로보어드바이저는 투자 의사결정과 프로세스를 인공지능으로 자동화한다. 사람이 하던 일을 대신하는 것이다. 이는 인공지능이 사람보다 더 효과적이거나 더 좋은 결과를 낼 수 있다는 생각 때문이다.
 

인텔리퀀트는 현재의 로보어드바이저는 과장된 측면이 있다고 지적한다. 인텔리퀀트는 기계가 사람보다 잘 할 수 있는 영역으로 투자를 꼽았다. 사람은 감정에 휘둘릴 수 있고, 감정을 배제하더라도 시장에 영향을 주는 요소가 너무 많기 때문이다. 하지만 투자 성향 분석이나 고객 관리와 같은 투자 전후의 프로세스는 여전히 사람이 더 잘하는 분야로 평가했다. 창구 직원과 고객이 대면하면서 자연스럽게 얻을 수 있는 정보, 고객상담 등을 통한 불안감 해소는 현재의 로보어드바이저로는 불가능하다는 것이다.
 

인텔리퀀트는 로보어드바이저의 비대면 방식에서 나타나는 부족함을 채우기 위해 노력하고 있다. 챗봇을 이용한다. 현재 페이스북 메신저에서 투자 성향 분석과 투자 정보 제공 등 챗봇을 통한 투자 상담 서비스를 오픈 베타로 제공하고 있다. 특히 투자 성향 분석의 경우 사용자의 답변에 따라 질문을 추가하거나 변경해 더 정확한 투자 성향이 분석될 수 있도록 한다.
 

정확한 투자 성향 분석을 뒷받침하는 다양한 포트폴리오 구성도 인텔리퀀트의 강점이다. 투자성향을 미리 정해진 몇 가지 패턴과 포트폴리오로 구분하는 것이 아니라 기본 패턴과 포트폴리오에 고객의 투자 성향을 반영해 포트폴리오를 변형하는 것이다.
 

이외에도 자바스크립트나 스크래치와 같은 단순한 프로그래밍 언어의 방식을 차용한 투자 플랫폼도 개발했다. 비교적 쉬운 프로그래밍 방식을 이용해 IT 비전문가도 자신만의 투자 알고리즘을 구성할 수 있도록 한 것이다.

[인터뷰] 이종권 인텔리퀀트 대표

인텔리퀀트의 차별화된 기술은 무엇인가?
“맞춤형 투자관리를 가능하게 하는 통합투자관리 플랫폼 기술이 있다. 먼저 운용자나 투자자가 스크립트 언어로 투자관리 알고리즘을 직접 만들어볼 수 있도록 했다. 과거 엑셀의 비주얼베이직 등을 통해 일부에서 사용하던 방식이다.

이를 간결한 스크립트 언어를 통해 가능하게 하는 한편, 작성된 알고리즘은 과거 데이터를 바탕으로 시뮬레이션을 통해 검증할 수 있게 했다. 또 프로그래밍 지식이 없는 사람들을 위해 레고블록을 쌓는 것처럼 템플릿을 만들어 투자 알고리즘을 구현하는 기술도 개발했다.

스크립트 방식과 레고블록 방식은 클라우드를 통해 ‘인텔리퀀트 스튜디오’로 제공된다. 또 서비스적인 측면에서 대화형 인터페이스인 챗봇을 개발해 투자 전 위험 성향 진단과정이나 투자 후 지속적인 사후관리와 상담에 적용한다.”
 

로보어드바이저는 수익률이 중요할 수밖에 없다. 수익률 관리는 어떻게 이뤄지나?
“머신러닝을 기반으로 포트폴리오 리스크 관리 시스템을 개발했다. 개별 종목의 변동성 데이터를 지속적으로 학습해 리스크를 예측하는 것이다. 또 이를 바탕으로 전체 포트폴리오 리스크를 허용 범위 이내에서 통제하는 2단계 리스크 관리 시스템을 운영 중이다. 이런 변동성을 통제하는 알고리즘은 특허 출원한 상태다.”

[테크M = 도강호 기자(gangdogi@techm.kr)]

<본 기사는 테크M 제48호(2017년 4월) 기사입니다>