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로보어드바이저
로보어드바이저(RA; Robo-Advisor)는 로봇(Robot)과 어드바이저(Advisor)의 합성어로 알고리즘, 빅데이터 분석 등의 기술에 기반한 개인의 투자 성향 등을 반영하여 '자동으로 포트폴리오를 구성'하고 '리밸런싱(재구성)'하며 '운용'해주는 온라인상의 자산 관리 서비스이다.
목차
개요
로보어드바이저는 기존의 자산관리서비스과 비교해 어드바이저인 사람이나 기관이 제공하는 어드바이저리에 비해 매우 저렴한 비용으로 더 많은 사람들에ㅈ 서비스를 제공한다. 일반적으로 투자자가 원하는 목표 수익과 리스크 선호도 등을 기반으로 자산을 관리한다. 주식, 채권, 선물, 상품, 옵션, 부동산, 펀드, ETF 등 많은 종류의 투자 상품에 저렴한 비용으로 투자 계획, 포트폴리오 관리, HTS 계정 서비스, 보안, 고객 서비스, 종합 교육 서비스를 제공한다.[1][2]
로보어드바이저는 컴퓨터 공학에 기반을 둔 퀀트와 구분된다. 퀀트 공학이 과거 데이터를 추종해 미래를 예측하는 반면 로보어드바이저는 스스로 데이터 조합을 익히고 학습하는 '머신러닝' 기술이 적용됐다. 다양한 미래 변수를 고려해 미래를 예측할 수 있다는 것이 특징이다. 최근엔 인공지능의 오류를 잡아내기 위해 빅데이터 분석 전문가들의 손길이 더해져 ‘휴먼 로보어드바이저’라는 새로운 영역이 탄생했다.
기존의 어드바이저가 제공하는 어드바이저리는 매매까지 담당하던 역할을 지칭했기 때문에 단순히 포트폴리오를 조언하는 정도로는 로보어드바이저라고 할 수 없다. 로보어드바이저의 3가지 핵심 기능인 '포트폴리오 자동구성', '자동 리밸런싱', '자동 매매' 기능을 갖추고 있어야 한다.[3] 자동화 투자 어드바이저(Automated Investment Advisor), 디지털 투자 어드바이저(Digital Investment Advisor), 온라인 금융 어드바이저(Online Financial Advisor), 자동화 투자 도구(Automated Investment Tool) 등으로 불리우고 있다.
정의
로보어드바이저는 2002년 3월 미국의 한 잡지사의 리처드 카레토(Richard J. Koreto) 기자가 처음 사용한 용어이며, 이후 로보어드바이저라는 명칭은 핀테크(Fintech) 혁신의 성공적인 사례로 소개되며 2011년 언론에 재등장했다. 이에 대한 정의는 법제도, 학계, 산업계 등에서 규정되어 있지는 않으나 현재 해당 서비스의 역할, 기술의 수준, 산업 동향 등을 통해 그 의미를 유추하여 정의하고 있다.
- 미리 짜인 알고리즘(algorithm)을 이용하여 투자자문 및 자산관리 서비스를 제공한다. 알고리즘은 고객의 투자성향과 투자목적을 파악하고 이에 적합한 투자 포트폴리오를 제시하는 자동화 체계로 투자자유형 파악, 자산배분, 주문집행, 리밸런싱 등 모든 자산관리 과정에서 사람의 개입을 최소화하는 자동화를 추구한다.
- 사람을 대신하여 전문적인 투자자문 또는 자산관리 서비스를 대면이 아닌 비대면 방식으로 투자자에게 제공한다.
- 최소 투자 한도와 자문보수를 대폭 낮춰 투자자문 및 자산관리 서비스의 대중화를 추구한다. 사람에 의한 투자자문 서비스는 한계비용이 높지만, 로보어드바이저에 의한 투자자문 서비스는 한계비용이 거의 제로에 가깝기 때문에 이를 활용해 기존 투자자문사보다 낮은 최소 투자 한도와 자문보수를 제시하여 소액 투자자 또는 대중부유층의 서비스 접근성을 높인다.
역사
- 자동화 거래의 역사
자동화된 거래를 수행한 역사는 로보어드바이저 이전에도 존재했다. 1725년부터 직조기에 도입돼 사용해온 유서 깊은 입력장치이자 기억장치 중 하나인 천공카드(펀치카드; Punched card)를 이용해 자신의 추세 추종 전략인 4주 규칙(4 Week Rule)을 실행했던 리처드 던키언(Richard Donchian) 등을 최초의 자동화 거래로 보고 있다. 이외에도 컴퓨터로 블랙잭 카드 카운팅 전략을 연구해 도박에서 카지노가 가지고 있는 유리함을 카드 카운팅을 통해 극복할 수 잇는 것을 수학적으로 입증한 책인 《Beat the Dealer》(1962)의 저자인 에드워드 소프(Edward O. Thorp) 박사도 자동으로 거래되는 퀀트펀드를 만든 1세대로, 퀀트펀드를 이용해 헤지펀드를 운용했다. 에드워드 소프 박사의 방법은 그의 저서인 《Beat the Market》(1967)에서 자세히 설명하고 있다.[3]
- 알고리즘 트레이딩의 등장
1970년대 시장이 전산화되면서 컴퓨터 프로그램을 이용한 알고리즘 트레이딩이 활성화되었다. 1980년대 S&P 지수와 차익거래에 프로그램 매매가 사용되었다. 1980년대 후반에서 1990년대 사이에 완전히 전자적으로 실행되는 전자증권거래시스템(ECN; Electronic communication network)을 갖춘 금융 시장이 개발되었다. 현재 미국은 퀀트펀드의 전성기가 열린 상태로 D.E.Shaw, 시타델, 르네상스테크놀로지스 등의 퀀트 헤지펀드 회사는 자동화된 퀀트 전략을 통해서 엄청난 수익을 올리고 있고 연간 수입 탑 헤지펀드 매니저 중 상당수가 자동화된 프로그램으로 투자하는 퀀트펀드의 펀드매니저들이다.[3]
이렇게 초창기 퀀트펀드들이 승승장구하며 성장할 수 있었던 이유는 예전에는 시장에 발견하기 쉽게 강력한 시그널이 많았기 때문이라는 분석이 있다. 실제 1990년대 초반 미국 시장에서는 단순하게 가격이 오른 주식을 매도하고 가격이 내려간 주식을 매수하는 것을 매일 반복해도 평균 일 수익률이 1% 이상씩 나와줬기에 초창기 퀀트펀드들은 엄청난 돈을 쓸어 담을 수 있었다고 한다. 그러나 지금은 수많은 퀀트펀드와 알고리즘 트레이딩, 프로그램매매가 동시에 진행되며 서로의 알고리즘을 파악해 해당 알고리즘을 무력화시키거나 함정에 빠트리게 하는 등의 전략이 이뤄지고 있기 때문에 수익률이 매우 낮아졌다.[3]
- 초창기 로보어드바이저
개인의 금융 자산을 관리할 수 있는 투자 프로그램은 미국의 로터스사가 80년대부터 개척하기 시작했으며 인튜이트사의 Quicken은 90년대를 지배하며 현재도 많이 사용되고 있다. 마이크로소프트사 역시 어드바이저 프로그램인 Microsoft Money라는 프로그램을 출시하였으나 별다른 반응을 얻지 못했고, 이에 1995년 23억 달러를 들여 인튜이트사를 인수하려다 독과점 문제로 인해 무산된 적이 있다. 인튜이트사의 Quicken은 성공한 1세대 로보어드바이저 프로그램으로 볼 수 있고 2007년 이후 mint.com의 서비스에 밀려 Quicken을 무료전환해 보기도 했으나 결국 실패하고, 결국 2009년 로보어드바이저 업체인 mint.com을 2,400억 원에 인수하여 서비스 중이다.[3]
- 현대의 로보어드바이저
최초로 대중에게 공개된 로보어드바이저는 2008년 금융위기 때 출시되었다. 이후 30세의 기업자 존 스타인(Jon Stein)이 2010년 불황기의 절정일 때 로보어드바이저인 베터먼트(Betterment)를 출시했다. 투자자가 간단히 온라인 인터페이스를 통해 수동적으로 매매를 하는 수준이었으나 출시되지마자 큰 인기를 얻었다. 이 베터먼트(Betterment)를 기점으로 대중에게 로보어드바이저의 인기가 높아졌다.[1][2]
현대식 로보어드바이저는 2000년대 초반부터 금융 어드바이저나 자산관리사가 비슷한 종류의 컴퓨터 프로그램을 이용하고 있었기 때문에 완전히 새로운 기술인 것은 아니다. 그러나 자산을 개인적으로 관리할 필요가 있는 일반인을 위한 로보어드바이저는 2008년에야 공개되었다. 2015년에는 일반인이 이용 가능한 로보어드바이저는 100개 이상으로 늘어났고 600억 달러의 고객 자산을 관리하고 있었다. 2017년에는 로보어드바이저가 운용하는 자금이 2,200억 달러에 달했고 금융투자협회 등의 금융기관은 로보어드바이저가 운용하는 자금은 2020년 말까지 약 2,500억 달러~2조 달러에 다다들 것으로 예측된다.[2]
- 진화 과정
| 구분 | 전통적 자문 | > | 어음 할인 중개 | > | 온라인 투자 플랫폼 | > | 로보어드바이저 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 채널 | 대면 | 전화 | PC | PC, 모바일 | |||
| 서비스 | 전용 상담자 | 전용 상담자 | 휴먼 어드바이저 채널 제한 | 완전한 디지털화(요구 시) | |||
| 제공 | 포괄적 자문 | 포트폴리오 관리+자문 | 전통적 투자관리+최소 자문 | 투자 관리+자동재분배 | |||
| 대상 고객 | 최고액 순자산 보유자,
고액 자산가 |
고액 자산가, 대중 부유층 | 제한 없음 | 대중 부유층 | |||
| 거래 수수료 | 높음 | 보통 | 낮음 | 낮음 |
좌측에서 우측으로 진행되는 과정은 기존 자산관리 서비스 모델에서 현재 로보어드바이저까지 해당 개념의 진화과정을 보여준다. 기존 금융권의 자산관리 서비스인 프라이빗 뱅킹(Private banking)은 개인 고액자산가를 대상으로 자산관리, 자산/부채 관리, 현금 흐름 관리, 은퇴 설계, 세금 및 회계 자문 등의 서비스들을 제공한다. 하지만 핀테크(Fintech) 등 기술의 발달에 힘입어 로보어드바이저는 합성된 단어의 뜻에서처럼 로봇(Robot) 측면의 기술적 역할과 어드바이저(Advisor) 측면의 자산관리 역할까지 담당하는 형태로 부상하게 되었다.
현재 로보어드바이저 개념에는 전통적인 자산 관리 서비스 달리 사람의 개입을 최소화한 '자동화'와 더불어 '온라인 플랫폼', '저비용의 대중화' 등의 역할을 포함하고, 기술의 발달과 더불어 '알고리즘', '빅데이터 분석' 등을 이용하는 ‘자동화된 투자자문 서비스’의 의미에 한정되지만, 향후 개인의 모든 재무 활동을 지원하는 종합자산관리 서비스로 진화할 것이다.
구분
해외에서 로보어드바이저 서비스는 회사의 사업 모델에 따라 운용형, 자문형, 하이브리드형의 3가지 유형으로 구분할 수 있다.
- 운용형(Fully-Automated Platform) : 사람의 개입 없이 로보어드바이저가 알고리즘 기반 소프트웨어를 통해 직접 포트폴리오 구성 및 리밸런싱을 하고 거래를 수행하는 단계.
- 자문형(Self-Executed Trades) : 사람의 개입을 최소한으로 이용하고 로보어드바이저가 주도적으로 알고리즘 기반 소프트웨어를 통해 포트폴리오를 구성 및 리밸런싱을 자문하고 거래는 고객이 직접 수행하는 단계.
- 하이브리드형(Advisor-Executed Trades) : 사람의 판단도 자산 관리에 활용하는 경우로 사람이 로보어드바이저의 포트폴리오 분석 결과와 리밸런싱을 활용해 인간 전문가가 검증하거나 투자하는 단계.
| 구분 | 운용형(Online-based Portfolio Manager) | 자문형(Monitor&Give Suggestions) | 하이브리드형(Technology-augmented Humans) |
|---|---|---|---|
| 주요 서비스 |
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| 수수료 | 주로 유동자산(AUM) 기준 % 수수료 부과(0.15%~0.5% 수준) | 주로 월정액 수수료 부과(5달러~15달러) | 월정액, 유동자산(AUM) 기반 수수료 모두 활용 |
| 주요 회사 | 웰스프론트(Wealthfront), 배터먼트(Betterment), 퓨처어드바이저(FutureAdvisor) 등 | 젬스탭(Jemstep), 마켓리더스(MarketRiders) 등 | 퍼스널 캐피탈(Personal Capital), 린베스트(LearnVest) 등 |
국내에서 로보어드바이저는 크게 투자자에게 자산구성 및 재구성 사항을 추천하고 투자자의 의사결정에 따라 자산을 운용하는 자문형과 투자자로부터 전권을 부여받아 투자자 대신 로보어드바이저가 직접 자산을 운용하는 일임형으로 구분할 수 있다. 자산 운용 과정에서 고객 및 자문 인력의 참여 여부에 따라 아래와 같이 4단계 유형으로 구분할 수 있다.
| 단계 | 고객(자문형) | 금융회사(일임형) |
|---|---|---|
| 로보어드바이저를
Back office에서 활용 |
|
|
| 로보어드바이저가
Front office에서 서비스 |
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특징
로봇 측면
로보어드바이저의 로봇(Robot) 측면의 가장 큰 특징은 자동화다. 투자는 무엇을, 언제, 얼마나 매매할 것인지 세 가지만 정하면 되는 것이기 때문에 현재 시장 상황에 대해 세 가지 값을 자동으로 계산하여 답을 내는 프로그램이면 로봇적인 특징을 지닌 것이다. 이러한 계산은 컴퓨터 프로그래밍에 따라 결정되기 때문에 수익을 내지 못할 수도 있다. 수익을 내기 위해서는 세 가지 값을 적절히 산출해야 하기 때문에 수많은 최신 기술을 접목하고 있다. 많은 양의 가격 데이터를 통해 데이터 마이닝이 이뤄지기도 하고 빅데이터 분석 기술, 머신러닝, 딥러닝 등의 인공지능 기술이 사용되고 있다.[3] 퀀트는 공학이 과거 데이터를 추종해 미래를 예측하는 기법이지만, 로보어드바이저는 스스로 데이터 조합을 익히고 학습하는 '머신러닝' 기술이 적용됐다.
인공지능(AI)는 수많은 데이터들이 주고받는 관계를 추적해 안정적으로 수익을 낼 수 있는 최적의 수를 제시한다. 주식, 채권, 부동산, 원자재를 비롯한 여러 자산을 골고루 편입한포트폴리오를 만든다. 이러한 포트폴리오 개념을 제공한다는 것도 로보어드바이저의 장점이다. 개인별 투자성향을 파악해 자산을 이에 맞게 배분해준다는 얘기다. 해외에서는 거액 자산가들만 받았던 프라이빗뱅킹(PB) 서비스를 로보어드바이저를 통해 낮은 수수료를 내고 받을 수 있다.
어드바이저 측면
로보어드바이저의 어드바이저(Advisor) 측면은 투자 상황 분석을 의미한다. 투자 상황 분석은 투자자에게 가장 적합한 포트폴리오를 작성하는 것이다. 누군가는 장기적인 수익률이 가장 큰 목표일 수도 있고 다른 누군가는 단기적인 수익일 수도 있고, 원금 보전, 헤지 등 다양한 투자자들의 개인적인 상황, 시장 상황 등을 고려하여 투자자에게 가장 적합한 포트폴리오를 작성해야 한다.[3]
일반적으로 로보어드바이저가 추구하는 상품 성향은 최고의 수익률이 아닌 중위험, 중수익 상품이다. 상품 설계자들은 코스피지수, S&P지수 등 각종 투자지표 1년 수익률을 초과해 수익을 내는 것을 목표로 하므로 단기에 고수익을 내려는 이들에겐 적합하지 않다. 분석모형 대부분이 거시경제 지표를 비롯해 수백조 개에 달하는 데이터를 입력해, 장기수익률을 분석한 뒤 미래를 예측하는 기법을 활용한다.[3]
기술
로보어드바이저 관련 기술은 머신러닝, 딥러닝 등의 인공지능 기술이 사용된다. 인공지능(AI; Artificial Intelligence)이란 인간처럼 학습하고 생각할 수 있는 컴퓨터 시스템을 말한다. 인공지능은 컴퓨터 프로그램을 이용해 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력, 자연어의 이해능력 등 모든 지능적인 행동들을 모방할 수 있다.
- 머신러닝(Machine learning)
- 머신러닝은 인간이 가지고 있는 지능적 기능인 학습능력을 기계를 통해 구현하는 방법으로, 환경과의 상호작용에 기반한 데이터로부터 성능을 향상하는 알고리즘 및 기술이다. 여기서 '인간이 가지고 있는 지능적 기능'이란 인간의 지능이 가지는 학습, 추리, 적응, 논증 등의 기능을 의미하며, ‘스스로 성능을 향상한다’는 것은 기계가 학습할 수 있는 것을 의미한다.
- 딥러닝(Deep learning)
- 딥러닝은 사물이나 데이터를 군집화하거나 분류하는데 사용하는 기술이다. 인공신경망(ANN; Artificial Neural Network)의 한계를 극복하기 위해 고안된 기계학습 기법으로 인공신경망에 기반하여 입력층(Input layer), 출력층(Output layer), 복수의 은닉층(Hidden layer)의 계층 구조(Layer Structure)를 가지는 심층신경망(DNN, Deep Neural Networks)을 학습의 주요 방식으로 사용하는 머신러닝의 한 분야이다.
- 빅데이터(Big data)
- 빅데이터는 생성된 양이 많고 생성 속도가 빠른 비정형 데이터로 일반적으로 경제 가치를 창출해 낼 수 있는 데이터 결과 모음으로 정의되며 빅데이터 프로세싱은 빅데이터에서 가치가 되는 정보를 뽑아내는 기술이다. 빅데이터 기술이 대중에게 알려진 이후 여러 분야에서 사용되고 있지만, 특히 금융 및 보험업 분야에서 빅데이터 활용의 가치는 다른 산업군에 비해 큰 비중을 차지하고 있다. 로보어드바이저에서도 투자자의 데이터 분석 등을 통한 데이터의 활용이 중요하며, 머신러닝, 딥러닝 등 인공지능 기술이 적용되고 있다.
| 구분 | 내용 | 관련 필요 기술 |
|---|---|---|
| 데이터 처리 과정(Data Processing) |
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| 의사 결정 과정(Decision science) |
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대부분의 로보어드바이저는 고객의 투자성향과 투자목표를 파악하기 위해 일의 질문을 제시한다. 투자자가 PC, 모바일 등을 통해 투자성향, 목표수익률 등 5개 내외 질문에 응답하면, 로보어드바이저는 소프트웨어 기반하여 맞춤형 포트폴리오 제시하고 운용 및 리밸런싱 서비스 등을 수행한다. 로보어드바이저가 제시하는 질문은 내부 기술적 처리 과정에 있어서 데이터 처리 과정(Data Processing)과 의사 결정 과정(Decision science)을 거치며 이 과정에서 인공지능 기술이 적용된다.
데이터 처리 과정에서는 질문의 표본 집단을 추출하기 위해 오버피팅(Overfitting)을 최소화하기 위한 방법 등에 딥러닝이 활용되고, 의사 결정(Decision science) 과정에서는 유형별 질문들에 대한 군집화(Clustering) 작업 등에 머신러닝이나 딥러닝 기술이 적용될 수 있다. 특히 딥러닝 기술을 적용할 경우 초고용량 학습 형태의 알고리즘을 통해 오버피팅을 최소화하고 신경망의 학습 능력을 최대화할 수 있다.
인공지능 기술이 적용된 로보어드바이저에서는 빅데이터 분석을 통해 패턴 추출 및 머신러닝, 딥러닝을 수행하고, 인공지능 엔진을 최적화하여 고객 투자 스타일에 따라 포트폴리오를 구성하고 리밸런싱한다. 인공지능 엔진은 학습을 통해 지속해서 쌓이는 데이터 패턴과 상관관계를 파악하여 이벤트 발생 시 투자자산이 어떻게 변화할지 예측하고 심리적인 동요 없이 객관적인 판단을 해준다.
- 인공지능 기술이 적용된 로보어드바이저 자산관리사 개념
| 빅데이터
(경제적 가치를 만들 수 있는 모든 데이터) |
> | 인공지능 기술이 적용된
로보어드바이저 |
> | 투자자 |
|---|---|---|---|---|
| 국내외 증권 데이터
(가격, 거래량, 수급 등) | ||||
| 기업 분석 데이터
(집단 지성 기반 기업 분석) | ||||
| 기업 관련 데이터
(뉴스, 공시, 실적, 자본금 변동, 주주 변동) | ||||
| 경제 데이터
(국내외 주요 경제지표) | ||||
| 글로벌 지표 데이터
(곡식, 에너지, 귀금속, 환율, 유가 등) | ||||
| 개개인의 투자 현황 및 투자 성향 데이터
(나이, 성별, 보유자산, 위험 선호도, 투자 경험 등) |
- 주요 어드바이저의 사전 질문 내용
| 업체 | 질문 |
|---|---|
| 웰스프론트(Wealthfront) |
|
| 베터먼트(Betterment) |
|
| 퍼스널 캐피탈(Personal Capital) |
|
| 쿼터백 |
|
절차
로보어드바이저의 서비스 절차는 크게 투자자 분석, 자산 배분, 리밸런싱의 3단계로 구성되며 세부적으로 투자자 프로파일링, 자산 배분, 포트폴리오 선택, 거래 집행, 포트폴리오 리밸런싱의 흐름을 가진다.
| 포트폴리오 구성 과정 | 매매 과정 | 리밸런싱 과정 | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 투자자 프로파일링 | > | 자산배분 | > | 포트폴리오 선택 | > | 투자 실행 | > | 포트폴리오 리밸런싱 |
| 투자자 위험 성향, 투자목적 등 분석 | 투자자 성향, 투자 목적에 따른 자산군 별 투자 비중 결정 | 자산군별 최적의 금융상품 추천 및 선택 | 로보어드바이저의 추천에 따른 투자 집행투자자의 수동 또는 로보어드바이저의 자동 집행 | 시장과 투자자산 모니터링, 시장 변동 상황 발생 시 혹은 주기적으로 포트폴리오의 자동 조정 | ||||
자산배분 프로세스
| 단계 | 프로세스 | 처리내용 |
|---|---|---|
| 1단계 | 자산군(Asset Class) 설정 | 현재 시장환경 분석을 통해 주식, 채권, 대체투자 등과 같은 자산군을 확정 |
| 2단계 | ETF 스크리닝 | 유동성 확보를 위한 일정 수준 이상 거래대금, 보수 한도, 트랙킹 에러 최소화 등 필터링을 통해 각 자산군별로 적절한 ETF를 선정 |
| 3단계 | 리스크 허용 수준 설정 | 고객 성향을 리스크 팩터로 분류하여 적정 베타 값(시장 변동에 따른 포트폴리오 변동성)을 설정 |
| 4단계 | MPT 통한 자산배분 | 리스크 허용 수준 설정을 통해 현대 포트폴리오 이론(MPT)을 적용한 자산 배분 |
| 5단계 | 모니터링 및 리밸런싱 | 모니터링 및 주기적인 리밸런싱(베타 값 측정 및 종목 재선정)을 통해 성과분석 및 수익성 향상 |
비교
| 구분 | 로보어드바이저 | 휴먼어드바이저 |
|---|---|---|
| 채널 | 온라인(PC 및 모바일 기기) | 영업망을 통한 대면 접촉 |
| 주요 고객 | IT에 친숙하고, 가격에 민감한 대중적 투자자 | 고액 자산가 |
| 투자 금액 | 소액 | 고액 |
| 비용 | 0.1%~0.89% 정도의 낮은 수수료 | 서비스에 따라 다르나 대부분 1% 이상 |
| 이용 시간 | 24시간 실시간 서비스 | 정규 업무 시간 |
| 경쟁력 | 편리한 접근성, 저비용 | 전담인력에 의한 포괄적인 투자자문 |
| 제공 서비스 | 자산 배분 중심의 투자전략 | 각종 재무 설계, 상속, 부동산, 세금 문제 등 광범위한 조언 |
| 서비스 절차 |
온라인 질문을 통해 투자 성향 및 투자 자산 판별 계좌 관리 자동 리벨런싱 및 점검 |
깊이 있는 개별 면담과 재무 설계로 투자 포트폴리오 제공 증권 및 자문 인력과의 면담을 통한 주기적 점검 |
| 투자상품 | 주로 패시브(Passive) 상품(ETF, 인덱스 펀드 등) | 패시브 및 액티브(Passive & Active) 상품 포괄
(개별주식, 채권, ETF, 펀드, 대체 자산, 구조화 상품, 파생상품 등) |
장점
- 저비용
- 로보어드바이저의 가장 큰 장점은 기존의 어드바이저를 대체할 수 있는 저렴한 비용이다. 고비용의 전문 인력 노동을 로봇으로 대체함으로써 온라인을 통해 적은 비용으로 동일한 서비스를 제공할 수 있다. 대부분의 로보어드바이저는 연간 고객의 계정 잔액의 0.1~0.89%의 요금을 요구한다. 이는 휴먼어드바이저가 요구하는 일반적인 연간 1~2% 수준의 요금과 비교할 수 있다. 만약 거래당 수수료를 받는 어드바이저라면 더 큰 차이가 난다.[2]
- 접근성
- 로보어드바이저는 국내외를 막론하고 많은 양의 데이터를 보유하고 있어 글로벌 투자를 원하는 투자자에게 적합한 정보를 제공해준다. 해외투자를 하고 싶어 하는 개인투자자가 글로벌 투자 상품을 이용할 수 있다.[2]
- 효율성
- 로보어드바이저를 사용하면 휴먼어드바이저를 통해 받던 서비스를 매우 간단히 처리할 수 있다. 기존의 휴먼어드바이저를 통한 서비스는 자산관리사에게 전화하거나 대면하여 필요한 자산 서비스를 설명하고 서류를 작성한 뒤 기다려야 했다. 그러나 로보어드바이저를 이용하면 집에서 편안하게 클릭 몇 번으로 해결할 수 있다. 특히 스마트폰의 발전으로 인해 모바일 애플리케이션을 통해 언제 어디서든 쉽고 간편하게 투자 조언부터 매매까지 모든 과정을 해결할 수 있다.[2]
- 보편성
- 로보어드바이저는 일반적인 휴먼어드바이저에 비해 더 접근하기 쉽고 보편적이다. 휴먼어드바이저 서비스를 받기 위해서는 어드바이저 회사에 서비스 신청을 한 뒤, 휴먼어드바이저를 매칭 받고 대면 또는 비대면으로 서비스를 받아야 했다. 특히 일반적으로 어드바이저 서비스는 10만 달러(대한민국에서는 1천만 원) 이하의 고객에게 서비스하지 않으며 자산 서비스를 받기 위한 계정이나 계좌를 등록하는 데 들어가는 비용도 들어간다. 그에 반해 로보 어드바이저는 인터넷만 연결되면 365일 24시간 내내 사용할 수 있고 계정 등록비도 전혀 들어가지 않는다.[2]
단점
- 비 정교함
- 로보어드바이저는 소규모의 자산이나 투자 경험이 적은 사람들에게는 좋은 보급형 투자 어드바이저이지만, 부동산 계획, 복잡한 세금 관리, 신탁 기금 관리 및 퇴직 계획 등과 같은 복잡한 고급 서비스가 필요한 사람에게는 충분하지 않다.[2]
- 위기 대처
- 로보어드바이저는 예상치 못한 상황이나 위기에 대처하기 위한 서비스를 가지고 있지 않은 경우가 많다. 예를 들어 부모님이 돌아가시고 재산을 상속받을 때 로보어드바이저로 상속과정을 처리하는 것은 최적의 결정은 아니다.[2]
- 신뢰성
- 금융 전문사이트인 인베스토피디아와 미국 재무계획협회(FPA; Financial Planning Association)가 실시한 연구에 따르면 투자자들은 시장 상황이 어렵고 불규칙한 시기일 때 단순히 로보어드바이저만의 조언을 따르는 것보다는 휴먼어드바이저와 로보어드바이저를 함께 이용하는 것을 선호했다. 특히 투자자의 40%는 극심한 시장 변동성이 있는 동안 자동화된 플랫폼을 이용하는 것이 불안하다고 응답했다.[2]
- 고객의 전문성
- 일반적으로 휴먼어드바이저를 이용한다면 투자자가 금융이나 투자에 전문성을 갖추지 않아도 된다. 투자자는 그저 휴먼어드바이저에게 자산을 맡기기만 하면 되고 전문성을 갖춘 휴먼어드바이저는 자산을 운용할 것이다. 그러나 로보어드바이저는 투자자가 금융이나 투자에 어느정도 전문성을 갖춰야 한다. 로보어드바이저는 고객이 투자 목표를 정의하고 재무 상황을 정확하게 이해했다는 가정하에 작동한다. 예를 들어 로보어드바이저를 사용할 때 리스크의 스프레드가 낮은지, 보통인지, 높은지와 같은 설정은 사용자가 투자 개념과 선택하는 각 옵션의 실질적인 의미와 기본적인 지식을 가지고 있어야만 한다.[2]
오해와 진실
- 휴먼어드바이저보다 로보어드바이저의 수익률이 더 좋은가?
- 로보어드바이저는 컴퓨터를 이용하여 자산관리에 투입되는 시간과 비용을 줄이는 것이지, 수익률을 보장하지는 않는다. 로보어드바이저는 기존의 사람이 하던 자산관리 업무를 컴퓨터를 이용해 자동화한 것으로 사용하는 알고리즘에 따라 수익률 차이가 크다. 미국 및 국내 로보어드바이저 자문사는 특정지수(Dow Jones, KOSPI 등)를 초과하는 수익률을 주장하고 있으나 객관적으로 검증된 결과는 아니다. 독자적으로 보유하고 있는 알고리즘을 외부에 공개하는 회사는 없기 때문에 정확한 알고리즘의 로직을 확인할 수는 없다. 회사별 알고리즘에 대한 정확한 평가는 시간이 지난 후 충분한 트랙 레코드가 축적된 이후에나 가능해질 것이다. 동일한 투자 성향의 프로파일로 여러 회사에 자산관리 서비스를 의뢰한 결과 로보어드바이저 회사마다 상이한 포트폴리오가 도출되었다.
- 로보어드바이저가 휴먼어드바이저를 완전히 대체할 것인가?
- 로보어드바이저는 대중부유층 이하의 고객을 대상으로 하며, 고액자산가 중심의 휴먼어드바이저는 여전히 유지될 것이다. 고액자산가들을 공략하기 위해서는 개별 상황을 반영한 재무설계, 상속, 부동산, 세금이슈 등 깊고 포괄적인 투자자문서비스에 대한 니즈를 충족해야하나, 현재 로보어드바이저 기술 수즌으로는 역부족이다. 투자자문업에서는 로보어드바이저르 저비용, IT기반의 대중적 금융자문업으로 인식하고 있으며 아직까지는 휴먼어드바이저를 보완하는 수준으로 인식하고 있다. 미국 대형 금융회사에서는 대면접촉의 보완차언 또는 고객 분리를 통해 대중 투자자 대상 온라인 자문 서비스 제공 등의 형태를 보이고 있다. 로보어드바이저로 인해 소액자산가들도 전문적인 자산관리서비스를 이용 가능하게 되고 자산관리시장의 대중화가 진행되어 결과적으로 전체 자산관리시장의 규모가 확대될 것이다.
- 선도적으로 로보어드바이저를 도입해야 한다?
- 로보어드바이저 도입에는 수익성, 규제 등 먼저 해결해야할 이슈가 존재하므로 시장 상황을 면밀히 주시하면서 퍼스트 무버(First Mover) 전략을 하는 것이 아닌 패스트 팔로워(Fast Follower)전략을 취하는 것이 좋을 것이다. 로보어드바이저는 낮은 수수료로 인해 낮은 이익구조를 가지고 있어 상당규모의 관리 자산을 확보해야 손익분기점을 달성할 수 있고 시스템 구축에 상당한 비용이 소요되므로 장기적으로 체계적인 접근이 필요하다. 미국 로보어드바이저가 손익분기점에 도달하기 위해서는 160억 달러의 관리자산이 필요하나, 현재 선도 업체 중 하나인 모닝스타(Morningstar)는 1/5 수준에 불과하고 베터먼트(Batterment)는 연간 3,000만 달러 이상의 비용이 발생하나 수수료 수익은 800만 달러에 불과하다. 로보어드바이저는 시장 특성상 규모의 경제가 중요하기 때문에 전문자문사보다는 기존 금융회사에서 주도권을 쥐게 될 가능성이 높다. 고객 기반을 보유한 대형 금융회사의 진출이 확대될 경우 로보어드바이저 전문자문사는 상위 몇 개 업체만 남고 도태될 수 있다. 향후 애플이나 구글 등의 IT기업들이 은행 등과 제휴를 통해 로보어드바이저 시장에 진출할 가능성도 있다. 로보어드바이저 도입을 위해서는 시장규모를 정확히 예측하고 시스템 개발 및 운영비용을 고려하여 적정한 수수료 정책을 수립해야 하며 국내 시장초기에는 다수 플레이어들이 진입하면서 마케팅 과열양상이 나타날 수 있으나, 수익률이 기대치보다 낮을 경우 거품이 꺼지면서 알고리즘 검증 등 논란이 발생할 수 있다. 빅데이터 활용 여부, 국내 법규의 제약(투자자문 및 일임은 전문 자문인력에 의한 서면계약이 원칙), 보안시스템 강화, 선관주의의무 등이 해결되 기까지는 상당 시간이 소요될 것으로 보인다. 선관주의의무를 컴퓨터프로그래머, 알고리즘, 서비스제공자 중 누가 갖고 있는지 불분명하며, 프로그램 오류시 책임 소재도 논란의 소지가 있다.
제도
대한민국에서는 2016년 9월 처음으로 로보어드바이저 테스트베드가 실시되며 도입되었다. 그러나 자산관리의 대중화라는 당초 기대와 달리 로보어드바이저에 대한 많은 규제로 인해 자산관리시장이 로보어드바이저에 의해 활성화되지 못하고 있다. 이에 따라 대한민국 정부는 지속해서 로보어드바이저의 동향을 파악하며 규제를 완화해왔다. 예를 들어 투자일임 계약을 진행할 때 대면 후 서명을 받아야 하는 것을 비대면으로도 허용했고 로보어드바이저 비대면 투자일임 계약 자기자본 요건을 40억 원에서 15억 원으로, 다시 15억 원에서 완전 폐지했다. 또한 로보어드바이저의 펀드 재산 직접 운용을 허용시켰고, 로보어드바이저 업체에 펀드와 재산 위탁 운용도 허용했다. 특히 대한민국 정부와 시행업체인 코스콤에서 운영하는 로보어드바이저 테스트베드에 기업이나 업체뿐만 아니라 개인이 참여할 수 있도록 개선되었다.
미국에서는 로보어드바이저와 휴먼어드바이저는 동일한 법적 지위를 갖는다. 재무 자문을 하려면 미국 증권거래위원회(SEC)에 등록해야 하며 이는 전통적인 중개인이나 트레이더와 동일한 증권법과 규정을 준수하는 것이다. 공식적으로 공인 투자 자문(RIA; Registered Investment Advisor)이라고 하며 투자 문제에 대해 고객에게 조언하는 기관으로 미국과 영연방 등의 증권거래위원회에 등록된 회사를 의미하며 이 회사에서 일하는 직원은 IAR(Investment Adviser Representatives)라고 한다. 또한 대부분의 로보어드바이저는 독립 규제 기관인 미국 금융감독원(FINRA)의 회원이기도 하다.[2]
로보어드바이저가 관리하는 자산은 은행 예금이 아닌 투자 목적의 증권이기 때문에 연방예금보험공사(FDIC) 보험에 가입하지는 않는다. 다만 로보어드바이저의 자산을 다른 보험에 들 방법이 많기 때문에 연방예금보험공사에 가입하지 않은 것이 자산을 보호받지 못하는 걸 의미하는 건 아니다. 예를 들어 미국 2위의 독립형 로보어드바이저인 웰스프론트는 증권투자가보호기관(SIPC; Securities Investor Protection Corporation)의 보험에 가입되어 있다.[2]
로보어드바이저 테스트베드
대한민국에서 로보어드바이저의 활성화와 연구, 규제 및 관리를 위해 로보어드바이저 테스트베드를 운영 중이다. 로보어드바이저 테스트베드의 운용 목적은 로보어드바이저의 분산투자, 투자자 성향 분석, 해킹방지 체계 등 투자자문, 일임을 수행하기 위한 최소한의 규율이 제대로 작동하는지 여부를 확인하기 위해서이며 운용 주체는 IT 기술 및 자본시장 관련 인프라 전문기업인 코스콤이다. 크게 4가지의 항목으로 목적을 구성한다.
- 건전한 로보어드바이저 산업 생태계 조성 : 테스트 진행 상황, 포트폴리오 운용현황을 투명하게 공개하여 로보어드바이저의 신뢰 기반 조성
- 로보어드바이저의 유효성, 안정성 검증 : 로보어드바이저가 사람을 대체하여 직접 자문, 투자일임을 수행하기 위한 요건을 갖추었는지 확인
- 투자자 보호 강화 : 테스트베드 통과 로보어드바이저의 핵심 투자전략, 운용성과에 대한 정보를 체계적으로 제공하여 투자자의 서비스 선택 및 투자 결정 지원
- 로보어드바이저 관련 감독체계 구축 : 테스트베드 운용 과정에서 드러나는 부적합한 규제, 감독상의 문제점 등을 발굴, 개선하여 효율적인 감독체계 구축
참여 요건
사전심사
테스트베드 참여요건(업체ㆍ알고리즘) 및 알고리즘의 투자자 성향별 포트폴리오 산출역량을 심사
- 참여 자격 : 참여 업체 유형에 따른 요건 및 알고리즘의 자동화 요건 및 운용자산 요건에 대해 서류를 중심으로 심사
① 로보어드바이저 기술보유 업체(자문ㆍ일임업 미등록 법인, 개인), ② 로보어드바이저 기술보유 자문ㆍ일임ㆍ집합 투자업자, ③ 금융회사 컨소시움
- 포트폴리오 산출역량 : 가상의 투자자 정보를 RA에 입력 후 실제 맞춤형 포트폴리오가 산출되는지를 심사
- 다양한 투자성향을 가진 복수의 가상 투자자 정보를 입력(개인 제외)
- 투자자별로 리스크 수준이 다른 복수의 포트폴리오가 유의미하게 구분되어 산출되는지 여부 심사
- 한 개의 포트폴리오가 최소 5개 이상의 투자대상 자산으로 분산되어 구성되는지 여부 심사
| 검증 항목 | 검증 항목의 내용 |
|---|---|
| 알고리즘의 합리성 | 알고리즘이 투자자들에게 설명할 수 있고, 알고리즘 테스트 결과가 알고리즘의 목표에 부합 |
| 개인 맞춤성 I | 투자자 성향 분석 도구가 체계적이고 투자자 성향 분석에 따라 유의미하게 구분되는 복수의 포트폴리오 산출 |
| 포트폴리오 산출 | 최소 5개 이상의 상품ㆍ종목으로 구성된 포트폴리오가 자동으로 산출되어야 함 |
| 유지, 보수 전문인력 | 알고리즘, 시스템을 시의적절하게 업그레이드하고 지속해서 관리할 수 있는 IT 전문 인력을 1인 이상 보유하여야 함 |
본심사(포트폴리오 운용 심사)
과정에서 도출된 포트폴리오에 대해 일정기간(최대 6개월) 동안 실제 자금을 운용하도록 하여 알고리즘의 안정성을 심사
- 포트폴리오 유형 : 안정 추구ㆍ위험 중립ㆍ적극 투자형 등 3개 유형(펀드의 경우 1개 유형 선택)
- 운용계좌 수 : 3가지 유형별 포트폴리오를 각각 3개의 계좌에서 동시에 운용하여 다 계좌 운용역량 검증(총 9개 계좌 운용, 개인은 유형별 1개 계좌 총 3개 계좌)
- 운용 규모 : 계좌별로 참여 업체가 해당 알고리즘에 대해 제시하는 최소 가입금액 이상의 자금을 운용
예) A 알고리즘 제시 최소가입금액 100만 원*9계좌 = 최소 운용 규모 900만 원
- 운용자금: 원칙적으로 업체 고유자금을 운용하되, RA 기술보유업체(자문ㆍ일임 미등록업체)가 단독으로 참여하는 경우에는 임원자금으로 운용하는 것을 허용
- 심사 주기: 일일 거래내역정보를 바탕으로 알고리즘의 오류 발생 및 유효한 리밸런싱 발생 여부 등을 사무국이 일일 점검ㆍ확인(일일 운용종료 후 거래내역과 최종 잔고내역을 테스트베드 사무국에 제출)
| 검증 항목 | 검증 항목의 내용 |
|---|---|
| 개인 맞춤성 II | 투자자 성향에 따라 도출된 포트폴리오가 운용과정에서도 투자자 성향에 부합하게 운용(개인 제외) |
| 합리적인 리밸런싱 | 리밸런싱 발생기준ㆍ원칙이 수립되어 있고, 이에 기반한 리밸런싱이 유효하게 발생 |
| 다 계좌 동시 관리 | 복수 계좌를 동시에 운용하더라도 알고리즘의 오류 없이 정상적으로 작동 |
| 법규 준수성 | 알고리즘이 법령에서 금지하는 투자(예: 투자자 동의 없는 계열회사 증권 투자)를 자체적으로 제한할 수 있어야 함 |
본심사(시스템 심사)
테스트베드 종료 후 단기간 내에 상용화를 하려는 업체에 대해서는 로보어드바이저 서비스의 대고객 전달체계에 대한 안정성ㆍ보안성 심사를 동시 진행
- 보안성: 알고리즘, 주문내역, 투자자 개인정보 등 RA의 핵심정보에 대한 해킹 방지 역량 심사(금융보안원)
- 안정성: 자연재해, 해킹 등의 사고 발생 시 체계적인 대응을 위한 비상조치 매뉴얼, 복구시스템 등 보유 여부 심사(코스콤)
| 검증 항목 | 검증 항목의 내용 |
|---|---|
| 시스템 보안성 | 알고리즘, 주문내역, 투자자 개인정보 등 RA의 핵심정보에 대한 해킹 방지 시스템을 보유해야 함 |
| 시스템 안정성 | 알고리즘, 시스템 장애 발생 시 체계적으로 대응할 수 있는 비상조치 매뉴얼ㆍ시스템 등 보유해야 함 |
로보어드바이저 목록
- 세계 로보어드바이저 순위(2017년 10월 기준)
| 명칭 | 국가 | 자산 규모 | 계정 수 |
|---|---|---|---|
| 뱅가드 그룹(The Vanguard Group) | 미국 | 830억 달러 | |
| 찰스 슈왑 주식회사(Charles Schwab Corporation) | 미국 | 330억 달러 | 223,000 |
| TD 에머리트레이드(TD Ameritrade) | 미국 | 200억 달러 | |
| 베터먼트(Betterment) | 미국 | 140억 달러 | 361,809 |
| 웰스프론트(Wealthfront) | 미국 | 110억 달러 | 216,599 |
| 퍼스널 캐피탈(Personal Capital) | 미국 | 80억 달러 | 18,308 |
| 웰스심플(Wealthsimple) | 캐나다 | 40억 달러 | 100,000 |
| 퓨처어드바이저(FutureAdvisor) | 미국 | 10억 달러 | 8,587 |
| 넛메그(Nutmeg) | 영국 | 8억 달러 | |
| 아콘즈(Acorns) | 미국 | 8억 달러 | 1,870,000 |
| 유나이드 인컴(United Income) | 미국 | 4억 달러 | 318 |
| 티. 로우 프라이스(T. Rowe Price) | 미국 | 4억 달러 | |
| 리벨리온리서치닷컴(RebellionResearch.com) | 미국 | 1억 달러 | 500 |
- 독립형 로보어드바이저(인베스토피디아 기준)
| 명칭 | 자산 규모 | 특징 | 수수료 | 최소 계좌 증거금 | 혜택 |
|---|---|---|---|---|---|
| 베터먼트(Betterment) | 135억 달러 | 종합 자산 관리, 보험/연금 계획, 어드바이저 매칭 | 계좌 잔액의 0.25%~0.5% | 없음 | 한달에 한 번 자문 무료, 3회 자문 이후 1년 무료 |
| 웰스프론트(Wealthfront) | 50억 달러 | 종합 자산 관리, 세무회계 서비스 | 계좌 잔액의 0.25% | 500달러 | 총 자산 1만 달러까지는 무료, 각 5천 달러 이하의 어드바이저 무료. |
| 퍼스널 캐피탈(Personal Capital) | 40억 달러 | 개인 어드바이저 매칭, 계층화된 서비스, 세무회계 서비스 | 계좌 잔액의 0.49%~0.89% | 25,000달러 | 10만 달러 이상 보유한 계좌만 개인 증권 구매 가능 |
| 블룸(Blooom) | 7억 1000만 달러 | 보험/연금 계획, 어드바이저 매칭 | 월 10달러 | 없음 | 없음 |
| 아콘즈(Acorns) | 2억 5700만 달러 | 밀레니엄 세대 중심, 비용별 다른 특수 투자 전략 | 계좌 잔액의 0.25%, 계좌 잔액이 5,000달러 이하일 경우 월 1달러 | 없음 | 대학생 4년 무료 |
| 시그피그(SigFig) | 1억 2000만 달러 | 은퇴 계획, 어드바이저 매칭, 세무회계 서비스 | 계좌 잔액의 0.25%, 계좌 잔액이 1만 달러 이하일 경우 무료 | 2,000달러 | 옶움 |
| 와이즈반얀(WiseBanyan) | 8000만 달러 | 종합 자산 관리, 완전 무료 서비스 | 완전 무료 서비스 | 없음 | 없음 |
| 앨리 인베스트(Ally Invest) | 6000만 달러 | 목표 기반 계획 도구 제공, 저비용, 비독점 ETF | 연 0.003% | 2,500달러 | 없음 |
- 기업형 로보어드바이저(인베스토피디아 기준)
| 명칭 | 자산 규모 | 특징 | 수수료 | 최소 계좌 증거금 | 혜택 |
|---|---|---|---|---|---|
| 뱅가드 퍼스널 어드바이저 서비스(Vanguard Personal Advisor Services) | 510억 달러 | 개인 어드바이저 매칭, 계층화된 서비스, 원타임 금융 플랜 서비스 | 계좌 잔액의 0.05%~0.3% | 50,000달러 | 55세 이상 또는 50만 달러 이상의 은퇴 연금 고객 수수료 면제 |
| 슈왑 인텔리전스 포트폴리오(Schwab Intelligent Portfolios) | 100억 달러 | 종합 자산 관리, ETF, 보험 | 무료 | 5,000달러 | 없음 |
| 블랙록 퓨처 어드바이저(BlackRock Future Advisor) | 7억 달러 | 보험/연금 서비스, 피델리티 및 TD 커스터디안 투자 자문 | 프리미엄 계좌 잔액의 0.5%, 연금 서비스 무료 | 프리미엄 계좌 10,000달러 | 프리미엄 계좌 3달 무료 |
| 피델리티 고(Fidelity Go) | 자료 없음 | 밀레니얼 세대 중심, 저비용 뮤추얼 펀드/ETF | 계좌 잔액의 0.35% | 5,000달러 | 없음 |
| TD 에머리트레이드 에센셜 포트폴리어(TD Ameritrade Essential Portfolios) | 200억 달러 | 밀레니얼 세대 중심, 모닝스터 후원 저비용 ETF | 계좌 잔액의 0.3% | 5,000달러 | 없음 |
| 이트레이드 어댑티브 포트폴리오(E-Trade Adaptive Portfolio) | 자료 없음 | 뮤츄얼펀드/ETF, 세무회계 서비스, 어드바이저 매칭 | 계좌 잔액의 0.3% | 10,000달러, 보험 서비스는 5,000달러 | 6개월 무료, 1만 달러 이상 증거금 예치 시 현금 보상 및 1개월 무료 |
- 대한민국 로보어드바이저
현황
로보어드바이저는 인터넷에 연결되면 언제 어디서나 사용할 수 있는 금융 플랫폼으로 이러한 디지털 플랫폼은 특정 계층의 인구를 많이 끌어들이는 경향이 있다. 새로운 기술을 빠르게 받아들이고 사용할 수 있으며 현재 투자 가능한 자산을 벌 수 있는 젊은 사람들이 그러한 예다. 밀레니얼 세대(Millennial), X세대(Generation X) 등으로 불리는 사람은 온라인으로 개인 정보를 공유하고 자산 관리와 같은 중요한 업무를 온라인 기술로 해결하는 것이 더 편하다고 생각한다. 실제로 수많은 기업들은 이 세대의 사람들을 고객으로 끌어들이기 위해 SNS를 통해 마케팅을 한다.[2]
지속적인 기술의 발전에 따라 젊은 세대뿐만 아니라 고액순자산보유자(HNWI; High Net Worth Individuals)에게도 로보어드바이저는 매력적인 자산 투자 수단이다. 이들은 간단하게 부자를 말하는데, 부동산을 제외한 금융자산이 100만 달러 이상인 사람을 의미하며 이들 중 3천만 달러 이상의 자산을 보유한 사람은 초고액순자산보유자(Ultra High Net Worth Individuals)라고 한다. 이들은 기존의 전통적인 어드바이저의 주 고객이다. 금융 데이터 분석회사인 하트앤월렛(Hearts & Wallets) 사의 연구에 따르면 53세에서 64세 사이의 투자자들 중 절반과 64세 이상 은퇴자들의 1/3이 이들의 자산을 관리하기 위해 온라인 플랫폼을 사용한다고 밝혔다.[2]
IBK경제연구소의 보고서 〈로보어드바이저에 관한 오해과 진실〉에 따르면 국내 로보어드바이저 시장은 아직 초기단계로 로보어드바이저 관련 스타트업 기업과 기준 금융회사의 제휴가 증가하고 있다. 증권사 리서치 및 운용, 트레이딩 시스템 구축 등 증권 및 IT 경력자가 주축이 된 로보어드바이저 관련 스타트업 기업이 많으며, 대부분 창업 1~2년 이내의 기업으로 기술력 및 알고리즘에 대한 검증이 이뤄지지 않아 업무 제휴시 신중하게 접근할 필요가 있다고 한다. 은행과 증권사, 자산운용사 등은 자체적으로 로보어드바이저 서비스를 준비하거나 관련 스타트업과의 제휴를 통해 서비스를 도입할 예정이다. 은행은 신한 및 KEB하나은행이 그룹사와 연계하여 온라인 자산관리서비스를 구축 중에 있으며, 로보어드바이저 도입 여부는 은행별로 상이하다. 증권은 가장 적극적으로 로보어드바이저 도입을 추진하고 있으나, ETF 분할매매 전략 등 기존 트레이딩 서비스의 업그레이드 수준에 불과하다. 로보어드바이저 기업은 로보어드바이저 관련 스타트업이 자문사 라이센스를 획득하고 로보어드바이저 전문자문사로 전환하는 경우도 있다.
전망
로보어드바이저를 이용하는 이유는 사람의 머리로 얻을 수 없는 백전백승의 완벽한 미래 예측을 위해서가 아니라 언제 어디서든 활용할 수 있는 편리함과 낮은 수수료 때문이다. 금융상품의 채널이 판매 수수료(Commission) 중심에서 자문(Fee) 서비스 중심으로 변화함에 따라, 독립투자자문업자(IFA: Independent Financial Advisor)의 로보어드바이저 활용 비중이 많이 늘어날 것이다.
금융투자협회가 발표한 '2015 글로벌 자산관리 비즈니스 동향 및 시사점'에 따르면, 로보어드바이저 시장은 향후 5년 안에 18배 성장할 것으로 전망된다. 로보어드바이저 시장 규모는 2014년 140억 달러에서 2019년엔 2,550억 달러까지 커질 것으로 보인다. 노무라종합연구소는 2020년까지 로보어드바이저의 관리 자산이 2천억 달러에 이를 것으로 보인다고 추산하기도 했다. 하나은행이 발표한 '2018 대한민국 로보어드바이저 보고서'에 따르면 국내 로보어드바이저 시장은 2018년 1조 원 규모를 기록했습니다. 또한 2021년에는 10조 원, 2025년에는 30조 원에 이를 것으로 예측했다.
각주
참고자료
- 〈Robo-advisor〉, 《위키피디아》
- 〈What Is a Robo-Advisor?〉, 《인베스토피디아》
- 〈로보어드바이저 서비스〉, 《네이버 지식백과》
- 〈로보어드바이저〉, 《네이버 지식백과》
- 〈로보어드바이저〉, 《나무위키》
- 이코노마드, 〈로보 어드바이저 완벽 개념정리〉, 《뱅크샐러드》, 2017-08-24
- 〈맞춤형 자산관리서비스의 대중화 시대를 열게 될 로보어드바이저 테스트베드 기본 운영방안〉, 《금융위원회》, 2016-08-29
- 〈로보어드바이저 활성화를 위한 제도개선〉, 《금융위원회》, 2019-05-15
- 이성복 연구위원, 〈국내 로보어드바이저 도입 현황과 시사점〉, 《자본시장연구원》, 2019-07-16
- 효성 FMS 편집팀, 〈(금융 트렌드) 로봇이 자산 관리를? 금융권 로보어드바이저의 현황과 전망〉, 《효성FMS 뉴스룸》, 2019-03-18
- 김강현 기자, 〈(스페셜 리포트) 로보어드바이저, 미성숙 환경·규제에 발목 잡혀〉, 《서울경제》, 2018-10-25
- 뉴지스탁 외 1명, 〈로보어드바이저란〉, 《위키독스》, 2019-10-23
- 박선후 금융산업팀 연구위원, 〈로보어드바이저에 관한 오해과 진실〉, 《IBK경제연구소》, 2019-08
- 김동기 기자, 〈KEB하나銀, ‘2018 로보어드바이저 보고서’ 발간〉, 《BI코리아》, 2018-05-17
- 조현수 우리은행 보라매지점 PB팀장, 〈인공지능 ‘로보어드바이저’ 새로운 투자대안 될까〉, 《비자트》
- 이효섭 자본시장연구원 선임연구위원, 〈“미래 자산관리는 로보어드바이저가 할 것”〉, 《코스콤 뉴스룸》, 2019-05-17
같이 보기
