매매내역 분석해 종목 추천…AI 자문 서비스 ‘스윙스타’
“내 투자습관 아는 GPT 시대”…로보어드바이저 규제 한계
최성환 리서치알음 대표가 서울 여의도 소재 본사 사무실에서 포즈를 취하고 있다.<원동현>
국내 1세대 독립리서치 법인 리서치알음이 AI 기반 투자자문사로 전환했다. 이를 통해 개인화 금융시장 선점에 나섰다. 투자자 실제 매매내역과 투자 습관까지 학습하는 AI 투자자문 서비스를 앞세워 증권사 중심의 기존 자산관리(WM) 시장에 도전장을 내밀고 있다.
리서치알음은 2016년 증권사 커버리지 밖 스몰캡 종목 발굴을 내세우며 출범했다. 최성환 대표는 독립리서치 설립 배경에 대해 “바이사이드 요구에 맞춰 보고서를 쓰다 보면 자신의 생각과는 다른 식으로 일을 할 수밖에 없었다”며 “매도 보고서도 마음대로 낼 수 있고 작은 종목들도 자유롭게 쓸 수 있는 환경을 만들고 싶었다”고 말했다.
그러나 최 대표는 리포트 판매 중심 비즈니스 모델이 구조적 한계에 직면했다고 판단했다. 상승장에서는 구독자가 증가하지만 조정장에서는 빠르게 이탈했다. 리포트가 일회성 소비재처럼 취급되는 현실을 경험하면서 사업 모델 전환을 결심했다.
계기는 미국에서의 경험이었다. 그는 경영학 석사(MBA) 과정 중 생성형 AI와 금융 결합 가능성에 주목했다. 귀국 후 AI 기반 자동 매매 프로그램 개발에 착수했다. 사업을 위해 2024년 금융감독원에 투자자문업자로 정식 등록을 마쳤다. 유사투자자문업으로 운영되는 일반 독립리서치와 달리 자기자본 요건과 금융당국 심사를 거쳐 정식 투자자문업 라이선스를 확보한 것이다.
‘내 매매내역 아는 GPT’…개인화 투자자문
리서치알음이 현재 주력하는 서비스는 AI 투자자문 프로그램 ‘스윙스타(Swing Star)’다. 현재 DB증권 모바일트레이딩시스템(MTS)에 탑재돼 운영 중이다.
핵심은 개인화다. 이용자가 서비스에 가입하면 최근 3개월간의 매매 내역이 리서치알음 서버로 전송되고 AI가 이를 분석해 투자 성향·선호 섹터·매매 패턴·수익률 등을 종합적으로 파악한다. 이를 토대로 개인별 맞춤 종목과 투자 아이디어를 제안하는 구조다. 기존 투자 성향 체크리스트 방식보다 실제 매매 행동 데이터를 기반으로 분석한다는 점에서 정확도가 높다는 것이 최 대표 설명이다.
최 대표는 “내 매매 내역을 알고 있는 GPT가 홈트레이딩시스템(HTS)이나 MTS 안으로 들어오는 것”이라고 표현했다. 예를 들어 IT 섹터에만 집중 투자해 온 이용자에게 금융 섹터 포트폴리오 확대를 제안하거나 반복적으로 손실을 기록하는 매매 패턴을 분석해 개선 방향을 제시하는 방식이다.
DB증권 MTS에 탑재된 스윙스타에 포트폴리오 조정 관련 질문을 하자 투자 기록을 분석해 투자 전략을 추천했다.<최재아>
AI가 찾는 유망주…애널리스트 리포트 16만건 학습
리서치알음은 기존 로보어드바이저와 차별점으로 ‘애널리스트 데이터 학습’을 내세우고 있다. 기존 로보어드바이저가 수출입 데이터·검색어 추이 같은 후행적 지표를 활용하는 것과 달리 실제 시장에서 높은 적중률을 기록한 애널리스트들의 리서치 패턴을 학습해 종목을 선별한다.
기술적 기반은 리서치알음이 2020년부터 구축해온 방대한 데이터베이스다. 국내 애널리스트 보고서 16만 건을 전수 분석해 각 보고서 발간 이후 실제 주가 흐름과 성과 데이터를 머신러닝으로 학습시켰다.
최 대표는 “시장에서는 유명 애널리스트보다 실제 수익률이 높은 애널리스트가 따로 존재하는 경우도 많다”며 “보고서가 발간된 이후 주가 흐름과 성과를 데이터베이스화해 AI가 실제 수익률을 잘 맞히는 애널리스트들의 패턴을 학습하도록 만들었다”고 설명했다.
이를 바탕으로 리서치알음은 자체 개발 애플리케이션 ‘스톡(STOCK)9330’도 운영 중이다. 보고서 발간 이후 주가 갭 상승률·목표가 도달률 등을 지표로 애널리스트별 성과를 계량화해 공개하는 서비스다. AI가 고성과 애널리스트의 리서치 패턴을 학습해 스스로 유망 종목을 발굴하는 모델로 고도화하는 것이 목표다.
최 대표는 AI 투자자문을 넘어 향후 자산운용 영역까지 사업 확대를 검토하고 있다. 리서치알음은 지난해 12월 20억원 규모의 AI 기반 주식형 사모펀드를 출시했다. 리서치알음 AI 모델이 투자자문을 제공하고 운용은 엔라이튼자산운용이 맡는다. 월 3~4% 수준의 안정적 수익률 확보를 목표로 하는 시스템 트레이딩 방식이다.
최 대표는 “시스템이 제대로 작동하지 않는 상황은 데이터로 감지할 수 있다“며 ”손실이 일정 수준 이상 발생하면 자동 청산하는 구조를 적용해 리스크를 관리하고 있다“고 강조했다. 코스피가 사상 최고치 행진을 이어가는 장에서는 상대적으로 수익률이 약해 보이지만, 시장이 조정 국면에 접어들 때 진가를 발휘할 수 있는 구조라고 내다봤다.
최성환 리서치알음 대표가 자체 개발 앱 ‘STOCK9330’ 화면과 함께 포즈를 취하고 있다.<원동현>
AI 금융은 진화하는데…규제는 ‘로보어드바이저’ 수준
최 대표는 AI 확산이 장기적으로 PB 시장 구조 변화로 이어질 가능성도 언급했다. 그는 “AI나 로봇 기술 도입은 결국 생산성 향상과 인건비 절감으로 이어질 수밖에 없다”며 “증권사들도 이미 지점 축소 흐름에 들어간 상황인 만큼 투자자문·자산관리 영역에서도 AI 활용이 빠르게 확대될 가능성이 높다”고 말했다.
당장 고액 자산가 대상 대면 영업까지 대체하기는 어렵지만, 수익률과 포트폴리오 마케팅 기반의 신규 고객 유입 기능은 AI가 충분히 수행할 수 있다는 판단이다.
다만 기술 발전 속도를 제도가 따라가지 못하고 있다는 문제는 남아 있다. 퇴직연금 등에 AI 기반 시스템트레이딩을 활용하려면 코스콤 로보어드바이저 테스트베드를 통과해야 한다. 하지만 현행 기준이 2016년 도입 당시에 머물러 있어 생성형 AI 기반 투자모델 특성을 충분히 반영하지 못하고 있다는 지적이다.
리서치알음 역시 테스트베드 과정에서 현금 비중이 높고 빈번한 매매를 수행하는 시스템 구조가 위험 포지션으로 분류되면서 한계에 부딪혔다. 최 대표는 “이제는 모두가 로보어드바이저 대신 AI라는 용어를 사용하는 시대”라면서 “생성형AI와 시스템트레이딩 기술이 빠르게 발전하고 있는데 규제 체계는 10년 전 로보어드바이저 기준에 머물러 있는 측면이 있는 것 같다”며 테스트베드를 포기했다고 털어놨다.
증권업계에서도 AI 경쟁은 빠르게 확산하고 있다. 최근 증권사들은 AI 투자상담·종목 요약·투자비서 기능 등을 잇달아 도입하고 있다. 다만 직접적인 종목 추천이나 투자자문에는 규제·책임 이슈가 따른다는 한계가 있다.
최 대표는 “금융 선진화 방안을 발표하라는 당국 공문이 내려오면서 증권사들이 AI 도입에 나서고 있다”며 “고객이 원하는 건 결국 어떤 종목을 사야 돈을 벌 수 있는지인데, 증권사가 직접 그런 서비스를 제공하기에는 리스크가 있다”고 짚었다. 그는 이 간극을 외부 AI 자문사가 채우는 협업 모델이 확산될 것이라고 전망했다.
댓글
0