두물머리 핀테크 세미나

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두물머리 핀테크 세미나

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발표자 - 천영록 CEO, 두물머리 CTO

 

핀테크는 어떤 가능성을 가지고 있을까?

모든 업은 소프트웨어 업이 되어가고 있다. 20년 전 제프 베조스는 아마존 직원들에게 '우리는 소프트웨어 회사'라고 소개했다. 정확히 오늘 날 아마존은 완벽한 소프트웨어 회사로 유통을 소프트웨어로 효율화하고, 소프트웨어 서비스를 만들어서 제공하고 있다. 자동차도 테슬라에 의해 소프트웨어 업이 됐다. 그렇다면 금융은 어떻게 될까?

 

software(AI)의 힘은 기능을 구현하는 것이다.

• 엑셀은 1000년 전 인력 1만 명을 대체할 수 있다.
• Patio11 of Hackers News (Patrick McKenzie - Stripe)는 초등학교 선생님이 수제작하는 빙고 게임을 사업화. 하루가 채 안되서 결제모듈을 붙이고 개발을 완료했고, 페이스북 광고를 통해 홍보했다. 연간 몇 억에 달하는 수익을 내고 있다. 아주 작은 아이디어 하나로, 단 몇 시간의 개발 만으로 세상을 바꿨다고 볼 수 있다.

 

소프트웨어의 역사는 오로지 가속화될 뿐

• Cisco systems 1996년, 굉장히 뛰어난 라우터를 개발해서 당시 거대 기업이었던 IBM, AT&T, Alcatel, NEC, Siemens, Matra를 이겼다. 펌웨어가 너무 뛰어나서 다른 회사에서 따라할 수 가 없었다고 하는데, 5명 정도가 작성한 10만줄 정도의 코드였다고 한다. 거대한 회사도 이를 구현하지 못해서 패배했다. 2000년 5월 Cisco는 500조원의 시가총액을 달성한다. IT 세계에서 라우터를 독점한 기술은 고작 10만줄 짜리 코드였다는 것.
• 빌 게이츠는 뛰어난 사람 한 명이 천 명, 만 명보다 뛰어날 수 있기 때문에 따라서 천 배, 만 배의 연봉을 줄 수 있다고 발언했다.
• 인스타그램도 페이스북 인수 당시 천 명 정도의 직원이 근무하고 있던 회사였다.
• 이는 어마어마한 레버리지이자 일반인에게 엄청난 위협이기도 하다. 시간이 가면 갈 수록 한 사람이 골방에서 짠 코드가 수백명을 대체하는 세상으로의 움직임이 가속화되고 있다.
• 인텔 앤디 그로브 회장은 이러한 흐름이 범용 CPU로 시작됐다고 한다. 인텔의 초창기 칩은 맞춤 제작형 칩이었다. 당시엔 한가지 기능밖에 못했는데, 주문이 폭주하기 시작하자 범용적으로 사용할 수 있는 CPU에 대한 필요성을 느꼈고, 성능을 높여 코드만 작성하면 범용적으로 사용할 수 있도록 제작했다. 이는 가격구조에도 엄청난 혁명을 불러왔다. 당시엔 기능을 구현하려면 인텔에 입사하여 맞춤 칩을 제작해야 했는데, 범용 CPU가 등장하면서 매우 싼 값에 컴퓨터를 조립해서 집에서 소프트웨어를 만들 수 있게 됐다. 몇 백억의 가치를 지니는 소프트웨어를 골방의 학생이 만들어 낼 수 있는 시대가 도래했다.
• 이런 속도는 점점 더 가속화되고 있다. 이제는 소프트웨어 엔지니어들은 하드웨어의 구조에 크게 관심이 없다. 다 맞춰서 만들어주기 때문이다.
• 구현 실패에 따른 시행착오 비용도 굉장히 낮아졌다. 코드만 고쳐서 재도전하면 되기 때문이다.

 

권력의 이동

• 분산된 개인 프로젝트로의 이동
• 80 ~ 90년대 메인프레임 컴퓨터 시대를 상상해보자. software in a box였다. 설치형 소프트웨어들. 맞춤형 컴퓨터를 제작해야 했다. 따라서 설치 비즈니스였다고 볼 수 있고, 이 과정에서 재무적인 판단이 중요했기 때문에 CFO가 의사결정자가 됐다. 당시 주문제작된 소프트웨어들은 70%가 인스톨되지 않았고, 인스톨된 프로그램도 90% 정도만 완성된 소프트웨어여서 기능들이 빠져있었다고 한다.
• The End of Software 오라클의 한 엔지니어가 언제까지 2년 동안 설치해야 하는 소프트웨어를 쓸 것이냐며 인터넷에서 모든 프로그램을 사용할 수 있도록 하겠다며 창업했다. ‘고객이 원하는 것은 인스톨이 아니라 기능이다’라고 했다. 그는 세일즈 포스를 창업했다. 20년이 지난 지금 세일즈 포스는 SaaS의 대명사로 군림하고 있다.
• 비용이 기하급수적으로 낮아지면서 CFO의 결정이 팀장들에게로 분산됐다.

 

API 이야기

• 남들이 만들어놓은 소프트웨어를 사용하는 방법
• 수백명의 개발자들이 만들어 놓은 기능을 굉장히 저렴한 비용으로 이용할 수 있게 됐다.
• 지금 어마어마한 규모의 금융사들도 API로 돌아가고 있다.
• 이는 개발자 중심 조직이 중요해지는 계기가 됐고, CFO가 물러나고 이제는 개발자/개발팀에게 권한이 이동하고 있다.
• 현대의 CFO는 200억짜리 서버를 구매하는 결정을 하는 것이 아니고, 심지어는 AWS에서 어떤 서비스를 돈 내고 쓰는지 이해하기도 어려운 세상이 됐다. 개발자들이 결정할 수 밖에 없는 것.
• 그래서 이제는 은행의 경영진들보다 개발자들이 더 결정을 잘 할 수 있는 시대가 됐다고 본다.

 

Micro service / Agile 문화는 분산된 지적 실험의 세상을 불러옴

• 제프 베조스는 한 순간 모든 시스템을 API, micro system으로 만들 것을 주문했다.
• 모든 것이 중앙화된 서비스는 하나의 업데이트에도 모든 서버가 대기해야 한다. 그러나 잘게 쪼개진 micro service, API들은 해당 기능만 업데이트 하면 된다.
• 아마존은 현재 1천의 업데이트를 각자의 팀에서 개별로 실행하더라도 전체 시스템이 흔들리지 않는다.
• 이제는 맥킨지와 같은 컨설팅 회사에서도 Agile 방법론에 대한 이야기를 하기 시작했다.
• 이제는 CFO, CEO가 마일스톤을 설정해서 수직적으로 명령하는 문화가 무의미해졌다. 일선에서 뛰는 실무자들이 각자 결정해야 하는 시대가 됐다.
• API ecosystem은 기하급수적으로 성장하고 있고, 문과생들을 위한 자리는 점점 줄어들고 있다.
• 기능들 간의 협업을 이끌어 낼 수 있는 사람, 각종 기능을 테스트하고 리드할 수 있는 사람에게만 자리가 생긴다.
• Embedded Finance - 금융 서비스도 이제는 API처럼 제공될 것이다. 더 이상 창구 서비스가 아니라, 우리가 아는 구글, 마켓컬리와 같은 형태로 서비스가 제공될 것이다. 이런 기능들이 API로 구현될 것이고, 세상 모든 곳에서 금융을 접할 수 있을 것이다. ex) 결제는 인터넷 세상 어디에서든지 가능하게 됐다. 매우 쉽게. 결제가 이루어지도록 하는 스트라이프와 같은 회사들은 엄청난 대기업으로 성장했다. 그러나 일반인은 이를 알기 어려운데, 바로 embedded 되어있기 때문이다.
• 이제는 모든 것이 finance를 중심으로 흘러가는, 금융은 플랫폼이 될 것이다.
• 오로지 가속화될 뿐, 개발 자원은 계속해서 부족해질 것이다. 개발 잘하는 사람들은 끊없이 부족해질 것이다.
• 우린 때로 너무나 지나친 가속현상을 보면 평균회귀를 기대하는 본능적인 감각이 있는데, 어떤 트렌드는 영원히 멈추지 않는다. 시대적인 트렌드가 있다. 이런 트렌드는 100년 200년 지속된다. 마차를 타다가 자동차를 타면, 자동차 좀 타다가 마차로 돌아가겠지가 아닌 것이다. 필름 카메라를 쓰다가 디지털 카메라가 등장하면서 쓰다가 필름으로 다시 찍겠지하는 생각은 다들 하지만, 이제는 영원히 돌아 갈 수 없다. 소프트웨어 붐도 영원히 멈출 수 없는 가속화 트렌드 중 하나다.
• 이 정도 수준의 레버리지를 사용할 수 있는 수단은 소프트웨어 뿐이다.
• 지난 몇 십년 동안 은행이 잘 됐는데, 카카오 뱅크, 카카오 페이가 영원하겠어?라는 생각은 틀렸다. 아마 토스 뱅크, 카카오 뱅크와 같은 서비스가 기존의 모든 금융을 대체하게 될 것이다.

 

잠시 잡담

• 그저 금융의 입장에서 소프트웨어를 바라보는 것이 아니라, 소프트웨어가 모든 영역에 침투해서 모조리 바꾸고 있는데 금융은 마지막까지 버티다가 이제 바뀌고 있는 것이다.
• 하드웨어라는 껍데기 안에서 소프트웨어 만으로 모든 것을 해결하는 세상이다.

 

금융이란 무엇일까?

• 금융의 본질은 자금의 이동이다. 서로의 주머니에 있는 돈이 다른데 가있는게 더 좋지 않을까?라는 질문에서 출발하는 것이다. 남는 자원, 남는 힘을 어떻게 융통해서 그 자원, 힘을 더 이득이 되는 방향으로 작용할 수 있도록 하는 것이다. 빌리거나, 빌려주거나.
• 그래서 금융은 자금을 이동시킬 때마다 수수료를 받는다. 돈의 위치와 주인을 바꾸게 함으로써 사회를 더 윤택하게 만드는 것이 금융의 목표다.
• 그래서 금융인은 똑똑해야 한다. 지금 돈이 있는 그 자리보다 더 멍청한 곳으로 돈을 옮기면 엄청난 기회비용을 사용하게 된다. 금융은 더 똑똑한 곳으로 옮기는 것이고, 그 과정에서 고민과 분석이 필요해서 똑똑한 사람이 필요하고, 정직한 사람이 필요한 것이다. 그래서 마찬가지로 소프트웨어로 혁신할 수 있는 부분이라고 생각한다.

 

왜 금융이 중요한가?

• 개인적 자유를 높이고, 개인의 협상력을 높이기 위해서
• 경제적 자유라는 이야기가... 협상력의 관점에서 상대방에게 상대방이 싫어하는 것을 강요할 수 있을 때 협상력이 있고, 상대방이 좋아하는 것을 줄 수 있을 때 협상력이 있다고 볼 수 있다.
• 돈이 모자란 집은 싫어하는 일을 억지로 받아들여야 한다. 권력의 강요에서 자유롭지 않다. 나의 의지로 거부할 수 없고, 내가 원하는 것을 얻을 수 없다. 자본주의 시장에서 협상력이 없다고 볼 수 있다.
• 돈은 자본주의 세상에서 협상력을 부여하고 자유를 찾게 해준다.
• 금융은 사회적 민주화, 사회의 건강이라는 측면에서도 중요하다. 수천만명의 인생을 핀테크로 바꿀 수 있다. 핀테크는 많은 사람들에게 협상력, 자유를 부여할 수 있다.
• 개개인의 삶의 질, 사회의 질을 높이는 데 금융은 굉장히 중요하다.
• 전 세계 시가총액의 2.5경원이 금융업의 시가총액이다. 한국 GDP의 12배 수준. - 왜 중요한지는 이 사이즈로도 알 수 있다.
• 지금의 사회는 평생 직장의 개념이 사라졌고, 끊임 없이 사업을 해야 하는 환경이 됐고, 다행스럽게도 소프트웨어의 힘이 개인을 압도하고, 한 사람이 몇천억의 가치를 만들어낼 수 있는 세상이 됐다. 양극화가 커질 수 있는, 잠재적인 고통을 내포하고 있는 세상이다. 자신의 행복이 재테크에 담보된 사회가 된 것이고,

소프트웨어로 이를 해결하는 것이 무엇보다 중요하다고 생각한다. 생활 밀착형 서비스보다 더 중요하다고 생각한다.

 

왜 금융의 발전은 더뎠는가

• 무속업과 흡사한 성향이 있다. 주장은 굉장히 많은데 근거는 부족하다. 한 사람의 직관이 중요한 그런 분위기였기 때문이다. 무속업이랑 크게 다를게 없다.
• 무속업의 특징은 남의 방식에 챌린지하지 않는다. 물어보고 비판하지 않는다. 그 사람의 직관을 존중하기 때문이고, 업의 본질이 정답을 맞추는 것이 아니라 세일즈에 있기 때문이다. 금융 역시 주장으로 얼버무리고 그저 자금을 이동하며 수수료를 챙기는데 집중했다.
• 데이터 분석의 한계도 있었다.
• 덕분에 결국 간단한 서비스를 위해서도 엄청나게 어렵거나 불편해졌다.
• 기능의 한계, 폐쇄적 특성 등이 이를 더 강화시켰다.

 

초개인화를 위한 제도권/핀테크 협업이 최우선 과제

• 기술을 통한 초개인화가 성장과 고객 충성도를 좌우
• 생태계 협업이 역량 강화와 수익 성장을 결정
• 판데믹 상황이 디지털 후발주자들에게 경종을 울렸고, 뉴노멀 상황은 차세대 고객 리포팅 체계를 요구했다.

 

은행의 변화

• 기존에는 수직 계열화된 하나의 기능체
• front office - 영업과 유통
• back office - 상품 관리 및 운영
• 금융은 기본적으로 규제산업이다. 규제산업이라는 뜻은 인위적인 진입 장벽을 만든다는 의미다. 정부가 돈을 쉽게 버는 라이센스를 제공하고, 무한 경쟁, 중복 투자, 혁신에 대한 지나친 경쟁을 규제하겠다는 의미다.
• 의사 라이센스를 생각하면 좋은데, 의사 라이센스의 가장 큰 의의는 의사로서 벌어들이는 현금흐름이 아니라 의사 라이센스가 있는 사람만 병원을 세우고 투자할 수 있는 권한이다. 아무리 돈이 많아도 의사가 아니면 병원 비즈니스를 할 수 없다.
• 우리나라 4대 은행은 재취업을 받아주지 않고, 퇴사하더라도 타 은행 취직이 어렵다. 개별적인 인프라가 구축되어 있어 업무가 너무 다르기 때문이다.
• 과연 소프트웨어가 이 구조를 흔들 수 있을까?

 

생태계 모델로의 진화

• 수직계열 통합에서 언번들링, 리번들링을 통해 생태계의 형태로 바뀌고 있다.
• 통째로 되어있던 밸류체인이 다 쪼개지고 합쳐지며 생태계를 구성하고 있다. 핵심을 중심으로 뭉칠 뿐, 세부적으로 나뉘고 있다.
• Networks - 송금 등
• Infra & Core banking systems - 원장 인프라 등
• Transformation function - 예금/대출을 운영하기 위한 모든 기능
• API providers - 데이터의 가공 및 제공, 유통
• API integrators - 여러 API를 통합하여 서비스를 제공
• Aggregators - 여러 금융 서비스를 고객 채널에서 관리. ex) 뱅크샐러드, 토스, 서비스를 하나의 채널로 모으는 서비스들
• (Robo) advisor & services - 고객 경험을 관리
• 은행이 이젠 어느 부분과 협업을 해야하는지가 중요해졌다.
• 은행이 풀어야 하는 문제는 바로 폐쇄성을 극복하는 것이다. 내부에서 자체적으로 구축하는 것이 불가능해졌기 때문에 외부 서비스와 연계해서 어떻게 할 것인지가 중요해졌다.
• 지금은 담론도 부족한 것 같다. 외국은 굉장히 많은 회사가 생태계 내에서 각자의 역할을 담당하고 있다. 은행이 직접 만드는 것보다 더 잘할 수 있는 회사들이 한 분야에서 자리를 잡고 엄청난 성과를 내고 있다. 은행은 유지보수의 차원에서나, 서비스 본질의 차원에서나 기능을 아웃소싱하고 고객의 경험에만 집착해야 하는 시대에 접어들었다.

 

은행 사업모델의 기회

• Bank's ecosystem - 은행은 고객을 만나고, 뒤의 모든 인프라는 아웃소싱한다.
• Partners' ecosystem - 은행은 고객을 직접 만나는 기회를 포기하고 생태계를 규합하는 역할을 맡는다.
• 국내 은행의 딜레마는 전혀 쪼갤 수 없는 시대에서 살다가 토스가 참신한 방법으로 송금을 해결해버렸다. 몇천억에 달하는 은행간 송금은 오픈뱅킹 API로 인해 은행이 원장을 가지고 있는 의미 자체가 깨져버렸다.
• 모든 은행이 같은 코어시스템을 공유하는 셈 되어버렸고, 은행을 직접 찾아가지 않고 익숙해진 앱만 찾는 고객들이 늘어났다. 좋고 나쁜 문제가 아니라 습관이 되어 은행 앱을 찾지 않으면서 은행은 인프라 자체가 갖는 독점력과 차별성을 잃어버렸다.
• 습관이 되어버린 은행만 채널을 유지할 수 있게 됐고, 그 외는 코어와 채널 모두 잃어버리면서 경쟁력에 대한 의문부호가 붙기 시작했다.

 

자산관리 서비스의 Flow

• 은행과 증권업 내에서 느끼는 변화보다 외부의 시선에서 바라봤을 때 소프트웨어는 산업 전체를 흔들고 있다.
• 투자가 시작되면 MP를 제공하고 계좌 연동 후 유지
• 자산관리 자체가 굉장히 비직관적이고 만족도가 낮은 서비스가 계속 제공되어왔다. 우리는 이걸 해결하고 싶은 것이고, 백만명 천만명 단위로 가능하게 하고 싶은 것이다.
• 자산관리 서비스는 목표를 설정하고, 매수를 거쳐 수익률을 관리하고 매도과정으로 마무리된다.
• 무엇을 언제 사고팔지, 어떻게 수익률을 관리할지, 이 서비스를 내가 이해할 수 있는지와 같은 자산관리 서비스의 문제들이 있다.
• 자산관리 서비스 고객 만족 핵심 Flow에 공백이 있고, 환경 변화에 따른 대응을 제공하기 어렵기 때문에 고객들의 불만족이 발생하고 있다.
• 대부분 고객 불만은 관리부족으로 인해 발생한다. 그리고 고객 불만은 만족도 하락, 신뢰도 하락, 컴플레인, 민원, 브랜드 하락, 소통비용 증대, 임직원 스트레스 증대, 금감원 제재 등의 결과를 불러온다.
• AI 엔진은 공백을 메꿔 사용자 경험을 완성시킨다. 사용자 경험을 좌우하는 모든 과정을 지속 개선 및 관리하는 고객동맹의 정신으로 투자 flow 전반의 공백을 제거한다. 개인에게 맞춰진 방법으로 연속적으로 관리를 받으면 문제가 해결된다.
• 동시에 백만개의 계좌를 컨트롤 해야 한다. 이게 바로 디지털 자산관리업이다.

 

표준화된 모델 포트폴리오 문제

• 고정된 모델 포트폴리오로는 고객만족도를 영원히 높이기 어려운 문제가 있다.
• 현재 금융권과 국내외 로보어드바이저는 모든 고객에게 같은 상품을 주지만 고객은 완전히 다른 상품을 경험하게 되고 고객 경험을 통제하기 불가능해진다. 투자 시점과 비중에 따라 같은 모델 포트폴리오인데 전혀 다른 결과를 내게 되기 때문이다.
• 같은 방식으로는 같은 결과가 나온다. 55%는 만족하고, 45%는 불만족한다.
• 공급자 입장에선 하나의 모델 포트폴리오로 모든 고객을 관리하면 정말 편하고 그럴싸하지만, 고객의 집장에서는 전혀 만족할 수 없는 상황
• 모든 모델 포트폴리오가 이런 근본적인 문제를 내제하고 있고, 어짜피 동적 관리를 해주지 않을 것이라면 최적의 솔루션은 무엇일까라는 관점에서 등장한 정답, 극한이 바로 올웨더 포트폴리오다. 영원히 아무것도 건드릴 수 없다면 최적은 올웨더라는 것.
• 어짜피 시점을 통제할 수 없기 때문에 투자 성공은 랜덤으로 나타나게 된다.

 

국내외 로보어드바이저의 문제 접근

• 모델 포트폴리오를 사전제작 후 고객 actual portfolio를 최대한 획일화한다. 불리오도 이 모델에서 자유롭지 못했다.
• 고객은 상품을 가입하고 쭉 가길 원했고, 로보어드바이저는 결국 모델 포트폴리오를 여러개 제작해서 고객들에게 제공할 수 밖에 없었다.
• 같은 모델 포트폴리오를 제공받은 고객들의 실제 포트폴리오가 다른 문제들이 생긴다. 금융인의 입장에선 어쩔 수 없어 보이고, 개발자의 눈에선 굉장히 이상과 멀어 보인다.

 

맞춤화 모델 포트폴리오를 만들어 개별 관리하는 방식이 필요하다.

• 개인화를 할 수만 있다면 고객 불만의 가능성을 현저히 줄일 수 있다.
• 커스텀된 모델 포트폴리오를 각각 제작해서 제공한다.
• 우연치 않게 똑같아 질 수 있겠지만, 원리적으로 100만명의 고객이 갖는 100만개의 경우의 수에 모두 대응할 수 있도록 100만개의 모델 포트폴리오가 만들어져야 하고, 100만개의 자산관리 서비스가 제공되어야 한다.
• 국내 PB가 약 2천명, 1인 당 평균 50개의 계좌를 관리하고 있다. 이들은 총 10만 계좌를 관리 할 수 있다. 각 고객은 자산 규모도 다르고, 선호도 달라서 과연 모든 고객 한 명 한 명에게 맞춤화된 개별 관리를 받을 수 있을 것인가? 이미 이 계산에서 제대로 된 맞춤화된 서비스를 받는다는 것은 불가능하다고 볼 수 있다. 간단한 서비스를 기대한 고객만 만족할 수 있을 것.

 

모든 고객은 만족시켜줘야 할 목표가 다르다.

• 고객의 Gain/pain 민감도가 비선형적이며 복잡하다.
• 개인의 포트폴리오를 관리하기 위해 고려해야 하는 변수가 너무 많고, 다르고, 복잡하다. 투자 기한, 더 공격적으로 운용해도 괜찮은 수익률, 만족감을 느끼는 수익률, 실망감을 느끼는 수익률, 절대 잃고 싶지 않은 수익률, 투자 이해도, 선호 자산, 시작 시 환경, 현금 흐름 등이 다르다.
• 심지어 목표수익률이라는 것 자체도 굉장히 복잡하다고 볼 수 있다.
• 업계에서 IPS (Investment Policy Statement)라는 것을 작성하는데, 안타깝게도 이러한 방식으로도 개인의 모든 호불호를 바로바로 파악해서 맞춤화된 모델링을 제공할 수 없다고 볼 수 있다.
• 심지어 투자를 시작하는 시기가 시장이 좋은 상황인지 아닌지도 굉장히 중요하다.
• 돈이 정말 많으면 이런 맞춤화 서비스를 받을 수 있는데, 대다수는 이런 관리를 받을 수 없다.

 

고객의 비선형적 요구에 대한 Product fit이 중요

• 노벨 경제학상을 받은 행태재무학 이론에 근거, 실용적 모델링을 구현
• 내가 투자 과정에서 어떤 감정을 느끼는지 추적할 수 있다면, 이를 관리할 수도 있지 않을까?

 

개인화에 필요한 엔진 구성

• 고객에게 불만족 경우의 수를 줄여주는 맞춤화를 제공하려고 한다.
• 투자 기간, 최종 payoff, 투자 유니버스, 중도 희망 mdd, 시작시점의 환경 요인, 데이터 분석 및 확률 계산

 

고객 만족도의 극대화를 푸는 알고리즘

• 투자는 복불복에서 결과치를 통제하는 영역으로
• 결과의 복불복 성격은 그 자체로 고객 불만족을 초래한다. 우리의 알고리즘은 무작위성을 최대한 고객이 최대의 만족을 얻을 수 있도록 의사결정을 도와주는 것이다.
• 일부 고객들은 불만족하고, 일부 고객은 만족하는 구조가 아니라 모든 고객이 각자 만족할 수 있는 경우를 얻을 수 있도록 하는 것
• 원했던 타겟 수익률의 확률을 끌어올리는 구조를 만들고 있다.

 

AI가 풀어야할 불확실성 하의 의사결정

• 환경 변화에 따른 대응을 고려한 강화학습 문제
• 어마어마한 경우의 수를 어떻게 압축해서 결정을 할 수 있을까? - 알파고와 비슷한 원리
• 10개의 포트폴리오를 스위칭하며 3년간 운용 시 경우의 수는 10의 750승 - 바로 AI가 필요한 영역이 여기

 

백만 계좌에 백만 개의 AI를 투영할 수 있어야

• 개인화 솔루션으로 투자 수익 기회의 유통을 혁신
• 인공지능 운용 기술로 알파 추출 방법을 혁신

 

AI로 인한 시장 확장

• AI는 모든 세그먼트에서 만족도와 효율성을 향상 시킬 것
• 로보어드바이저의 이슈는 capacity의 이슈다. 한 고객에게 얼마나 더 똑똑하게 관리해줄 수 있을 것인가에 대한 문제. 정말 소수의 고객만 이런 서비스를 받을 수 있을 것.
• 1천만 ~ 3억의 투자금을 가진 고객들은 좋은 서비스에 대한 욕구는 크지만 현재 만족도는 굉장히 낮다. 이 고객들에게 AI자산관리를 제공하여 고객경험을 개선한다.
• 최근 이루어지는 AI를 활용한 알파 추구는 고객 채널을 통해 AI 자산관리를 제공하는데는 관심이 없다. 얼마나 그 개인에게 더 잘 관리해줄까에 집중한다.
• 작은 계좌들은 단순한 디지털 상품으로 대응한다. 단순한 방식으로 목표를 달성할 수 있거나 무언가 관리받을 필요도 없다는 것.
• AI는 scalable을 가능하게 한다.

 

인공지능 자율 투자자문의 진행 단계

요약

• 개발 자원과 금융의 힘이 현존하는 가장 큰 민주화의 레버리지
• AI와 데이터가 접목하여 5년 후의 금융산업 지도를 완전히 바꿀 수 있음