디지털 금융 ‘로보어드바이저’... 자산관리 대중화 선도
디지털 금융 ‘로보어드바이저’... 자산관리 대중화 선도
  • 이유담 기자
  • 승인 2018.05.17 10:58
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KEB하나은행, 『2018 대한민국 로보어드바이저 보고서』 발간
 
▲ KEB하나은행이 발간한 로보어드바이저 보고서(사진= KEB하나은행)

사람과 인공이 결합한 디지털금융의 총아 ‘로보어드바이저’가 자산관리의 대중화를 선도하고 있다.
 
한국 로보어드바이저 시장 규모는 2018년 현재 1조원 규모로, 2020년 5조원, 2025년 30조원에 이를 것으로 전망됐다. 
 
KEB하나은행 하이로보센터(HAI Robo Center)는 이 같은 우리나라 로보어드바이저 시장 및 전망을 분석한 ‘2018 대한민국 로보어드바이저 보고서(2018 Korean Robo-Advisor Report)’를 발간했다고 17일 밝혔다. 
 
이에 따라 투자자들은 그간 단편적으로 알고 있었던 로보어드바이저에 대해서 보다 올바르게 이해하고 투자에 활용하기 위해 꼭 알아야 할 사항들을 점검하는데 큰 도움을 줄 것으로 기대된다. 
 
특히 KEB하나은행이 작년 7월 출시한 하이로보(HAI Robo)는 출시 9개월만에 가입 손님 4만명, 가입 금액 5천억원을 돌파한 국내 로보어드바이저 서비스이다.
 
▲ * (단위, 조원) Sourced by KEB하나은행 하이로보센터
 
보고서 발간을 주도한 KEB하나은행 개인영업그룹 장경훈 부행장은 “로보어드바이저는 사람과 인공지능이 결합된 하이브리드 형태로 계속 진화하여 디지털 자산관리의 대중화를 이끌 것”이라 했다.
 
이어 “본 보고서를 매년 정기적으로 발간하여 부유층 시장 지표의 바이블로 여겨지는 글로벌 컨설팅업체 캡제미니(Capgemini)의 [World Wealth Report], KEB하나은행의 [Korean Wealth Report]와 같이 로보어드바이저 시장에서 비즈니스의 현상과 방향성을 확인할 수 있는 정례 보고서로 자리매김 하도록 할 계획이다”고 밝혔다.
 
KEB하나은행 하이로보센터에서는 국내 로보어드바이저 시장은 2018년 현재 1조원 시장에서 2025년 30조원까지 성장할 것으로 전망했다.
 
로보어드바이저 도입기(2016~2018년)인 2016년부터 증권사를 중심으로 자문형상품 형태로 로보어드바이저가 도입되었고, 2017년 주요 은행권에서 알고리즘 기반 자산관리 서비스를 출시하면서 2018년부터 로보어드바이저가 본격적으로 확산될 것으로 전망했다.
 
보고서에 따르면, 로보어드바이저 확산기(2018~2023년)에는 비대면 일임형 로보어드바이저 허용 등 제도적으로 정비되고, 하이브리드형 등 다양한 형태의 로보어드바이저가 출현할 것으로 내다봤다. 
 
또 수익률에 대한 신뢰와 IT발달 등 오프라인보다는 온라인 중심으로 로보어드바이저 시장이 확산될 것으로 전망했다.
 
로보어드바이저 성숙기(2023~2025년)에는 온라인 자산관리 서비스로 정착되면서 휴먼 어드바이저와 경쟁이 본격화 될 것으로 전망했다. 
 
한편, 글로벌 로보어드바이저는 2008년 글로벌 금융위기 이후 투자자 신뢰를 회복할 수 있는 대안으로 부각되며 급성장하고 있다. 
 
글로벌 회계컨설팅사 언스트앤드영(EY)에 따르면 글로벌 로보어드바이저 시장규모는 2017년 약 5,400억달러에서 2022년 약 8조 달러시장으로 성장할 것으로 전망했다. 
 
보고서에 따르면 한국 로보어드바이저는 은행권은 자산관리 서비스, 자산운용사는 상품 형태로 출시되고 있다. 
 
국내의 경우 ‘자본시장과 금융투자업에 관한 법률’에 따라 업권별로 서로 다른 유형의 로보어드바이저를 제공하고 있다. 은행권은 로보업체와 제휴형태로 추천포트폴리오를 로보어드바이저로 제안하는 자산관리 서비스를 출시했다.
 
알고리즘이 펀드포트폴리오를 추천하고, 매매는 손님이 직접 수행하는 방식이다. 주요 4대 은행에 이어 기업, 부산은행도 출시를 준비하는 등 확대되고 있다.
 
자산운용사는 키움자산운용이 로보어드바이저 자문을 받는 펀드를 시작으로 현재 총 6개 자산운용사가 13개 로보어드바이저 펀드를 출시했다.
 
자체 또는 알고리즘의 자문을 받아 자산운용사가 포트폴리오(주식/ETF)를 직접 매매하는 방식이다. 증권사 역시 자체 또는 로보업체와 연계한 로보어드바이저 랩을 출시했다.
 
알고리즘이 랩 운용 매니저 역할을 수행하는 방식이다.
 
또 보고서는 순수한 알고리즘 기반 로보어드바이저에서 인간과 결합한 하이브리드 로보어드바이저로 진화 중이라 밝혔다.
 
로보어드바이저는 2002년 언론에서 처음 사용된 언어로 해외에서는 자동화된 투자자문 및 자산관리서비스를 온라인으로 제공하는 플랫폼을 말한다.
 
로보어드바이저는 휴먼어드바이저에 비해 알고리즘 기반의 저렴한 자문비용, 온라인을 이용한 편리한 접근성, 소액으로도 자산관리를 할 수 있다는 장점으로 20~40대 젊은 연령층과 IT 선호층을 중심으로 확산됐다.
 
순수 로보어드바이저는 Wealth front(2007년), Betterment(2008년) 등 초기 대부분의 로보어드바이저 형태로 순수한 알고리즘 기반 온라인 자산관리 서비스를 말한다. 국내 대다수 로보어드바이저도 여기에 속한다.
 
이후 Vanguard(2015년)와 Charles Schwab(2015년), Merrill Lynch(2017년)등과 같은 기존 대형 금융기관들이 알고리즘과 인간이 결합한 하이브리드 모델로 시장에 진입하면서 로보어드바이저 시장을 주도하고 있다.
 
자산 규모가 크거나 고령인 경우 순수한 알고리즘보다는 자문인력이 개입된 서비스에 대한 선호도가 높기 때문이다.
 
보고서에 따르면, KEB하나은행 하이로보(HAI Robo)는 딥러닝 기술이 적용된 크래프트테크놀로지스㈜의 알고리즘이 추천한 포트폴리오에 대해 PB가 손님의 Needs를 반영하여 최종 포트폴리오를 선택할 수 있어 하이브리드 로보어드바이저로 분류된다.
 
하이로보는 2017년 7월 12일 출시 이후 2018년 3월말 기준 약 9개월만에 가입손님 약 4만명, 가입금액 5,000억을 돌파했다. 동기간 동안, 하이로보를 체험한 손님수는 약 14만명, 가입한 펀드 계좌수는 15만개를 넘어섰다.
 
출시 초기 인공지능 알고리즘이 과연 믿을 수 있는지, 인간보다 뛰어날 수 있을지 등 여러 오해와 편견이 존재한 것도 사실이다.
 
온라인을 통해 조작 몇 번으로 6개의 펀드포트폴리오가 제안되고, 한번에 6개의 펀드가 가입되는 등 이용자 편의성과 시장에 변동성이 발생했을 때 상대적으로 안정적인 수익률과 추천된 펀드가 벤치마크 대비 상회하는 성과를 보이면서 판매직원과 손님의 신뢰가 쌓여 판매도 지속되고 있다.
 
하이로보에 가입한 손님 연령대는 인공지능 알고리즘에 익숙한 30대~50대가 약 70% 정도로 대부분을 차지하고 있으며, 주로 온라인(모바일, 인터넷)을 통해 가입한 것으로 나타났다.
 
특히, 70대 이상 고령 손님도 약 8% 넘게 차지하고 있는데, 이는 하이로보가 하이브리드 모델로 사람(PB)이 개입된 서비스에 대한 선호도를 수용할 수 있었기 때문으로 보인다.
 
한편, 하이로보에 가입한 금액대별 손님분포를 보면, 1백만원 미만이 60.5%를 차지하고 있으며, 1백만원 이상 1천만원 미만이 18.8%, 1천만원 이상 1억원 미만이 17.6%를 차지하고 있다.
 
가입금액 1백만원 미만인 손님수가 전체의 60% 이상을 차지하고 있어, 소액 손님에게도 PB와 같은 자산관리 서비스에 대한 Needs가 높은 것으로 보인다.
 
하이 로보(HAI Robo)의 경우 정기적인 리밸런싱이 계속 보유하는 것보다 성과가 우수한 것으로 나타았다.
 
또 하이 로보(HAI Robo)의 ‘자산배분 알파’에서 가장 많이 추천된 운용사는 JP모간>미래에셋>동양>신한BNP>한투 순으로 나타났다.
 
JP모간은 ‘JP모간글로벌매크(주식혼합)’로, ‘JP모간글로벌전환사채(채권혼합)’ 등이 주로 추천됐으며, 미래에셋은 ‘미래에셋한국헬스케어(주식)’, 동양은 ‘동양하이플러스채권’이 추천됐다. 
 
국내주식에서 가장 많이 추천된 ‘미래에셋한국헬스케어(주식)’는 48.57%로 KOSPI 수익률 대비 50%가 넘는 초과수익을 시현했다.
 
해외선진주식에서는 ‘JP모간글로벌매크로(주식혼합)’가 10.81%로 벤치 마크 대비 +5.37% 초과했다. 국내채권, 해외채권 역시 추천 상위펀드가 벤치마크 대비 각각 +1.37%, +4.49% 초과했다.
 

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