다음은 인공지능(AI) 번역을 통해 생산한 콘텐츠로, 원문은 7월10일 블룸버그 보도입니다.

[서울=뉴스핌] 황숙혜 기자 = 투자자들이 종목 선정부터 리스크 관리까지 인공지능(AI)을 적극 활용하는 가운데, JP모간(JPM)이 한 단계 더 나아가 AI가 직접 자산 배분까지 수행할 수 있는지를 시험하고 있다.

초기 결과는 긍정적인 것으로 나타났다. JP모간 연구진은 시장 환경 변화에 따라 주식과 채권 비중을 조정하는 AI 기반 투자 에이전트 시스템을 구축했다.

지난 20년간의 데이터를 활용한 백테스트에서, 가장 성과가 우수한 모델은 전통적인 60:40 포트폴리오(주식 60%, 채권 40%) 대비 연간 0.7%포인트 높은 수익률을 기록하면서도 변동성은 더 낮은 것으로 나타났다. 또한 토머스 살로펙이 이끄는 전략가 팀에 따르면 JP모건의 기존 규칙 기반 시장 국면 모델보다도 우수한 성과를 보였다.

다만 이러한 결과에는 중요한 단서가 따른다. 실제 운용이 아닌 과거 데이터를 기반으로 한 시뮬레이션 결과로, JP모간 역시 이를 AI가 지속적으로 시장을 초과 성과할 수 있다는 증거로 받아들여서는 안 된다고 강조했다. 그럼에도 자동화된 투자 시스템의 확산이 이어지는 가운데, 향후 변화를 가늠할 수 있는 신호로 평가된다.

전략가들은 목요일 보고서에서 "AI 에이전트는 불확실한 환경에서도 의사결정을 수행하도록 설계할 수 있으며, 합리적인 벤치마크 대비 초과 성과를 낼 수 있다"며 이번 연구가 시장 국면을 식별하는 AI 시스템 구축을 위한 첫 시도라고 설명했다.

이번 실험은 월가의 AI 도입이 다음 단계로 진입하고 있음을 보여준다. 은행들은 지난 2년간 대형 언어모델(LLM)을 리서치, 코딩, 내부 투자 도구에 통합해 왔으며, 이제는 이러한 시스템이 단순 보조 역할을 넘어 자본 배분이라는 핵심 의사결정까지 수행할 수 있는지를 시험하고 있다.

한편 학계에서는 투자 의사결정에 동일한 AI 모델이 광범위하게 활용될 경우 발생할 수 있는 부작용에 대한 우려도 커지고 있다. 기술이 투자자의 의사결정을 더 빠르고 정교하게 만들 수 있지만, 동시에 거래 쏠림 현상을 심화시키고 시장 조작을 용이하게 하며, 다수의 기관이 유사한 판단을 내릴 경우 시장 변동성을 증폭시킬 수 있다는 지적이다.

그럼에도 AI가 점점 더 고도화된 투자 업무를 수행할 수 있다는 근거는 늘어나고 있다. JP모간 연구진은 오픈AI와 앤트로픽 모델을 기반으로 한 에이전트를 활용해, 경제 성장률과 인플레이션을 기준으로 시장을 '골디락스', '리플레이션', '스태그플레이션', '리스크 오프' 등 네 가지 국면으로 분류하는 시스템을 설계했다.

이후 AI 에이전트는 각 시장 환경에 맞춰 자산군별 투자 비중을 결정하도록 설계됐다. 예를 들어 성장세가 강한 국면에서는 주식 비중을 확대하고, 경기 전망이 악화될 경우 채권 비중을 늘리는 방식이다.

테스트에 참여한 8개의 AI 에이전트 모두 위험 조정 기준에서 전통적인 60:40 포트폴리오를 상회하는 성과를 기록했다. 또한 JP모간의 기존 규칙 기반 모델보다도 높은 성과를 나타내며, 자산 배분 의사결정 체계의 개선 가능성을 시사했다.

shhwang@newspim.com