로보어드바이저

로보어드바이저(RA; Robo-Advisor)는 로봇(Robot)과 어드바이저(Advisor)의 합성어로 알고리즘, 빅데이터 분석 등의 기술에 기반한 개인의 투자 성향 등을 반영하여 '자동으로 포트폴리오를 구성'하고 '리밸런싱(재구성)'하며 '운용'해주는 온라인상의 자산 관리 서비스이다.

개요

로보어드바이저는 기존의 자산관리서비스과 비교해 어드바이저인 사람이나 기관이 제공하는 어드바이저리에 비해 매우 저렴한 비용으로 더 많은 사람들에게 서비스를 제공한다. 일반적으로 투자자가 원하는 목표 수익과 리스크 선호도 등을 기반으로 자산을 관리한다. 주식, 채권, 선물, 상품, 옵션, 부동산, 펀드, ETF 등 많은 종류의 투자 상품에 저렴한 비용으로 투자 계획, 포트폴리오 관리, HTS 계정 서비스, 보안, 고객 서비스, 종합 교육 서비스를 제공한다.

로보어드바이저는 컴퓨터 공학에 기반을 둔 퀀트와 구분된다. 퀀트 공학이 과거 데이터를 추종해 미래를 예측하는 반면 로보어드바이저는 스스로 데이터 조합을 익히고 학습하는 '머신러닝' 기술이 적용됐다. 다양한 미래 변수를 고려해 미래를 예측할 수 있다는 것이 특징이다. 최근엔 인공지능의 오류를 잡아내기 위해 빅데이터 분석 전문가들의 손길이 더해져 ‘휴먼 로보어드바이저’라는 새로운 영역이 탄생했다.

기존의 어드바이저가 제공하는 어드바이저리는 매매까지 담당하던 역할을 지칭했기 때문에 단순히 포트폴리오를 조언하는 정도로는 로보어드바이저라고 할 수 없다. 로보어드바이저의 3가지 핵심 기능인 '포트폴리오 자동구성', '자동 리밸런싱', '자동 매매' 기능을 갖추고 있어야 한다. 자동화 투자 어드바이저(Automated Investment Advisor), 디지털 투자 어드바이저(Digital Investment Advisor), 온라인 금융 어드바이저(Online Financial Advisor), 자동화 투자 도구(Automated Investment Tool) 등으로 불리우고 있다.

정의

로보어드바이저는 2002년 3월 미국의 한 잡지사의 리처드 카레토(Richard J. Koreto) 기자가 처음 사용한 용어이며, 이후 로보어드바이저라는 명칭은 핀테크(Fintech) 혁신의 성공적인 사례로 소개되며 2011년 언론에 재등장했다. 이에 대한 정의는 법제도, 학계, 산업계 등에서 규정되어 있지는 않으나 현재 해당 서비스의 역할, 기술의 수준, 산업 동향 등을 통해 그 의미를 유추하여 정의하고 있다. 또한 자산 운용 및 접근방식 등의 특징을 기반으로

• 미리 짜여진 알고리즘(algorithm)을 이용하여 투자자문 및 자산관리 서비스를 제공한다. 알고리즘은 고객의 투자성향과 투자목적을 파악하고 이에 적합한 투자 포트폴리오를 제시하는 자동화 체계로 투자자유형 파악, 자산배분, 주문집행, 리밸런싱 등 모든 자산관리 과정에서 사람의 개입을 최소화하는 자동화를 추구한다.
• 사람을 대신하여 전문적인 투자자문 또는 자산관리 서비스를 대면이 아닌 비대면 방식으로 투자자에게 제공한다.
• 최소 투자한도와 자문보수를 대폭 낮춰 투자자문 및 자산관리 서비스의 대중화를 추구한다. 사람에 의한 투자자문 서비스는 한계비용이 높지만, 로보어드바이저에 의한 투자자문 서비스는 한계비용이 거의 제로에 가깝기 때문에 이를 활용해 기존 투자자문사보다 낮은 최소 투자한도와 자문보수를 제시하여 소액 투자자 또는 대중부유층의 서비스 접근성을 높인다.

역사

• 자동화 거래의 역사

자동화된 거래를 수행한 역사는 로보어드바이저 이전에도 존재했다. 1725년부터 직조기에 도입되 사용해온 유서깊은 입력장치이자 기억장치 중 하나인 천공카드(펀치카드; Punched card)를 이용해 자신의 추세추종 전략인 4주 규칙(4 Week Rule)을 실행했던 리처드 던키언(Richard Donchian) 등을 최초의 자동화 거래로 보고 있다. 이외에도 컴퓨터로 블랙잭 카드 카운팅 전략을 연구해 도박에서 카지노가 가지고 있는 유리함을 카드 카운팅을 통해 극복할 수 잇는 것을 수학적으로 입증한 책인 《Beat the Dealer》(1962)의 저자인 에드워드 소프(Edward O. Thorp) 박사도 자동으로 거래되는 퀀트펀드를 만든 1세대로, 퀀트펀드를 이용해 헤지펀드를 운용했다. 에드워드 소프 박사의 방법은 그의 저서인 《Beat the Market》(1967)에서 자세히 설명하고 있다.

• 알고리즘 트레이딩의 등장

1970년대 시장이 전산화되면서 컴퓨터 프로그램을 이용한 알고리즘 트레이딩이 활성화되었다. 1980년대 S&P 지수와 차익거래에 프로그램 매매가 사용되었다. 1980년대 후반에서 1990년대 사이에 완전히 전자적으로 실행되는 전자증권거래시스템(ECN; Electronic communication network)을 갖춘 금융 시장이 개발되었다. 현재 미국은 퀀드펀드의 전성기가 열린 상태로 D.E.Shaw, 시타델, 르네상스테크놀로지스 등의 퀀트 헤지펀드 회사는 자동화된 퀀트전략을 통해서 엄청난 수익을 올리고 있고 연간 수입 탑 헤지펀드 매니저 중 상당수가 자동화된 프로그램으로 투자하는 퀀트펀드의 펀드매니저들이다.

이렇게 초창기 퀀트펀드들이 승승장구하며 성장할 수 있었던 이유는 예전에는 시장에 발견하기 쉽게 강력한 시그널이 많았기 때문이라는 분석이 있다. 실제 1990년대 초반 미국 시장에서는 단순하게 가격이 오른 주식을 매도하고 가격이 떨어진 주식을 매수하는 것을 매일 반복해도 평균 일 수익률이 1% 이상씩 나와줬기에 초창기 퀀트펀드들은 엄청난 돈을 쓸어담을 수 있었다고 한다. 그러나 지금은 수많은 퀀트펀드와 알고리즘 트레이딩, 프로그램 매매가 동시에 진행되며 서로의 알고리즘을 파악해 해당 알고리즘을 무력화시키거나 함정에 빠트리게 하는 등의 전략이 이뤄지고 있기 때문에 수익률이 매우 낮아졌다.

• 초창기 로보어드바이저

개인의 금융 자산을 관리할 수 있는 투자 프로그램은 미국의 로터스사가 80년대부터 개척하기 시작했으며 인튜이트사의 Quicken은 90년대를 지배하며 현재도 많이 사용되고 있다. 마이크로소프트사 역시 어드바이저 프로그램인 Microsoft Money라는 프로그램을 출시하였으나 별다른 반응을 얻지 못했고, 이에 1995년 23억 달러를 들여 인튜이트사를 인수하려다 독과점 문제로 인해 무산된 적이 있다. 인튜이트사의 Quicken은 성공한 1세대 로보어드바이저 프로그램으로 볼 수 있고 2007년 이후 mint.com의 서비스에 밀려 Quicken을 무료전환 해보기도 했으나 결국 실패하고, 결국 2009년 로보어드바이저 업체인 mint.com을 2,400억 원에 인수하여 서비스 중이다.

• 현대의 로보어드바이저

최초로 대중에게 공개된 로보어드바이저는 2008년 금융위기 때 출시되었다. 이후 30세의 기업자 존 스타인(Jon Stein)이 2010년 불황기의 절정일 때 로보어드바이저인 베터먼트(Betterment)를 출시했다. 투자자가 간단히 온라인 인터페이스를 통해 수동적으로 매매를 하는 수준이었으나 출시되지마자 큰 인기를 얻었다. 이 베터먼트(Betterment)를 기점으로 대중에게 로보어드바이저의 인기가 높아졌다.

현대식 로보어드바이저는 2000년대 초반부터 금융 어드바이저나 자산관리사가 비슷한 종류의 컴퓨터 프로그램을 이용하고 있었기 때문에 완전히 새로운 기술인 것은 아니다. 그러나 자산을 개인적으로 관리할 필요가 있는 일반인을 위한 로보어드바이저는 2008년에야 공개되었다. 2015년에는 일반인이 이용 가능한 로보어드바이저는 100개 이상으로 늘어났고 600억 달러의 고객 자산을 관리하고 있었다. 2017년에는 로보어드바이저가 운용하는 자금이 2,200억 달러에 달했고 금융투자협회 등의 금융기관은 로보어드바이저가 운용하는 자금은 2020년 말까지 약 2,500억 달러~2조 달러에 다다들 것으로 예측되고 있다.

• 진화 과정

구분	전통적 자문	어음 할인 중개	온라인 투자 플랫폼	로보어드바이저
채널	대면	전화	PC	PC, 모바일
서비스	전용 상담자	전용 상담자	휴먼 어드바이저 채널 제한	완전환 디지털화(요구 시)
제공	포괄적 자문	포트폴리오 관리+자문	전통적 투자관리+최소 자문	투자 관리+자동재분배
대상 고객	최고액 순자산 보유자, 고액 자산가	고액 자산가, 대중 부유층	제한 없음	대중 부유층
고래수수료	높음	보통	낮음	낮음

좌측에서 우측으로 진행되는 과정은 기존 자산관리 서비스 모델에서 현재 로보어드바이저까지 해당 개념의 진화과정을 보여준다. 기존 금융권의 자산관리서비스인 프라이빗 뱅킹(Private Banking)은 개인 고액자산가를 대상으로 자산관리, 자산/부채 관리, 현금 흐름 관리, 은퇴 설계, 세금 및 회계자문 등의 서비스들을 제공한다. 하지만 핀테크 등 기술의 발달에 힘입어 로보어드바이저는 합성된 단어의 뜻에서처럼 Robot 측면의 기술적 역할과 Advisor 측면의 자산관리 역할까지 담당하는 형태로 부상하게 되었다.

현재 로보어드바이저 개념에는 전통적인 자산 관리서비스 달리 사람의 개입을 최소화한 '자동화'와 더불어 '온라인 플랫폼', '저비용의 대중화' 등의 역할을 포함하고, 기술의 발달과 더불어 '알고리즘', '빅데이터 분석' 등을 이용하는 ‘자동화된 투자자문 서비스’의 의미에 한정되지만, 향후 개인의 모든 재무활동을 지원하는 종합자산관리 서비스로 진화할 것이다.

구분

해외에서 로보어드바이저 서비스는 회사의 사업 모델에 따라 운용형, 자문형, 하이브리드형의 3가지 유형으로 구분할 수 있다.

• 운용형(Fully-Automated Platform) : 사람의 개입 없이 로보어드바이저가 알고리즘 기반 소프트웨어를 통해 직접 포트폴리오 구성 및 리밸런싱을 하고 거래를 수행하는 단계.
• 자문형(Self-Executed Trades) : 사람의 개입을 최소한으로 이용하고 로보어드바이저가 주도적으로 알고리즘 기반 소프트웨어를 통해 포트폴리오를 구성 및 리밸런싱을 자문하고 거래는 고객이 직접 수행하는 단계.
• 하이브리드형(Advisor-Executed Trades) : 사람의 판단도 자산 관리에 활용하는 경우로 사람이 로보어드바이저의 포트폴리오 분석 결과와 리밸런싱을 활용해 인간 전문가가 검증하거나 투자하는 단계.

구분	운용형(Online-based Portfolio Manager)	자문형(Monitor&Give Suggestions)	하이브리드형(Technology-augmented Humans)
주요 서비스	알고리즘 기반 소프트웨어를 통해 최적자산배분 후 이에 맞춰 운용한다. 리밸런싱, 최적 세제 전략 등의 서비스도 제공한다.	알고리즘 기반 소프트웨어를 통해 고객 포트폴리오 모니터 및 정기적 투자자문을 제공한다.(투자 주체는 고객이다.) 저성과/고비용 상품 교체, 리밸런싱 제안 등을 포함한다.	실제 어드바이저 판단으로 자문, 운용 업무를 수행하되 고객과의 커뮤니케이션 수단으로 온라인 채널을 활용한다.
수수료	주로 유동자산(AUM)기준 % 수수료 부과(0.15%~0.5% 수준)	주로 월정액 수수료 부과(5달러~15달러)	월정액, 유동자산(AUM) 기반 수수료 모두 활용
주요 회사	Wealthfront, Betterment, FutureAdvisor 등	Jemstep, MarketRiders 등	Personal Capital, LearnVest 등

국내에서 로보어드바이저는 크게 투자자에게 자산구성 및 재구성 사항을 추천하고 투자자의 의사결정에 따라 자산을 운용하는 자문형과 투자자로부터 전권을 부여받아 투자자 대신 로보어드바이저가 직접 자산을 운용하는 일임형으로 구분할 수 있다. 자산 운용 과정에서 고객 및 자문인력의 참여 여부에 따라 아래와 같이 4단계 유형으로 구분할 수 있다.

단계	고객(자문형)	금융회사(일임형)
로보어드바이저를 Back office에서 활용	1단계 자문 인력이 로보어드바이저의 자산배분 결과를 활용하여 고객에게 자문하는 단계	2단계 운용 인력이 로보어드바이저의 자산배분 결과를 활용하여 고객의 자산을 직접 운용하는 단계
로보어드바이저가 Front office에서 서비스	3단계 로보어드바이저가 사람의 개입 없이 자산배분 결과를 고객에게 자문하는 단계	4단계 로보어드바이저가 사람의 개입 없이 고객의 자산을 직접 운용하는 단계

절차

로보어드바이저의 서비스 절차는 크게 투자자 분석, 자산 배분, 리밸런싱의 3단계로 구성되며 세부적으로 투자자 프로파일링, 자산 배분, 포트폴리오 선택, 거래 집행, 포트폴리오 리밸런싱의 흐름을 가진다.

포트폴리오 구성 과정					매매 과정		리밸런싱 과정
투자자 프로파일링	>	자산배분	>	포트폴리오 선택	>	투자 실행	>	포트폴리오 리밸런싱
투자자 위험성향, 투자목적 등 분석		투자자 성향, 투자 목적에 따른 자산군 별 투자 비중 결정		자산군별 최적의 금융상품 추천 및 선택		로보어드바이저의 추천에 따른 투자 집행투자자의 수동 또는 로보어드바이저의 자동 집행		시장과 투자자산 모니터링시장 변동 상황 발생 시 혹은 주기적으로 포트폴리오의 자동 조정

자산배분 프로세스

단계	프로세스	처리내용
1단계	자산군(Asset Class) 설정	현재 시장환경 분석을 통해 주식, 채권, 대체투자 등과 같은 자산군을 확정
2단계	ETF 스크리닝	유동성 확보를 위한 일정수준 이상 거래대금, 보수 한도, 트랙킹 에러 최소화 등 필터링을 통해 각 자산군별로 적절한 ETF를 선정
3단계	리스크 허용 수준 설정	고객 성향을 리스크팩터로 분류하여 적정 베타값(시장 변동에 따른 포트폴리오 변동성)을 설정
4단계	MPT 통한 자산배분	리스크 허용 수준 설정을 통해 현대 포트폴리오 이론(MPT)을 적용한 자산배분
5단계	모니터링 및 리밸런싱	모니터링 및 주기적인 리밸런싱(베타값 측정 및 종목 재선정)을 통해 성과분석 및 수익성 향상

특징

로봇 측면

로보어드바이저의 로봇(Robot) 측면의 가장 큰 특징은 자동화다. 투자는 무엇을, 언제, 얼마나 매매할 것인지 세 가지만 정하면 되는 것이기 때문에 현재 시장상황에 대해 세 가지 값을 자동으로 계산하여 답을 내는 프로그램이면 로봇적인 특징을 지닌 것이다. 이러한 계산은 컴퓨터 프로그래밍에 따라 결정되기 때문에 수익을 내지 못할 수도 있다. 수익을 내기 위해서는 세 가지 값을 적절히 산출해야하기 때문에 수많은 최신 기술을 접목시키고 있다. 많은 양의 가격 데이터를 통해 데이터 마이닝이 이뤄지기도 하고 빅데이터 분석 기술, 머신러닝, 딥러닝 등의 인공지능 기술이 사용되고 있다.

퀀트는 공학이 과거 데이터를 추종해 미래를 예측하는 기법이지만, 로보어드바이저는 스스로 데이터 조합을 익히고 학습하는 '머신러닝' 기술이 적용됐다.

어드바이저 측면

로보어드바이저의 어드바이저(Advisor) 측면은 투자 상황 분석을 의미한다. 투자 상황 분석은 투자자에게 가장 적합한 포트폴리오를 작성하는 것이다. 누군가는 장기적인 수익률이 가장 큰 목표일 수도 있고 다른 누군가는 단기적인 수익일 수도 있고, 원금 보전, 헤지 등 다양한 투자자들의 개인적인 상황, 시장 상황 등을 고려하여 투자자에게 가장 적합한 포트폴리오를 작성해야 한다.

일반적으로 로보어드바이저가 추구하는 상품 성향은 최고의 수익률이 아닌 중위험, 중수익 상품이다. 상품 설계자들은 코스피지수, S&P지수 등 각종 투자지표 1년 수익률을 초과해 수익을 내는 것을 목표로 하기 때문에 단기에 고수익을 내려는 이들에겐 적합하지 않다. 분석모형 대부분이 거시경제 지표를 비롯해 수백조개에 달하는 데이터를 입력해, 장기수익률을 분석한 뒤 미래를 예측하는 기법을 활용한다.

기술

로보어드바이저 관련 기술은 머신러닝, 딥러닝 등의 인공지능 기술이 사용된다. 인공지능(AI; Artificial Intelligence)이란 인간처럼 학습하고 생각할 수 있는 컴퓨터 시스템을 말한다. 인공지능은 컴퓨터 프로그램을 이용해 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력, 자연어의 이해능력 등 모든 지능적인 행동들을 모방할 수 있다.

• 머신러닝(Machine learning)

머신러닝은 인간이 가지고 있는 지능적 기능인 학습능력을 기계를 통해 구현하는 방법으로, 환경과의 상호작용에 기반한 데이터로부터 성능을 향상시키는 알고리즘 및 기술이다. 여기서 ‘인간이 가지고 있는 지능적 기능’이란 인간의 지능이 가지는 학습, 추리, 적응, 논증 등의 기능을 의미하며, ‘스스로 성능을 향상 시킨다’는 것은 기계가 학습할 수 있는 것을 의미한다.

• 딥러닝(Deep learning)

딥러닝은 사물이나 데이터를 군집화하거나 분류하는데 사용하는 기술이다. 인공신경망(ANN; Artificial Neural Network)의 한계를 극복하기 위해 고안된 기계학습 기법으로 인공신경망에 기반하여 입력층(Input layer), 출력층(Output layer), 복수개의 은닉층(Hidden layer)의 계층 구조(Layer Structure)를 가지는 심층신경망(DNN, Deep Neural Networks)을 학습의 주요 방식으로 사용하는 머신러닝의 한 분야이다.

• 빅데이터(Big data)

빅데이터는 생성된 양이 많고 생성 속도가 빠른 비정형 데이터로 일반적으로 경제 가치를 창출해 낼 수 있는 데이터 결과 모음으로 정의되며 빅데이터 프로세싱은 빅데이터에서 가치가 되는 정보를 뽑아내는 기술이다. 빅데이터 기술이 대중에게 알려진 이후 여러 분야에서 사용되고 있지만 특히 금융 및 보험업 분야에서 빅데이터 활용의 가치는 다른 산업군에 비해 큰 비중을 차지하고 있다. 로보어드바이저에서도 투자자의 데이터 분석 등을 통한 데이터의 활용이 중요하며, 머신러닝, 딥러닝 등 인공지능 기술이 적용되고 있다.

구분	내용	관련 필요 기술
데이터 처리 과정(Data Processing)	투자 성향 파악을 위한 투자자의 표본집단 추출 등 데이터를 분석하는 작업 질문의 보편성과 통계적 정합성 필요	빅데이터와 저장장치, 고도의 컴퓨팅 처리기술 등이 필요 많은 데이터와 변화하는 경제상황에서도 표본집단 추출 과정 시 오퍼피팅 오류의 최소화, 머신러닝, 딥러닝 기술의 적용 필요
의사 결정 과정(Decision science)	구체적인 투자 목적을 분류하고 파악하는 작업 고객분류(Segmentation) 과정	구체적인 투자목적을 분류하기 위해 보다 세밀한 고객의 반응을 이끌어내기 위한 매핑 알고리즘(Mapping algorithm)을 활용 일종의 순서도(Flowchart) 접근이며 유형별 분리하는 군집화(Clustering) 작업

대부분의 로보어드바이저는 고객의 투자성향과 투자목표를 파악하기 위해 일의 질문을 제시한다. 투자자가 PC, 모바일 등을 통해 투자성향, 목표수익률 등 5개 내외 질문에 응답하면, 로보어드바이저는 소프트웨어 기반하여 맞춤형 포트폴리오 제시하고 운용 및 리밸런싱 서비스 등을 수행한다. 로보어드바이저가 제시하는 질문은 내부 기술적 처리 과정에 있어서 데이터 처리 과정(Data Processing)과 의사 결정 과정(Decision science)을 거치며 이 과정에서 인공지능 기술이 적용된다.

데이터 처리 과정에서는 질문의 표본 집단을 추출하기 위해 오버피팅(Over-Fitting)19)을 최소화하기 위한 방법 등에 딥러닝이 활용 되고, ‘Decision science’ 과정에서는 유형별 질문들에 대한 군집화(Clustering) 작업 등에 머신러닝이나 딥러닝 기술이 적용될 수 있다. 특히 딥러닝 기술을 적용할 경우 초고용량 학습 형태의 알고리즘을 통해 오버피팅을 최소화하고 신경망의 학습 능력을 최대화할 수 있다.

인공지능 기술이 적용된 로보어드바이저에서는 빅데이터 분석을 통해 패턴 추출 및 머신러닝, 딥러닝을 수행하고, 인공지능 엔진을 최적화하여 고객 투자 스타일에 따라 포트폴리오를 구성하고 리밸런싱 한다. 인공지능 엔진은 학습을 통해 지속적으로 쌓이는 데이터 패턴과 상관관계를 파악하여 이벤트 발생 시 투자자산이 어떻게 변화할지 예측하고 심리적인 동요없이 객관적인 판단을 해준다.

• 인공지능 기술이 적용된 로보어드바이저 자산관리사 개념

빅데이터 (경제적 가치를 만들 수 있는 모든 데이터)	>	인공지능 기술이 적용된 로보어드바이저	>	투자자
국내외 증권 게이터 (가격, 거래량, 수급 등)
기업 분석 데이터 (집단 지성 기반 기업 분석)
기업 관련 데이터 (뉴스, 공시, 실적, 자본금 변동, 주주 변동)
경제 데이터 (국내외 주요 경제지표)
글로벌 지표 데이터 (곡식, 에너지, 귀금속, 환율, 유가 등)
개개인의 투자 현황 및 투자 성향 데이터 (나이, 성별, 보유자산, 위험선호도, 투자경험 등)

• 주요 어드바이저의 사전 질문 내용

업체	질문
웰스프론트(Wealthfront)	이용 목적 나이 및 세전소득 가계 소득원과 부양가족 여부 현금성 자산규모 투자 목적과 손절매 패턴
베터먼트(Betterment)	나이 및 은퇴여부 연간소득 투자 목적
퍼스널 캐피탈(Personal Capital)	자문 인력과 전화통화를 통한 투자성향 파악 자산현황 및 투자 경험, 투자현황 및 목적 구체적인 포트폴리오 소개 및 위험성향 재조정
쿼터백	리스크, 투자손실, 손절매에 대한 인식 예금과 위험자산 투자비중 기대수익률, 투자금액, 투자기간 투자대상에 따른 투자목적

장점

• 저비용

로보어드바이저의 가장 큰 장점은 기존의 어드바이저를 대체할 수 있는 저렴한 비용이다. 고비용의 전문 인력 노동을 로봇으로 대체함으로써 온라인을 통해 적은 비용으로 동일한 서비스를 제공할 수 있다. 대부분의 로보어드바이저는 연간 고객의 계정 잔액의 0.1~0.89%의 요금를 요구한다. 이는 휴먼어드바이저가 요구하는 일반적인 연간 1~2% 수준의 요금와 비교할 수 있다. 만약 거래당 수수료를 받는 어드바이저라면 더 큰 차이가 난다.

• 접근성

로보어드바이저는 국내외를 막론하고 많은 양의 데이터를 보유하고 있기 때문에 글로벌 투자를 원하는 투자자에게 적합한 정보를 제공해준다. 해외투자를 하고 싶어하는 개인투자자가 글로벌 투자 상품을 이용할 수 있다.

• 효율성

로보어드바이저를 사용하면 휴먼어드바이저를 통해 제공받던 서비스를 매우 간단히 처리할 수 있다. 기존의 휴먼어드바이저를 통한 서비스는 자산관리사에게 전화하거나 대면하여 필요한 자산 서비스를 설명하고 서류를 작성한 뒤 기다려야한다. 그러나 로보어드바이저를 이용하면 집에서 편안하게 클릭 몇 번으로 해결할 수 있다. 특히 스마트폰의 발전으로 인해 모바일 애플리케이션을 통해 언제 어디서든 쉽고 간편하게 투자 조언부터 매매까지 모든 과정을 해결할 수 있다.

• 보편성

로보어드바이저는 일반적인 휴먼어드바이저에 비해 더 접근하기 쉽고 보편적이다. 휴먼어드바이저 서비스를 받기 위해서는 어드바이저 회사에 서비스 신청을 한 뒤, 휴먼어드바이저를 매칭받고 대면 또는 비대면으로 서비스를 제공받아야한다. 특히 일반적으로 어드바이저 서비스는 10만 달러(대한민국에서는 1천만 원) 이하의 고객에게 서비스하지 않으며 자산 서비스를 받기 위한 계정이나 계좌를 등록하는 데 들어가는 비용도 들어간다. 그에 반해 로보 어드바이저는 인터넷에 연결되어 있는 한 365일 24시간 내내 사용할 수 있고 계정 등록비도 전혀 들어가지 않는다.

단점

• 비정교함

로보어드바이저는 소규모의 자산이나 투자 경험이 적은 사람들에게는 좋은 보급형 투자 어드바이저이지만, 부동산 계획, 복잡한 세금 관리, 신탁 기금 관리 및 퇴직 계획 등과 같은 복잡한 고급 서비스가 필요한 사람에게는 충분하지 않다.

• 위기 대처

로보어드바이저는 예상치 못한 상황이나 위기에 대처하기 위한 서비스를 가지고 있지 않은 경우가 많다. 예를 들어 부모님이 돌아가시고 재산을 상속받을 때 로보어드바이저로 상속과정을 처리하는 것은 최적의 결정은 아니다.

• 신뢰성

금융전문사이트인 인베스토피디아와 미국 재무계획협회(FPA; Financial Planning Association)가 실시한 연구에 따르면 투자자들은 시장상황이 어렵고 불규칙한 시기일 때 단순히 로보어드바이저만의 조언을 따르는 것보다는 휴먼어드바이저와 로보어드바이저를 함께 이용하는 것을 선호했다. 특히 투자자의 40%는 극심한 시장 변동성이 있는 동안 자동화된 플랫폼을 이용하는 것이 불편하다고 응답했다.

• 고객의 전문성

일반적으로 휴먼어드바이저를 이용한다면 투자자가 금융이나 투자에 전문성을 갖추지 않아도 된다. 투자자는 그저 휴먼어드바이저에게 자산을 맡기기만 하면 되고 전문성을 갖춘 휴먼어드바이저는 자산을 운용할 것이다. 그러나 로보어드바이저는 투자자가 금융이나 투자에 전문성을 갖춰야한다. 로보어드바이저는 고객이 투자 목표를 정의하고 재무 상황을 정확하게 이해했다는 가정 하에 작동한다. 예를 들어 로보어드바이저를 사용할 때 리스크의 스프레드가 낮은지, 보통인지, 높은지와 같은 설정은 사용자가 투자 개념과 선택하는 각 옵션의 실질적인 의미와 기본적인 지식을 가지고 있어야만 한다.

비교

구분	로보어드바이저	휴먼어드바이저
채널	온라인(PC 및 모바일 기기)	영업망을 통한 대면 접촉
주요 고객	IT에 친숙하고, 가격에 민감한 대중적 투자자	고액 자산가
투자 금액	소액	고액
비용	0.1%~0.89% 정도의 낮은 수수료	서비스에 따라 다르나 대부분 1% 이상
이용시간	24시간 실시간 서비스	정규 업무 시간
경쟁력	편리한 접근성, 저비용	전담인력에 의한 포괄적인 투자자문
제공 서비스	자산배분 중심의 투자전략	각종 재무설계, 상속, 부동산, 세금이슈 등 광범위한 조언
서비스 절차	온라인 질문을 통해 투자 성향 및 투자 자산 판별 계좌 관리 자동 리벨런싱 및 점검	심도있는 개별면담과 재무설계로 투자포트폴리오 제공 증권 및 자문인력과의 면담을 통한 주기적 점검
투자상품	주로 패시브(Passive) 상품(ETF, Index펀드 등)	패시브 및 액티브(Passive & Active)상품 포괄 (개별주식, 채권, ETF, 펀드, 대체자산, 구조화상품, 파생상품 등)

규제

대한민국에서는 2016년 9월 처음으로 로보어드바이저 테스트베드가 실시되며 도입되었다. 그러나 자산관리의 대중화라는 당초 기대와 달리 로보어드바이저에 대한 많은 규제로 인해 자산관리시장이 로보어드바이저에 의해 활성화되지 못하고 있는 실정이다. 이에 따라 대한민국 정부는 지속적으로 로보어드바이저의 동향을 파악하며 규제를 완화해왔다. 예를들어 투자일임계약을 진행할 때 대면 후 서명을 받아야하는 것을 비대면으로도 허용했고 로보어드바이저 비대면투자일임계약 자기자본 요건을 40억 원에서 15억 원으로, 다시 15억 원에서 완전 폐지시켰다. 또한 로보어드바이저의 펀드재산 직접 운용을 허용시켰고, 로보어드바지어 업체에 펀드와 재산 위탁 운용도 허용했다. 특히 대한민국 정부와 시행업체인 코스콤에서 운영하는 로보어드바이저 테스트베드에 기업이나 업체 뿐만 아니라 개인이 참여할 수 있도록 개선되었다.

로보어드바이저 테스트베드

대한민국에서 로보어드바이저의 활성화와 연구, 규제 및 관리를 위해 로보어드바이저 테스트베드를 운영 중이다. 로보어드바이저 테스트베드의 운용 목적은 로보어드바이저의 분산투자, 투자자성향 분석, 해킹방지체계 등 투자자문, 일임을 수행하기 위한 최소한의 규율이 제대로 작동하는지 여부를 확인하기 위해서이며 운용주체는 IT 기술 및 자본시장 관련 인프라 전문기업인 코스콤이다. 크게 4가지의 항목으로 목적을 구성한다.

• 건전한 로보어드바이저 산업 생태계 조성 : 테스트 진행상황, 포트폴리오 운용현황을 투명하게 공개하여 로보어드바이저의 신뢰기반 조성
• 로보어드바이저의 유효성, 안정성 검증 : 로보어드바이저가 사람을 대체하여 직접 자문, 투자일임을 수행하기 위한 요건을 갖추었는지 확인
• 투자자보호 강화 : 테스트베드 통과 로보어드바이저의 핵심 투자전략, 운용성과에 대한 정보를 체계적으로 제공하여 투자자의 서비스선택 및 투자결정 지원
• 로보어드바이저 관련 감독체계 구축 : 테스트베드 운용 과정에서 드러나는 부적합한 규제, 감독상의 문제점 등을 발굴, 개선하여 효율적인 감독체계 구축

로보어드바이저 테스트베드 참여 기본 요건

사전심사

• 참여자격: 참여 업체 유형에 따른 요건 및 알고리즘의 자동화 요건 및 운용자산 요건에 대해 서류를 중심으로 심사

① RA기술보유 업체(자문ㆍ일임업 미등록 법인, 개인), ② RA기술보유 자문ㆍ일임ㆍ집합투자업자, ③ 금융회사 컨소시움

• 포트폴리오 산출역량: 가상의 투자자 정보를 RA에 입력 후 실제 맞춤형 포트폴리오가 산출되는지 여부를 심사

1. 다양한 투자성향을 가진 복수의 가상 투자자 정보를 입력(개인 제외)
2. 투자자별로 리스크 수준이 다른 복수의 포트폴리오가 유의미하게 구분되어 산출되는지 여부 심사
3. 한 개의 포트폴리오가 최소 5개 이상의 투자대상자산으로 분산되어 구성되는지 여부 심사

알고리즘의 합리성	알고리즘이 투자자들에게 설명이 가능하고, 알고리즘 테스트 결과가 알고리즘의 목표에 부합
개인 맞춤성 I	투자자 성향 분석 도구가 체계적이고 투자자 성향분석에 따라 유의미하게 구분되는 복수의 포트폴리오 산출
포트폴리오 산출	최소 5개 이상의 상품ㆍ종목으로 구성된 포트폴리오가 자동으로 산출되어야 함
유지, 보수 전문인력	알고리즘, 시스템을 시의 적절하게 업그레이드하고 지속적으로 관리할 수 있는 IT 전문 인력을 1인 이상 보유하여야 함

• 본심사

포트폴리오 유형 참고자료 〈Adviser〉, 《위키백과》 같이 보기 로봇 어드바이저   이 로보어드바이저 문서는 암호화폐 거래에 관한 글로서 검토가 필요합니다. 위키 문서는 누구든지 자유롭게 편집할 수 있습니다. [편집]을 눌러 문서 내용을 검토·수정해 주세요.   암호화폐 : 암호화폐 종류, 암호화폐 종류(국가별), 암호화폐 종류(가나다), 암호화폐 분류, 암호화폐 거래소, 암호화폐 거래 □■⊕, 암호화폐 지갑, 암호화폐 역사, 채굴기, 채굴업체, 채굴지역 캔들 꼬리 • 망치형 • 몸통 • 비석형 • 시가 • 십자형(도지형) • 아래꼬리 • 양봉 • 역망치형 • 위꼬리 • 음봉 • 일자형 • 잠자리형 • 장대양봉 • 장대음봉 • 종가 • 최고가 • 최저가 • 캔들 차트 MACD • 고점 • 골든크로스 • 과매도 • 과매수 • 구름대 • 그래프 • 기준선 • 눌림목 • 다이버전스 • 데드크로스 • 바닥 • 보합 • 보합세 • 볼린저밴드 • 상대강도지수(RSI) • 상승 • 상승세 • 상한선 • 선행스팬1 • 선행스팬2 • 스토캐스틱 • 이동평균선 • 일목균형표 • 저점 • 저항선 • 전고점 • 전저점 • 전환선 • 지지선 • 차트 • 최고점 • 최저점 • 하락 • 하락세 • 하한선 • 후행스팬 패턴 N자형 • V자형 • 계단형 • 덤핑 • 데드캣 • 머리어깨형 • 박스권(횡보) • 베어트랩 • 불트랩 • 삼각수렴 • 쌍바닥(W자형) • 쌍봉(M자형) • 엘리어트 파동 • 역N자형 • 역V자형 • 역머리어깨형 • 펌프앤덤프 • 펌핑 • 플래시 크래시 • 피날레 • 피보나치 수열 • 하이먼 민스키 모델 거래 가상자산 사업자 • 가상자산 서비스 제공자 • 거래량 • 고객신원확인(KYC) • 고빈도거래(HFT) • 공매도 • 공매수 • 교차상장 • 극초단타 • 김프판 • 단타 • 달러마켓 • 데이트레이딩 • 덱스(DEX, 탈중앙화 거래소) • 도둑상장 • 도지마켓 • 디커플링 • 디픽스 • 락업 • 런치패드 • 레버리지 • 리딩 • 리딩방 • 마진거래 • 마진콜 • 매도 • 매도벽 • 매매 • 매수 • 매수벽 • 매집 • 바이낸스 런치패드 • 배칭거래 • 벌집계좌 • 벽 • 베어마켓 • 분할매도 • 분할매매 • 분할매수 • 불마켓 • 블록딜 • 비봇 • 비티씨마켓 • 빅맥지수 • 상승장 • 상장 • 상장호재 • 선물거래 • 손절 • 순환매 • 스왑 • 스윙트레이딩 • 스프레드 • 시가총액 • 시그널 • 시드머니 • 아비트리지 • 악재 • 알고리즘 트레이딩 • 암호화폐 거래 • 에스크로 • 에어드랍 • 엔화마켓 • 오더북 • 올인 • 왝더독 • 원화마켓 • 월렛인베스터 • 위안화마켓 • 유로마켓 • 이더마켓 • 이티피 • 익절 • 일물일가의 법칙 • 자금세탁방지(AML) • 자동거래 • 자전거래 • 장세 • 재료 • 중앙화 거래소(CEX) • 중장기투자 • 차익거래(재정거래) • 초단타(스캘핑) • 커플링 • 코봇 • 코스트 애버리징(물타기) • 코인마켓캡 • 코인코덱스 • 타이밍 • 테더마켓 • 트레이더 • 트레이딩 • 트레이딩뷰 • 패닉셀(투매) • 포모 • 포지션 • 프로그램 매매 • 픽 • 하락장 • 하트넘버 • 현물거래 • 호재 • 홈트레이딩 주문 FAS • FOK • GTC • IOC • MIT • 가격지정주문 • 동시호가 • 매도스톱리밋주문 • 매수스톱리밋주문 • 매도역지정가주문 • 매수역지정가주문 • 메이커 • 메이커 피 • 시장가주문 • 스케일오더 • 지정가주문 • 조건부주문 • 조건부지정가주문 • 장시작 동시호가 • 장마감 동시호가 • 추적손절매주문 • 추적스톱리밋주문 • 최유리지정가주문 • 최우선지정가주문 • 테이커 • 테이커 피 • 호가 • 호가 스프레드 장외거래 리퍼블릭 프로토콜 • 아토믹스왑 • 장외거래(OTC) • 체인저 투자 ATO • ETF • IBO • ICCO • ICO • IEO • IWO • RCPS • SIEO • STO • TGE • 가치투자 • 공모 • 공모펀드 • 다단계사기 • 드래그얼롱 • 로보어드바이저 • 리버스 ICO • 모태펀드 • 뮤추얼펀드 • 벤처캐피탈 • 보통주 • 분산투자 • 사기 • 사모 • 사모펀드 • 상환전환우선주 • 선투자 • 소프트캡 • 액셀러레이터 • 액셀러레이팅 • 어드바이저 • 에스에이에프티(SAFT) • 엔젤투자자 • 우선주 • 월스트리트 • 유한책임투자자(LP) • 인큐베이터 • 인큐베이팅 • 장기투자 • 전환사채 • 조각투자 • 주식 • 질라 • 집중투자 • 콜옵션 • 크라우드세일 • 크라우드펀딩 • 크립토펀드 • 태그얼롱 • 토큰넥스트 • 투기 • 투자 • 튤립버블 • 퍼블릭세일 • 펀드 • 펀딩 • 컨설팅 • 펀더멘탈 • 포트폴리오 • 폰지사기 • 풋옵션 • 프라이빗세일 • 프리세일 • 피라미드사기 • 하드캡 • 하위테스트 • 헤지 • 헤지펀드 • 히든캡 코인 속어 가즈아 • 김치 프리미엄(김프) • 대마불사 • 떡락 • 떡상 • 몰빵 • 비들러 • 존버 • 줍줍 • 코린이 • 펌핑 • 흑두루미 • 흑우 • 흡성대법 드라마 펌핑타임 위키 : 자동차, 교통, 지역, 지도, 산업, 기업, 단체, 업무, 생활, 쇼핑, 블록체인, 암호화폐, 인공지능, 개발, 인물, 행사, 일반