AI, 시장 효율성 높이지만 '꼬리 위험' 증폭시켜…번스타인 분석

인공지능(AI)이 금융 시장의 효율성을 여러 측면에서 개선하고 있지만, 동시에 변동성과 시장 교란을 증폭시킬 수 있는 새로운 위험을 초래하고 있다는 분석이 나왔다. 번스타인(Bernstein)은 최근 리서치 노트를 통해 AI의 양면적 영향을 평가했다.

AI가 가져온 효율성 증대

기업 수준에서 AI는 애널리스트보다 빠른 속도로 실적 보고서, 규제 서류, 대체 데이터 등을 처리하며 시장 효율성을 높이고 있다. 이를 통해 정보 격차를 줄이고 가격 발견 기능을 개선하며, 애널리스트들의 예측이 실제 결과에 더 빠르게 수렴하도록 만들어 실적 발표에 따른 주가 급등락(어닝 서프라이즈) 규모를 줄이는 효과를 낳고 있다.

AI는 리서치 과정 자체도 변화시키고 있다. 자동화된 워크플로우는 실적 검토, 재무 모델 업데이트, 신규 주식 커버리지 개시에 필요한 시간을 단축시켜 애널리스트가 더 많은 기업을 분석할 수 있게 한다. 번스타인은 지난 1년간 신흥 시장 중소형주에 대한 커버리지가 급격히 증가한 것을 예로 들며, 이러한 추세가 리서치 부족으로 발생했던 '소외주'의 가치평가 프리미엄을 감소시킬 수 있다고 보았다.

새로운 위험: 동조화와 변동성 증폭

반면, 유사한 AI 모델의 보급 확대는 새로운 취약점을 만들 수 있다. 더 많은 투자자가 비슷한 데이터로 훈련된 도구에 의존하게 되면 거래 신호가 점차 동조화될 위험이 있다. 이는 특정 포지션에 대한 쏠림 현상(crowded positions)을 부추기고, 시장 스트레스 상황에서 하락장의 충격을 더욱 심화시킬 수 있다.

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번스타인은 최근 시장 사례로 이러한 위험을 설명했다. 2024년 8월에 있었던 엔 캐리 트레이드의 급격한 청산과 AI가 생성한 허위 정보로 인해 미국 증시가 잠시 출렁였던 사건 등은 자동화된 전략과 합성 콘텐츠가 시장의 정보 검증 속도를 앞질러 변동성을 가속화할 수 있음을 보여준다.

재귀성 문제(Reflexivity Problem)

또 다른 문제는 '재귀성 문제'다. AI가 생성한 추천이 투자자 행동에 영향을 미치고, 그 결과로 움직인 가격이 다시 미래의 AI 모델 결과에 반영되는 피드백 루프가 형성될 수 있다. 이 과정은 모멘텀 거래를 강화하고 시장 집중도를 높이며, 가치평가의 극단성을 키울 수 있다고 보고서는 지적했다.

투자자를 위한 시사점

결론적으로 번스타인은 AI가 향상된 리서치와 실행을 통해 시장의 평균적인 비효율성은 감소시키겠지만, 스트레스 상황에서 더 큰 규모의 시장 교란이 발생할 가능성, 즉 '꼬리 위험(tail risk)'은 증가시킬 것으로 전망했다. 이는 시장이 평상시에는 더 합리적으로 보일 수 있으나, 예기치 못한 충격이 발생했을 때 그 파급력은 과거보다 훨씬 클 수 있음을 의미한다.