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 만들어내고 있다는 분석이 나왔다.

번스타인(Bernstein)의 최근 리서치 보고서에 따르면, AI는 금융 시장의 양면성을 드러내며 투자자들에게 새로운 과제를 제시하고 있다.

AI가 가져온 시장 효율성 증대

AI는 기업 실적 보고서, 규제 서류, 대체 데이터 등을 인간 분석가보다 훨씬 빠르게 처리하여 시장 효율성을 높이는 데 기여하고 있다. 이를 통해 정보 격차를 줄이고, 가격 발견 기능을 개선하며, 분석가들의 예측이 실제 결과에 더 빨리 수렴하도록 만들어 '어닝 서프라이즈'의 규모를 감소시키는 효과를 낳고 있다.

또한 AI는 리서치 과정 자체를 혁신하고 있다. 실적 검토, 재무 모델 업데이트, 신규 종목 분석 등에 필요한 시간을 단축시키는 자동화된 워크플로우 덕분에 분석가들은 더 많은 기업을 분석할 수 있게 되었다. 보고서는 지난 1년간 신흥 시장의 중소형주에 대한 분석 커버리지가 급격히 증가한 것을 예로 들며, 이는 정보 부족으로 인한 '소외주 프리미엄'을 감소시킬 수 있는 긍정적 변화라고 평가했다.

동조화와 변동성: AI의 새로운 위험

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그러나 비슷한 AI 모델의 채택이 확산되면서 새로운 취약점도 나타나고 있다. 다수의 투자자가 유사한 데이터로 학습된 비슷한 도구에 의존하게 되면, 거래 신호가 동조화되어 포지션 쏠림 현상을 유발할 수 있다. 이는 시장 스트레스 상황에서 조정이 발생할 경우 하락세를 더욱 가속화시키는 요인이 될 수 있다.

보고서는 최근 시장의 사례로 두 가지를 지적했다. 하나는 2024년 8월에 발생했던 엔 캐리 트레이드 청산 현상이며, 다른 하나는 AI가 생성한 허위 정보가 미국 증시를 일시적으로 움직였던 사례다. 이는 자동화된 전략과 합성 콘텐츠가 시장이 새로운 정보를 검증할 시간을 갖기 전에 변동성을 어떻게 증폭시킬 수 있는지를 보여준다.

분석가들은 AI가 만들어내는 '자기강화적 문제(reflexivity problem)'도 우려한다. AI 생성 추천이 투자자 행동에 영향을 미치고, 이는 다시 가격을 움직여 미래의 AI 모델 결과물을 강화하는 피드백 루프를 형성할 수 있다. 이러한 순환 구조는 모멘텀 투자를 강화하고 시장 집중도를 높이며, 더 큰 폭의 밸류에이션 괴리를 낳을 수 있다.

투자자에 대한 시사점

결론적으로 번스타인은 AI가 더 나은 리서치와 실행을 통해 평균적인 시장 비효율성을 감소시킬 가능성이 높다고 보았다. 그러나 동시에 시장 스트레스 시기에는 더 큰 규모의 시장 교란을 일으킬 확률을 높여, 결과적으로 '꼬리 위험(tail risk)'을 증대시키는 결과를 낳을 것이라고 전망했다.