투자 넘어 기관용 데이터 협업
집단확률 기반 정보 서비스 주목
AI 학습·리스크 분석 활용 기대
규제·사행성 논란은 여전히 변수
뉴욕증권거래소(NYSE) 운영사 ICE 그룹이 예측시장 플랫폼 폴리마켓과 데이터 협력을 확대하는 가운데, 전통 금융과 블록체인 기반 예측시장의 결합 가능성이 주목받고 있다. /Chat GPT 생성 이미지
뉴욕증권거래소(NYSE) 모회사인 인터컨티넨탈익스체인지(Intercontinental Exchange·ICE) 그룹이 블록체인 기반 예측시장 플랫폼 폴리마켓(Polymarket)과의 협력을 본격화하고 있다. 지난해 발표된 전략적 투자 관계는 최근 데이터 서비스 협업 단계로 확대됐다. 전통 금융과 가상자산 기반 플랫폼 간 결합이 새로운 금융 실험 단계에 들어갔다는 평가가 나온다. 오랜 기간 주식과 원자재 거래 인프라를 운영해 온 ICE 그룹이 예측시장 플랫폼과 손을 잡은 배경을 두고 금융권과 정보기술(IT) 업계의 관심도 커지고 있다.
ICE 그룹은 지난해 10월 폴리마켓 기업가치를 약 80억 달러 수준으로 평가하며 총 20억 달러 규모의 전략적 투자 계획을 발표했다. 당시 시장에서는 뉴욕증권거래소 모회사가 블록체인 기반 예측시장에 직접 뛰어들었다는 점 자체를 상징적 사건으로 받아들였다.
지난해 발표된 투자 이후 양사는 올해 들어 예측시장 데이터를 활용한 기관용 서비스를 출시하며 협력 범위를 확대하고 있다. 최근에는 폴리마켓에서 생성되는 예측 데이터를 기반으로 한 금융 정보 서비스가 시장에 공개되기 시작했다. 단순 투자 관계를 넘어 데이터 협력 사업으로 범위가 확대되는 모습이다
‘확률’을 거래하는 시장, 월가가 주목한 이유
폴리마켓은 대표적인 예측시장 플랫폼으로 꼽힌다. 예측시장은 미래 사건의 발생 가능성을 사람들이 직접 거래 형태로 사고파는 시장이다. 예를 들어 기준금리 인하 여부나 국제 분쟁 발생 가능성, 선거 결과, 특정 산업 성장 전망 등에 대해 참가자들이 돈을 걸고 거래하면 가격이 실시간 확률처럼 움직이는 방식이다.
시장 참여자들이 어떤 사건의 가능성을 높게 본다면 관련 예측 토큰 가격이 오르고 반대 의견이 많아지면 가격은 내려간다. 결국 가격 자체가 시장 참여자들의 집단적 판단을 반영한 확률 지표 역할을 하게 된다. 금융업계에서는 이 같은 구조가 기존 설문조사나 전문가 의견보다 더 빠르게 시장 분위기를 반영할 수 있다는 점에 주목하고 있다.
ICE 그룹이 예측시장에 관심을 보이는 배경으로는 새로운 대체 데이터 확보 전략이 거론된다. 최근 글로벌 금융시장에서는 실시간 투자 심리와 위험 요소를 빠르게 반영하는 데이터의 중요성이 커지고 있다. 이에 따라 시장에서는 기존 여론조사나 정기 보고서 외에도 실시간 참여형 데이터 활용 필요성이 커지고 있다는 분석이 나온다.
반면 예측시장은 전 세계 참여자들이 24시간 정보를 반영하며 거래하기 때문에 돌발 변수 발생 시 확률 변화가 빠르게 나타나는 특징이 있다. ICE는 최근 폴리마켓 데이터를 활용한 기관용 시장 정보 서비스를 출시하며 데이터 사업 협력을 확대하고 있다.
최근 금융권에서는 주식과 채권, 부동산 같은 전통 자산을 블록체인 토큰 형태로 거래하는 ‘실물자산 토큰화(RWA)’ 논의가 빠르게 확대되고 있다. 폴리마켓 역시 스마트 계약 기반 거래 시스템을 운영하고 있어 차세대 디지털 금융 기술 사례 가운데 하나로 거론된다. ICE는 최근 폴리마켓 데이터를 활용한 기관용 시장 정보 서비스를 출시하며 데이터 협력 범위를 넓히고 있다.
“무엇을 정보로 볼 것인가” 금융의 변화
시장에서는 예측시장이 향후 금융과 산업 전반에서 다양한 방식으로 활용될 가능성에도 주목하고 있다. 기업이나 정부가 특정 정책 시행 가능성이나 원자재 가격 변동 위험 등을 실시간으로 파악하는 참고 지표로 활용할 수 있다는 것이다. 업계에서는 실시간 참여 데이터를 바탕으로 한 예측시장이 향후 위험관리와 시장 분석 영역에서 활용 범위를 넓혀갈 가능성이 있다는 평가도 나온다.
인공지능(AI) 산업과의 연계 가능성도 거론된다. 최근 AI 모델들은 금융시장 데이터와 소비 심리, 국제 정세 변화 등을 학습해 미래 위험을 예측하는 방향으로 발전하고 있다. 예측시장에서 형성되는 실시간 확률 데이터가 AI 학습 자료로 활용될 경우 금융 분석 정확도를 높이는 데 기여할 수 있다는 전망이다.
다만 해결해야 할 과제도 남아 있다. 거액 자금을 활용한 시세 왜곡 가능성과 사행성 논란은 여전히 주요 규제 이슈로 꼽힌다. 예측시장을 금융 정보 서비스로 볼 것인지, 도박성 플랫폼으로 규제할 것인지를 두고 각국 정부의 기준도 아직 완전히 정리되지 않은 상태다. 최근 미국 일부 주 정부에서도 예측시장 규제 검토 움직임이 이어지고 있다.
이번 협력은 결국 금융시장이 앞으로 무엇을 ‘정보’로 인정할 것인가에 대한 변화와 맞닿아 있다. 과거 금융 데이터 산업은 기업 공시와 경제지표, 애널리스트 보고서처럼 제한된 전문가 집단의 해석에 의존해 왔다. 반면 예측시장은 수많은 참여자의 판단과 자금 흐름을 실시간으로 반영한다는 점에서 기존 금융 정보 체계와 다른 성격을 가진다. 실제로 글로벌 금융사들이 최근 소셜미디어 반응과 검색량, 소비 패턴 같은 비정형 데이터를 투자 판단에 활용하는 흐름도 빨라지고 있다. 업계에서는 ICE와 폴리마켓의 협력이 향후 금융 데이터 산업이 어디까지 확장될 수 있는지를 보여주는 시험대가 될 수 있다는 평가가 나온다.
☞예측시장(Prediction Market)=미래 사건의 발생 가능성을 두고 참가자들이 거래를 통해 확률을 형성하는 시장
☞대체 데이터(Alternative Data)=기업 공시나 경제지표 외에 투자 심리·소셜미디어 반응·실시간 행동 정보 등을 활용하는 비정형 데이터
☞실물자산 토큰화(RWA)=주식·채권·부동산 같은 전통 자산을 블록체인 기반 디지털 토큰 형태로 발행·거래하는 방식
여성경제신문 박소연 기자
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