로보어드바이저 비대면 영업과 알고리듬에 대한 규제 방향 자본시장연구원 연구위원 이성복 javanfish@kcmi.re.kr

1 2 3 4 5 Contents 로보어드바이저 작동원리 기대효과와 잠재위험 국내외 로보어드바이저 현황 로보어드바이저 규제 이슈 5 바람직한 규제 방향

1 로보어드바이저 작동원리

로보어드바이저 출현배경(1) RA는 이전에도 존재한 자산관리서비스로 새로운 것이 아님 1995년 자문사의 자문을 보조하는 툴로 mPower가 소개, 1966년 퇴직 연금 자문 및 일임에 특화된 Financial Engines가 설립 자료 : burnmark(2017), Digital Wealth

로보어드바이저 출현배경(2) RA는 1995년부터 존재한 온라인 자산관리서비스(WMS)가 발전 한 것으로 새로운 것이 아님 1995년 미국에서 자문사의 투자자문을 보조하는 툴로 mPower가 처음 소개, 1996년 퇴직연금 자문 및 일임에 특화된 Financial Engines가 설립 2002년 12월 미국은 1940년 투자자문업법을 개정하여 인터넷 자문업자의 정 의를 신설 2005년 자동화된 리밸런싱 툴인 iRebal가 자문사를 보조할 목적으로 소개 2007년 최초 RA인 Betterment가 설립, 2008년 Wealthfront(원래 KaChing)이 설립 RA는 2008년 GFC로 하락한 투자자 신뢰를 회복할 수 있는 대안 으로 떠오름 RA는 미국뿐만 아니라 전 세계적으로 자본시장 분야의 금융혁신 사례로 부각 2010년 FutureAdvisor가 수천여 투자중개업자(brokerages)를 대상으로 자동 화된 투자자문 서비스를 제공, 2015년 Charles Schwab과 Vanguard가 인하우 스(in-house) RA 서비스를 개시 한국도 2016년부터 RA가 소개되기 시작, 2018년 1월말 현재 25개가 RA 테스 트베드 통과

지역별 RA 현황 자료 : burnmark(2017), Digital Wealth

로보어드바이저 작동원리(1) RA는 2008년 이전과 달리 자문사의 투자자문행위를 대체할 목적 으로 WMS를 자동화 2008년 GFC 이전 자동화된 WMS는 자문사의 투자자문행위를 보조할 목적으 로 개발 이후 출현한 RA의 자동화된 WMS는 사람의 개입을 최소화하여 온라인에서 WMS를 제공할 목적으로 개발 RA로 WMS의 공급비용 절감, 무한복제, 상시접근, 맞춤형 서비스 제공이 가능하나, 고객과의 상호작용 부족

참고 : 로보어드바이저와 인공지능 RA는 비대면에서 사람의 개입을 최소화 또는 자동화하여 제공되 는 투자자문 또는 자산관리 서비스 AI는 사람처럼 또는 (사람보다 더 일관되고) 합리적으로 생각 (thinking)하거나 행동(acting)하는 기계 자료 : Russel and Nurvig(2018)

Black Box 로보어드바이저 작동원리(2) RA는 온라인에서 자동화된 WMS를 제공할 수 있는 알고리듬 (algorithm)으로 구성된 객체 RA 알고리듬은 외부에 공개되지 않기 때문에 어떻게 작동하는지 제3자에 의 해 검증하기 어려움 RA 알고리듬은 투입(input) 대비 산출(output)로 평가할 수밖에 없는 블랙박스 (black box)와 같음 Black Box

로보어드바이저 작동원리(3) RA 알고리듬은 투자자문사 또는 투자일임사(이하, 자문사)의 투 자자문 또는 투자일임행위를 복제

로보어드바이저 작동원리(4) 고객진단 알고리듬 : 고객의 투자성향과 투자목적을 평가하는 알 고리듬 자문사가 고객의 적합성(suitability)을 평가하는 절차를 온라인에서도 실시할 수 있도록 설계된 알고리듬 자산배분 알고리듬 : 효율적 자산배분(efficient asset allocation) 을 도출하는 알고리듬 일반적으로 인정된 투자이론에 입각하거나 이보다 더 효율적인 방법으로 자 산배분을 도출할 수 있도록 설계된 알고리듬 리밸런싱 알고리듬 : 포트폴리오의 수익과 위험을 관리하는 알고 리듬 시장상황과 고객수요 변화에 대응하여 포트폴리오의 수익을 개선하고 위험을 절감할 수 있도록 설계된 알고리듬

2 기대효과와 잠재위험

로보어드바이저 기대효과(1) 서비스 비교 가능 RA 출현으로 예전과 달리 WMS 가입이 간편해지면서 WMS 비교도 용이해짐

로보어드바이저 기대효과(2) 시장경쟁 촉진 시장확대 가능 서비스 질 향상 RA의 고정비용은 매우 높으나 한계비용은 고객수에 따라 계속 감소하기 때문 에 규모의 경제를 달성할수록 이윤이 커짐 이 때문에 RA는 더 많은 고객을 확보하기 위해 최소 가입금액(account minimum)과 자문보수(advisory fee) 인하에 대하여 경쟁 전통적인 자문업자도 자체적으로 RA서비스를 공급하며 독립 RA와 경쟁 시장확대 가능 낮은 최소 가입금액과 자문보수, 서비스 비교 가능, 시장경쟁 심화, 체계적이 고 효율적인 WMS 기대 등으로 WMS시장이 대중화되고 있는 중 서비스 질 향상 RA에 대한 신뢰는 단기적인 수익실현보다는 장기적인 자산관리 역량에 의해 결정 RA는 적합한 고객진단, 효율적 자산배분, 실효적 리밸런싱 구현을 추구

로보어드바이저 기대효과(3) Wealth WMS시장이 기관 및 HNW 중심의 시장에서 일반투자자도 이용할 수 있는 시장으로 변화 # of clients Current Market New Market

로보어드바이저 잠재위험 불완전판매 위험 이해상충 문제 자체오류 또는 해킹위험 시스템리스크 증대 최소 가입금액이 낮아지고 WMS시장의 경쟁이 심화될수록 불완전판매 위험도 동 시에 증가 가능 RA는 온라인에서 자동화된 WMS를 대량 공급할 수 있기 때문에 불완전판매 위험 도 시스템적으로 발생 가능 이해상충 문제 RA 알고리듬은 자문사의 투자자문행위 편차(bias)를 줄일 수 있는 동시에, RA의 이 익을 고객의 이익보다 우선 가능 RA의 이해상충 문제는 고객진단, 자산배분, 리밸런싱 전 과정에서 발생 가능 자체오류 또는 해킹위험 RA 중에는 효율적 자산배분을 도출하지 못하거나 실효적 리밸런싱을 실행하지 못 하는 RA도 존재 가능 외부세력에 의한 알고리듬 해킹위험이 언제나 상존하고, 개인정보 조작 또는 유출 위험도 존재 가능 시스템리스크 증대 WMS시장의 경쟁이 심화될수록 특정 RA가 시장을 잠식하는 시장집중화 현상이 나타날 것으로 예상 이에 따라 WMS시장이 외부충격에 취약할 수 있고, 시스템리스크를 확대시키는 요인으로 작용 가능

3 국내외 로보어드바이저 현황

해외 현황(1) 시장규모 2017년 RA의 운용자산(AUM)은 약 5,400억 달러로 예상, 2022년에는 약 8조 달러 시장으로 성장할 것으로 전망 자료 : EY(2017), Wealth Advice

해외 현황(2) RA별 운용자산(1) 상위 12개 RA의 운용자산을 비교하면 초창기와는 달리 Vanguard와 Schwab 등과 같은 Hybrid advisors( + )의 AUM이 높음 ($bn) As of Feb, 2017 자료 : EY(2017), Wealth Advice

해외 현황(2) RA별 운용자산(2)

해외 현황(3) RA별 최소 가입금액 최소 가입금액은 RA마다 큰 폭의 차이를 보이는 가운데, 독립 RA일수록 최소 가입금액이 매우 낮음 As of Feb, 2017 자료 : EY(2017), Wealth Advice

해외 현황(4) RA별 자문보수 RA 자문보수율은 기존 자문사(0.5%~2.0%)보다 낮은 0.15%~0.5% 수준, 가입 자산 규모에 따라 차등하는 RA도 존재 자료 : EY(2017), Wealth Advice

해외 현황(5) 자산관리 성과(RA별 비교) 미국의 RA별 수익률과 리스크를 비교하면 자산관리 성과에 큰 차이를 보이지 않는 것으로 판단 자산관리 성과와 RA의 운용자산 규모의 상관관계가 뚜렷하게 보이지 않음 As of 09/30/2017 자료 : EY(2017), Wealth Advice

해외 현황(6) 자산관리 성과(수익률 추이) 시장상황에 따라 RA도 음(-)의 수익률을 단기적으로 보이기도 하나 리밸런싱 을 통해 실효적으로 수익률을 관리하는 것으로 판단 2016년중 미국의 주요 RA 누적수익률 자료 : Qplum(2017)

국내 현황(1) 시장규모 최소 가입금액과 자문보수 RA유형 국내 RA의 운용자산(AUM)은 공식적으로 집계되고 있지 않으나, 2018년 6월 말 현재 약 6500억원(투자자문 6,300억원, 투자일임 200억원)인 것으로 추정 최소 가입금액과 자문보수 RA별 최소 가입금액과 자문보수에 대한 정보는 조사되기 어려운 실정 RA유형 제1, 2, 3차 RA Testbed 통과한 RA는 총 26개(중복 제외)로 집계, 이중 은행이 4개, 증권사가 7개, 자산운용사가 3개, 투자자문사가 3개, 기술업체가 9개 구분 개수 1차 2차 3차 은행 4 3 1 - 증권사 7 6 자산운용사 2 투자자문사 기술업체 9 합계 26 18 13 자료 : 코스콤

국내 현황(2) 자산관리 성과(투자성향별 비교) RA의 자산관리 성과를 살펴보면, RA 운용자산의 수익률과 리스크가 투자성향 에 따라 반드시 비례하지 않음 다만 제2차 Testbed에서 RA의 자산운용의 수익률과 리스크가 제1차 때보다 투자성향에 따라 좀 더 비례적 제1차 RA 테스트베드 제2차 RA 테스트베드 주석 : 테스트베드 기간(6개월)중 RA 알고리듬별 수익률과 표준편차 자료 : 코스콤

국내 현황(3) 자산관리 성과(안정추구형 RA) 안정추구형 RA(제1차 RA Testbed)중에는 지속적으로 음(-)의 수익률을 보이는 등 리밸런싱이 실효적이지 못한 RA도 존재하는 것으로 판단 안정추구형 RA의 운용기간별 누적수익률 주석 : 2016년 9월 5일부터 2017년 1월 12일까지 자료 : 코스콤

국내 현황(4) 자산관리 성과(위험중립형 RA) 위험중립형 RA(제1차 RA Testbed)는 리밸런싱을 통해 수익률을 향상시키는 것으로 판단되나, 일부 안정추구형 RA보다 누적수익률이 낮은 경우도 존재 위험중립형 RA의 운용기간별 누적수익률 주석 : 2016년 9월 5일부터 2017년 1월 12일까지 자료 : 코스콤

국내 현황(5) 자산관리 성과(적극투자형 RA) 적극투자형 RA(제1차 RA Testbed)도 리밸런싱을 통해 수익률을 향상시키는 것으로 판된되나, 일부 안정추구형과 위험중립형 RA보다 누적수익률이 낮은 경우도 존재 적극투자형 RA의 운용기간별 누적수익률 주석 : 2016년 9월 5일부터 2017년 1월 12일까지 자료 : 코스콤

4 로보어드바이저 규제 이슈

RA에 대한 글로벌 규제 동향 개요(1) 최근 2~3년간 RA의 WMS 공급이 빠르게 증가하자 미국, EU, 영 국, 호주 등을 중심으로 RA에 대한 규제를 구체적으로 마련 기존 WMS시장이 기관투자자 또는 HNW 중심이었기 때문에 상대적으로 투자 자 보호에 대한 이슈가 크지 않았음 RA에 의해 WMS 공급이 증가하고 일반투자자가 참여하면서 투자자 보호에 대한 구체적인 방안을 마련 중 각국에서 RA에 대한 규제를 세부적으로 마련하는 주된 이유는 다 음과 같음 RA의 WMS는 온라인에서 자동화된 툴로 공급되기 때문에 사람의 개입이 거 의 없고 투자자와의 상호작용이 제한적 사람의 개입이 없고 투자자와의 상호작용이 제한적인 환경에서 고객적합성 평가, 핵심사항 설명, 중요정보 공시 등이 불완전하게 이루어질 가능성이 큼 투자자가 RA의 WMS를 선택하는 데 있어 RA의 사업모델(알고리듬 기반이론) 에 대한 정보나 이해가 부족 RA는 알고리듬으로 구성된 객체이기 때문에 자문사와 동일한 수준의 내부통 제기준을 적용하기 위해서는 자문사와 다른 접근방식이 필요

RA에 대한 글로벌 규제 동향 개요(2) 자료 : EY(2017)

비대면 계약에 대한 규제 해외의 경우 RA가 WMS를 비대면으로 계약하는 데 별도의 규제 를 받지 않음 미국 SEC는 2003년 온라인 WMS 공급의 편리성을 제고하기 위해 1940년 투 자자문업자법을 개정하여 인터넷 자문업자(internet advisor)의 정의를 신설 미국의 경우 인터넷 자문업자 신설 이전에도 비대면으로 WMS를 계약하는 데 별도의 규제가 없었음 EU, 영국, 호주 등도 RA의 비대면 계약을 별도로 제한하고 있지 않은 것으로 파악 오히려 RA가 WMS의 대중화와 WMS시장의 경쟁을 촉진할 수 있다고 판단하 고 RA의 비대면 계약과 영업을 긍정적으로 평가 국내의 경우 투자자 보호를 이유로 RA가 투자일임서비스를 비대 면으로 계약하는 것을 제한 그동안 투자일임서비스(일임형 ISA 제외) 계약시 자본시장법 제47조에서 규정 한 투자권유시 설명의무를 대면으로 이행토록 규제 (금융투자업규정 제4-77 조 18호) 2018년 6월 29일 상기 규정 개정을 통해 영상통화, 자기자본 40억억 이상이면 온라인 설명의무 이행을 허용

비대면 영업에 대한 규제(1) 동일행위-동일규제 원칙에 따라 RA도 자문사가 준수해야 할 영업 행위 규제를 동일하게 준수할 것을 요구 다만 해외의 경우 RA가 자문사와 달리 온라인에서 자동화된 툴로 투자자문/ 투자일임서비스(WMS)를 제공한다는 특성을 고려하여 비대면 환경에 맞게 영 업행위 규제를 개선 중 적합성 원칙 고객적합성 평가시 온라인 질문이 고객의 금융상황, 투자성향, 투자목적 등에 관한 충분한 정보를 추출할 수 있도록 구성되어야 함 온라인 질문은 고객이 이해하기 쉬운 언어로 작성되어야 하며 추가적인 설명 이 필요한 경우에 부연이나 예시가 제시되어야 함 WMS 투자권유를 받는 고객의 특성에 맞게 글자크기, 줄간격, 인터페이스 등 이 기술 중립적으로 설계되어야 함 고객이 온라인 질문에 대해 비일관적이거나 모순적으로 응답할 경우 이를 고 객에게 알려 수정하게 하거나 시스템적으로 필터링할 수 있어야 함 적합성 평가에 대한 목적을 고객에게 설명해야 하고 적합성 평가에 대한 RA 의 책임을 어떠한 방법으로도 면제할 수 없음(EU ESMA) RA의 추천된 자산배분을 고객이 자신의 투자성향과 투자목적에 적합하지 않 게 직접 조정할 경우 이에 대해 주의환기하고 필요한 자문을 제공해야 함

비대면 영업에 대한 규제(2) 설명의무 핵심설명사항은 Popup box와 같이 고객의 주의를 환기할 수 있는 웹기술을 활용해야 함 추가적인 설명이 필요하거나 고객의 요구가 있을 경우 Tooltips와 같이 고객과 의 상호작용이 가능한 웹기술을 활용해야 함 설명사항은 고객의 기기, 운영체계, 웹브라우저 환경 등에 영향받지 않도록 기 술중립적으로 제공되어야 함 알고리듬에 의해 고객계좌가 관리되고, 고객자산이 투자되거나 리밸런싱된다 는 사실을 설명해야 함 알고리듬에 사용된 기반이론의 가정과 한계, 알고리듬 사용에 따른 잠재위험, 특정상황에서 알고리듬 작동중지 가능성, 제3자에 의한 알고리듬 개발 및 관 리에 대해 설명해야 함 자문사에 의한 고객계좌 관리 및 감시의 정도에 대해 설명해야 함 RA가 고객으로부터 확보한 정보를 자산배분 추천시 어떻게 사용하는지와 그 한계를 설명해야 함 언제 어떻게 고객이 자신의 정보를 업데이트해야 하는지를 설명해야 함 RA가 직접 부과하는 자문보수 뿐만 아니라 직간접적으로 고객이 부담해야 하 는 비용에 대해 설명해야 함

비대면 영업에 대한 규제(3) 이해상충 방지 핵심설명사항은

알고리듬에 대한 규제(1) 고객진단 알고리듬 자산배분 알고리듬 온라인 질문으로 추출한 고객정보를 완전히 이용하여 일관되고 체계적인 방 법으로 고객의 투자성향을 분류할 수 있어야 함 고객의 투자성향과 투자목적에 적합하게 자산배분이나 금융투자상품이 추천 되어야 함 자산배분 알고리듬 일반적으로 인정된 이론모형(예시, MPT)을 기반해야 하며, 그렇지 않은 경우 자산배분의 결과가 더 효율적임을 증명할 수 있어야 함 알고리듬에 채택된 가정과 모수는 임의적이거나 자의적으로 설정되지 않아야 함 미리 설정된 가정과 절차에 따라 일관되고 체계적인 방법으로 효율적인 자산 배분을 도출할 수 있어야 함 채택된 이론모형의 한계가 무엇인지를 인지하고, 이를 보완하는 방법을 강구 하여야 함 알고리듬이 추천한 자산배분의 수익률과 리스크가 고객의 투자성향과 투자목 적과 매칭되어야 함

알고리듬에 대한 규제(2) 리밸런싱 알고리듬 알고리듬 내부통제 리밸런싱이 RA가 아닌 고객의 이익을 최우선하는지를 주기적으로 검토하여 리밸런싱 기준(대상, 주기, 방법, 시기 등)을 설정해야 함 리밸런싱 기준은 임의적으로 설정되지 않아야 하며, 객관적인 방법으로 검증 한 결과를 토대로 설정되어야 함 리밸런싱의 결과가 자산배분의 수익률을 향상시키지 못하거나 리스크를 절감 하지 못하는 이유를 분석하고 설명할 수 있어야 함 알고리듬 내부통제 기술서 작성 및 관리 – 알고리듬의 목적, 의사결정 순서, 설계 전반을 전문적 인 자문사의 검토를 받아 작성하고 시의적절하게 수정 상시감시와 보안 – 전문적인 자문사가 알고리듬의 작성, 수정, 검증의 모든 과 정을 상시감시하고, 승인되지 않은 접근이 발생하지 않도록 철저한 보안장치 를 마련 이해상충 방지 – 고객에 적합한 WMS를 제공하고 자산배분 또는 리밸런싱 알 고리듬이 고객의 이익을 최우선하여 작동하는지를 주기적으로 평가 제3자 위탁관리 – 알고리듬을 개발, 소유, 관리하는 제3자를 적정하게 관리

5 바람직한 규제 방향

바람직한 규제 방향 (1) 비대면 계약에 대한 규제 비대면 영업에 대한 규제 알고리듬에 대한 규제 불완전판매 우려를 이유로 RA의 비대면 계약을 부분 허용하는 것보다는 전면 허용하되, 비대면 영업에 대한 규제를 강화해 불완전판매 위험을 최소화 이를 통해 독립 RA가 WMS시장의 경쟁과 WMS의 대중화를 촉진할 수 있도록 장려 비대면 영업에 대한 규제 RA의 특성에 맞게 고객적합성 평가, 설명의무 준수, 수수료부과 체계 등에 대 한 구체적인 지침안을 마련 이를 통해 일반투자자의 합리적인 의사결정을 유도하고 불완전판매 위험을 최소화 알고리듬에 대한 규제 현재 RA 테스트베드를 통해 1차적으로 RA를 심사한다는 점은 긍정적 다만 RA의 특성에 맞게 알고리듬에 대한 구체적인 준법감시 및 내부통제기준 (안) 마련 필요

바람직한 규제 방향 (2) 인공지능에 대한 규제 어떻게 금융회사가 신뢰도를 확보할 것인가? 인공지능에 의한 실패 가능성 최 소화 필요 사람에 의한 실패는 금융회사의 신뢰도에 제한적으로 영향을 미치나, 인공지능에 의한 실패는 금융회사의 신뢰도를 회복이 불가능할 정도까지 훼손 가능 인공지능이 잘못 설계 또는 오작동되거나 사람에 의해 악용될 경우 인공지능에 의 한 실패 발생 가능 어떻게 인공지능을 제어하고 통제할 것인가? 인공지능과 전문인력 내부통제 체계 마련 필요 사람은 일반적으로 누구나 주어진 매뉴얼을 토대로 제어하고 통제 가능하나, 인공 지능은 잘 숙련된 전문인력이 아니면 제어하거나 통제하기 곤란 잘 숙련된 전문인력이더라도 인공지능을 고의적 또는 악의적으로 이용 가능하므로 인공지능을 제어하고 통제하는 전문인력도 통제할 필요 어떻게 잘 숙련된 전문인력을 확보할 것인가? 금융분야와 IT분야 전문인력 의 균형 필요 금융분야 전문인력은 금융규제를 준수하고 고객이 만족할 수 있도록 금융서비스 를 제공할 수 있는 인공지능을 설계하는 데 필요 IT분야 전문인력은 금융분야 전문인력이 설계한 대로 인공지능을 제어하고 통제하 는 데 필요

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