투자자들이 아직 AI 주식 조언을 완전히 신뢰하지 못하는 이유

인공지능(AI) 도입은 “역사적 속도”로 계속 가속화되고 있습니다. 기술이 지속적으로 개선되고 더 많은 사람들에게 도달하고 그 어느 때보다 더 많은 사람들에게 도달하면서, 이제 조용히 소매 투자자들의 도구 키트의 일부가 되고 있습니다.

주식 스크리닝부터 실적 발표 요약, 거래 아이디어 생성, 포트폴리오 분석, 거래 실행에 이르기까지, AI는 투자에 빠르게 필수적인 부분이 되고 있습니다.

하지만 생성형 AI와 머신러닝의 눈부신 발전에도 불구하고, 실제 매매 결정을 AI에 의존하려는 투자자들의 주저함은 여전히 존재합니다. 투자자들은 AI 모델에게 위험을 표시하거나 재무제표를 설명해 달라고 요청하는 데는 만족하지만, 실제 자금이 걸린 상황에서는 같은 모델을 신뢰하려는 사람은 적습니다.

이는 신뢰가 역량에 뒤처지고 있음을 보여주며, 투자자들은 환각 현상, 알고리즘 편향, 데이터 품질, 사이버 보안, 그리고 AI가 예측할 수 없는 거시경제적 또는 지정학적 사건을 완전히 고려하지 못하는 점을 우려하고 있습니다.

산업과 규제 기관이 책임성의 형태를 정의해 나가면서, 대부분의 투자자들은 AI를 인간 판단을 대체하는 것이 아니라 의사결정을 지원하는 도구로 활용하고 있습니다.남아 있는 질문은: 소매 투자자들이 AI를 충분히 신뢰하여 포트폴리오 결정에 영향을 미치게 할 수 있을까요?

AI가 투자 전략을 재구성하고 있다

AI는 급성장하는 시장을 경험하고 있으며, 향후 수십 년 동안 상당한 경제 성장을 견인할 것으로 예상됩니다. 철도, 전력, 인터넷에 비견되는 변혁적 기술로서, 일상적인 인터넷 검색부터 심층 산업 워크플로, 복잡한 제조, 약물 발견에 이르기까지 모든 것을 뒤흔들겠다는 약속을 하고 있습니다.

AI의 급속한 발전은 금융 시장에도 영향을 미치고 있습니다. 오늘날 금융 기관, 증권사, 헤지펀드, 핀테크 기업들은 다양한 업무에 AI를 활용하고 있습니다.

이들 기관은 감성 분석, 위험 모델링, 사기 탐지, 정량적 거래, 포트폴리오 최적화, 맞춤형 투자 추천, 고객 지원 등에 AI를 활용하고 있습니다.

생성형 AI는 이러한 역량을 더욱 확장시켜 일반 투자자에게도 큰 이점을 제공합니다. 투자자들은 자연어로 복잡한 금융 정보를 질의할 수 있어 정교한 시장 조사에 대한 장벽을 낮춥니다.

또한 AI는 인간 분석가가 며칠을 걸려야 처리할 방대한 데이터를 지속적으로, 훨씬 빠른 속도로 분석할 수 있는 능력을 가지고 있습니다.

구조화된 데이터와 비구조화된 데이터를 분석하면서, 이 기술은 수천 개의 자산을 동시에 모니터링하고 숨겨진 패턴을 식별합니다. 또한 반복적인 연구 작업을 자동화하고 새로운 정보에 거의 즉시 반응합니다.

기계인 AI는 두려움이나 탐욕에 의해 움직이지 않으며, 일관된 방법론을 적용해 과신, 손실 회피, 군집 행동 등 인간 의사결정을 왜곡하는 감정적 편향을 감소시킵니다.

이 모든 역량은 투자 연구를 보다 효율적이고 접근 가능하게 만들며, 특히 이전에 기관 수준의 분석 도구가 없던 소매 투자자들에게 큰 도움이 됩니다.

이 모든 것 위에, AI는 인간보다 뛰어난 것으로 밝혀졌으며 주식 선택에서 30년 동안 평균 600%의 수익률로 “매니저의 93%”를 능가했습니다.

하지만 AI도 완벽하지는 않습니다. 이 기술에는 중요한 제한점이 있는데, 대부분의 고급 AI 시스템이 블랙박스로 작동한다는 점이며, 이는 추천이 어떻게 생성되는지 알 방법이 없다는 것을 의미합니다.

이 기술은 또한 학습된 데이터만큼만 좋습니다. 그 결과 AI 모델은 부정확할 뿐만 아니라 허위 정보를 만들어낼 수도 있습니다.

AI의 환각 문제는 잘 문서화되어 있습니다. 잘못된 답변을 제공할 뿐만 아니라 자신감 있게 제시해 탐지하기 어렵게 만듭니다.

“환각은 언어 모델이 생성하는 그럴듯하지만 거짓인 진술입니다. 겉보기에 간단한 질문에도 놀라운 방식으로 나타날 수 있습니다,” 라고 OpenAI는 ‘Why language models hallucinate’라는 블로그에서 설명했습니다. “예를 들어, 널리 사용되는 챗봇에게 Adam Tauman Kalai(본 논문의 저자)의 박사 논문 제목을 물었을 때, 자신 있게 세 가지 다른 답변을 제시했지만 모두 틀렸습니다. 그의 생일을 물었을 때도 세 가지 다른 날짜를 제시했으며, 이 역시 모두 잘못되었습니다.”

이것이 전부가 아닙니다. AI 모델은 역사적 패턴을 학습하기 때문에, 진정으로 변화하는 경제 상황을 이해하기보다는 전례 없는 시장 상황에서 어려움을 겪습니다.

게다가 대부분의 투자자가 동일한 AI 모델을 사용하게 되면, 이는 거래가 붐비게 만들어 변동성을 감소시키기보다 오히려 확대시킬 뿐입니다. 이러한 모든 우려는 AI 지원 투자에서 더 큰 투명성과 인간 감독의 필요성을 촉발했습니다.

증거에 따르면 기술 채택은 고르지 않으며, 신뢰와 인식된 위험이 연구자들에 의해 주요 장벽으로 흔히 지적됩니다.

AI 조언에 대한 신뢰는 아직 진행 중인 과제

AI는 극히 빠르게 주류에 진입한 몇 안 되는 기술 중 하나입니다. 좋은 예가 OpenAI의 ChatGPT로, 첫 100만 사용자를 단 5일 만에 달성했으며, 이후 두 달 안에 1억 사용자를 기록했습니다. 가장 최근에는 ChatGPT가 전 세계 월간 활성 사용자 10억 명이라는 이정표를 넘어섰으며, 출시 약 3년 만에 가장 빠른 속도로 이를 달성한 앱이 되었습니다.

이 데이터가 AI 사용이 확대되고 있음을 보여주지만, 증거에 따르면 투자자들도 투자 관련 작업에 AI를 사용하는 데 편안함을 느끼고 있습니다.

점점 더 많은 소매 투자자들이 이제 이 기술을 사용해 주식을 조사하고, 재무 보고서를 요약하며, 익숙하지 않은 재무 용어를 해석하고, 기회를 스크리닝하며, 최신 뉴스를 빠르게 파악하고 있습니다.

Investing.com이 938명의 미국 소매 투자자를 대상으로 실시한 설문조사에서 발견한 바에 따르면 거의 3분의 2(62%)가 이미 AI 도구를 사용해 정보에 입각한 투자 결정을 내리고 있습니다.

이 중 23.6%는 AI 도구를 정기적으로 사용하고, 27.4%는 가끔 사용합니다. 단 11.5%만이 한두 번 사용해 본 적이 있습니다. 눈에 띄게도, 응답자의 21%는 아직 AI를 사용해 본 적은 없지만 고려 중이며, 16.6%는 투자에 AI 도구를 전혀 사용할 계획이 없다고 답했습니다.

“사실 AI가 금융 산업만큼 빠르게 파괴적 영향을 미친 산업은 소수에 불과합니다,”라고 Investing.com의 수석 분석가 Thomas Monteiro가 말했습니다. “이는 소매 투자자에게 더욱 두드러지는데, 기업들이 이제 몇 년 전 비용의 일부로 모든 종류의 금융 수준 도구에 접근할 수 있게 되었습니다. 이러한 모델이 진화하고 점점 더 관련성을 갖게 됨에 따라, 사용량은 계속 증가할 가능성이 높으며, 이미 어떤 형태의 AI 투자 도우미와 상호작용하고 있는 사람들조차도 마찬가지입니다.”

10개 시장에 걸쳐 거의 10,000명의 부유층 및 고액 자산가(HNWI) 투자자를 대상으로 한 HSBC Ipsos 설문조사에서도 금융 및 투자가 부유층 개인들 사이에서 AI 사용 사례 중 가장 흔하며, 경력이나 개인 개발보다 앞선다는 결과가 나왔습니다.

특히 Z세대와 밀레니얼 세대가 AI를 가장 빠르게 채택하고 있습니다. 이들 젊은 세대는 위험을 포착하고, 연구 속도를 높이며, 인간 상담가와 대화하기 전에 ‘두 번째 의견’을 얻기 위해 AI를 활용하고 있습니다.

그럼에도 불구하고, 투자자들은 AI가 포트폴리오를 관리하거나 자동으로 거래를 실행하도록 허용하는 데 상당히 불편함을 느낍니다. 응답 품질과 데이터 프라이버시 우려가 보다 넓은 채택에 가장 큰 장벽으로 작용합니다.

Investing.com 설문조사에 따르면, AI 사용자를 대상으로 38.9%가 부정확하거나 오해를 일으키는 추천에 대해 우려하고, 24.2%는 다수의 투자자가 동일한 AI 생성 신호를 사용함으로써 발생하는 ‘군집 현상’에 대해 우려하고 있습니다.

영국을 중심으로 한 Good Money Guide 설문조사에서 발견한 바에 따르면 비슷한 패턴이 나타났습니다: 투자자의 거의 7명 중 10명은 AI 플랫폼을 사용했지만, 단 18.8%만이 ChatGPT나 Claude와 같은 도구가 재무 조언을 제공하는 것을 신뢰한다고 답했으며, 이는 기존 재무 웹사이트를 신뢰하는 60.2%와 큰 차이를 보였습니다.

전 연령층에서 전문적인 조언에 대한 필요성은 여전히 존재하며, 하이브리드 접근 방식이 이상적인 미래 의사결정 모델으로 여겨집니다.

“고객들은 점점 더 AI를 활용해 옵션을 탐색하고 있지만, 투자 결정을 내릴 때는 신뢰할 수 있는 자산 관리자의 판단, 맥락, 책임성을 중요하게 생각합니다.”

– Barry O’Byrne, HSBC 국제 부와 프리미어 뱅킹 CEO

연구는 신뢰가 기술보다 더 중요함을 보여준다

새로운 연구인 “Mind over machine: A bibliometric journey into investor perceptions of AI in stock markets¹“는 투자자들이 금융 시장에서 AI를 어떻게 인식하는지에 대한 학술 연구를 포괄적으로 개관합니다.

문헌은 또한 AI를 보다 인간처럼 보이게 설계하는 인간화(anthropomorphism)를 투자자 신뢰에 영향을 줄 수 있는 요인으로 탐구하지만, 이는 아직 진행 중인 연구 영역입니다.

흥미롭게도, 저자들은 2025년 12월에 발표된 “Hey AI, should I buy this stock? – Trust, technology, and the rise of the young investor”라는 이전 연구에서 젊은 투자자들이 AI 기반 투자 도구와 어떻게 상호작용하는지를 조사했습니다.

그들은 밀레니얼 세대와 Z세대가 투자 결정을 내릴 때 로보 어드바이저, 주식 스크리너, 챗봇 등 지능형 시스템에 점점 더 의존하고 있음을 발견했습니다. 이들 젊은 투자자에게 신뢰는 AI 도구를 채택하고 지속적으로 사용하는지를 결정하는 핵심 요인입니다. 또한, 주식 추천의 이유를 설명해 주는 AI 시스템을 원하며, 윤리, 공정성, 책임성에도 관심을 가지고 있습니다.

최신 연구는 이러한 발견을 확장하여, 투명성과 설명 가능성을 통한 신뢰 구축이 AI의 기술적 성능 향상만큼이나 중요하다고 주장합니다.

이를 위해 연구자들은 새로운 AI 모델을 테스트하지 않고, 1993년부터 2025년까지의 기간을 포괄하는 Scopus 데이터베이스에서 추출한 700여 편 이상의 영문 피어리뷰 논문에 대한 서지계량 분석을 수행했습니다.

PRISMA 스크리닝 프레임워크와 R의 Bibliometrix 패키지를 사용하여, 이 연구는 지난 32년간 주식 투자에서 AI 채택에 관한 연구의 진화를 지도화했습니다.

리뷰 결과, 문헌은 머신러닝, 딥러닝, 로보 어드바이저 서비스의 발전과 함께 급속히 확대되었으며, 네 가지 주요 연구 주제—AI 모델의 기술 최적화, 윤리 및 거버넌스 문제, 행동 심리학 및 투자자 신뢰, 금융 서비스의 실용적 적용—를 식별했습니다.

기술적 성능 측면에서 AI는 예측, 위험 관리, 포트폴리오 최적화에서 상당히 향상되었습니다. 그러나 AI가 효율성, 자동화, 개인화 측면에서 큰 이점을 제공하더라도, 이는 자동으로 채택으로 이어지지는 않습니다.

투자자들은 여전히 회의적이며, 연구에 따르면 이는 주로 기술적 결함보다는 인식된 위험 때문입니다.

“인식된 위험은 지속적인 반대 힘으로 남아 있다”고 저자들은 말했습니다. 신뢰는 투자자들의 보다 넓은 채택을 방해하는 또 다른 주요 장벽입니다.

다른 우려는 불투명성, 공정성, 알고리즘 편향, 프라이버시 문제, 규제 불확실성, 책임성, 그리고 많은 AI 모델의 ‘블랙박스’ 특성에 집중되며, 이는 투자자들의 기술 유용성 평가를 약화시키고 투자 결정에 의존하려는 의지를 감소시킵니다.

이러한 맥락에서, “신뢰와 인식된 위험은 주변적인 우려가 아니라 AI 기반 주식 시장에서 기술 역량만으로는 지속적인 사용자 수용을 보장하기에 부족함을 설명하는 핵심 해석 메커니즘”이라고 연구는 밝혔습니다.

연구는 로보 어드바이저 채택이 효율성보다는 신뢰와 인식된 위험의 균형에 의해 형성된다고 지적합니다. 여기서 인간과 유사한 디자인과 신뢰는 수용을 촉진하지만, 상호작용 문제와 낮은 인지도는 채택을 방해합니다.

“투자자 채택은 단순히 기술적 효율성에만 의해 형성되는 것이 아니라, 인식된 위험, AI 설계 특징… 그리고 신뢰 사이의 상호작용에 의해 형성됩니다,”라고 연구는 언급했습니다. “이 통합은 최근 실증적 증거와 일치하는데, 이는 젊은 투자자들의 AI 기반 주식 자문 도구 활용이 알고리즘 성능보다는 투명성, 개인화, 인식된 공정성에 기반한 신뢰 형성 메커니즘에 의해 주로 좌우된다는 것을 보여줍니다.”

리뷰는 또한 심리적 요인이 채택 결정에 중요한 역할을 한다는 점을 강조합니다.

시스템이 이해 가능한 설명을 제공하고, 시간에 걸쳐 신뢰성을 입증하며, 의미 있는 인간 감독을 허용할 때 투자자들은 AI를 더 쉽게 수용합니다.

이전 연구들은 인간-AI 상호작용에서 긴장이 존재함을 밝혀냈으며, 이는 사회적 또는 인간과 유사한 디자인 요소로 해결될 수 있습니다. 이는 일부 투자자에게는 불확실성을 감소시키지만, 다른 투자자에게는 행동 편향을 증가시킬 수 있습니다.

예를 들어, 사회적 신호를 포함한 대화형 로보 어드바이저 인터페이스는 정서적 신뢰를 높여 투자자들이 실제 위험 프로파일과 일치하지 않더라도 추천을 수용하게 만들 수 있습니다.

연구에 따르면 AI를 ‘기술만’으로 분석해서는 안 되며, 공정성이나 설명 가능성과 같이 겉보기에 기술적인 특성조차도 AI가 내재하고 작동하도록 기대되는 제도, 규칙, 거버넌스 구조와 같은 광범위한 사회기술 시스템에 의해 부분적으로 형성됩니다.

AI 거버넌스에 관한 최근 연구는 알고리즘 시스템에 대한 투자자 신뢰가 윤리적 보호장치, 제도적 신뢰성, 인식된 책임 구조에 의해 영향을 받는다는 것을 추가로 보여줍니다.

이는 ‘신뢰는 기술적 최적화가 아니라 사회기술적 정렬에서 비롯된다’는 점을 강조합니다.

전반적으로, 연구는 향후 진보가 예측 정확도 향상뿐만 아니라 투명하고 설명 가능하며, 투자자들의 책임성과 통제에 대한 기대에 부합하는 AI 시스템 설계에 달려 있다고 결론짓습니다.

AI 투자 도구에 있어 이는 경쟁 우위가 더 나은 시장 신호를 생성하는 것에만 있지 않고, 투자자들이 실제로 행동할 수 있을 만큼 분석을 신뢰할 수 있게 만드는 결정적인 2단계에 진입하고 있음을 의미합니다.

인터랙티브 브로커스

금융 산업에서 Interactive Brokers (IBKR )는 기존 중개 기능을 넘어 AI 지원 투자 워크플로우로 나아가는 점에서 두드러집니다.

자동화된 글로벌 전자 브로커는 ETF, 헤지 및 뮤추얼 펀드, 등록 투자 자문가, 자체 거래 그룹 및 개인 투자자의 계정을 보관 및 서비스합니다. 이 회사는 전 세계 170개 이상의 거래소에서 ETF, 주식, 옵션, 선물, 외환, 채권, 귀금속, 뮤추얼 펀드 및 선물 계약을 처리합니다.

고객은 또한 제3자 제공자를 통해 특정 암호화폐를 거래할 수 있습니다.

Interactive Brokers의 거래 플랫폼에는 IBKR Desktop, IBKR Mobile, IBKR Trader Workstation, IBKR Client Portal 등이 포함되며, 주요 제품군으로는 IBKR Lite, IBKR Pro, IBKR Universal Account가 있습니다.

AI 활용에 있어, 이 브로커는 AI를 자율 포트폴리오 매니저로 포지셔닝하지 않으며, 대신 제품 및 거래 플랫폼 전반에 AI를 통합해 사용자가 포트폴리오를 분석하고, 증권을 조사하며, 위험을 모니터링하고, 거래 지시를 생성할 수 있게 합니다. 다만 모든 거래는 실행 전에 반드시 고객이 명시적으로 검토하고 승인해야 합니다.

IBKR은 최근 원래 Claude 통합을 넘어 ChatGPT와 Grok을 포함하도록 AI 기능을 확장했으며, AI가 지시를 생성할 수 있는 제품 범위도 확대했습니다.

회사는 또한 Nancy Stuebe 투자자 관계 이사가 2026년 1분기 실적 발표에서 “AI를 활용해 연구를 간소화하고 트렌드, 기업, 증권 간 관계를 시각화하여 고객에게 실행 가능한 투자 아이디어를 제공하는 도구”를 도입했다고 언급했습니다.

그녀는 또한 AI 기반 챗봇의 개선을 언급했으며, “정확도와 범위를 모두 확대하면서 담당자들이 보다 복잡한 문제에 집중할 수 있게 되었다”고 말했습니다. 또한 온보딩, 컴플라이언스 및 기타 운영 분야에서 프로세스를 자동화하기 위해 AI를 적용하고 있다고 덧붙였습니다. AI 활용 확대는 고객 경험을 향상하고 내부 효율성을 개선하기 위해 전사적인 우선순위라고 Stuebe는 강조했습니다.

시가총액 1,586억 달러인 IBKR은 현재 주가 $94.18에 거래되고 있으며, 연초 대비 45.48% 상승하고 지난 1년 동안 57% 상승했습니다. 지난 달에는 사상 최고가인 $97.84를 기록했으며, 2022년 이후 653% 이상 상승했습니다. EPS(TTM)는 2.34, P/E(TTM)는 39.98이며, 배당 수익률은 0.37%입니다.

2026년 1분기에는 회사가 희석 EPS $0.59와 조정 기준 EPS $0.60을 보고했으며, 이는 전년 대비 각각 $0.48와 $0.47에서 상승한 수치이며, 순수익은 16.7억 달러(조정 기준 16.8억 달러)였습니다.

수수료 수익은 19% 증가한 6억 1,300만 달러에 달했으며, 이는 주식 거래량이 25%, 선물 20%, 옵션 16% 증가한 데 기인합니다. 순이자 수익은 평균 고객 신용 잔액 및 마진 대출 증가로 17% 상승한 9억 40만 달러이며, 기타 수수료 및 서비스는 10% 증가한 8,600만 달러였습니다.

거래 실행, 청산 및 배분 수수료는 규제 수수료 감소로 12% 감소한 1억 600만 달러였습니다. 최근 SEC는 패턴 데이 트레이더 규칙을 폐지했으며, CEO Milan Galik은 이것이 “소매 접근성을 확대하고, 거래 빈도와 참여를 증가시키며, 시장 유동성도 향상시킬 것”이라고 예상합니다.

회사의 세전 소득은 12억 9천만 달러였으며, 1분기 세전 이익률은 77%였으며, 이는 보고된 수치와 조정된 수치 모두 동일합니다.

이 기간 동안 IBKR의 고객 계좌는 31% 증가한 475만 개가 되었으며, 고객 자산은 38% 상승한 7,894억 달러에 달했습니다. 고객 신용과 마진 대출도 각각 35% 증가하여 1,688억 달러와 860억 달러가 되었습니다.

Interactive Brokers Group은 총 자산 213억 달러를 보고했으며, 분기 현금 배당금을 주당 $0.08에서 $0.0875로 인상한다고 발표했습니다.

결론

대형 언어 모델(LLM)과 가속화된 컴퓨팅의 돌파구에 힘입어, AI는 투자자들이 자산을 조사하고, 포트폴리오를 모니터링하며, 거래를 실행하는 방식을 완전히 바꾸고 있습니다.

정보를 빠르게 처리하고, 패턴을 감지하며, 분석 효율성을 향상시키는 기술의 능력은 기관 투자자와 소매 투자자 모두에게 귀중한 도구가 되었습니다. 그러나 투자자들은 투명성, 책임성, 데이터 품질, 인간 판단을 완전한 자율 의사결정보다 우선시하기 때문에 AI가 생성한 투자 조언에 대한 신뢰는 아직 부족합니다.

AI가 투자에서 인간을 완전히 대체할 가능성은 낮으며, 대신 미래는 AI가 분석가 역할을 하고 인간이 의사결정자를 맡는 하이브리드 모델이 될 것입니다.

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참고문헌

1. Phan, T. A., Tran, H. P., Ninh, T. T. & Nguyen, H. K. 머신을 넘어선 마음: 주식 시장에서 AI에 대한 투자자 인식에 대한 서지계량적 여정 Strategic Business Research, 100115 (2026). https://doi.org/10.1016/j.sbr.2026.100115