자산운용 AI는 투자자 수익률보다 효율성 측면에서 더 뚜렷한 성과를 내고 있습니다. Mercer의 2026년 2월 설문에서 AI로 투자수익률이 측정 가능하게 개선됐다고 보고한 기업은 8%에 그친 반면, 운영 효율성이 개선됐다고 보고한 기업은 69%였습니다. 이 조사 결과는 Morgan Stanley와 Oliver Wyman이 2026년 9월 발표한 자산운용 BluePaper에서 인용됐습니다.
핵심 요점
- AI 도입은 광범위하게 이뤄져, 설문에 응답한 운용사의 55%가 하나 이상의 투자 프로세스에 AI를 사용하고 있습니다.
- 측정 가능한 이점은 투자수익률보다 효율성과 리서치 인사이트에 집중돼 있습니다.
- 데이터 품질과 규제 준수 우려는 더 폭넓은 도입을 가로막는 주요 요인으로 남아 있습니다.
목차
자산운용 AI의 효과는 고르지 않게 나타나
Mercer의 2026년 자산운용 AI 설문은 전 세계 자산운용사 131곳을 대상으로 실시됐으며, 2026년 5월 21일 발표됐습니다. 하나 이상의 투자 프로세스에 AI를 통합한 운용사가 55%였고, 추가로 27%는 파일럿이나 개념 검증 프로젝트에서 AI를 사용하고 있었습니다.
가장 뚜렷하게 보고된 이점은 운영 측면에 있었습니다. 55%는 더 빠르거나 품질이 높은 인사이트를 꼽았고, 비용이 감소했다고 보고한 기업은 24%에 그쳤습니다. 업무가 빨라졌다고 해서 반드시 지출이 줄거나 포트폴리오 성과가 향상되는 것은 아니므로, 이 차이는 중요합니다.
이 수치는 기업이 보고한 경험을 나타낼 뿐, 수익률 개선 규모를 보여주지는 않습니다. 또한 AI가 시장 벤치마크를 꾸준히 웃도는 수익률을 창출한다는 점을 입증하지도 않습니다. Morgan Stanley–Oliver Wyman 보고서는 더 폭넓은 리서치 범위가 벤치마크를 지속적으로 웃도는 수익률로 이어지는지는 아직 입증되지 않았다고 밝혔습니다.
| 항목 | 세부 내용 |
|---|---|
| 투자 리서치 | 기업의 49%가 AI를 통합했습니다. |
| 데이터 처리 | 기업의 40%가 AI를 통합했습니다. |
| 포트폴리오 구성 | 기업의 13%가 AI를 통합했습니다. |
| 거래 집행 | 기업의 7%가 AI를 통합했습니다. |
리서치 도입이 포트폴리오 의사결정보다 앞서
AI 사용은 투자 프로세스의 초기 단계, 특히 리서치와 데이터 처리에 집중돼 있습니다. 투자 의사결정이 실행되는 포트폴리오 구성과 거래 집행에서는 도입 비율이 훨씬 낮습니다.
Mercer 설문에서 기업의 5%만이 투자 권고나 거래에 대해 AI에 자율 또는 반자율 권한을 부여했다고 답했습니다. 따라서 AI는 대체로 인간의 판단을 대신하기보다 이를 지원하는 역할을 하고 있습니다.
이러한 양상은 도입과 투자 효과를 구분하는 데 도움이 됩니다. 운용사는 정보를 정리하는 데 AI를 폭넓게 활용하면서도 포트폴리오 의사결정을 위임하지 않거나 더 나은 수익률을 입증하지 못할 수 있습니다.
데이터와 규제 준수가 더 폭넓은 도입을 제약
Mercer에 따르면 기업의 69%는 데이터 품질이나 접근성을 AI의 폭넓은 도입을 가로막는 중대한 장벽으로 꼽았고, 59%는 규제 또는 규제 준수 관련 우려를 들었습니다.
Mercer의 글로벌 운용사 리서치 책임자인 Beverley Sharp는 포트폴리오 구성과 집행에서 AI의 더 큰 잠재력을 실현하려면 데이터, 규제 및 시스템 통합 과제를 해결하는 것이 필수적이라고 말했습니다.
이러한 제약에도 응답자의 91%는 향후 12개월 동안 AI 사용을 늘릴 계획이라고 답했습니다. 절반이 넘는 56%는 직원의 AI 활용 교육을 위한 전용 플랫폼이나 프로그램을 이미 운영하고 있었습니다.
결론
이번 설문은 AI 도입과 투자 성과 입증 사이의 분명한 차이를 보여줍니다. 운용사들이 밝힌 도입 확대 계획은 2026년 2월 설문 이후 12개월을 대상으로 하며, 더 폭넓은 도입이 측정 가능한 수익률 향상으로 이어질지는 아직 밝혀지지 않았습니다.
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