<M이코노미 최종윤 기자>인간 VS 로봇, SF영화에서나 등장하던 주제가 현실이 됐다. 가장 먼저 대결구도가 짜여진 곳은 바로 금융권 이다. 국내외에서 로보어드바이저에 의한 자산관리 서비스가 빠르게 성장 중이다. 미국 MyPrivateBanking 은 2014년 6월 157억 달러에서 내년(2017년)에는 867억 달러를 예상했다. 하지만 ‘인공지능(AI)’의 활용에 따른 법, 제도 등 규제 방안은 전세계적으로 아직 미미한 상태다. 인공지능 활용에 따른 투자자보호, 시스템 리스크 발생 등 쟁점사항들을 살펴봤다.

2016년 3월, 한국의 프로바둑 기사 이세돌 9 단과 인공지능 ‘알파고’의 세기의 바둑대결 이 열렸다. 대한민국 더 나아가 전세계는 ‘알파고’ 신드롬에 휩싸였다. 전문가들과 각종 언론은 체스, 장기 등 다른 게임들은 인공지능이 인간을 넘어섰지만 바둑만큼은 아직 인간을 이기기에는 부족하다는 전망을 쏟아냈다. 하지만 판을 열어본 결과 알파고가 보여준 인공지능의 현재는 모두를 놀라게 했다. 결과는 4대1의 알파고의 승리. 다섯 판의 대국이 진행되는 동안 여론은 대국전과는 다르게 한판을 이긴 이세돌 9단이 인간의 자존심을 지켰다는 방향으로 변했다.

반백년 역사를 가진 인공지능, 최근 대규모 투자 이뤄져

인공지능이 최근 이슈로 떠오르고, 21세기에 와서 개발된 기술과 같이 느껴지지만 사실 그 역사 는 1950년대로 거슬러 올라간다. 1950년 튜링이 ‘컴퓨터 기계와 지능’이라는 논문에서 모방 게임(Imitation Game)을 발표한 것이 인공지능 연구의 시초로 알려져 있다. 당시 모방게임은 튜링테스트로도 불리며 질문과 답변을 통해 인간과 컴퓨터를 구분해 낼 수 없다면 인공지능으로 판단했다. 이후 인공지능 기술은 신경망 이론, 자연언어 처리, 영상· 음성 처리, 이론 증명 등 다양한 분야에 활용됐다. 인공지능의 발달은 처음에는 추론 및 검색기능으로 발전해 오다가 70년대 소강상태에 이른다. 그러다 90년대 후반 인터넷의 발달로 중흥기를 맞고 스스로 학습하는 형태로 진화한다.

최근 4차 산업혁명의 총아로 인공지능이 떠오르게 된 계기는 2006년 제프리 킨튼 교수가 딥러닝(Deep Learning)을 개발하면서 부터다. 이때부터 본격적으로 컴퓨터가 사람처럼 생각하고 배울 수 있는 또 하나의 의식을 창출했다고 평가받는다. 딥러닝은 비선형 변환기법의 조합을 통해 수많은 데이터 속에서 핵심적인 내용 또는 특징을 단시간 내에 요약해 주는 기계학습 알고리즘의 집합을 뜻한다. 구글 딥마인드의 알파고는 바둑돌을 놓는 위치를 선택 하는 정책망(Policy Network)과 승리 확률을 예측하는 가치망(Value Network)을 활용했다.

최근 구글, IBM 등의 글로벌 회사는 영상·음성처리, 자연언어 처리, 신경망 등 시스템 활용을 위해 인공지능 관련 기술에 대규모 자본과 인력 투자를 하고 있다. 골드만삭스 등 대형 투자은행의 인공지능 기술 투자규모도 빠르게 증가해 2015년 기준 인공지능 분야에 신규 투자된 규모는 약 3.1억 달러로 2010년 약 0.5억 달러 대비 6배 이상 증가했다.

로보어드바이저에 의한 자산관리 서비스

인공지능의 급격한 발달과 함께 4차 산업혁명이 키워드로 떠오르면서 전 산업분야에서 열띤 논의와 연구가 진행되고 있다. 금융권도 예외가 아니다. 금융권에서 인공지능 적용이 빠르게 논의되는 분야는 바로 자산관리 부분이다. 1% 초반대의 저금리 시대에 접어들면서 자산관리에 대한 관심이 높아져 가고 있고, 은행과 증권사도 앞을 다퉈 고객유치에 열을 올리고 있다. 국내외에서 로보어드바이저에 의한 자산관리 서비스가 빠르게 성장 중이다. 미국 MyPrivateBanking은 2014년 6월 157억 달러에서 내년(2017년)에는 867억 달러를 예상했다.

로보어드바이저(Robo Advisor)는 사람의 개입을 최소로 하면서 온라인으로 금융자문을 받거나 포트폴리오 자산관리 업무를 수행하는 것을 뜻한다. 알고리즘·빅데이터 분석 등에 기반한 컴퓨터 프로그램을 활용해 자동적으로 포트폴리오 자문·운용 서비스를 제공하는 온라인상의 자산관리서비스를 말한다. 따라서 전통적인 자산관리서비스에 비해 낮은 수수료와 최소가입금액으로 일반 국민도 큰 부담없이 자문·일임서비스를 향유가 가능해질 수 있다.

부자들의 전유물이었던 전문가에 의한 자산관리를 일반 국민도 받을 수 있게 되는 것이다. 또 온라인· 모바일 기기를 이용하므로 언제·어디서나 편리하게 서비스 이용이 가능하다. 하지만 로보어드바이저에 의한 자산관리는 아직 적합한 규율체계가 완비되지 못해 신뢰성·안전성 등에 대한 우려가 일고 있는 것도 사실이다.

금융위 ‘로보어드바이저 테스트베드’ 가동 시작

우리 정부도 올해 핀테크 육성 핵심 키워드로 잡고, 로보어드바이저 활성화 방안을 추진하고 있다. 지난 8월29일 금융위는 ‘로보어드바이저 테스트베드 기본 운영방안’을 발표하고, 업체 모집계획을 밝혔다. 또 9월26일 ‘로보어드바이저 테스트베드’ 운영 사무국을 맡고 있는 코스콤(구 한국증권전산)은 증권·은행사 등 총 34개사가 테스트베드 참여를 신청했다고 밝혔다.

지난 9월5일부터 23일까지 로보어드바이저 테스트 베드 참여 신청 접수 결과 ▲증권사 6곳 ▲은행 5곳 ▲전업자문사 6곳 ▲자문·일임 미등록사(로보어드 바이저 업체) 17곳이 참여했다. 이 가운데 ▲증권·은행 등과의 컨소시움은 11곳으로 총 34개사에서 42개의 알고리즘을 접수했다.

코스콤은 이들 신청 알고리즘에 대해 10월16일까지 서면심사 및 업체별 현장 방문심사를 실시하고, 2017년 4월까지 6개월 간 ▲안정추구형 ▲위험중 립형 ▲적극투자형 등 3가지로 포트폴리오를 구분, 실제 시장에서의 운용사항을 심사할 예정이다.

또한 각 포트폴리오의 운용현황을 코스콤의 테스트베드 웹사이트(http//www.RAtestbed.kr)를 통해 공개, 수익률과 위험조정수익률, 변동성 등을 비교 공시한다는 방침이다. 이어 상용화가 가능한 포트폴리오에 대해서는 시스템 안정성 및 보안성 심사를 병행, 내년 4월 말 민간심의위원회 최종심의를 거쳐 테스트를 통과한 알고리즘을 발표할 계획이 다. 한편 로보어드바이저 테스트베드 2차 참여 신청은 참여 수요를 감안, 내년 1분기 중 진행할 예정이라고 코스콤은 덧붙였다.

테스트베드 정책 자체에 대한 우려의 시선도

하지만 금융당국의 테스트베드 계획이 발표되자 업계에서는 우려의 목소리가 흘러나왔다. 업계는 창업초기 신생 핀테크 업체는 비용문제로 참여하기 힘들다는 점과 결국 테스트베드는 수익성에만 초점이 맞춰질 수 있다는 것을 꼽았다.

여의도에서 시스템 트레이딩 업체를 운영하고 있다는 한 대표는 “금융위의 방향이 규제를 하려는 것인지, 아니면 시장이 열리는 것을 도와서 갈 것인지가 불분명 한 것 같다”면서 “둘 중 어느 것이든 수단 으로 테스트베드라는 방법은 굉장히 리스크가 크다고 생각한다”고 전했다. 그는 “성과가 안 좋다면 시장이 열리기도 전에 접힐 가능성이 크고, 만약에 잘된다고 하더라도 그 이후는 장담할 수 없는 것이 트레이딩이기 때문”이라고 전했다.

그는 또 “테스트베드 참여업체들은 결국 수익에 목을 멜 가능성이 굉장히 크다”면서도 “하지만 트레이딩 이라는 것이 시장상황에서 독립적일 수 없기 때문에 테스트베드 기간이 끝나는 6개월 이후는 장담할 수 없는 것이 현실”이라고 지적했다. 하지만 금융당국 관계자는 “테스트베드는 수익률 보다는 로보어드바이저가 제대로 할 수 있느냐를 보는 것” 이라면서 “투자자성향 분석, 해킹방지체계 등 투자 자문과 일임을 수행하기 위한 최소한의 규율이 제대로 작동하는지 여부를 확인하는 절차일 뿐”이라고 단언했다.

문제발생시 책임 소재 등 쟁점 많아

최근 각종 언론과 광고 등에서는 마치 로보어드바이저가 곧 펀드매니저를 대체할 것처럼 비춰지면서 이슈가 되고 있다. 하지만 사람의 개입이 전혀 없는 로보어드바이저가 가능한 것인지, 로보어드바이저가 문제를 일으켰을 경우 그 책임배분은 어떻게 이뤄져야 하는지 등 근본적인 규제와 방향 등은 아직 심도 깊게 논의되지 못하고 있다.

여의도의 한 주식투자자는 “결국 로보어드바이저는 프로그램이라 프로그래머가 어떻게 하느냐에 따라 확인할 수 없는 이해관계가 많다”면서 “문제가 발생했을 때 투자자가 누구하고 다퉈야 하는지 등 헷갈리는 부분이 산적해 있다”고 지적했다. 그는 또 “아직도 휴대폰 활용에 따른 논쟁 자체도 엄청난 분쟁의 소지가 있는 상황이고 규제 등 법적인 제도개선 속도가 IT 기술발달의 속도를 눈에 띄게 따라가지 못하고 있다”면서 “정부에서 먼저 분쟁 발생 가능성에 따른 검토를 먼저 하는 등 현실적인 인프라를 같이 고려해서 금융투자업 발전을 고민해야 한다”고 제언했다.

많은 민원과 이슈 등 애매한 부분이 산적한 상태에 서도 글로벌 인공지능 분야에 대한 투자와 로보 어드바이저가 운용하는 자산규모는 날로 높아지고 있다. KISTI(한국과학기술정보연구원) 자료에 따르면 지난해 국내에서 로보어드바이저가 운용하는 자산규모는 1,300억원 가량이었으나, 2021년에는 약 2조원 가량이 운영될 것으로 전망됐다.

전문가들과 학계의 논의도 뜨겁다. 지난 9월8일 여의도 금융투자협회에서는 한국증권법학회(회장 임 재연)와 자본시장연구원(원장 안동현)은 공동으로 ‘인공지능(AI)의 활용에 따른 금융투자업 규제의 바람직한 방향’을 주제로 세미나가 열렸다. 인공지능 활용에 따른 투자자보호, 시스템 리스크 발생에 따른 부작용 최소화 방안, 해외사례　등 열띤 논의가 오고 갔다.

로보어드바이저와 인공지능(AI)은 구분해야 자산관리에 초점 맞춰진 로보어드바이저

세미나에 앞서 자본시장연구원 안동현 원장은 최 근 로보어드바이저에 대해 잘못 알려진 사실을 지 적했다. 안동현 원장은 “금융투자에서 로보어드바이저는 부자들의 전유물이었던 개인자산관리서비스를 중소계층까지 내리고, 대면보다 비대면이 편한 세대에게 최적화된 자산관리 서비스가 될 것이 라는 측면에서 개발됐다”면서 “일부 언론에서 모든 로보어드바이저가 AI(인공지능)이고, 마치 펀드매니저를 대체하는 것처럼 보도하고 있다”고 우려를 표명했다. 안 원장은 “성과와 수익률만을 바라보면 로보어드바이저 시장을 죽일 수 있다”면서 “로보어드바이저는 관리에 초점을 맞춘 것이라는 점을 고려해야 한다”고 말했다.

이효섭 자본시장연구원 연구위원도 “최근 인공지능 기술은 로보어드바이저 등 자산관리, 리서치 분석, 시장 감시, 개인신용평가, 재무상담 등 금융투자산업의 다양한 분야에서 활용되고 있다”면서 “다만 로보어드바이저는 저비용으로 1:1 맞춤형 자산배분을 목표로 한다는 점에서, 단기 수익률 추구 중심의 인공지능(AI)과 동일시하는 것은 바람직하지 않다”고 로보어드바이저와 AI의 구분을 명확히 했다.

인공지능을 활용한 핀테크 서비스는 당연히 인간보다 빠르고 정확하며 일관된 서비스를 한다. 뿐만 아니라 저렴한 비용과 접근성이 우수한 장점이 존재 한다. 반면 투자자보호를 소홀히 하거나 인공지능 기술 맹신에 따른 쏠림현상, 부당권유, 알고리즘 오 작동, 해킹 등의 위험에 노출될 수 있다. 이효섭 연구위원은 “따라서 인공지능 활용에 따른 혁신을 추구하는 한편, 투자자보호 및 시스템리스크 억제노력을 동시에 추구해야 한다”면서 “투자자보호 강화를 위해서는 온라인 자문, 일임 허용 등 규제 체계를 정비하고 위험정보 공시를 확대하는 한편, 성과 에 비례한 수수료 체계 도입 등 이해상충 완화노력이 필요하다”고 강조했다.

인간과 로봇의 근본적 차이에서 오는 쟁점 多

오영표 신영증권 변호사는 자본시장법상 로보어드바이저 규율 체계의 주요 쟁점을 설명하며 “인간과 로봇의 근본적인 차이에서 오는 쟁점이 많다”고 전했다. 오 변호사는 “최근 3년 사이 로보어드바이저를 활용한 맞춤형자산관리서비스가 급증하고, 정부도 로보어드바이저 활성화 방안을 발표했다”면서 “이 시점에 자본시장법상 로보어드바이저에 대한 규제방향이 적절한지에 대한 판단이 필요하다” 고 강조했다.

먼저 로보어드바이저는 사람이 행하는 투자권유에 대해 규제하는 적합성의 원칙과 선관주의의무를 적용하기 어렵다는 견해가 있다. 이에 대해 오 변호사는 “적합성의 원칙이나 주의의무 이행에 부족 할 수 있다는 우려는 향후 실행단계에서 검증될 것” 이라며 “다만 고객에게 로보어드바이저와 휴먼어 드바이저의 차이점을 충분히 설명하고 고객에게 로봇과 휴먼 중 선택권을 줌으로써 자기책임 원칙으로 해결할 수도 있다”고 설명했다.

하지만 고려대학교 법학전문대학원 김태진 교수는 “로봇에 의해 자동화된 질문이 언급됐을 때 소비자가 잘못 이해할 경우에도 자기책임 원칙으로 할 수 있는지는 의문이 든다”면서 “따라서 다시 한 번 이라도 소비자가 선택한 것을 확인 할 수 있는 과정을 필수적으로 두는 것을 고려해야 한다”고 전했다. 로보어드바이저의 알고리즘 오류 등 이슈에 대한 검증에 대한 문제도 있다. 알고리즘 오류 등은 1차 적으로 정부의 테스트베드 검증을 통해 해결이 될 수 있다. 오 변호사는 “하지만 브렉시트, 서브프라 임금융위기 등 비정상적인 시장상황에서의 로보어드바이저의 대응능력에 대해서는 테스트를 추가할 필요가 있다”고 말했다.

인간과 로봇, 보다 더 근본적인 논의 필요해

로보어드바이저에 의한 자산관리의 규모는 커질 것이 분명한 가운데 규제와 투자자 보호 등 보다 근본적인 문제에 대한 심도 깊은 논의는 이뤄지지 못 하고 있다. 고려대 법학전문대학원 김태진 교수는 “로보어드바이저의 알고리즘에서 만약 누구도 쉽게 발생할 수 없는 오류, 하자가 발생할 경우에는 대규모 집단소송도 이어질 수 있는데도 책임소재에 대해서 명확히 언급하지 않고, 우리가 쉽사리 도입 하는 것이 너무 신중하지 않은 것 아닌가 하는 생각이 든다”면서 “우리는 아직 도구적 개념으로만 보고 있지만 해외에서는 법인격을 부여하자는 급진적 의견도 나와 있는 것으로 알고 있다”고 전했다.

경북대 법학전문대학원 이상훈 교수는 보다 더 근본적인 질문을 던졌다. 이 교수는 “현재 논의되고 있는 것은 규제를 너무 기술적·테크닉적으로만 접근하고 있다는 생각이 든다”면서 “법상에서 ‘투자 판단’이라는 사람이 하는 행위를 기계가 하는 것도 같은 행위로 보는 것이 시행령 차원에서 해결될 수 있는 문제인가 하는 고민도 해야 한다”고 말했다. 이 교수는 또 “고의·과실·귀책사유 등 행위자의 인식능력을 전제로 하는 것들을 기계한테 그대로 그런 책임을 물을 수 있는지 하는 논의는 빠져 있다” 고 설명했다.

인간과 로봇, SF영화에서나 등장하던 주제가 어느 새 현실로 다가온 지금, 인간만을 대상으로 논의하던 법, 제도 등에 있어 보다 더 심도 깊은 논의가 필요해 보인다.