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퀀트부터 애널리스트까지…월가선 AI '전면 배치' [AI가 일한다 中]

입력 2025-10-07 20:47   수정 2025-10-07 20:51

바야흐로 인공지능(AI) 대전환 시대를 맞았다. 금융권은 AI를 업무 혁신의 핵심 동력으로 받아들이며 빠르게 변화하고 있다. 한경닷컴은 3부작 기획 시리즈를 통해 여의도 증권가를 중심으로 금융권의 AI 활용 현황을 진단하고, AI가 가져올 고용·노동시장의 미래 변화를 엿본다. 나아가 AI 시대를 살아갈 금융인과 직장인들이 어떻게 대비해야 할지 그 해법을 모색한다. [편집자주]


JP모건과 골드만삭스 등 글로벌 투자은행들이 생성형 인공지능(AI)을 도입해 업무 효율성을 끌어올리고 있다. 월가에서는 수년 전부터 단순 고객 응대를 넘어 퀀트 투자(컴퓨터 계량 분석 기반 투자)·자산관리에 더해 '증권가의 꽃' 애널리스트 업무까지 AI로 대체하려는 시도가 이어지고 있다. 다만 AI가 행동주의·벤처투자 등 비정형화된 업무를 대체하기엔 상당 시간이 소요될 것이란 전망이 나온다.

7일 자본시장연구원과 월스트리트저널(WSJ) 등 외신에 따르면 글로벌 투자은행들은 생성형 AI를 업무 전반에 적용하고 있다. AI 도입 당시 고객 응대를 위한 챗봇 서비스 등 프런트 오피스(Front Office) 중심으로 활용됐으나 최근엔 사내 업무 및 컴플라이언스 등 백(Back)·미들(Middle) 오피스에도 적용되고 있다.

JP모건은 지난 2023년부터 자체 AI 솔루션을 개발해 사용하고 있다. 지난해에는 문서 요약·작성 등 내부 업무에 활용하기 위한 'LLM 스위트(Suite)'를 개발했다. 오픈AI의 챗GPT 기술을 바탕으로 JP모건 내부에서 한정적으로 작동해 보안성도 갖췄다. 또 'CoiN(Contract Intelligence)'을 도입해 대출 계약 검토 및 규정 준수 여부 확인 등에 활용하고 있다. 이를 통해 애널리스트의 노동 시간을 연 36만 시간 단축한 것으로 평가된다. 뿐만 아니라 JP모건은 대규모 매매 주문을 수행할 때 속도 향상과 거래 최적화를 지원하는 'LOXM' 프로그램도 수백억달러를 들여 개발했다.

골드만삭스도 문서 요약·정리 등 내부 업무를 지원하는 AI 챗봇을 사용하고 있다. 모건스탠리 역시 사내 업무를 지원하는 AI 챗봇 'AskResearchGPT'를 도입했다. 특히 미 중앙은행(Fed)의 통화정책 방향을 예측하는 'MNLPFEDS' 프로그램도 이 회사의 대표 AI 플랫폼이다.

이들은 퀀트 투자·자산관리뿐 아니라 애널리스트 업무에도 AI를 적용하고 있다. WSJ에 따르면 뉴욕 멜론은행과 JP모건 등은 AI 기반의 '디지털 직원'을 통해 사람과 협업을 시작했다. 영국의 '맨 그룹'은 자체 개발한 AI 시스템 '알파지피티(AlphaGPT)'를 실제 매매 거래에 투입할 예정이다.

AI로 애널리스트 업무를 대체하려는 월가의 시도는 어제오늘의 일이 아니다. 대표적으로 골드만삭스가 2017년 도입한 AI 기반 로보애널리스트 '켄쇼'가 있다. 켄쇼는 AI 금융 데이터 분석 업체인 켄쇼 테크놀로지가 자체 개발했다. 켄쇼는 애널리스트 15명이 4주간 처리해야 할 작업을 단 5분 만에 수행하는 것으로 알려졌다. 켄쇼 테크놀로지 창업자 대니얼 내들러(Nadler)는 과거 뉴욕타임스와의 인터뷰에서 "연봉 50만달러(약 7억원)의 전문 애널리스트가 40시간에 걸쳐 할 일을 켄쇼는 몇 분이면 처리한다"고 밝히기도 했다.

다만 고객과의 직접 소통과 감성적 판단이 필요한 벤처투자·행동주의 등의 업무를 AI가 대체하는 데 한계가 있을 것이란 예상도 나온다. 파이낸셜타임즈(FT)는 "금융권에서 인간과의 직접적 교류나 감성 지능이 필요한 대면 업무 등은 AI보다 인간이 우위를 유지할 것으로 전망된다"고 전했다.

정유신 서강대 경영학과 교수(디지털경제금융연구원장)는 "글로벌 금융사들은 AI로 프런트 오피스뿐 아니라 백·미들 오피스까지 모두 하고 있다"며 "AI가 과거 패턴을 찾아내 논리적·반복적·이성적 업무를 수행하는 데는 무리가 없다"고 말했다. 다만 그는 "비이성적·감성적·정보비대칭적·미래 예측적인 업무 영역에서는 AI가 끝내 사람을 쫓아가지 못할 것으로 본다"며 "과거의 패턴을 통해 미래를 예측하려는 시도가 계속되고 있지만, 개발 비용이 많이 들고 정확도에서도 한계를 보일 것"이라고 덧붙였다.

고정삼 한경닷컴 기자 jsk@hankyung.com
진영기 한경닷컴 기자 young71@hankyung.com


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