생성형 AI 시대의 자산운용, 투자신탁 데이터 정비 지연이 과제로

2026-08-15

투자신탁 데이터의 구조화 지연

연속 창업가이자 금융기관 대상 AI 활용 지원을 하는 세맨틱베이스(도쿄·주오)의 노구치 사토시 대표는 투자신탁만 생성형 AI 자산운용 서비스에서 제외될 수 있는 상황에 우려를 나타낸다. 배경에는 5800개가 넘는 투자신탁 데이터의 대부분이 XBRL화되지 않았다는 점이 있다.

자산운용 각사는 금융청의 전자공시시스템(EDINET)에 투자신탁 정보를 공시하고 있지만, 펀드명이나 대차대조표, 손익계산서 등에 한정돼 있으며 신탁보수율이나 편입 종목, 순자산액 추이 같은 주요 항목은 비교 가능한 구조화 데이터가 되어 있지 않다. 생성형 AI가 일본의 투자신탁 데이터를 읽어도 적절히 처리하지 못하고, 사실과 다른 정보를 그럴듯하게 반환하는 환각의 원인이 되기도 한다. 투자 대상 기업의 '배당금'과 투자신탁에서 고객에게 지급되는 '분배금'을 혼동한 사례도 있었다고 한다.

AI 전제의 정비로

이 같은 지연의 배경에는 업계가 투자신탁 데이터를 단순 비교당하고 우열이 가려지는 것을 꺼려온 경위가 있다. 대형은행 계열 운용사에서 사장을 지낸 한 경험자는 '데이터 정비는 비용이다. 비용을 상회하는 장점을 제시하지 못하면 제안해도 합의할 수 없었다'고 말한다.

다만 생성형 AI의 확산으로 환경은 변하고 있다. 미쓰비시UFJ은행은 5월 가계부 앱을 운영하는 머니트리의 금융 데이터 인프라를 사용해 'Apps in ChatGPT'를 제공한다고 발표했다. 이용자는 연결된 계좌와 잔액, 이번 달 지출을 묻기만 하면 그래프와 표를 통해 금융 행태를 파악할 수 있다.

3대 메가뱅크를 포함한 총 28개사도 AI로 개인의 자산운용을 지원하는 시도를 시작했다. 투자신탁 등의 검색부터 비교, 매수 계약까지 AI와의 대화로 끝내는 구상이다. 다만 일부 투자신탁 데이터만 XBRL화한 상태로는 이용자에게 최적의 포트폴리오를 짜기 어렵다. 앞으로 어디까지 XBRL화를 진행할지가 초점이 된다.

미국에서는 투자신탁의 리스크와 수익률에 더해 보유 자산 명세도 XBRL화돼 있다. 한편 AI에 의한 운용 권고가 투자자문이나 투자일임에 해당할 가능성을 둘러싼 논의는 한미 공통 과제다. 세맨틱베이스는 미정비 투자신탁 데이터를 구조화한 뒤 금융기관의 대규모 언어모델(LLM)에 통합하는 작업을 대형 인터넷 증권사와 운용사 등과 함께 진행하고 있다. 노구치 대표는 '디지털판 투자신탁 EDINET'을 목표로 한다고 밝혔다.

일본은행의 자금순환통계에 따르면 일본 가계 금융자산은 3월 말 기준 2386조엔이었다. 이 가운데 주식과 투자신탁은 563조엔으로 1년간 3할에 못 미치게 늘었고, 보험·연금 등의 584조엔에 근접했다. 투자가 가계에 뿌리내리기 시작한 가운데 AI를 활용한 투자 개별 최적화를 추진하려면 AI가 읽기 쉬운 데이터 정비가 필수적이다.

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