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 위험 요인을 만들어내고 있다고 번스타인(Bernstein) 리서치 노트가 분석했다.

AI가 가져온 효율성 증대

AI는 기업 실적 보고서, 규제 서류, 대체 데이터 등을 인간 분석가보다 훨씬 빠르게 처리하며 시장 효율성을 높이고 있다. 이를 통해 정보 격차가 줄어들고 가격 발견 기능이 향상되며, 분석가들의 예측이 실제 결과에 더 빠르게 수렴함에 따라 '어닝 서프라이즈'의 규모도 감소하는 추세다.

또한 AI는 리서치 과정을 혁신하고 있다. 자동화된 워크플로우는 실적 검토, 재무 모델 업데이트, 신규 종목 분석에 필요한 시간을 단축시켜 분석가들이 더 많은 기업을 담당할 수 있게 한다. 번스타인은 특히 지난 1년간 신흥시장 중소형주에 대한 분석 커버리지가 급격히 증가했으며, 이는 정보 부족으로 인한 밸류에이션 프리미엄을 줄일 수 있는 긍정적 변화라고 평가했다.

새로운 취약점과 '꼬리 위험'

반면, 유사한 AI 모델의 광범위한 채택은 새로운 취약점을 낳고 있다. 다수의 투자자가 비슷한 데이터로 학습된 도구에 의존하게 되면 거래 신호가 동조화될 가능성이 커진다. 이는 특정 포지션에 대한 쏠림 현상을 유발하고, 시장 스트레스 상황에서 자산 가격의 되돌림을 더욱 격렬하게 만들 수 있다.

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번스타인은 이러한 위험의 예시로 과거 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 있다는 것이다.

또 다른 문제로는 '재귀성 문제(reflexivity problem)'가 지적된다. AI가 생성한 투자 추천이 투자자 행동에 영향을 미치고, 그 결과로 움직인 가격이 다시 미래의 AI 모델 결과에 반영되는 피드백 루프가 형성될 수 있다. 이 현상은 모멘텀 투자를 강화하고 시장 집중도를 높여 극단적인 밸류에이션을 초래할 위험이 있다.

투자자에게 미치는 영향

결론적으로 AI는 향상된 리서치와 실행 능력을 통해 평균적인 시장 비효율성을 감소시킬 가능성이 높다. 그러나 동시에 스트레스 상황에서는 더 큰 규모의 시장 교란이 발생할 확률을 높여, 결과적으로 '꼬리 위험(tail risk)'을 증대시키는 양면성을 지닌다고 번스타인은 분석했다.