미래에셋, 중관여 초개인화 은퇴자산관리 목표
“10년 평균 2% 수익률 깨자”…방치 대신 일임
[화이트페이퍼=고수아 기자] 금융 분야에서 인공지능(무료 바카라 게임 정보) 활용은 데이터 한계 탓에 여전히 까다롭다는 평가가 나온다. 미래에셋자산운용의 ‘M-ROBO(엠로보)’는 수년간 축적한 퀀트·무료 바카라 게임 정보 운용 역량을 바탕으로 퇴직연금 운용의 과제를 풀기 위한 시도로 주목된다.
미래에셋자산운용은 15일 서울 여의도 FKI컨퍼런스센터에서 퇴직연금 전용 로보어드바이저(RA) 플랫폼 ‘M-ROBO’ 출시 기자간담회를 열고, 오는 18일부터 하나은행 모바일 앱 ‘하나원큐’를 통해 서비스를 시작한다고 밝혔다.
이창헌 로보어드바이저운용본부장은 “금융 데이터는 양이 적고 노이즈가 많아 ChatGPT 같은 언어모델처럼 무료 바카라 게임 정보가 스스로 학습하긴 어렵다”며 “전문성을 갖춘 펀드매니저가 ‘선생님 역할’을 하며 무료 바카라 게임 정보를 훈련시키는 구조로 차별화를 꾀했다”고 설명했다.
미래에셋은 박현주 회장의 투자 철학을 바탕으로 글로벌 분산투자와 장기투자,선도적 상품 개발을 지속해왔다. 2000년대 초부터 퀀트·무료 바카라 게임 정보 기반 공모펀드 운용을 시도했고, 2017년부터는 무료 바카라 게임 정보를 본격 도입해 다양한 전략형 펀드와 알고리즘을 개발하고 있다.
2019년 출시된 무료 바카라 게임 정보 기반 자산배분 펀드 ‘무료 바카라 게임 정보글로벌모멘텀’은 국내 최대 규모를 기록 중이며, M-ROBO는 이 펀드의 동적 자산배분 전략을 IRP 알고리즘에 적용한 모델이다. 현재 ‘마이 스타일’, ‘마이 골드 자원배분’ 등 총 12종의 알고리즘을 탑재했다.
마이 스타일은 고객의 나이, 은퇴 시점, 납입액, 목표 수익률, 손실 허용 한도 등을 고려해 개인 맞춤형 글라이드패스를 설계하는 방식이다. 글라이드패스는 은퇴시점에 가까워질수록 주식 비중을 줄여가는 자산배분 방식으로 타깃데이트펀드(TDF)에서 널리 사용된다.
마이 골드 자원배분은 인플레이션 국면에서 퇴직연금 제도상 원자재 파생형 상품에 직접 투자할 수 없는 점을 감안했다. 금 실물 ETF, 원자재 관련 기업 ETF 등 적격 자산군을 활용해 간접적인 원자재 투자 효과를 구현했다.
미래에셋은 미국의 개인형 퇴직연금 제도도 주요 참고 사례로 삼았다. 작년 말 기준 미국 퇴직연금 시장은 약 32조7000억 달러(약 4경6698조 원) 규모다. 이 중 DC형·IRA 자산 약 29조4000억 달러의 5%가 RA 기반으로 운용된다.
손수진 ETF연금마케팅부문 대표는 “미국은 2016년 401k 계좌에서 로보 일임이 제도화되자 시장이 급성장했고, 현재 로보 자산은 약 2100조 원에 달한다”며 “ETF를 직접 매매하는 고관여, 원리금보장형에 자산을 두는 저관여 사이에서 중관여 고객을 위한 솔루션은 충분하지 않았다”고 말했다.
자본시장연구원에 따르면 2023년 말 기준 국내 퇴직연금 적립금의 최근 10년 평균 수익률은 2.07%다. 원리금보장형은 2.01%, 실적배당형은 2.75%였고, 같은 기간 소비자물가상승률(CPI)은 2.2% 수준이었다. 남재우 자본연 연구위원은 “원리금보장상품은 장기적으로 실질가치 유지가 불가능함을 확인할 수 있다”고 분석했다.
이준용 미래에셋자산운용 부회장은 “퇴직연금 혁신은 적립금 경쟁이 아닌 수익률 관리로 가야 한다”며 “M-ROBO는 무료 바카라 게임 정보 기술력과 운용 철학이 결합된 플랫폼으로, 연금 2.0 시대의 해법이 될 것”이라고 말했다.
질의응답에선 알고리즘의 신뢰도와 현실성, 운용 자동화 구조, 개인정보 활용 범위 등에 대한 질문이 이어졌다.
― 예상 수령액 산정이 지나치게 낙관적인 것은 아닌가?
▲ “수익률 시뮬레이션은 고객의 목표 수익률과 투자 기간 등을 기반으로 계산되며, 초기 가입 시점에 자동 노출되지 않고 충분한 설명 이후에 제공된다.”
― 리밸런싱은 자동으로 이뤄지나? 주기나 조건은 어떻게 되는가?
▲ “모든 과정이 자동화돼 있으며, 펀드 가입처럼 포트폴리오가 자동 운용된다. 리밸런싱은 전략에 따라 월 1회 또는 분기 1회 이뤄지며, 시장이나 자산 가격이 급변하면 수시 리밸런싱도 가능하다.”
― 코스콤 테스트베드에서 수익률 성과는 어땠나?
▲ “마이 골드 자원배분 알고리즘이 테스트베드에서 상당 기간 상위권 성과를 기록했고, 다른 전략들도 유형별로 평균 이상 성과를 유지하고 있다.”
― 알고리즘은 외부 핀테크 등에서 만든 건가?
▲ “전략 수립부터 코스콤 테스트베드 개발, 알고리즘 운용까지 전 과정을 내부에서 직접 수행했다.”
― 개인정보는 어디까지 활용되나?
▲ “투자 성향 진단 외의 개인정보는 사용하지 않으며, 고객 정보는 망 분리 환경에서 안전하게 처리된다.”
― 현재는 운용역이 관여하는 구조 같은데, 추후 완전 자동화가 가능한가?
▲ “지금도 완전 자동화다. 알고리즘 개발에 운용역의 인사이트가 반영됐을 뿐, 서비스 구조는 자동화된 일임형으로 운영된다.”
― 금융 데이터의 노이즈나 한계를 어떻게 극복했나?
▲ “데이터 부족 문제를 해결하기 위해 시계열 확장(예: A주식의 과거 가격 변화 추적), 횡단면 보강(동일 시점의 다양한 자산 정보 비교) 등 다양한 기법을 적용해 왔다. 이 기반은 2017년부터 쌓아온 무료 바카라 게임 정보 운용 경험에 있다.”
