김연추 미래에셋 웰스스팟 대표 “AI, 운용 주체 아냐…판단을 진화시키는 인프라”
"AI가 펀드를 굴린다고 말하는 순간, 이미 핵심을 벗어난 거다." 뉴욕에서 만난 김연추 미래에셋 웰스스팟 대표는 인터뷰 초반부터 AI에 대한 과도한 기대와 오해를 분명히 선 긋는다. AI는 운용 주체가 아니라, 운용을 둘러싼 판단 환경을 바꾸는 도구라는 것이다. 웰스스팟은 미래에셋의 글로벌 AI 전략을 실무에서 구현하는 조직이다. 출범 1년 만에 AI 모델을 실제 ETF 운용 프로세스에 올렸고, 지금은 그 다음 단계를 준비하고 있다. 단순히 'AI를 쓴 상품'을 늘리는 게 아니라, AI가 운용 판단에 개입하는 방식 자체를 정교하게 만드는 과정에 가깝다. 김 대표가 반복해서 강조한 것은 하나다. 그는 "AI는 답을 주는 존재가 아니라, 판단을 더 잘하게 만드는 인프라"라고 말했다. ◆GXIG에서 확인한 AI의 역할…뉴욕에서 본 글로벌 금융사의 AI 웰스스팟의 첫 실전 무대는 AI 모델이 적용된 ETF 'GXIG(Global X Investment Grade Corporate Bond ETF)'였다. GXIG는 웰스스팟이 개발한 AI 기반 분석 모델을 미래에셋자산운용(MAGI US)이 회사채 운용 과정에서 리서치 인풋으로 활용하는 구조다. 이 구조에서 AI는 포트폴리오를 직접 구성하지 않는다. 대신 방대한 회사채 유니버스를 스크리닝해 상대적 매력도, 리스크 요인, 주목할 만한 변화 신호를 구조화해 제공한다. 포트폴리오 매니저는 이 분석을 출발점으로 삼아 최종 판단을 내린다. 김 대표는 GXIG 이후 가장 크게 달라진 점으로 '의사결정의 효율성'을 꼽는다. 과거에는 데이터 수집과 정제에 상당한 시간이 소요됐다면, 지금은 AI가 정리한 분석 위에서 운용역이 판단에 집중할 수 있게 됐다. 김 대표는 "AI가 데이터를 다뤄주는 덕분에, 사람은 오히려 더 중요한 일을 하게 된다. 경영진 리스크, 지정학 변수, 시장 분위기처럼 정량화하기 어려운 요소에 더 많은 시간을 쓸 수 있다"고 설명했다. GXIG의 경험은 웰스스팟 내부에서도 중요한 기준점이 됐다. 회사채처럼 데이터가 파편화되고 복잡한 시장에서 AI 모델이 실제로 작동한다는 것을 검증했기 때문이다. 이 경험은 이후 주식, 원자재, 암호화폐 등 다른 자산군으로 모델을 확장하는 데 직접적인 영향을 주고 있다. 뉴욕에서 본 글로벌 금융사와 빅테크는 AI를 리서치·리스크 관리 등 여러 영역에 점진적으로 통합하고 있다.다만, 어디까지나 사람의 판단을 보조하는 도구로 쓰는 단계였다. 이러한 상황에서 웰스스팟은 인간의 개입을 배제하진 않지만 AI를 더 비중있게 사용하고 있다고 김 대표는 말한다. 특히 리서치 영역에서는 LLM이 자료 요약, 공시 검토, 경쟁사 분석의 초안을 만들고, 사람이 이를 검증·보완하는 구조가 빠르게 자리 잡고 있다. 보안과 개인정보 이슈로 인해 엔터프라이즈 LLM이나 API 방식이 주류를 이루고 있고, 이를 기반으로 리서치 워크플로우를 하나로 묶는 시도도 늘어나는 추세다. 김 대표는 "글로벌 기준에서도 AI가 의사결정을 완전히 대신하는 사례는 거의 없다"고 말한다. 대신 중요한 것은 AI를 어디에, 어떤 단계에 배치하느냐다. 판단 이전의 정보 정리, 패턴 탐색, 후보군 압축 같은 영역에서 AI의 효율은 분명히 입증되고 있다는 것이다. 한국 금융 데이터에 대해서는 원천 품질 자체는 뒤처지지 않는다고 평가했다. 다만 다양한 자산군과 국가 데이터를 통합적으로 제공하는 플랫폼, 비정형 데이터를 다루는 생태계 측면에서는 아직 발전 여지가 크다고 봤다. ◆웰스스팟의 '다음 단계' GXIG 이후 웰스스팟의 다음 행보는 분명하다. 자산군 확장과 모델 포트폴리오의 고도화다. 현재 회사채 중심으로 검증된 AI 분석 파이프라인을 주식, 원자재, 암호화폐까지 확장하고 있다. 다만 이 확장은 'AI가 더 많은 것을 하게 만드는 방향'이 아니다. 각 자산군을 담당하는 전문 운용역들이 더 효율적으로 판단할 수 있도록, 자산별로 최적화된 분석 결과물을 제공하는 쪽에 가깝다. 김 대표는 "같은 모델을 모든 자산에 억지로 적용하지 않는다"고 강조한다. 자산군마다 데이터 특성과 시장 구조가 다른 만큼, 모델도 달라져야 한다는 인식이다. 웰스스팟은 이를 위해 여러 종류의 모델을 축적해 두고, 필요에 따라 조합해 쓰는 방식을 취하고 있다. 중장기적으로는 AI 모델 제공 조직을 넘어, 글로벌 시장에서 기술 기반을 인정받는 플레이어로 자리 잡는 것이 목표다. ETF 발행사 라이선스를 갖추고, 그룹 전략과 정합적인 자체 브랜드 ETF를 미국 시장에 선보이는 것도 중요한 이정표로 보고 있다. ◆AI 시대에도 판단은 사람의 몫 AI 고도화와 함께 설명가능성(XAI)에 대한 요구도 커지고 있다. 김 대표는 "사람의 판단도 100% 설명할 수는 없다"는 점을 전제로, 현실적으로 납득 가능한 수준의 설명을 제공하는 것이 중요하다고 말한다. 웰스스팟의 모델은 결과가 그대로 집행되지 않는다. 사람이 이를 검증하고 해석하는 단계를 반드시 거친다. AI는 리서처의 역할을 수행하고, 최종 책임은 운용 주체에게 남겨두는 구조다. 그는 AI 기반 운용의 가장 중요한 원칙으로 '사람의 개입과 책임'을 꼽는다. 기술이 아무리 발전해도, 최종 판단과 그에 따른 책임은 사람이 져야 한다는 것이다. 뉴욕에서 확인한 글로벌 금융사의 AI 활용과 웰스스팟의 전략은 같은 방향을 가리킨다. AI는 운용을 대체하는 존재가 아니라, 운용이 더 잘 작동하도록 만드는 기반으로 자리 잡고 있다.
