번스타인 "AI, 시장 효율성 높이지만 '꼬리 위험' 증폭시켜"

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 연구 노트를 통해 이같이 밝혔다.

AI가 가져온 시장 효율성 증대

기업 수준에서 AI는 애널리스트보다 빠른 속도로 실적 보고서, 공시 자료, 대안 데이터 등을 처리하며 시장 효율성을 높이고 있다. 이는 정보 격차를 줄이고 가격 발견 기능을 개선하며, 애널리스트의 예측이 실제 결과에 더 빠르게 수렴하게 만들어 '어닝 서프라이즈'의 규모를 감소시키는 효과를 낳는다.

AI는 리서치 과정 자체도 혁신하고 있다. 자동화된 워크플로우는 실적 검토, 재무 모델 업데이트, 신규 종목 분석에 필요한 시간을 단축시켜 애널리스트가 더 많은 기업을 담당할 수 있게 한다. 번스타인에 따르면, 실제로 지난 1년간 신흥시장 중소형주에 대한 커버리지가 급격히 증가했으며, 이는 리서치가 부족한 종목에 붙던 오랜 밸류에이션 프리미엄을 줄일 수 있는 요인이다.

효율성의 이면에 숨은 새로운 위험

그러나 유사한 AI 모델의 채택이 확산되면서 새로운 취약점도 드러나고 있다. 점점 더 많은 투자자가 비슷한 데이터로 학습된 도구에 의존하게 되면 거래 신호가 동조화될 수 있다. 이는 특정 포지션에 대한 쏠림 현상을 유발하고, 시장 스트레스 상황에서 조정의 폭을 더욱 키울 수 있다.

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번스타인은 이러한 위험을 보여주는 사례로 2024년 8월에 있었던 엔 캐리 트레이드 청산 사태와 AI가 생성한 허위 정보로 인해 미국 증시가 잠시 출렁였던 경우를 꼽았다. 자동화된 전략과 합성 콘텐츠가 시장이 새로운 정보를 검증할 시간을 갖기 전에 변동성을 가속화할 수 있음을 보여준다는 것이다.

종합적 영향과 전망

또 다른 문제는 '재귀성 문제(reflexivity problem)'다. AI가 생성한 추천이 투자자 행동에 영향을 미치고, 이는 다시 가격을 움직여 미래의 모델 결과에 반영되는 피드백 루프가 형성될 수 있다. 이 과정은 모멘텀 트레이드를 강화하고 시장 집중도를 높이며, 더 큰 폭의 밸류에이션 왜곡을 낳을 수 있다.

결론적으로 AI는 향상된 리서치와 실행을 통해 평균적인 시장 비효율성을 감소시킬 가능성이 높다. 하지만 동시에 시장 스트레스 시기에는 더 큰 규모의 시장 교란이 발생할 확률, 즉 '꼬리 위험(tail risk)'을 증가시키는 양면성을 지니고 있다고 번스타인은 평가했다.