AI, 금융 시장 효율성 높이지만 '꼬리 위험' 증폭시켜

인공지능(AI)이 여러 금융 시장 분야의 효율성을 높이고 있지만, 동시에 변동성과 시장 교란을 증폭시킬 수 있는 새로운 위험을 초래하고 있다는 분석이 나왔다. 번스타인(Bernstein) 리서치 보고서는 AI가 시장에 미치는 이중적인 영향을 조명했다.

AI가 가져온 효율성 증대

기업 수준에서 AI는 실적 보고서, 규제 서류, 대체 데이터 등을 인간 분석가보다 빠르게 처리하며 시장 효율성을 개선하고 있다. 이는 정보 격차를 줄이고 가격 발견 기능을 향상시키며, 분석가들의 예측이 실제 결과에 더 빠르게 수렴하게 만들어 어닝 서프라이즈의 규모를 축소하는 효과를 낳는다.

단순한 분석 속도 향상을 넘어, AI는 리서치 과정 자체를 재편하고 있다. 실적 검토, 재무 모델 업데이트, 신규 종목 분석 등에 필요한 시간을 단축하는 자동화된 워크플로우 덕분에 분석가들은 더 많은 기업을 담당할 수 있게 되었다. 실제로 지난 1년간 신흥 시장의 중소형주에 대한 분석 커버리지가 급증했으며, 이러한 추세는 그동안 리서치가 부족한 주식에 붙었던 밸류에이션 프리미엄을 감소시킬 수 있다.

동조화와 '자기강화적' 시장의 위험

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반면, 유사한 AI 모델의 채택이 확산되면서 새로운 취약점도 드러나고 있다. 점점 더 많은 투자자들이 비슷한 데이터로 학습된 도구에 의존하게 되면, 거래 신호가 동조화될 가능성이 커진다. 이는 포지션 쏠림 현상(crowded positions)을 부추기고, 시장이 스트레스를 받는 기간 동안 가격 되돌림을 더욱 심각하게 만들 수 있다.

보고서는 최근 시장 사례로 2024년 8월의 엔 캐리 트레이드 청산과 AI가 생성한 허위 정보로 인해 미국 증시가 일시적으로 움직였던 경우를 지적했다. 이는 자동화된 전략과 합성 콘텐츠가 시장이 새로운 정보를 검증할 시간을 갖기 전에 변동성을 어떻게 가속화할 수 있는지 보여준다. 또한 AI가 생성한 추천이 투자자 행동에 영향을 미치고, 이것이 다시 미래 모델의 결과물을 강화하는 방향으로 가격을 움직이는 '자기강화적 문제(reflexivity problem)'도 제기된다. 이러한 피드백 루프는 모멘텀 거래를 강화하고 시장 집중도를 높여 극단적인 밸류에이션을 초래할 수 있다.

투자자에게 미치는 영향

결론적으로 번스타인은 AI가 더 나은 리서치와 실행을 통해 평균적인 시장 비효율성은 줄일 가능성이 높다고 분석했다. 그러나 동시에 시장 스트레스 상황에서 더 큰 규모의 교란이 발생할 확률을 높여, 평균 비효율성은 낮아지지만 꼬리 위험(tail risk)은 커지는 결과를 낳을 것으로 전망했다.