딜로이트는 2025년까지 자동화 시스템으로 관리되는 자산 규모가 5조 달러에서 7조 달러에 이를 것으로 추정합니다. 금융권의 인공지능 도입 속도를 감안하면 매우 현실적인 예측이다.
기술은 점점 더 다양한 삶의 영역에 침투하고 있습니다. 매일 우리는 컴퓨터가 사람의 개입 없이 자동차를 운전하고, 의료 진단을 내리고, 디자이너 옷을 만들기까지 한다는 것을 배웁니다. 투자자들도 가만히 있지 않습니다. 투자 결정을 내리고 자산을 관리하는 데 도움이 되는 새로운 도구가 점점 더 많이 등장하고 있으며, 투자 결정이 자동으로 내려지는 양자 펀드가 확산되고 있습니다.
거래소의 인공 지능
현대 기술은 언뜻 보이는 것보다 훨씬 더 적극적으로 투자 영역에 도입되고 있습니다. 이 시장의 많은 플레이어는 회사에서 인공 지능(AI) 사용을 확대하려는 의도에 대해 이야기하고 있습니다.
Greenwich Associates와 Thomson Reuters가 준비한 드라마틱 체인지: 투자 연구의 미래에 따르면 자산 관리자의 절반 이상이 투자 프로세스에 AI를 통합하고 이 분야에서 경험을 쌓기를 원합니다.
이 보고서는 30명의 투자 이사와 자산 운용사를 대상으로 한 설문 조사를 기반으로 합니다. 이 연구는 이 분야에서 AI의 보급이 향후 몇 년 동안 증가할 것임을 확인합니다. 현재 이 기술은 투자 회사의 17%에서 활발히 사용하고 있으며, 10%는 향후 12개월 내에 이를 구현할 계획이며, 일반적으로 56%는 응답자들은 투자 과정에서 AI의 역할이 증가할 것으로 기대합니다.
동시에 인공지능이 투자 결정을 내리는 헤지펀드도 늘어나고 있다. 이러한 펀드는 일반적으로 수학적 모델을 기반으로 투자 결정이 자동으로 내려지는 양자 펀드라고 합니다.
리서치업체 헤지펀드리서치(HFR)의 추정에 따르면 지난해 말 양자펀드 운용 자산 규모는 1조 달러, 940월 말 2010억 달러에 달했다. 이것은 86%의 증가입니다. 가장 큰 양자 펀드에는 르네상스, Two Sigma Investments, DE Shaw Group, PDT Partners 및 TGS가 있습니다.
전통적인 빅 플레이어도 AI에 관심이 있습니다. 지난해 스위스 은행 크레디트 스위스는 1억 달러 규모의 양자펀드인 큐브리서치앤테크놀로지스를 분사하고 또 다른 양자펀드인 QT펀드를 운영하고 있다.
미국 최대 은행 중 하나인 JPorgan Chase도 이 분야에서 매우 활발하게 활동하고 있습니다. 50월에 은행은 인공 지능 기술 구현을 위한 부서를 만들었습니다. JP모건은 자동으로 주식을 거래하는 트레이더 봇을 만들기 위해 노력하고 있습니다. 지금까지 봇은 보조 도구에 불과하고 주식의 매매에 대한 최종 결정은 사람이하지만 올해 말까지 봇은 운반 된 주식 거래의 XNUMX %를 전적으로 책임질 수 있습니다 아시아 태평양 지역의 은행에서 발행합니다.
10월 초 로스차일드 일가가 엑소 인베스팅(Exo Investing)이라는 AI 기반 자산 관리 플랫폼에 투자한 것으로 알려졌습니다. 플랫폼 제작자는 000파운드부터 시작하는 포트폴리오와 함께 광범위한 투자자에게 정교한 AI 기반 기술 도구에 대한 액세스를 제공한다고 말합니다.
다른 많은 분야와 마찬가지로 금융 시장에서 AI가 확산되면 일자리가 줄어들 위험이 있습니다. 컨설팅 회사인 Opimas는 펀드 매니저, 분석가 및 지원 직원을 포함하여 2025년까지 약 90명의 자산 관리 직원(전 세계적으로 000명 중)이 위험에 처할 것으로 예측합니다.
주의
AI의 도움으로 투자 결정을 내리는 것은 그러한 투자 옵션이 아직 충분한 시간 테스트와 심각한 위기를 통과하지 못했다는 사실을 포함하여 상당한 위험을 수반합니다.
자동화된 투자 의사 결정의 위험을 증가시키는 한 가지 제한 사항은 AI가 인간보다 덜 유연하고 보유한 데이터의 양을 기반으로만 결정을 내릴 수 있다는 것입니다.
“기계는 위기를 예측할 수 있는 기본 지식이 없습니다. 각각이 고유하기 때문입니다. 사람들은 위기와 같은 것에 대해 잘 생각하고 때로는 예측할 수 있지만 우리는 종종 실수를 합니다.”라고 최초의 양자 펀드 중 하나인 SCT Capital Management의 설립자이자 New York University의 교수인 Wasant Dhar는 말합니다. Dhar는 데이터의 컴퓨터 분석에 대해 여러 작업을 수행했으며 무엇보다도 사람들이 컴퓨터에 자신의 돈을 맡길 준비가 되어 있는지에 대한 질문을 합니다.
많은 전문가들은 정치적 변화와 지정학적 상황에서 기술 혁신과 자연 재해에 이르기까지 광범위한 추가 요인을 고려하여 기계가 아직 예측을 할 수 없다는 데 동의합니다.
“Spotify에서 컴퓨터가 음악을 선택하도록 하는 것과 시장에서 수조 달러에 영향을 미치는 주식을 선택하는 것은 별개입니다. Spotify에서 선택한 곡이 마음에 들지 않으면 다음 곡으로 넘어갈 수 있습니다. AI 투자의 경우 비율이 불균형적으로 더 높습니다.”라고 금융 기술 플랫폼 Elsen의 CEO인 Zachary Schaeffer는 말합니다.
그의 의견으로는 투자 결정이 사람의 개입 없이 완전히 자동화되는 순간이 올 것인지 여부를 판단하는 것은 여전히 어렵다. Schaeffer는 현재보다 정도는 적지만 더 가능성이 높은 시나리오가 미래에 인간의 개입이 지속될 것이라고 믿습니다.
또 다른 가능한 위험은 수많은 양자 펀드에서 동일한 데이터, 공식 및 알고리즘을 기반으로 투자 결정이 내려진다는 사실과 관련이 있습니다. 동시에.
물론 이 모든 것이 투자 분야의 인공 지능이 단지 패션에 대한 찬사라는 의미는 아닙니다. 영국 투자 회사인 Man Group의 CEO인 Luke Ellis는 기술이 지금처럼 빠르게 발전한다면 25년 안에 머신 러닝 시스템이 투자 관리 사례의 99%에 포함될 것이라고 믿습니다. “우리 삶의 유비쿼터스 현상이 될 것입니다. 저는 머신 러닝이 우리가 하는 모든 일에 대한 답이라고 생각하지 않습니다. Ellis는 이렇게 말합니다.
투자자의 서비스에서
최근에는 소매업체가 AI를 적용할 수 있도록 투자자를 위한 별도의 서비스가 있습니다. 실제로 이러한 서비스의 대부분은 대량의 데이터를 자동으로 분석하고 이 분석을 기반으로 투자자에게 추천하는 기능을 기반으로 합니다.
이러한 시스템은 일반적으로 기계 학습 기술(명확한 지시 없이 특정 작업을 수행하기 위해 "가르치는" 소프트웨어)과 신경망(생물의 신경 세포 네트워크의 원리에 따라 작동하는 시스템, 즉 인간의 뇌와 유사)를 사용하므로 이러한 시스템은 모든 새로운 데이터를 수신하여 지속적으로 개선되고 있습니다. 이러한 시스템의 대부분은 주식 정보뿐만 아니라 다양한 기사, 회사 보도 자료 및 기타 뉴스 리소스를 포함하여 매우 광범위하고 다양한 데이터 세트를 분석합니다.
2013년에는 Kensho 글로벌 이벤트 데이터베이스 및 지식 정보 플랫폼을 포함하여 금융 및 투자 분야의 기계 학습 및 인공 지능 개발에 전념하는 스타트업 Kensho가 설립되었습니다. Kensho가 개발한 시스템은 다양한 종류의 방대한 양의 데이터를 기반으로 하는 인공 지능이 세계의 정치 및 기타 이벤트와 주가 간의 상관 관계를 찾는 방법을 학습하는 기계 학습을 기반으로 합니다. 스타트업의 성공에 대한 증거인 이 회사는 550월에 세계 최대 신용 평가 기관인 S&P Global에 XNUMX억 XNUMX천만 달러에 인수되었으며, 이는 AI 회사와 관련된 최대 거래 중 하나입니다.
또 다른 플랫폼인 Kavout은 빅 데이터로 작동하며, 이를 기반으로 시스템이 수천 개의 회사 주식에 대한 투자 전망에 대한 결론을 도출합니다. Exo Investing 플랫폼은 이미 위에서 언급했으며, 이는 또한 상당히 광범위한 투자자에게 투자 결정을 내리기 위해 AI에 대한 액세스를 제공합니다. 또 다른 회사인 Qplum은 고객에게 기계 학습 기술을 사용하는 로봇 투자 자문 서비스를 제공합니다. AI로 구동되는 EquBot은 저평가된 자산을 식별하고, 투자 포트폴리오에서 특정 자산의 몫을 최적화하고, 다양한 주식 및 기타 자산에 대한 최적의 투자 타이밍을 결정하는 것을 목표로 합니다.
따라서 투자 영역은 실제로 점점 더 자동화되고 있으며 우리는 대기업에서 개발한 시스템과 중소기업 및 개인이 사용할 수 있는 해당 서비스에 대해 이야기하고 있습니다. 몇 년 전 컨설팅 회사인 딜로이트(Deloitte)는 자동화 시스템의 통제 하에 어떤 식으로든 2025년까지 자산 규모가 5조 달러에서 7조 달러에 이를 것이라고 예측했습니다. 이러한 시스템의 적극적인 구현을 고려할 때, 지금 너무 비현실적으로 보이지 않습니다.