번스타인 "AI, 시장 효율성 높이지만 '꼬리 위험' 증폭시켜"

인공지능(AI)이 금융 시장의 효율성을 여러 측면에서 향상시키고 있지만, 동시에 변동성과 시장 교란을 증폭시킬 수 있는 새로운 위험을 야기하고 있다는 분석이 나왔다. 번스타인은 최근 연구 보고서에서 AI가 시장에 미치는 이중적 영향을 이같이 평가했다.

AI가 가져온 시장 효율성 개선

보고서에 따르면 AI는 기업 수준에서 시장 효율성을 높이는 데 기여하고 있다. AI는 인간 분석가보다 빠른 속도로 실적 보고서, 규제 서류, 대체 데이터 등을 처리함으로써 정보 격차를 줄이고 가격 발견 기능을 개선한다.

이를 통해 애널리스트들의 실적 예측이 실제 결과에 더 빠르게 수렴하면서 '어닝 서프라이즈'의 규모가 줄어드는 효과가 나타나고 있다. 또한, AI는 실적 검토, 재무 모델 업데이트, 신규 종목 분석 등에 필요한 시간을 단축시켜 애널리스트 한 명이 더 많은 기업을 분석할 수 있게 한다. 실제로 지난 1년간 신흥 시장 중소형주에 대한 리서치 커버리지가 급증했는데, 이는 정보 부족으로 인한 가치평가 프리미엄을 줄일 수 있는 긍정적 변화로 평가된다.

동조화와 변동성: AI의 새로운 위험

반면, AI 도입 확대는 새로운 취약점을 낳고 있다. 유사한 데이터로 훈련된 비슷한 AI 모델에 의존하는 투자자가 늘어날수록 거래 신호가 동조화(synchronization)될 가능성이 커진다. 이는 특정 자산으로의 쏠림 현상(crowded positions)을 부추겨 시장 스트레스 상황에서 가격 되돌림을 더욱 심각하게 만들 수 있다.

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번스타인은 이러한 위험의 예시로 2024년 8월에 발생했던 엔 캐리 트레이드의 급격한 청산 사태와 AI가 생성한 허위 정보로 인해 미국 증시가 일시적으로 움직였던 사례를 꼽았다. 자동화된 전략과 합성 콘텐츠가 시장이 새로운 정보를 검증할 시간을 갖기 전에 변동성을 가속화할 수 있음을 보여준다는 것이다.

재귀성 문제와 피드백 루프

또 다른 문제점은 '재귀성 문제(reflexivity problem)'다. AI가 생성한 투자 추천이 투자자 행동에 점점 더 큰 영향을 미치고, 그 결과로 움직인 가격이 다시 미래의 AI 모델 결과에 반영되는 피드백 루프가 형성될 수 있다. 이 경우 모멘텀 거래가 강화되고 시장 집중도가 높아져 극단적인 밸류에이션을 만들어낼 위험이 있다.

결론: 평균 효율성 증가, 꼬리 위험 증폭

결론적으로 번스타인은 AI가 전반적인 리서치 및 거래 실행 능력을 향상시켜 평균적인 시장 비효율성은 감소시킬 것으로 전망했다. 그러나 동시에 시장 스트레스 시기에는 더 큰 규모의 시장 교란이 발생할 가능성, 즉 '꼬리 위험(tail risk)'을 높이는 역설적인 결과를 낳을 것이라고 분석했다.