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인공지능을 통해 금융투자 경쟁력을 높일 수 있다. 복잡한 정보를 신속하게 처리해야하는 초단기투자에서 인간은 인공지능의 상대가 되지 않는다. 학술적인 성과와최신 금융상품 출시 정보 등을 지속적으로 업데이트하면 중장기투자에도 공헌할 수있다. 중장기투자에서 다수의 개인투자자들은 행동경제학적 오류를 범하지만, 인공지능은 규칙에 근거한 의사결정으로 행동경제학적 오류를 진단/극복할 수 있기 때문이다. 위험관리 측면에서도 마찬가지이다. 비정형빅데이터를 이용한 선행적인 위험관리를 통해 금융투자 가치를 창출할 수 있다. 그러나 국내 금융기관들를 살펴보면 로보어드바이저 등 대부분 전술적자산운용 또는 단기투자에 한정되어 있다. 이러한 분야는 인공지능이 가장 남용되는 분야 중 하나다. 시장이상현상, 멀티팩터 모형 등 재무금융이론에 대한 깊은 이해가 없는 인공지능 기반 투자는 성공을 거두기어렵다. 전반적으로 국내 금융기관들이 투자의사결정과정에서 인공지능의 장점을충분히 활용하고 있지 못하다고 판단된다.
Artificial intelligence(AI) can create great value in both intra-day and long-term investments. In intra-day investment, complex information needs to be processed quickly. Here AI easily dominates humans. In mid- to long-term investments, individual investors generally make behavioral biases. AI can diagnose and overcome behavioral errors by rule-based decision making. In addition, it can contribute to mid- to long-term investment by continuously updating academic research and the latest financial products. However, most AI-based funds, such as RoboAdvisors, use daily data to focus on tactical asset management. This is one of the most abused areas of AI. AI-based short-term investments need a deep understanding of financial and financial theory, such as market abnormalities and multi-factor models. AI can create most value in risk management. In particular, AI can assist forward-looking risk management using alternative big data. It is highly desirable that some asset managers make this attempt. However, most domestic financial institutions do not fully utilize the advantages of AI in investment decision-making.
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artificial intelligence, financial investment, investment decision-making
