Story
AI, 금융 시장 효율성 높이지만 '꼬리 위험' 증폭시켜
인공지능(AI)이 금융 시장의 효율성을 여러 측면에서 개선하고 있지만, 동시에 변동성과 시장 혼란을 증폭시킬 수 있는 새로운 위험을 초래하고 있다는 분석이 나왔다. 번스타인 리서치 노트는 AI가 시장의 평균적인 비효율성은 줄이는 반면, 극단적인 사건이 발생할 확률인 '꼬리 위험'은 오히려 높일 수 있다고 진단했다.
AI가 가져온 시장 효율성
기업 수준에서 AI는 애널리스트보다 더 빠르게 실적 보고서, 규제 서류, 대체 데이터 등을 처리하며 시장 효율성을 높이고 있다. 이는 정보 격차를 줄이고 가격 발견 기능을 개선하며, 애널리스트들의 예측이 실제 결과에 더 빨리 수렴하도록 만들어 '어닝 서프라이즈'의 규모를 줄이는 효과를 낳는다.
또한 AI는 리서치 과정 자체를 변화시키고 있다. 자동화된 워크플로우는 실적 검토, 재무 모델 업데이트, 신규 주식 분석에 필요한 시간을 단축시켜 애널리스트가 더 많은 기업을 분석할 수 있게 한다. 번스타인은 지난 1년간 신흥 시장 중소형주에 대한 분석 커버리지가 급증한 현상을 그 예로 들며, 이는 정보 부족으로 인한 밸류에이션 프리미엄을 감소시킬 수 있다고 설명했다.
동조화와 변동성이라는 새로운 위험
그러나 유사한 AI 모델 도입이 확산되면서 새로운 취약점도 드러나고 있다. 점점 더 많은 투자자들이 중복된 데이터로 학습된 비슷한 도구에 의존하게 되면, 거래 신호가 동조화될 위험이 커진다. 이는 특정 포지션에 자금이 몰리는 '쏠림 현상'을 부추겨 시장 스트레스 상황에서 자산 가격의 급격한 반전을 더욱 심화시킬 수 있다.
Ad보고서는 최근 시장의 사례로 다음과 같은 위험을 지적했다.
- 2024년 8월 엔 캐리 트레이드 청산 사태: 자동화된 전략이 변동성을 가속화한 사례
- AI 생성 허위 정보로 인한 미국 증시 일시적 변동: 시장이 새로운 정보를 검증할 시간 없이 자동화된 시스템이 반응하며 변동성을 키운 경우
'재귀성 문제'와 꼬리 위험의 증가
또 다른 문제점은 애널리스트들이 '재귀성 문제(reflexivity problem)'라고 부르는 현상이다. AI가 생성한 투자 추천이 투자자 행동에 점점 더 큰 영향을 미치고, 그 결과로 변동된 가격이 다시 AI 모델의 다음 결과물에 영향을 미치는 피드백 루프가 형성된다는 것이다.
이러한 피드백 루프는 모멘텀 거래를 강화하고, 시장 집중도를 높이며, 더 큰 폭의 밸류에이션 극단을 만들어낼 수 있다. 결론적으로 AI는 향상된 리서치와 실행을 통해 평균적인 시장 비효율성은 줄이지만, 스트레스 시기에는 더 큰 규모의 시장 혼란을 야기할 가능성을 높인다. 이는 평균적 비효율성은 낮아지지만 꼬리 위험은 커지는 결과로 이어진다고 보고서는 분석했다.