서로보어드바이저의기능을일부제공하려는시도로진행되고있다. 특히 ETF를활용하여자산배분서비스를제공하고있으며, 자산배분보다는자산배분포트폴리오구성과관련서비스에치중하는서비스형태를보이고있다. 또한이러한서비스제공을위해서 IT인력을확보하거나, B2B형태로판매하는방식을활용하고있다. 이렇듯금융권에서로보어드바이저도입을위해적극검토및노력하고있으나해당기술에대한차별성, 기술투자동향및방법등을선제적으로파악한후해당서비스에돌입해야할것이다. 핀테크시대에금융회사가인공지능기술의활용을핵심경쟁력으로가지기위해서는활용가치와장기적인로드맵의수립, 해당인프라, 기술적역량등을통해서이루어져야한다. 인공지능기술의특성상꾸준한투자와 ICT 기반기업과의제휴등을통해사업기반을확보하는방안등도해당서비스도입시고려해야할사항이다. 둘째, 적용기술의변화와산업적용가능성에주목해야한다. 현재로보어드바이저서비스는투자자의위험성향에맞는자산배분알고리즘에집중되어있으나향후기술의발달등에따라자산관리서비스의범위가확대되 59
전자금융과금융보안 ( 제 6 호, 2016-04) 면서유망한투자안발굴, 시장예측, 위험관리등개인의모든재무활동을지원하는종합자산관리서비스의광의의의미로발달할것이다. 로보어드바이저의서비스영역이확대될수록소비자들의투자금액은로보어드바이저로많이유입될것이며, 현재로보어드바이저도투자자의다양한투자수요를충촉시키기위해어드바이저에적용된기술도확대및발전될것이다. 현대포트폴리오이론적용이외에도인공지능기술의발달과데이터축적으로다양한자산관리기법들이개발될것이다. 이에인공지능및빅데이터분석기술 ( 개인의일상적정보의분석, 소셜정보의활용, 국내외기업및글로벌경제상황반영등 ) 등이자산관리와투자영역에적극도입될경우에맞추어유용한툴로서활용할수있도록해당기술에대한변화와산업적용가능성에대해예의주시할필요가있다. 셋째, 로보어드바이저를성공적으로도입하고투자가가건전한투자자문및자산관리서비스를받을수있도록현재마련된제도를적극활용하여야한다. 금융위의 로보어드바이저테스트베드기본운영방안 ( 16.8.29) 에서테스트베드의운영의기본목적은분산투자, 투자자성향분석, 해킹방지체계등투자자문 일임을수행하기위한최소한의규율이제대로작동하는지여부를확인하는절차이다. 로보어드바이저의성공적도입을위해서는이러한테스트베드제도를활용하여다양한전략을가진로보어드바이저를비교하고해당결과를바탕으로하여자사의시스템보안성, 안전성, 법규준수성등을확인하는데에활용하여야할것이다. 국내로보어드바이저가다양한환경에서유효성을검증받기위해서는아직충분한기간과데이터축적이필요할것으로보이며, 기존의전통적인자산관리방식과보완관계속에서발달할것으로예상된다. 하지만인공지능기술적용의고도화등을통해서비스및기술적으로발달을이루고, 해당상황에맞게법 제도적으로잘관리된다면로보어드바이저서비스는금융의자산관리서비스뿐아니라우리의삶을더욱스마트하게해줄것이라고기대해본다. 60 e-finance and Financial Security
참고문헌 [1] FINRA, Report on Digital Investment Advice, 2016.3 [2] SEC, Investor Alerts : Automated Investment Tools, 2015.5.8 [3] A.T. Kearney, Hype vs. Reality : The Coming Waves of Robo Adoption, 2015.6 [4] 배금일외 5명, Anatomy of Robo-Advisor : 적용기술의타당성을중심으로, 대한산업공학회, 2015.12, pp.26~36 [5] 금융위, 국민재산의효율적운용지원을위한금융상품자문업활성화방안, 2016.3.24. [6] 금융위보도자료, 맞춤형자산관리서비스의대중화시대를열게될 로보어드바이저테스트베드기본운영방안, 2016.3.24 [7] 로보어드바이저가미국자산관리시장에미친영향, 자본시장연구원, 2016년여름호 [8] 로보어드바이저에관한오해와진실, IBK경제연구소, 2016.8 [9] 전균, 김수명, RoboAdvisor Data Processing 과포트폴리오이론, ETF의총화, 삼성증권, 2015.10.30 [10] Markowitz, H.M., Portfolio selection, The Journal of Finance, Vol. 7, No. 1, pp. 77-91, 1952. 61