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<BI코리아> ‘보물섬 프로젝트’ 최종 보고서 입수, 분석
신한금융그룹(회장 조용병)의 전략 사업 ‘신한AI(대표 배진수)’가 과거 약 12개월 동안 테스트한 결과, AI(딥러닝) 기반 글로벌 주요 시장을 74.7% 정확도(신뢰구간 90% 기준)로 전망한 것으로 나타났다.
아울러 신한금융그룹은 과거 인력으로 쉽게 하기 힘들었던 방대한 글로벌 빅데이터를 빠르게 분석할 수 있게 됐다고 밝혔다.
7일 <BI코리아>가 입수한 ‘보물섬 프로젝트 성과 보고’에 따르면, 3대 미션 ▲AI(머신러닝) 기반 마켓센싱(향후 3, 6, 12개월 후 어떤 글로벌 시장이 가장 유망한가?) ▲강화학습(RRL) 기반 자산배분(시장 전망을 고려한 최적의 자산배분 방법론은?) ▲글로벌 상품 다차원 평가·추천(고객이 투자할 안정성과 수익률이 검증된 글로벌 우수 상품은?)에서 적지 않은 성과를 나타낸 것으로 확인됐다.
2018년 12월 보고된 이 보고서의 테스트는 2017년 10월 1~2018년 11월 2일까지 진행됐고, 2018년 11말 데이터를 기준으로 결과가 보고됐다.
테스트 대상은 글로벌 약 484개 사이트(정부, 중앙은행, 전문가 블로그, 전문잡지 및 언론 등), 글로벌 정보서비스 업체(톰슨 로이터, 블룸버그, MSCI, 모닝스타 등)에서 취합된 비정형 데이터 1800만건, 정형 데이터 43만건, 상품데이터 26만건이 대상이었다.
◆‘AI기반 마켓센싱’…“향후 3, 6, 12개월 후 어떤 글로벌 시장이 가장 유망한가?” = ‘AI 기반 마켓센싱’은 글로벌 주요 시장을 74.7% 정확도(신뢰구간 90% 기준)로 전망한 점이 성과로 나타났다. <그림1 ‘딥러닝 모델(3, 6, 12개월) 평균 예측 정확도 현황’ 참조>
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| ▲ 그림1 ‘딥러닝 모델(3, 6, 12개월) 평균 예측 정확도 현황’ (출처 : 신한금융그룹 보물섬프로젝트 최종 보고 내용 일부 발췌) |
글로벌 주요 시장에 대한 방향성 예측만 놓고 보면, 인공지능 모델은 86.9% 예측치를 나타냈고, 방향성과 정밀도를 합산한 예측치는 74.7%를 기록했다.
‘방향성+정밀도’란, 예측값이 실제값의 신뢰구간 90%(표준편차X1.64) 이내 예측을 충족하는 정확도를 말한다.
신한금융그룹은 이번 테스틑 통해 글로벌 7개국(미국, 영국, 독일, 일본, 한국, 중국, 브라질) 주식·국채 및 금 현물 시장에 대해 3, 6, 12개월 기간 단위로 전망이 가능하게 됐다.
- 방향성 예측 정확도 : 3개월(87.4%), 6개월(86.5%), 12개월(87.1%)
- 방향성+정밀도 예측 : 3개월(76.6%), 6개월(75.0%), 12개월(72.5%)
아울러 신한금융그룹은 경쟁사가 단기 모방이 어려운 신한만의 차별화 된 모델을 확보했다고 자평했다.
여기서 말하는 차별화된 모델은 ▲비정형 데이터를 활용한 마켓센싱 모델 성능 강화 ▲다양한 인공지능 알고리즘의 앙상블을 통한 시장 예측력 향상 등을 말한다고 보고서는 적시했다.
신한금융그룹은 글로벌 마켓센싱을 위한 인공지능 지식기반 확보, 과거-현재를 아우르는 마켓센싱 역량 확보라는 성과를 얻었다고 강조했다. <그림2 ‘신한금융그룹 보물섬 프로젝트 성과 - 마켓센싱 부문’ 참조>
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| ▲ 그림2 ‘신한금융그룹 보물섬 프로젝트 성과 - 마켓센싱 부문’(출처 : 신한금융그룹 보물섬프로젝트 최종 보고 내용 일부 발췌) |
◆‘강화학습(RRL) 기반 자산배분’…“시장 전망을 고려한 최적의 자산배분 방법론은?” = 신한금융그룹은 이어 강화학습(RRL) 기반의 자산배분 모델 관련, “벤치마크 대비 높은 수익성(샤프지수, 수익률)과 낮은 변동성(MDD, 연율화 변동성)을 시현했다”고 보고서에서 밝혔다.
이를 통해 신한금융그룹은 “효율적이고 안정적인 자산운용과 사용자별 투자 목적에 따른 맞춤형 개인화 설계가 가능하게 됐다”고 덧붙였다. <그림3 ‘강화학습 자산배분 모델 운용 성과 현황’ 참조>
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| ▲ 그림3 ‘강화학습 자산배분 모델 운용 성과 현황’(출처 : 신한금융그룹 보물섬프로젝트 최종 보고 내용 일부 발췌) |
실제로, 벤치마크(블랙리터만) 대비 평균 샤프지수는 36%, MDD(Maximum Drawdown, 전 고점 대비 최대 하락 비율) 5%, 누적수익률 12%를 기록하며 우수하게 나타났다.
아울러 시장 급변동에 따른 자동 리밸런싱 수행이 가능됐다는 점은 적지 않은 성과라는 게 신한금융그룹의 판단이다.<그림4 ‘시장 변동성 반영 리밸런싱 모델 구조’ 참조>
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| ▲ 그림4 ‘시장 변동성 반영 리밸런싱 모델 구조’(출처 : 신한금융그룹 보물섬프로젝트 최종 보고 내용 일부 발췌) |
즉 신한금융그룹은 마켓센싱의 주요국면 탐지 및 보정 모형 적용, 시장의 급변동성 반영을 완료했다는 것이다.
마지막으로, 신한금융그룹은 ‘사용자 맞춤형 투자 목적에 따른 개인화’가 가능하게 됐다고 강조했다.
자산별 비중, 목표 변동성, 최대 변동성, 목표 수익률, 최소 수익률에 대한 개인화 설정 가능해진 것이다.
◆‘글로벌 상품 다차원 평가·추천’…“고객이 투자할 안정성과 수익률이 검증된 글로벌 우수 상품은?” = 마켓센싱에 대한 통찰력을 얻었고, 자산분배 방법론도 정해졌다.
이제, 고객에게 상품을 추천하고 그 수익률을 제공해야 한다.
우선, 신한금융그룹은 머신러닝 기반 약 26만개 글로벌 상품에 대한 빅데이터를 분석, 7개 대분류 총 136개 세부 평가 팩터(Factor)에 의한 다차원 상품 평가 및 추천이 가능하게 됐다고 평가했다. <그림5 ‘신한금융그룹 AI 활용 상품평가 팩터 현황’ 참조>
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| ▲ 그림5 ‘신한금융그룹 AI 활용 상품평가 팩터 현황’(출처 : 신한금융그룹 보물섬프로젝트 최종 보고 내용 일부 발췌) |
이를 기반으로 인공지능 추천 상품 수익률 테스트 결과, 신한금융그룹이 대고객 추천상품 평균 수익률을 상회한 것으로 나타났다. <그림6 ‘인공지능 추천 상품 수익률 테스트 결과’ 참조>
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| ▲ 그림6 ‘인공지능 추천 상품 수익률 테스트 결과’(출처 : 신한금융그룹 보물섬프로젝트 최종 보고 내용 일부 발췌) |
신한금융그룹은 탑(Top)5와 보텀(Bottom)5의 수익률 차이는 글로벌 전체에서 추천된 펀드에서 더 높게 나타났다고 분석했다.
특히, 2018년 약세장을 겪은 2017년 11월 추천 펀드의 경우, 전체 펀드에서 20%p 이상의 수익률 차이가 발생했다고 덧붙였다.
인적인 요소가 가미된 기존의 상품 평가 및 추천보다 인공지능이 ‘절대적 우위’를 보였다는 결론이다.
◆‘신한AI’ 자회사 만들고, 시스템 고도화하고… = 이번 ‘보물섬 프로젝트’의 결과는 지난 3월 인공지능 기반 투자자문 회사 ‘신한AI’ 설립으로 이어졌다.
‘신한AI’는 마켓센싱, 자산배분, 상품추천 등 3대 카테고리에 걸쳐 2020년 이후 글로벌 탑 ‘AI 투자자자문·운용사’에 진입한다는 계획이다. <그림7 ‘신한AI 보물섬 프로젝트 업그레이드 방안’ 참조>
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| ▲ 그림7 ‘신한AI 보물섬 프로젝트 업그레이드 방안’(출처 : 신한금융그룹 보물섬프로젝트 최종 보고 내용 일부 발췌) |
앞서 설명한 과제에 덧붙여 업계 일각에서 지적하는 ‘환리스크’ 대응 전략 등이 수정 및 보완된 비즈니스 모델이 만들어질 것으로 예측된다.
‘신한AI’는 보물섬 프로젝트로 탄생한 ‘네오(NEO)’가 기반이다. ‘네오’는 IBM 왓슨의 일부 알고리즘이 탑재됐다.
‘네오’는 앞서 보물섬 프로젝트의 3대 산출물을 근간으로 하고, 인공지능 관련 모든 지적재산권 등은 신한금융그룹 소유다.
‘신한AI’는 ‘네오’를 ‘대여’ 방식으로 가져다가 자체 복합금융 투자 및 다른 금융회사에 인공지능 기반 투자자문을 주업무로 하는 회사다.
지난 3월, 신한금융그룹은 배진수 전 신한은행 IPS본부장을 초대 대표로 선임했다.
◆‘보물섬 프로젝트’의 규모를 보면… = 지난 2018년 1월 2일 시작, 같은해 11월 30일 마친 신한금융그룹 ‘보물섬 프로젝트(부제 : 인공지능을 활용한 자본시장 경쟁력 강화 프로젝트)’는 총 92억 7000만원 가량이 투자됐다.
인프라에 15억 5000만원, 데이터에 11억원, 모델 개발에 66억 2000만원 가량 규모다.
그룹 공동 프로젝트로 추진됐고 은행·금융투자·생명·자산운용 등 자회사가 참여했으며, 한국IBM이 주사업자로-신한데이터시스템이 부사업자로 참여했다.
공통·인프라·비정형 분석는 ‘IBM’과 ‘신한데이터시스템’이, 정형 분석은 ‘베가스’, 데이터 수집은 ‘와이즈넛’, 데이터 마트는 ‘아임클라우드’, 시각화는 ‘유플리트’가 맡아 수행했다.
학계에서도 대거 참여했다.
자문교수단 서울대 통계학과 박병욱 교수, 서울대 컴퓨터공학과 장병탁 교수, 고려대 컴퓨터공학과 주재걸 교수를 비롯해 ▲비정형 예측모델링 부문 ▲정형 분석 모델링 수행 등에 약 11명의 교수진이 참여했다.
신한금융그룹은 연인원 1만 890명 가량이 투입됐다고 덧붙였다.
<김동기 기자>kdk@bikorea.net < 저작권자 © BI KOREA 무단전재 및 재배포금지 > |
