[서울=뉴스핌] 이윤애 기자 = '본 조사분석자료는 인공지능(AI) 기술을 사용해 생성됐으며, 금융투자분석사의 감수를 받았습니다.'

미래에셋증권이 발간한 미국기업 '애플'에 대한 AI 보고서 내 '작성자란'에 적힌 글이다. 미래에셋증권은 AI가 생성한 기업분석 보고서를 성공적으로 발간했다고 밝혔다. 이번에 발표된 보고서는 미국 애플·스타벅스·엑슨모빌 등의 분기 실적 분석 자료다. 자체 개발한 AI에이전트를 통해 생성하고 애널리스트의 감수를 거친 후 발간됐다. AI가 기업의 실적을 분석하고, 단기지만 예측, 전망도 보고서에 담았다. 또한 '작성자' 대신 '감수자'의 이름을 넣었다.

9일 증권업계에 따르면 'AI 애널리스트'가 등장하면서 국내 금융시장에 새로운 변화가 예고되고 있다.

미래에셋증권의 AI 보고서는 작성 소요시간이 대폭 단축됐다. 현재는 기업 실적 발표 이후 분석 및 보고서 작성에 5시간 가량이 소요되는데 이를 10~15분 내로 단축해 분석 보고서를 생성할 수 있는 기술을 확보했다고 설명했다. 공시자료로 부터 자동으로 주요 데이터를 획득하고 검증, 분석한 뒤 AI 모델을 활용해 '단기 예측' 및 발표된 실적에 대한 평가를 수행하며 생성형 AI를 이용해 리포트 초안 및 그래프·표 등을 자동으로 만든다. 마지막으로 애널리스트의 감수를 거친 후 보고서를 발간했다.

AI 보고서 내에 단기지만 '예측'이 들어간 점이 기존 AI 기술의 한계를 극복하려는 시도란 평가가 나온다. 애널리스트가 작성한 기업 분석 보고서에서 중요한 부분이 바로 예측, 전망이기 때문이다. 기존의 AI 보고서는 단순하게 기업 실적 분석 등 팩트 중심의 나열에 불과했다.

미래에셋증권 관계자는 "향후 AI 기술을 활용한 분석리포트의 양을 대폭 늘릴 예정"이라며 "지속적인 학습을 통해 분석의 품질을 개선해 나갈 계획"이라고 말했다.

AI 보고서 발간이 첫 사례는 아니다. 한국투자증권은 2020년 '에어(AIR, AI Research)' 리서치 서비스를 국내 최초로 출시했다. 투자자들에게 투자정보 사각지대에 위치한 중소형주에 대한 정보를 제공했다고 평가받는다. 올해 초까지 국내주식 9937개, 미국주식 8169개 종목에 대한 분석을 제공했다. 작년 한해 보고서를 작성한 국내 주식 종목 931개 중 80% 이상이 시총 1조원 미만 기업이고, 다른 증권사가 한번도 보고서를 내지 않았던 기업도 612개(65.7%)로 집계됐다. 나아가 미국 주식과 미국 상장지수펀드(ETF) 까지 분석 범위를 확대하고 있다.

증권업계는 최근 AI 기술을 활용한 다양한 형태의 투자 정보 제공 서비스를 선보이고 있다.

NH투자증권은 지난해 투자자 대상 조회수 상위 10개 종목의 핵심 뉴스를 간추려 제공하는 'GPT뉴스레터'를 선보였고, 모바일트레이딩시스템(MTS) 나무증권 내에 'AI국면'이라는 코너를 만들어 종목 과열 여부를 제시하고 있다. KB증권은 올해 초 생성형 AI를 활용해 양방향으로 맞춤형 투자 정보를 제공하는 '스톡(Stock) AI' 서비스를 도입했다. 미래에셋증권의 '투자AI가 요약한 종목은?', '어닝콜 읽어주는 AI'과 한국투자증권은 로보어드바이저 랩(WRAP) 상품 추천해 주는 '마이 AI' 등도 있다.

가상 인간 애널리스트도 등장했다. 삼성증권이 2022년 국내 최초로 AI 기술을 적용한 '버추얼 애널리스트'를 개발해 도입했고 뒤를 이어 한국투자증권도 '한지아'를 만들었다.

변화된 환경에 따라 개별 증권사의 리서치센터도 개편될 것이란 전망이 나온다. 다만 AI 애널리스트가 기존 애널리스트를 대체할 것인가에 대해서는 아직까지 부정적 의견이 많다. AI가 대체할 수 없는 사람 만이 할 수 있는 영역들이 존재하기 때문이다.

증권업계 한 관계자는 "AI가 자료를 검색해 텍스트 형태로 리포트를 만들더라도 이를 검수해서 마무리하는 일은 사람이 해야 한다"면서 "관련 업종에 대한 제반적인 지식과 전문가적인 인사이트가 필요한데 AI가 단기간 내에 갖추기가 힘들다"고 말했다. 한국투자증권과 미래에셋증권도 AI 보고서의 최종 감수는 애널리스트들이 맡고 있다.

20여년 경력의 중견 애널리스트는 "애널리스트, 이코노미스트, 기상학자 공통점은 미래를 예측하는 일"이라며 "예측을 위해서는 전문성, 신뢰성, 실사(due dilligence) 등이 요구된다. 예측과 예측에 대한 선관 의무가 필요한데 이는 AI 기술이 발전한다 해도 대체하기 어려운 부분"이라고 설명했다. 

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