데이터 사이언스(Data Science)와 인공지능(AI)에 대한 관심이 높아지면서 채권 투자도 디지털 방식으로 전환하고 있다. 운용사와 펀드매니저들은 이 새로운 기술을 어떻게 투자에 활용할지 고민하고 있다.
데이터 사이언스 기술이 빠르게 발전하고 있는 만큼 운용사 또한 관련 전문성을 키우는 것이 필요하다. 한 가지 방법은 운용사 내부에 데이터 전문가로 이루어진 팀(CoE, Center of Excellence)을 구축하는 것이다. 이들은 다양한 수치를 기반으로 포트폴리오 구성을 테스트하고 인사이트를 공유하며 투자 역량을 강화하는 역할을 한다.
최근 수 년간 데이터의 양이 폭발적으로 증가함에 따라 데이터 사이언스를 활용해 가능한 많은 정보를 수집하고 종합해 투자에 적용하는 능력이 중요해지고 있다. 현재 투자 프로세스에 사용되는 데이터는 대부분 온라인 기사와 웹사이트 등을 통해 얻을 수 있는 비정형 데이터다. 투자자들은 이 같은 정보를 활용해 통찰력을 키울 수 있다.
애널리스트는 데이터 사이언스를 통해 펀더멘털 분석을 강화할 수 있다. AI가 찾아낸 정보와 자신의 전문성을 결합해 특정 채권 이슈에 대한 인사이트를 얻거나 채권 발행 기업에 대해 파악하는 것이다. 또한 AI는 단면적(cross-sectional) 분석을 통해 단기간에 효과적으로 투자 트렌드를 확인하기 때문에 투자 분석의 양적 측면도 개선한다.
하지만 분석을 받는 측이 데이터 사이언스를 역이용할 수 있다는 것도 언제나 염두에 둬야 한다. 사람의 언어를 분석하는 자연어 처리(NLP) 기술을 예로 들 수 있다. 최근 자연어 처리 기술을 활용해 기업의 실적 발표문을 분석하는 경우가 늘었다. 이를 파악한 기업 CEO들은 낙관적인 분석 결과를 유도하기 위해 발표문을 작성할 때 특정 단어와 표현을 선택하기도 한다.
따라서 투자 감각이 뛰어난 채권 애널리스트와 펀드 매니저에 대한 수요는 앞으로도 지속될 전망이다. 전통적인 채권 상품일수록 여전히 전문가의 경험과 혜안은 유효할 것이다. 데이터 사이언스와 AI는 인간의 의사 결정을 대체하는 것이 아니라 보완하는 도구가 돼야 한다.
생성형 AI 시대의 펀드매니저들에게 코딩 능력은 필수 요건이 될 것이다. 사내 기술 전문가와 협업할 수 있는 능력, 디지털 기술과 AI를 활용해 고객에게 맞춤형 솔루션을 제공할 수 있는 능력도 중요해질 것이다.
디지털 신기술은 투자 프로세스를 더 효율적으로 개선할 뿐 아니라 전문가의 투자 역량을 강화해 더 빠르게 더 나은 결정을 도출할 수 있다. 채권 투자에 있어서도 데이터 사이언스와 AI의 잠재력은 무궁무진하다.
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