오늘날 금융시장에서의 성공 여부에 중요한 것은 ‘독특한’ 데이터를 찾는 능력이다. 비전통적 데이터 소스에 내포된 데이터로서, 투자 기회를 평가하는 투자자들에게 도움이 될 정보와 통찰력을 제공하는 대체 데이터(alternative data)의 인기가 갈수록 높아지고 있다.
수년 내 17억달러(한화 약 2조400억원) 규모로 성장할 것으로 예상되는 대체 데이터 시장은, 예컨대 대륙간 해상 물동량이나 자동차 등록 대수 같은 세밀한 지표를 비롯해 웹 트래픽, 온라인 구매 성향, 소셜미디어 활동처럼 근원적 디지털 정보에 이르기까지, 폭넓은 소스를 아우른다.
자본시장 영역에서는 대체 데이터의 중요성이 훨씬 더 부각된다. 2019년 그리니치 어소시에이츠(Greenwich Associates)가 배포한 조사 결과에 따르면, 자본시장 트레이더 95%가 “투자 과정에 대체 데이터의 중요성이 더 커질 것”이라고 답했고, 은행들, 투자자들, 자본시장 서비스 제공자들의 85%는 “향후 데이터 관리에 대한 지출을 늘릴 계획”이라고 밝혔다.
대체 데이터가 ‘알파(α)’ 수익률 달성에 차별적 변수로 부상함에 따라 Buy-side에서는 시장평균 초과 수익률을 목표로 하는 퀀트 투자모델, 펀더멘털 투자모델에 대체 데이터를 활용하는 회사가 급증세를 보이고 있다.
예컨대, 나스닥(Nasdaq)의 대체 데이터 플랫폼인 퀀들(Quandl)은 신차 구매 시 자동차보험 가입 데이터를 수집하기 위해 미국 내 대형 보험사들과 파트너십을 맺고 있다. 이에 따라 퀀들 이용자들은 자동차 업체들의 공식 리포트에 앞서 자동차 판매 관련 데이터를 더 정확히 입수할 수 있다. 이처럼 정확한 정보를 신속하게 입수할 수 있다는 점은 자동차 관련 업종에 대한 인사이트를 필요로 하는 헤지펀드 투자자들에게는 매우 유익하다.
나스닥은 아시아 지역에서 역내 특화 데이터 정보를 구축하고 있으며, 퀀들에 이주시킬 만한 코어 데이터와 대체 데이터를 보유한 역내 핀테크 기업 등과 파트너십을 맺고 있다.
보다 정교한 기술을 통해, 우리는 장기 투자로 접근하는 기관투자가들과 단기 투자전략을 펴는 투자자들 모두에게 도움을 주는 데이터들을 생산할 수 있다. 그리니치 어소시에이츠가 2019년에 배포한 또 다른 조사 결과에 따르면, 조사 대상기업의 74%는 “대체 데이터가 기관투자가들의 투자에 큰 영향을 미치기 시작했다”고 답했고, 퀀트펀드의 30%가량이 “시장평균 초과 ‘α’의 약 5분의 1은 대체 데이터 덕분”이라고 답했다.
하지만, 데이터를 단순히 ‘찾는 것’에 그쳐서는 충분하지 않다. 찾아낸 데이터를 적정하게 해석하고 분석해야 의미가 있다. 대체 데이터들은 본질적으로 구조적이지 못하고, 특정한 패턴을 따르지 않으며, 급속도로 생성되는 경향을 나타내기 때문에 대체 데이터의 활용은 재무정보를 활용하기보다 어렵다. 이에 따라 투자자들은 데이터 관리 역량을 높이기 위해 데이터사이언스팀 같은 전문 인재들과 분석 플랫폼, 테스팅 도구 같은 기술들을 더 많이 필요로 한다.
‘머신 러닝’과 자연어 처리 등 고급분석, 인공지능(AI) 기술들은 데이터 분석에 매우 중요하다. 기계는 사람보다 2천배 빨리 연산을 수행하며, 방대한 데이터들을 24시간 쉼 없이 소화할 수 있다.
AI 기반의 데이터 처리로 투자 과정에 양적으로나 질적으로나 더 풍부한 아이디어 창출이 가능하며, 대체 데이터를 포함한 데이터들과 연산능력의 증대로 투자 관리자들은 장기적인 경쟁우위를 갖게 된다.
일부 기업들이 AI 기반의 모델들을 적극 도입하는 한편으로, 금융산업 전반적으로는 여전히 데이터 중심의 인사이트와 예측능력 향상을 추구할 때 예상되는 경영?규제?기술 측면의 리스크를 파악하고 이해하는 중이다. 효과적인 리스크 관리가 AI의 성공적 도입에 관건이 될 것이다.
대체 데이터와 AI가 투자 리서치의 미래를 주도할 것으로 예상된다는 점에서 데이터 제공자들에게는 자산운용 산업에 도움을 줄 기회가 열리고 있다. 향후에는 포트폴리오 매니저들이 Sell-side 의 분석에 의존하기보다 자체적으로 리서치를 발전시키고, 데이터 관련 전문인력과 기술에 투자하며, 정보 및 분석 도구들을 제공할 협력업체와 파트너십을 맺을 것으로 예상된다.
