번스타인 "AI, 시장 효율성 높이지만 '꼬리 위험' 증폭시켜"

인공지능(AI)이 금융 시장의 효율성을 여러 측면에서 높이고 있지만, 동시에 변동성과 시장 이탈 현상을 증폭시킬 수 있는 새로운 위험을 초래하고 있다는 분석이 나왔다. 번스타인(Bernstein)은 최근 리서치 노트를 통해 AI가 시장에 미치는 이중적 영향을 진단했다.

AI가 가져온 시장 효율성 증대

기업 수준에서 AI는 인간 분석가보다 빠른 속도로 실적 보고서, 규제 서류, 대체 데이터 등을 처리하며 시장 효율성을 높이고 있다. 번스타인은 이를 통해 정보 격차가 줄어들고 가격 발견 기능이 향상되며, 분석가들의 실적 예측이 실제 결과에 더 빠르게 수렴함에 따라 '어닝 서프라이즈'의 규모가 감소하는 효과가 나타난다고 설명했다.

AI는 리서치 과정 자체도 변화시키고 있다. 자동화된 워크플로우는 실적 검토, 재무 모델 업데이트, 신규 종목 분석 등에 소요되는 시간을 단축시켜 분석가들이 더 많은 기업을 담당할 수 있게 한다. 실제로 지난 1년간 신흥 시장 중소형주에 대한 분석 커버리지가 급격히 증가했으며, 이러한 추세는 그동안 리서치 부족으로 발생했던 밸류에이션 프리미엄을 감소시킬 수 있다.

새로운 위험: 동조화와 '꼬리 위험'

Ad

반면, 유사한 AI 모델의 채택이 늘어나는 것은 새로운 취약점을 만들 수 있다. 점점 더 많은 투자자들이 비슷한 데이터로 훈련된 도구에 의존하게 되면, 거래 신호가 동조화될 가능성이 커진다. 이는 포지션 쏠림 현상을 부추기고, 시장이 스트레스를 받는 기간에는 반대 방향으로의 움직임이 더욱 격렬해질 수 있다고 보고서는 경고했다.

번스타인은 2024년 8월 엔 캐리 트레이드의 청산 사태와 AI가 생성한 허위 정보로 인해 미국 증시가 일시적으로 움직였던 사례를 언급하며, 자동화된 전략과 합성 콘텐츠가 시장의 정보 검증 속도보다 빠르게 변동성을 키울 수 있음을 지적했다. 또한 AI 생성 추천이 투자자 행동에 영향을 미치고, 이것이 다시 가격을 움직여 미래의 모델 결과값을 강화하는 '재귀성 문제(reflexivity problem)'도 우려 요인으로 꼽았다. 이 피드백 루프는 모멘텀 트레이딩을 강화하고 시장 집중도를 높여 극단적인 밸류에이션을 낳을 수 있다.

결론적으로 번스타인은 AI가 더 나은 리서치와 실행을 통해 평균적인 시장 비효율성은 줄이는 반면, 시장 스트레스 시기에는 더 큰 규모의 이탈 현상이 발생할 확률을 높일 것으로 전망했다. 이는 곧 평균적 비효율성은 감소하지만 '꼬리 위험(tail risk)'은 커지는 것을 의미한다.