12일 국제공인재무분석사(CFA) 한국협회가 주최한 제6회 ‘코리아 인베스트먼트 컨퍼런스(KOREA INVESTMENT CONFERENCE)’에서 영주닐슨 박사는 금융투자업 변화의 화두인 인공지능, 머신러닝 등 첨단기술, 자산운용업에 미치는 영향 및 활용법 개관에 대해 강연했다.
‘투자의 미래 - 인간지능 VS 인공지능’이란 주제로 열린 컨퍼런스는 CFA 한국협회가 CFA 회원과 3차 시험에 모두 합격한 수험생, 유관업계 종사자들을 대상으로 한국과 글로벌 투자환경에 대한 심도 있는 분석과 투자 전문가들의 통찰력 있는 견해를 제공하기 위한 자리다.
이날 강연에서 영주닐슨 박사는 “인공지능 등의 방법은 투자의사 결정을 도와주는 도구 또는 오퍼레이션을 도와주는 도구로 쉽게 사용할 수 있다”면서 “투자업계의 발전을 위해 새로운 시도에 나서야 한다”고 조언했다.
그는 빅데이터가 되기 위한 조건으로 ▲데이터의 양이 충분한가 ▲정교한 결과를 유출할 수 있는가 ▲얼마나 빠르게 데이터를 모을 수 있는가 ▲데이터의 질이 얼마나 좋은가 등을 꼽았다.
또 현재 우리가 사용하는 빅데이터는 ‘데이터의 질이 얼마나 좋은가’를 해결해야 하는 수준이라고 진단했다. 그는 “가짜뉴스 등 정확한 정보를 거를 수 있는 기술에 닿지 못해 아직 완전한 정보를 얻지 못한 상태”라고 설명했다.
이어 투자업계가 머신러닝 기술에 관심을 갖게 된 것은 데이터 때문이라고 주장했다. 그는 “데이터가 중요해진 상황이지만 전통적인 데이터와 달리 새로 생긴 데이터는 구조가 없기 때문에 기존에 사용하던 데이터 분석방법(회기분석 등)을 사용할 수 없어졌다”고 말했다.
따라서 머신러닝 기능을 활용해서 데이터를 분석해야 하는 것이다. 특히 딥 러닝 기술을 통해 더욱 정교한 답을 낼 수 있다. 아울러 데이터는 만들어내는 주체에 따라 분류할 수 있다고 주장했다.
사람이 SNS나 문자 메세지 데이터, 뉴스데이터, 구글데이터, 비즈니스 프로세스에서 만들어진 데이터, 센서 등 기계가 만들어낸 데이터가 있다. 특히 이 중 투자업계가 집중한 데이터는 구글데이터다.
2012년 토비아스(Tobias et a)는 GDP가 높은 나라의 구글 이용자들은 다른 나라들에 비해 과거보다 미래에 대한 정보를 찾으려 한다는 내용의 논문을 발표했다. 이에 미래에 투자업계가 관심을 보인 것이다.
영주닐슨 박사는 “이미 투자업계에서 머신러닝 기능이 활용되고 있다”며 “신용평가도 사람이 직접하는 부분이 매우 줄었고, 포트폴리오 구성 등에 다양하게 사용된다”고 말했다. 이어 “기존 조직 안에서 행할 수 있는 비교적 간단하고 사용의 예가 증명된 데이터 분석부터 접근해야 한다”고 덧붙였다.
영주닐슨 박사가 이날 소개한 데이터 활용 사례로는 현재와 아주 가까운 미래 그리고 바로 지나간 과거를 예측하는 방법인 나우캐스팅(NOW+CASTING), 위성사진 데이터, 휴대폰에서 나오는 데이터로 신용카드사가 많이 사용하는 지오로케이션 데이터(Geolocation Data) 등이 있다.
그는 한국의 자산운용사들이 데이터 사용을 활성화하기 위해서는 데이터 수집에 대한 투자와 기술 반영을 위한 노력, 그리고 비즈니스 플랜이 필요하다고 조언했다. 실제로 적용하기 어려운 기술일 뿐만 아니라 해외에 비해 보유한 데이터가 매우 적기 때문이다.
한편 영주닐슨 박사는 연세대학교 경제학과를 졸업하고, 미국 캘리포니아대학교 버클리에서 금융공학 석사 학위 그리고 미국 피츠버그대학교에서 주식시장 분석을 위해 인공지능 알고리즘을 훈련하고 향상시키는 방법을 연구한 논문으로 박사학위를 받았다.
현재는 스웨덴 예테보리대학교에서 초빙교수로 재직 중이며 월스트리트에서 15년 이상 포트폴리오 매니저로 활동했다.
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