AI 가금융투자업에미치는영향및대응과제 (2015.9.8, 한국증권법학회 - 자본시장연구원공동세미나 ) 연구위원이효섭 자본시장연구원연구위원이효섭 (hslee@kcmi.re.kr)
목차 1. 인공지능소개 2. 인공지능을활용한핀테크사례및시사점 3. 인공지능활용에따른금융투자업의우려 4. 금융투자업의바람직한대응과제 -2-
인공지능 (AI) 의소개
알파고 (AlphaGo) 를통해경험한인공지능 (AI) 의모습 1 국알파고의승 ) AI 의능력에대한놀라움 강화학습, 컨볼루션신경망이론등 AI 기반알고리즘기술의혁신 2 국알파고의승 ) AI 의창조적행마에대한놀라움 인간의학습 ( 정석 ) 보다 AI 의학습 ( 비정형패턴 ) 이우월할수있음 3 국알파고의승 ) AI 의최적의사결정은인간과다름 인간은국지적으로악수를두지않으려고하나, AI 는악수라도승리확률을높이는선택을수행 4 국이세돌의승 ) 학습되지않은패턴에서는인간이우월할수있음 학습되지않은패턴에서는인간이우월할수있으며, AI 는급격히혼란에빠질수있음 5 국알파고의승 ) AI 의발전가능성에대한기대와우려 AI 의발전에대해기대를하면서도인간의육체, 지능을넘어감정까지대체할것에대한우려 AI 와의공존을위해법체계정립, 윤리지침강화등바람직한대응방안모색이필요 -4-
인공지능 (Artificial Intelligence: AI) 의개요 인공지능 (AI) 의정의 인간의지능으로할수있는사고, 학습, 자기계발등을컴퓨터또는자동화된기기가수행하도록하는정보처리기술의한분야 초기 AI 는인간의지능적인행동을모방해인간과 AI 를구분하지못하는상태의기술을뜻했으나, 최근 AI 는심화학습, 가치판단을통해인간보다뛰어난최적해를제시하는기술까지포함 인공지능 (AI) 의발전역사 1950 년튜링이 컴퓨터기계와지능 (Computing Machinery and Intelligence) 라는논문에서모방게임 (Imitation Game) 을발표한것이인공지능연구의시초로알려짐 모방게임은튜링테스트로도불리며, 질문과답변을통해인간과컴퓨터를구분해낼수없다면튜링테스트를통과한것으로보아, 인공지능으로판단 이후인공지능기술은신경망이론, 자연언어처리, 영상 음성처리, 이론증명등다양한분야에활용되었으나 2000 년대초반까지발전속도는다소정체 인공지능 (AI) 의특징 사고 (Thinking) 학습 (Learning) 자기계발 (Self-Developing) -5-
최근인공지능 (AI) 산업의발전배경 심화학습, 컨볼루션 (Convolution) 신경망등인공지능알고리즘의발전 2000 년대중반이후심화학습 (Deep Learning) 기술이소개되며, 기존인공지능알고리즘들의단점들을극복하는계기가됨 Deep Learning 은비선형변환기법의조합을통해수많은데이터속에서핵심적인내용또는특징을단시간내에요약해주는기계학습 (machine learning) 알고리즘의집합을뜻함 컨볼루션신경망이론은 Deep Learning 기법중하나로, 최악의발생가능성을최소로하면서최적해를찾아나가는 Min-Max 함수를적용하여기존몬테카를로트리방법의단점을해결 구글딥마인드의알파고 (AlphaGo) 가바둑돌을놓는위치를선택하는정책망 (Policy Network) 과승리확률을예측하는가치망 (Value Network) 을활용한것이대표적인예 병렬처리및빅데이터기술의발전 병렬처리기술은복수의프로세서가하나의프로그램상의서로다른업무를동시에처리하는것으로기존프로그램의처리속도를획기적으로단축시키는데기여 빅데이터는기존데이터보다방대하여저장, 분석등이어려운데이터를뜻하며빅데이터기술은대용량의데이터를빠른속도로정형, 반정형, 비정형데이터로분류하고분석하는기술을뜻함 글로벌 IT 회사의자본집약투자 구글, IBM 등의글로벌 IT 회사는영상 음성처리, 자연언어처리, 신경망, 기타금융 의료등전문가시스템의활용을위해인공지능 (AI) 관련기술에대규모자본 인력투자를수행하였음 골드만삭스등대형투자은행의인공지능 (AI) 기술투자규모도빠르게증가 2015 년기준인공지능 (AI) 분야에신규투자된규모는약 3.1 억달러로 2010 년약 0.5 억달러대비 6 배이상증가 -6-
인공지능관련글로벌투자현황 글로벌인공지능분야의투자규모는가파르게성장 2016 년상반기 AI 분야의투자규모는 17 억달러로 2011 년상반기 1.6 억달러대비약 10 배이상증가했으며이는연평균 61%(CAGR) 의성장세에해당 동기간 AI 분야의투자건수역시 255 건으로 2011 년상반기 32 건대비약 8 배가증가 지역별로는북미지역의투자비중이높으며그외영국, 중국, 인도등에서투자가활발 2016 년상반기미국지역의투자비중은전체의 70% 로가장높은비중을차지하고있으며그외중국, 인도, 스웨덴, 프랑스, 홍콩, 캐나다등에서신규투자가이루어짐 Khosla Ventures(1 위 ), Intel Capital(2 위 ), Google Ventures(4 위 ), Samsung Ventures(13 위 ) 등 VC 투자자들이 AI 기업에대한신규투자를활발히수행하였음 인공지능 (AI) 을활용한핀테크스타트업현황 미국외인공지능 (AI) 투자지역현황 자료 : CB Insights 자료 : CB Insights -7-
로보어드바이저의자산운용규모및전망 2015 년글로벌로보어드바이저운용규모는약 280 억달러로향후높은성장세가예상 2015 년기준글로벌자산운용규모는약 37 조달러로로보어드바이저비중은 0.001% 에불과 2021 년글로벌로보어드바이저규모는약 900 조원으로매년 75% 의성장세를기록할전망 2015 년국내로보어드바이저운용규모는약 1300 억원으로향후높은성장세가예상 2015 년기준국내자산운용규모는약 480 조원으로로보어드바이저비중은 0.03% 에불과 2021 년국내로보어드바이저규모는약 2 조원으로매년 55% 의성장세를기록할전망 글로벌로보어드바이저규모추이 국내로보어드바이저규모추이 자료 : KISTI 재인용, My Private Banking 자료 : KISTI 재인용, TMR(Transparency Market Research) -8-
인공지능을활용한핀테크사례및시사점
인공지능을활용한핀테크현황 - 개요 인공지능을활용한핀테크 Startup 기업의수가빠르게증가 2014 년 2Q 부터 2016 년 2Q 동안인공지능 (AI) 기술을활용한핀테크창업규모는 41 건으로이들은주로 VC(Venture Capital) 의투자를받은초기기업임 알고리즘트레이딩등퀀트전략수행, 리서치분석, 인공지능상담, 시장감시, 개인신용평가분야등다양한분야에서 AI 기반핀테크기업이등장 골드만삭스등글로벌 IB 의투자가증가 골드만삭스는켄쇼 (Kensho), Context Relevant, Digital Reasoning System, Dataminr 등자연언어처리기반의 AI 기술을활용한핀테크기업에대규모투자를수행 인공지능 (AI) 을활용한핀테크스타트업 (Startup) 현황 자료 : CB Insights -10-
로보어드바이저의개요 로보어드바이저의정의 로보어드바이저 (Robo Advisor) 는사람의개입을최소로하면서온라인으로금융자문을받거나, 포트폴리오자산관리업무를수행하는것을뜻함 온라인기반에서저비용으로맞춤형장기자산배분을수행하는것을목표로함 AI 의세가지특징 ( 사고 학습 자기계발 ) 중학습과자기계발능력이부족하다면 AI 로보기어렵고, 단기수익률추구를목표로한다면기존시스템트레이딩전략과구분하기어려움 로보어드바이저의업무프로세스 투자자의위험성향파악 (1 단계 ) 투자가능상품의분류 (2 단계 ) 위험성향에맞는포트폴리오를매칭 (3 단계 ) 주문 (4 단계 ) 포트폴리오리밸런싱등사후관리 (5 단계 ) 로보어드바이저개요 -11-
로보어드바이저의특징 온라인기반의비대면금융서비스 영업지점을방문하지않고자문, 일임운용, 세제등맞춤형자산컨설팅을받을수있음 비대면기반의계좌개설이가능하며비대면투자권유는제약이따름 자동화된서비스를제공 투자자의위험성향, 금융상품의위험분류, 매칭, 주문, 사후관리등의대부분서비스가자동화된프로그램기기를기반으로수행 낮은자문수수료 로보어드바이저의자문수수료는 0.5% 미만으로전통적인자문서비스에비해수수료가낮음 낮은진입장벽 PB 등기존자문서비스에가입하기위해서는금융자산 5 억원이상 ( 예시 ) 등최소자문금액이높게설정되어있으나, 로보어드바이저의최소자문금액은 5 백만원 ( 예시 ) 등으로매우낮음 우수한맞춤성요건 최적화된자산배분알고리즘을기초로투자자의재산, 소득, 연령, 투자경험, 투자목적등에부합한 1:1 맞춤형모델포트폴리오를제시 우수한투자성과 (?) 로보어드바이저는투자자의위험성향, 투자기간등을고려해최적의자산배분을수행하는것이주된목표로단기에우수한투자성과를실현하는것이주된목표가되는것은바람직하지않음 -12-
스마트리서치분석 ( 켄쇼 ) 켄쇼 (Kensho) 서비스의개요 기업의공시, 회계정보, 기타뉴스등이주가및주가지수에미치는영향을자연언어처리기반의심화학습을통해익힌뒤현시점에서최적의투자전략, 자산배분등을제시 2013 년설립초기에모건스탠리애널리스트 15 명이 4 주에할일을켄쇼는단 5 분내에마침 골드만삭스는 2014 년이후켄쇼에게 6 천만달러를투자하는등전략적투자자로역할을수행 2016 년 8 월에는 AI 기반의자연언어처리기술을활용해공시, 회계자료들을자동으로취합하여기업의성장성을측정하는새로운지수를만들었으며, 해당지수를활용한지수사업계획을발표 2016 년 6 월에는 Fortune 지로부터전세계가장유망한핀테크기업 5 개중하나로선정 켄쇼 (Kensho) 의서비스예시 자료 : Kensho -13-
시장감시등이상금융거래탐지 시세조종, 내부자거래등시장감시시스템에적용 과거시세조종, 내부자거래의패턴뿐아니라평상시의주문, 체결, 공시의주가반영효과를학습한후이상주문과체결, 이상주가반영이관찰될경우비정상주문또는비정상체결로판단 나스닥의시장감시시스템인 Smarts 는이미수년전부터정상거래패턴의학습과시세조종패턴의학습을통해비정상주문과비정상체결을탐지하는시스템을개발하여운영중에있음 결제, 송금등의분야에서이상금융거래탐지에활용 결제, 송금을수행하는 IP, 시간, 오류횟수, 취소횟수등의패턴을학습한뒤통계적으로정상거래범주를벗어난거래를탐지하는데활용 나스닥의시장감시서비스 (Smarts IQ) Feedzai 의이상거래탐지솔루션 자료 : Nasdaq 자료 : Feedzai -14-
개인신용평가 (Credit Scoring) 개인의소득, 직업, 연체이력, 소비패턴등빅데이터를활용해신용평가를수행 카드회사, 은행, 증권등금융회사로부터직업, 소득, 연체이력, 소비패턴등개인정보를취합한뒤자연언어처리기술을활용하여개인의종합적인신용상태를점수로평가하는기능을수행 ZestFinance(US), Applied Data Finance(US), WeCash(China), CreditVidya(India), Aire(UK), Typescore(UK) 등 AI 기술을활용해개인의신용평가를전문적으로수행하는핀테크업체가등장 Social Network 정보를개인의신용평가모형에활용 개인의소득, 재산, 연체이력뿐아니라 Facebook, linkedin 등 SNS 상의평판정보를종합적으로판단해개인의신용평가 (Credit Scoring) 를수행 ZestFinance 의 AI 기반신용평가모형 CreditVidya 의 AI 기반신용평가모형 자료 : ZestFinance 자료 : CreditVidya -15-
개인의재무비서를수행 결제, 송금, 투자등개인의재무비서 (Financial Assistants) 업무를수행 자연언어처리기반의인공지능 (AI) 메신저서비스를통해현재시점의은행및증권계좌잔액, 공과금납부상태, 실시간이체업무등을대신수행하는서비스를제공 Kasisto, Trim, Penny, Cleo, Insurity 등핀테크기업이 AI 기반의메신저서비스를수행하고있음 Kasisto 의 AI 메신저서비스 Trim 의 AI 메신저서비스 자료 : Kasisto 자료 : Trim -16-
금융상담 증권회사, 은행창구에서금융상담업무를수행 일본미즈호그룹은인공지능로봇 페퍼 (pepper) 를증권회사, 은행점포에설치해각지점에방문한고객에게맞춤형상담기능을제공하고있음 일본미쓰이스미토모은행등주요은행은인공지능기반의음성인식소프트웨어를개발하여직접상담을수행하는질의응답솔루션을제공하고있음 미즈호그룹의상담서비스 자료 : Mizuho -17-
인공지능 (AI) 이금융투자업에미치는긍정적인영향 ( 탁월성 ) 인공지능은인간보다빠르고정확한금융서비스를제공 최적자산배분, 퀀트기반의리서치보고서작성, 시장감시등금융시장빅데이터의학습을통해최적의사결정을수행하는문제는인공지능이인간보다빠르고정확한결과를도출 ( 일관성 ) 인공지능은감정을개입하지않기때문에일관된서비스를제공 인공지능은유사한금융정보가주어졌을때동일한의사판단을내릴수있음 이에, 위기상황에신속히대응할수있는장점이있음 ( 보편성 ) 과거진입장벽이높았던금융서비스를누구나받을수있음 자동화된알고리즘을통해과거진입장벽이높았던자산관리, 재무설계, 리서치보고서작성등의금융서비스를받을수있게됨 ( 편리성 ) 온라인을통해서비스를제공하기때문에손쉽게금융서비스를이용할수있음 인공지능기반의온라인플랫폼은비대면서비스를전제로하기때문에영업지점의방문이필요가없으며, 해당서비스또한학습을통해매번최적화된서비스로업데이트됨 ( 낮은비용 ) 최소의인적 물적자원을사용하기때문에낮은비용으로서비스가가능 인적 물적자원을최소한으로사용하고, 속도와효율성면에서최적화된 IT 기술을바탕으로금융서비스를제공하기때문에투자자에게낮은비용으로금융서비스를제공할수있음 -18-
인공지능활용에따른금융투자업의우려
금융투자회사의인력대체가능성 장기적으로중개, 매매, 집합투자, 자문, 일임, 신탁등주요분야에서인력을대체할개연성 AI 기반의알고리즘전략은금융투자상품중개와주요매매업무를수행해왔음 스마트-베타등 AI 기반의퀀트전략은펀드, 신탁, 일임형랩등자산운용전략에활발히활용 예 ) Quantopian 회사는트레이딩전략에활용가능한 deep learning API를제공 로보어드바이저의등장으로자문 일임등의영역에서전통적인자문서비스를대체할것으로예상 업무단위로는판매 운용 관리 리서치분석등 front-middle-back 부서모두활용이증가 IFA 도입과함께로보어드바이저의활용이증가한다면, AI 가판매인력을대체할개연성이존재 AI 를활용한자산운용분야는인력대체효과가가장빠를것으로예상 AI 를활용한리스크관리 (credit scoring 등 ) 과리서치분석 ( 예 : 켄쇼 ) 등후선부서에서도 AI 가점차인력을대체할것으로예상 반면퀀트인력은꾸준히증가할것으로전망 투자권유단계에서적합성테스트모형, 자산운용전략, 리스크관리모델등주요알고리즘을개발하고이를상용화하는퀀트인력의수요는꾸준히증가할것으로전망 골드만삭스는최근금융부서의인력을줄이는대신, IT 개발자인력을계속충원하는등퀀트업무를수행하는 IT 개발자의인력이전체의 30% 을넘어선것으로알려짐 -20-
투자자보호를소홀히할개연성 투자권유단계 비대면으로금융투자상품을설명하는것의한계 인공지능 (AI) 이인간을대신해서금융투자상품의수익구조, 수수료, 조기상환에관한사항, 계약의해제및해지에관한사항을항상알기쉽게설명하는것이어려울수있음 일반투자자가눈을깜박거리고갸우뚱한표정을보일때재차설명을통해상품의수익구조와위험을알기쉽게설명하는것이어려울수있음 적합성테스트를적절히수행했는지여부를확인하는데에한계 중위험 고위험상품을권유하기위해일반투자자를고의로중도성형 (moderate), 공격형 (agreesive) 으로분류하는지여부를확인하는것이어려울수있음 AI 기반알고리즘을통해적합성테스트를수행한다고할때, 투자자의위험성향분류 (1 단계 ), 금융투자상품의위험등급분류 (2 단계 ), 매칭 (3 단계 ) 을어떻게수행하는지판단하는것이필요 모델포트폴리오를자문하는경우, 안정형투자자에게고위험금융투자상품을얼마의비중까지투자하게하는것이적절한지에대한고민이필요 Morningstar 의 ETF 를활용한자산배분 자료 : Alpsfunds -21-
투자자이익보다 AI 운용자의이익을우선할개연성 - 이해상충 높은판매보수수취를위해보수가높은상품 ( 서비스 ) 위주로편입할개연성 매칭알고리즘이공개되지않기때문에고보수상품위주로편입될개연성이존재 통상위험수준 ( 기대수익 ) 이높을수록판매보수가높은것으로알려져있어, 판매보수가높은상품위주로권유가된다면투자자의손실위험은커질수있음 이에, 해외에서는로보어드바이저등의자산관리서비스에서는 ETF 를주로활용 ETF 는판매보수가없으며운용보수도일반펀드대비현저히낮음 퀀트기반알고리즘시스템의경우, 운용보수수취를위해빈번히주문을수행할개연성 AI 운영주체는브로커회사와의사전계약을통해빈번한주문을수행할개연성이존재 운용보수를낮추고투자자재산의운용성과에연동하여수수료를받는것이보다바람직함 -22-
인공지능을맹신할개연성 단기수익추구, 쏠림현상 금융상품의초과수익전략은장기적으로유효하지않을수있음 Mclean & Pontiff(2016, JF) 등의연구에서는초과수익률전략이알려지면해당투자전략의초과수익률은현저히줄어드는것을보였음 최근뮤추얼펀드의성과지속성 (persistency) 은통계적으로유의하지않은것으로알려짐 여러인공지능이동일한판단을내릴경우쏠림현상이발생할개연성 상당규모의자금을운영하는수십여개의알고리즘거래전략들이같은시간에동일한매수신호를제시한경우, 매수또는매도호가가대량으로출회되어시장가격이급변할수있음 AI 기반알고리즘거래의쏠림현상등은목적성이인정되지않더라도시세에부당한영향을주는행위로보아시장질서교란행위로판단할수있음 -23-
인공지능을맹신할개연성 선행매매, 부당권유 켄쇼등 AI 기반리서치분석을맹신하는경우선행매매유혹에빠질수있음 다수의기관투자자가켄쇼의리서치보고서에기초에투자결정을내린다면, 해당리서치결과를먼저접한개발자등주요내부자는선행매매를통해부당한이익을볼수있음 AI 가제공하는주요의사결정 ( 투자판단등 ) 을모든서비스이용자에게시간의차별없이동일하게전달하는것이중요 인공지능의판단을맹목적으로믿어부당권유를할개연성 AI 기반알고리즘거래전략을맹신하여불확실한상황에서도단정적판단을제공하거나, 오인하게할소지가있는내용을알릴수있음 알파고의사례에서도볼수있듯이, 학습되지않은상황에서는 AI 가인간보다우월하다고말할수없기때문에 AI 의의사결정을항상옳다고볼수없음 -24-
알고리즘의오작동가능성 시스템리스크개연성 AI 의알고리즘오류로시스템리스크로확대될개연성이존재 2010 년 5 월 6 일, ETF 차익거래등의목적으로수행되던고빈도거래에서유동성이급격히위축됨에따라다우존스지수가장중 1,000 포인트 ( 약 9%) 등락을기록한사례가존재 2012 년 5 월페이스북의기업공개가지연되고, 2013 년시카고옵션거래소가 3 시간이상지연된것도알고리즘에기초한고빈도매매가주된원인으로알려짐 알고리즘거래에대한규제 미국 SEC 와 CFTC 는고빈도매매 (HFT) 에대한조사를기초로알고리즘거래자에대한사전등록제를시행했으며추가규제를지속적으로검토 유럽에서는 2018 년부터 MiFIDⅡ 가시행될예정인가운데, 고빈도거래자는감독당국에사전등록과함께주요알고리즘을보고해야하며프로그램오작동시 Kill Function 등대응방안을반드시마련 이탈리아등일부유럽국가는고빈도거래에대해거래세부과를실시 2010 년 5 월 6 일 Flash Crash 당시다우존스지수 자료 : cnn.com -25-
AI 알고리즘의해킹개연성 AI 의알고리즘이해킹될경우투자자손실과함께시스템리스크를확대시킬수있음 AI 알고리즘이해킹을당할경우, 불법결제 이체를통해투자자에게막대한손실을입힐수있고부당이득을특정계좌로은닉할수있음 AI 와관련성이다소적으나, 과거 Mt. Gox 라는일본비트코인거래소에서 2011 년이후수차례해킹사건이발생함에따라투자자손실뿐아니라비트코인가격폭락하는사태가발생하기도하였음 2014 년 2 월 Mt. Gox 거래소에서수십만개비트코인이해킹되어 Mt. Gox 거래소가파산했으며, 최근홍콩 Bitfinex 거래소에서 12 만개의비트코인이해킹되어비트코인가격이폭락했음 Mt.Gox 비트코인거래소의해킹당시 ( 11.6.19) 가격추이 자료 : dailytech.com -26-
금융투자업의바람직한대응과제
인공지능을활용한자본시장의건전한발전을위한과제 인공지능을활용한자본시장의건전한발전방향 AI 를통한혁신 투자자보호 시스템리스크억제 1 규제프리존확대 2 정보공유등규제완화 3 AI 를활용한정보인프라구축 (Sentiment 지수, 개인신용평가등 ) 4 AI 를활용한투자자교육 5 AI 관련투자자보호규제정립 6 이해상충완화를위한정보공개가이드라인 7 수수료체계의개편 (Commission Fee) 8 알고리즘의오류검증강화 9 금융보안강화 10 AI 를활용한이상금융거래시스템 -28-
인공지능 (AI) 을통한금융혁신추구 규제프리존의확대 로보어드바이저등 AI 활용서비스의이용을위해일정수준미만의투자금액 ( 예 : 일반투자자 500 만원, 전문투자자 5 천만원 ) 까지는참가를자유롭게하여 AI 활용핀테크서비스의활성화를유도 현재비대면투자권유는법적제약을받으며, AI 활용에따른법적분쟁개연성, 계열사간정보공유제한, 시장질서교란행위개연성등자본시장법상제약이따르는부분이존재할수있음 비대면투자권유규제, 정보공유규제등규제완화 온라인자문 일임업을신설해현재비대면으로투자권유를수행하는것이법적으로제한되어있는부분을온라인자문및일임업등록자등에게는예외적으로허용해주는것을검토할필요 고객의비식별정보에한해계열사간정보공유를허용할예정인가운데, 비식별정보를구체화하고장기적으로식별정보의정보공유허용및규제위반시처벌을강화하는방향으로규제완화필요 AI 를활용한금융투자업공동정보인프라구축 켄쇼등의사례를참고하여매크로지표의발표, 개별기업의공시및회계자료, 기타뉴스발표에따른금융자산의가격변화를분석하여 Market Sentiment 지수를개발하고상용화하는것을검토 P2P 대출등사적자본시장의수요가늘고있는가운데, 신용위험관리개선을위해개인의소득 재산, 온라인 오프라인의결제정보를취합하고 AI 를활용해개인신용평가에반영하는것을검토 AI 를활용한투자자교육시스템개발 일반투자자가금융상품을처음접하는경우, AI 기반의모의트레이딩시스템을통해적합성 적정성원칙등투자권유단계를거쳐실제거래까지금융상품의위험을제대로인지하도록함 일반투자자가재산 소득 연령 은퇴후목표수익등자신의위험성향에적합한최적의포트폴리오를찾을수있도록맞춤형자산배분시스템을제공 -29-
투자자보호체계정립 AI 관련투자자보호규제정립 미국등의사례를참고하여자동화된투자서비스를제공하는플랫폼을자본시장법에정의 자동화된투자기구를활용해자문 일임을수행하는온라인자문 일임업설립을검토 해당 AI 운용주체의진입, 건전성, 자산운용, 투자권유및불공정거래규제등에서법적사각지대가생기지않도록법체계를정비 이해상충완화를위해주요정보공개의가이드라인정립필요 인공지능을활용한투자판단서비스의경우, 단기수익률공시대신장기위험조정성과, 벤치마크대비초과수익률, 모델포트폴리오등을공개하도록유도 생애주기맞춤형자산관리를수행할수있도록주기적으로적합성테스트를수행하고, 금융상품별스트레스테스트를통해비교가능한위험정보를제공 수수료체계를 Commission-based 에서 Fee-based 로전환 금융투자상품의보수 ( 판매및운영보수 ) 또는 AI 활용서비스의보수를투명하게공개하고, 투자자가실시간으로보수를조회하교비교할수있도록인프라구축이필요 장기적으로보수체계를 Commission-based 에서 Fee-based 로전환하여투자자의이익또는위험조정성과에비례하여 AI 운영주체가수익을가져가도록보수체계개편을검토 -30-
시스템리스크억제를위한노력추구 알고리즘오류의검증강화 투자권유시적합성테스트모델, 자산배분모델, 주문및체결엔진등이일정기간동안오작동없이안정적으로운영되는지여부를사전에검증할필요 AI 기반의알고리즘이비정상적인의사판단을내릴경우, 관련알고리즘 ( 예 : 주문 체결 Execution) 을모두취소할수있는 kill-function 도입을의무화 금융보안을강화 AI 기반알고리즘을사용하는시스템에대해정례적으로보안성테스트를수행 금융회사및 AI 운용관련내부자의보안사고개연성을최소화하기위해보안교육을정례화하고보안지침준수를위한내부통제를강화 금융거래전반에이상거래감시시스템을적용 주식 파생상품시장에는인공지능 (AI) 기반의시장감시시스템도입을추진하여지능화되고있는불공정거래행위를신속하고정확하게적출하도록유도 그외장외거래, 지급결제, 송금등의영역에서도 AI 기술을활용해비정상거래를감지하는이상거래시스템의개발을추진 -31-
감사합니다