AI, 시장 효율성 높이지만 '꼬리 위험'도 증폭시켜

인공지능(AI)이 금융 시장의 효율성을 여러 측면에서 개선하고 있지만, 동시에 변동성과 시장 교란을 증폭시킬 수 있는 새로운 위험을 만들어내고 있다고 번스타인(Bernstein) 리서치 노트가 분석했다.

AI가 가져온 효율성 증대

기업 수준에서 AI는 실적 보고서, 규제 서류, 대안 데이터 등을 인간 분석가보다 훨씬 빠르게 처리하며 시장 효율성을 높이고 있다. 이를 통해 정보 격차를 줄이고 가격 발견 기능을 개선하며, 분석가들의 예측이 실제 결과에 더 빨리 수렴하도록 해 어닝 서프라이즈의 규모를 축소시키는 효과를 낳고 있다.

단순히 빠른 분석을 넘어, AI는 리서치 과정 자체를 재편하고 있다. 실적 검토, 재무 모델 업데이트, 신규 종목 분석 등에 필요한 시간을 단축시키는 워크플로우 자동화 덕분에 분석가들은 더 많은 기업을 담당할 수 있게 되었다. 실제로 지난 1년간 신흥 시장의 소형주에 대한 분석 커버리지가 급격히 증가했으며, 이는 리서치가 부족한 주식에 붙던 전통적인 밸류에이션 프리미엄을 감소시킬 수 있는 변화로 평가된다.

새로운 위험의 부상: 동조화와 변동성

Ad

반면, 유사한 AI 모델의 채택이 확산되면서 새로운 취약점도 드러나고 있다. 점점 더 많은 투자자가 비슷한 데이터로 훈련된 도구에 의존하게 되면, 거래 신호가 점점 더 동조화(synchronized)될 수 있다. 이는 특정 포지션에 대한 쏠림 현상을 부추기고, 시장이 스트레스를 받는 기간 동안 하락 반전의 충격을 더욱 심각하게 만들 수 있다.

보고서는 과거 엔 캐리 트레이드의 청산 사태나 AI가 생성한 허위 정보로 인해 미국 증시가 잠시 급등락했던 사례를 들며, 자동화된 전략과 합성 콘텐츠가 시장이 새로운 정보를 검증할 시간을 갖기도 전에 변동성을 가속화할 수 있음을 지적했다. 또한 AI가 생성한 추천이 투자자 행동에 영향을 미치고, 이것이 다시 미래의 모델 결과값을 강화하는 '재귀성 문제(reflexivity problem)'도 제기된다. 이러한 피드백 루프는 모멘텀 트레이드를 강화하고 시장 집중도를 높여 극단적인 밸류에이션을 낳을 수 있다.

시장 전망: 낮아진 평균 비효율성, 커진 꼬리 위험

결론적으로 번스타인은 AI가 더 나은 리서치와 실행을 통해 시장의 평균적인 비효율성은 줄일 것으로 전망했다. 하지만 동시에 시장 스트레스 상황에서 더 큰 규모의 교란이 발생할 가능성, 즉 '꼬리 위험(tail risk)'은 증가시킬 것으로 분석했다. 이는 투자자들이 평균적인 시장 안정성 향상과 함께 예측하기 어려운 극단적 변동성이라는 새로운 환경에 적응해야 함을 시사한다.