[이상근 콴텍 대표] 얼마 전 지인이 스마트폰을 내밀며 물었다. “인공지능(AI)이 내 퇴직연금을 알아서 굴려준다는데, 믿어도 되는 건가?” 순간 말문이 막혔다.

기술적으로는 “된다”고 답할 수 있지만 “믿어도 되느냐”는 질문은 전혀 다른 차원의 문제이기 때문이다. 그리고 이 질문은 앞으로 더 무거워질 것이다. AI가 이제 조언을 넘어 ′실행’의 영역으로 들어서고 있기 때문이다.

자산관리 운영체제 바뀌고 있어 

AI가 금융을 바꾸고 있다는 말은 이제 새롭지도 않다. 신용평가·이상거래 탐지·콜센터 상담까지 AI는 이미 금융의 뒷단에서 조용히 일해 왔다. 달라진 것은 AI가 ‘앞단’으로 나오고 있다는 점이다.

자본시장연구원에 따르면 알고리즘이 포트폴리오를 짜고 운용까지 대신하는 글로벌 로보어드바이저 운용자산(AUM)은 2020년 975억달러에서 2024년 1조8000억달러로 4년 만에 약 18배 불어났고, 2029년에는 2조 4000억달러에 이를 전망이다.

국내에서도 한 대형 증권사의 연금 로보어드바이저가 출시 3년 만에 평가금액 약 3조9000억 원을 넘어섰다. 업계에서는 자산운용 뿐 아니라 PB의 영역에 머물러 있던 지속적인 고객관리까지 하나의 운영체제 위에서 통합되는 ‘AI 자산관리 OS’라는 개념까지 등장했다.

이 변화가 가장 절실한 영역이 역설적이게도 퇴직연금이다. 고용노동부와 금융감독원의 ‘2025년 퇴직연금 투자 백서’에 따르면 2025년 말 퇴직연금 적립금은 501조4000억원으로, 400조원 돌파 1년 만에 약 70조원(16.1%)이 더 불어났다. 연간 수익률도 6.47%로 제도 도입 이래 최고치였다.

여기까지만 보면 성공 스토리다. 그러나 평균의 뒤편은 다르다. 가입자의 절반은 여전히 2%대 수익률로 물가상승률(2.1%)을 겨우 방어했다.

수익률 상위 10%는 적립금의 84%를 실적배당형에 투자해 19.5%를 벌었고, 하위 10%는 적립금의 74%를 원리금보장형에 사실상 방치해 0.5%에 그쳤다. 같은 제도 안에서 39배의 격차다. 전체 적립금의 75.4%가 원리금보장형에 잠들어 있고, 이를 깨우겠다던 디폴트옵션조차 적립금의 85% 이상이 예금 중심 안정형에 몰리며 수익률이 3.7%에 그쳤다.

여기서 정면으로 답해야 할 질문이 있다. 그 빈자리를 왜 하필 AI로 채워야 하는가. 기술이 새롭다는 이유만으로 30년 노후자금을 맡길 수는 없다. 답은 기술 예찬이 아니라 문제의 성격에서 찾아야 한다.

AI가 대안인 이유 세 가지

연금 부진의 원인을 뜯어보면 셋 다 인간의 구조적 한계로 수렴한다. 첫째는 주의력의 한계다. 가입자 대부분은 자기 연금 계좌를 1년에 한 번도 들여다보지 않는다. 나쁜 선택을 해서가 아니라 아무 선택도 하지 않아서 하위 10%의 수익률 0.5%가 만들어진다.

둘째는 감정의 한계다. 계좌를 들여다보는 소수마저 시장이 급등하면 뒤늦게 사고 급락하면 공포에 판다. 글로벌 펀드평가사 모닝스타의 ‘Mind the Gap’ 연구가 매년 확인하듯, 투자자가 실제 손에 쥐는 수익률은 그 펀드 자체의 수익률보다 연 1%포인트 이상 낮다. 상품이 아니라 사고파는 타이밍, 즉 사람의 행동이 수익률을 갉아먹는 것이다.

셋째는 확장의 한계다. 사람 프라이빗뱅커(PB) 한 명이 밀착 관리할 수 있는 고객은 물리적으로 수십 명이다. 그래서 개인맞춤 자산관리는 지금껏 고액 자산가의 전유물이었다. 평범한 직장인 수백만 명의 연금 계좌에는 아무도 신경 쓰지 않았다..

AI의 비교우위는 정확히 이 세 지점에 있다. ▲지치지 않는 상시 모니터링은 ‘무관심’을, ▲감정 없는 리밸런싱은 ‘공포와 탐욕’을 ▲낮은 비용의 개인화는 ‘확장 불가’를 각각 대체한다. 그리고 이것은 이론이 아니다. 인간의 한계가 병목이던 다른 산업들에서 AI는 이미 결과로 검증됐다.

운전은 인간의 ‘부주의’ 병목인 영역이다. 미국 고속도로안전보험협회(IIHS)가 웨이모 자율주행의 미국 4개 도시 실주행 기록을 분석한 결과 같은 거리를 달렸을 때 사고 확률이 인간 운전자보다 68% 낮았다. 웨이모의 자체 안전 보고서 기준으로는 보행자 부상 사고가 92%, 교차로 사고가 96% 적었다.

고객센터 상담은 사람마다 실력 차이가 큰 영역이다. 미국 스탠퍼드대와 MIT 연구진이 한 기업의 상담사 5000여 명에게 AI 도우미를 붙여준 실험에서 상담 처리 능력은 평균 14% 올랐는데 주목할 대목은 그 내용이다. 베테랑 상담사는 거의 변화가 없었지만 갓 입사한 초보 상담사는 34%나 향상되며 몇 달 만에 베테랑 수준을 따라잡았다. AI가 잘하는 사람을 더 잘하게 만든 것이 아니라, 뒤처진 사람을 끌어올린 것이다.

제조 현장은 베테랑의 ‘경험’이 품질의 편차를 만들던 영역이다. 포스코는 수십 년 장인의 감에 의존하던 용광로 작업을 AI에 학습시켜 세계경제포럼의 ‘등대공장’에 국내 최초로 선정됐다.

산업도 기술도 다르지만 공통점은 하나다. 인간의 주의력 · 숙련도가 병목인 영역에서 AI에게 위임은 상위권의 실력을 깎는 ‘평균의 하향’이 아니라, 사고당하고 뒤처지고 방치되던 다수를 끌어올리는 ‘하한선의 상향’으로 작동했다는 것이다.

그리고 금융은 이미 내부에 자체 증거를 갖고 있다. 은퇴 시점에 맞춰 자산배분을 자동 조정하는 타깃데이트펀드(TDF·Target Date Fund)의 수익률 13.7%와 예금형 디폴트옵션의 3.7%. 정교한 AI도 아닌, 초보적인 ‘위임’만으로 이미 4배 가까운 격차가 확인된 것이다.

미국의 적격디폴트투자상품(QDIA·Qualified Default Investment Alternative)는 바로 이 자동화된 위임을 제도의 기본값으로 만들어 미국의 대표적인 확정기여형 퇴직연금 제도인 401k를 연 10%대 수익률로 끌어올렸다.

즉 AI에게 연금을 맡기자는 주장은 검증되지 않은 도박이 아니라, 이미 작동이 확인된 자동화를 개인 맞춤형으로 확장하자는 제안이다. 운전은 매일 하기에 부주의가 곧바로 드러나지만, 연금은 30년을 방치해도 아무 경고음이 울리지 않는다. 주의력의 병목이 가장 깊고, 그래서 위임의 개선 폭이 가장 큰 곳. 그곳이 바로 500조원의 퇴직연금이다.

조언하는 AI에서 실행하는 AI로

이 ‘주의력의 공백’을 겨냥해 금융 AI의 다음 단계가 시작됐다. 2025년 3월 출시된 퇴직연금 로보어드바이저 일임서비스는 검증된 알고리즘이 가입자 대신 IRP 적립금 운용을 지시한다. 한국의 금융사에서 AI가 ‘조언자’를 넘어 ‘대리인’의 자리에 앉은 첫 사례다.  이것은 서막이다.

금융위원회도 지난 7월 융권 AX 현장 간담회에서 상품 추천부터 결제까지 AI가 수행하는 방안을 검토 의제에 올렸다. KB금융그룹은 그룹 59개 업무 영역에 300여 개의 AI 에이전트 도입을 천명했다. 신한금융은 ‘1인 1 AI 에이전트’를, NH농협은행은 ‘에이전틱 AI 뱅크’를 각각 추진하고 있다. 조언하는 AI에서 일임받은 AI를 거쳐, 고객분석부터 상품탐색 · 상품비교 · 추천 · 운용까지 전 과정을 수행하는 에이전트로 변하고 있다. 금융 AI의 진화 방향은 이미 정해졌다.

그런데 같은 날 간담회에서 함께 발표된 ‘금융분야 인공지능 가이드라인’ 개정안을 펼쳐 보면 이 진화가 제도적으로는 어디까지 와 있는지가 선명하게 드러난다. 개정 가이드라인은 생성형 AI와 AI 에이전트라는 신기술의 등장, 그리고 올해 1월 시행된 인공지능기본법을 반영해 7대 원칙을 제시했다.

그중 세 번째가 ▲보조수단성 원칙이다. 원문의 표현은 이렇다. “현 단계에서 인공지능은 업무의 보조수단이므로 최종 의사결정과 그에 따른 책임은 임직원이 수행함.” 나아가 대출심사처럼 개인의 권리·의무에 중대한 영향을 미치는 고영향 · 고위험 AI는 사람의 승인 없이는 최종 결정을 내릴 수 없는 ‘휴먼 인 더 루프’(HITL) 방식으로만 운영하도록 했다. ▲긴급정지 기능(킬 스위치) ▲재정의(오버라이드) 권한 ▲사람의 관리 · 감독을 필수 장치로 명시했다.

여기서 현재 시점의 간극이 정확히 측정된다. 시장과 기술은 3단계 ‘실행하는 AI’를 향해 달려가는데 제도는 AI를 아직 ‘보조수단’의 자리, 즉 최종 결정권이 없는 자리에 앉혀 두고 있는 것이다.오해는 말자. 초고성능 AI가 사람의 의도를 벗어나는 사례까지 확인되는 지금, 보조수단성 원칙은 현시점에서 합리적인 안전장치다.

주목할 것은 이 원칙 스스로가 ‘현 단계에서’라는 단서를 달고 있다는 점이다. 제도 스스로 이것이 영구적 원칙이 아니라 잠정적 단계임을 인정한 셈이다. 정작 그 단서가 언제, 어떤 조건이 충족되면 풀리는지에 대한 로드맵은 없다. 여기에 이 가이드라인이 법적 강제력이 없는 자율규제라는 점까지 겹치면, 실행하는 AI 시대의 규칙은 사실상 백지 위에 있다.

문제는 이 진화를 우리 제도와 금융사가 감당할 준비가 됐느냐다. 나는 두 가지가 바뀌어야 한다고 본다. 하나는 규제의 철학이고, 다른 하나는 금융사의 체질이다.

규제의 철학 ‘먼저 열고 결과로 관리하라’

한국 금융규제의 오랜 문법은 ‘위험해 보이면 일단 막는다’였다. 선의에서 출발한 문법이지만 그 성적표가 바로 앞서 본 숫자들이다. 반면 우리보다 먼저 같은 고민을 한 나라들은 정반대의 길을 택했다. 먼저 열어주고, 결과를 관리하는 길이다.

교과서와 같은 사례를 보여주는 곳이 미국이다. 미국은 2006년 ‘적격디폴트옵션’(QDIA) 제도를 도입하면서 디폴트 상품에서 원리금보장형을 아예 제외했다. 허용 대상은 TDF·밸런스펀드 등 투자상품뿐이었고 대신 사업자에게 투자손실에 대한 면책을 부여해 적극적 운용의 길을 열어줬다.

결과는 극적이다. 한국의 퇴직연금 DC형은 원리금보장형 비중이 압도적인 반면 미국 DC형 퇴직연금은 대부분이 투자상품으로 운용된다. TDF가 기본 투자상품으로 자리 잡은 것이 401k 수익률을 끌어올렸다는 것이 미국 연구기관(EBRI)의 평가다. 미국 노동부에 따르면 401k의 5년(2019~2023) 평균 수익률은 연 10.12%, 20년(2001~2020) 연평균으로도 8.6%다. 가입자 7000만명, 운용자산 10조달러의 시장에서 ‘연금 백만장자’가 흔한 단어가 된 배경이다.

호주는 ‘개방 후 관리’의 다른 반쪽, 즉 관리의 모범을 보여준다. 호주의 디폴트옵션 ‘마이슈퍼’(MySuper)에는 원리금보장형이 아예 없고, 자산의 70%가 주식 등 성장자산에 배분된다.

대신 감독당국(APRA)이 매년 성과평가를 실시해 기준에 미달한 저성과 기금을 시장에서 퇴출시킨다. 문은 활짝 열되, 성과로 책임을 묻는 것이다. 그 결과 호주 슈퍼애뉴에이션은 2024년 11.1%의 수익률을 기록했고 5년 평균 6.7%를 유지하고 있다. 영국의 공적 퇴직연금 기금 NEST도 최근 5년 평균 8.4%다. 한국의 5년 연환산 수익률 2.35%와 비교하면, 이것은 운용 실력의 격차가 아니라 규제 철학의 격차다.

이 철학의 차이는 AI 시대에 그대로 재연되고 있다. 다행히 방향 전환의 신호는 있다. 금융당국은 ‘킬러 규제’'로 꼽혀 온 망분리 완화에 착수했다. 지난 7월 AX 간담회에서는 “기술 발전을 막을 수 없다면 리스크를 최소화하며 포섭할 제도적 대응이 필요하다”는 공감대가 형성됐다.

영국 금융행위감독청(FCA)이 2016년 세계 최초의 규제 샌드박스를 만들어 ‘해보게 한 뒤 감독하는’ 방식으로 핀테크 주도권을 쥐었던 경로를 뒤늦게나마 따라가는 셈이다. 그러나 속도와 폭이 아쉽다. 개인형 퇴직연금(IRP) 로보어드바이저 일임의 연 900만원 한도가 상징적이다. 130조 원을 넘어선 IRP 시장에서 900만원은 개방이 아니라 개방의 시늉에 가깝다.

실행하는 AI의 시대에 필요한 것은 더 촘촘한 사전 차단막이 아니라, 더 넓은 문과 더 엄정한 성적표다. 디폴트옵션에 원리금보장형을 끼워 넣어 제도의 취지를 무력화시킨 실패를, AI 제도 설계에서 반복할 여유가 없다.

판매의 금융에서 성과의 금융으로 전환해야 

그런데 문을 열어주는 것만으로는 부족하다. 열린 문으로 달릴 주체 즉 금융사의 체질이 바뀌지 않으면 개방은 또 다른 판매 채널 하나를 더하는 데 그칠 것이기 때문이다. 여기서 불편한 질문을 하나 던져야 한다. “가입자 절반이 2%대 수익률에 갇혀 있던 지난 20년 동안 금융사는 무엇을 했는가.”

냉정히 말해 원리금보장형 75.4%라는 숫자는 가입자에게는 손해였지만 금융사에게는 손해가 아니었다. 퇴직연금 수수료는 수익률과 무관하게 적립금에 비례해 걷히기 때문이다. 실제로 지난해 퇴직연금 사업자들의 수수료 수익은 전년보다 10% 이상 늘며 사상 최대를 기록했다. 수수료율을 낮췄다지만 적립금이라는 모수가 커지면서 금융사가 가져가는 금액은 오히려 불어나는 착시 구조다.

낮은 수익률을 감내하는 가입자도 매년 꼬박꼬박 수수료를 부담한다. 가입자가 자신이 낸 수수료 총액을 파악하기조차 어렵다. 공시가 금액이 아닌 ‘총비용부담률’이라는 비율 중심이기 때문이다. 여기에 계열사 상품을 우선 태우는 오랜 관행과 지점 창구의 판매 실적 중심의 핵심 성과 지표( KPI)까지 겹치면 그림이 완성된다.

2024년 홍콩 H지수 ELS 대규모 손실 사태에서 확인했듯, 고객의 이해보다 판매 목표가 앞서는 문화는 결국 대규모 배상과 신뢰 붕괴라는 청구서로 돌아왔다. 성장하는 것은 시장이었고, 정체된 것은 가입자의 노후였다. 그 사이의 이익은 판매자의 몫이었다. 이것이 한국 자산관리 산업의 고착화된 균형이다.

실행하는 AI의 시대는 이 균형을 지탱해 온 전제, 즉 ‘고객은 비교하지 못하고, 옮기지 않는다’는 전제를 무너뜨린다. 고객의 에이전트는 지치지 않고 전 금융사의 수수료·성과·이해상충 여부를 비교하며, 더 나은 조건을 찾으면 망설임 없이 갈아탄다. 미국에서 QDIA가 TDF라는 승자를 만들고, 호주에서 성과평가가 저성과 기금을 도태시켰다. 한국에서는 AI 가 시장의 심판자 역할을 하게 될 것이다. 그 심판대 위에서 ▲판매량 KPI ▲계열사 몰아주기 ▲비율 뒤에 숨긴 수수료 등은 무장해제될 것이다. 

금융사에 남은 선택지는 사실상 하나다. 심판이 오기 전에 스스로 바꾸는 것이다. 구체적으로 세 가지다. 첫째 보상 구조를 바꿔야 한다. 적립금 규모가 아니라 고객 수익률에 연동되는 수수료 체계로 옮겨가고 연간 수수료를 가입자가 체감할 수 있는 ‘금액’으로 공시해야 한다. 둘째 평가 지표를 바꿔야 한다. 직원과 조직의 KPI를 판매액에서 고객 계좌의 성과와 유지율로 전환해야 한다. 셋째 선반을 바꿔야 한다. 자사 · 계열 상품 우선주의를 버리고, 타사 상품이라도 고객에게 유리하면 담는 오픈 아키텍처로 가야 한다.

뼈아픈 주문이지만, 에이전트가 모든 것을 비교하는 시대에 이것은 윤리가 아니라 생존 전략이다. 고객의 이익과 회사의 이익이 정렬되지 않은 금융사부터, 에이전트의 선택지에서 지워질 것이다.

AI는 분명 금융의 엔진을 바꾸고 있다. 그러나 엔진의 성능은 어느 문이 열려 있고 핸들이 어디를 향하느냐에 따라 전혀 다른 결과를 낳는다. 규제는 문이다. 막아서 지키는 시대는 끝났고, 열어주되 결과로 관리하는 나라들이 연금 백만장자를 만들었다. 금융사의 관행은 핸들이다. 판매자의 이익을 향해 꺾여 있던 핸들을 고객의 수익률 쪽으로 돌리지 않으면 그 일은 머지않아 고객의 AI 에이전트가 대신하게 될 것이다.

내 지인의 질문에 대한 나의 답도 이제 이렇다. “AI는 준비됐다. 남은 것은 문을 여는 규제와, 핸들을 꺾는 금융사다.” 500조원의 노후자금 앞에서, 먼저 바뀌는 쪽이 다음 20년의 승자가 될 것이다.

필자는 AI 자산관리 회사 콴텍의 창업자 및 대표이사다. 증권사 고유자산을 운용하는 프랍트레이더를 거쳐 AI로 초개인화된 자산관리를 제공하는 콴텍을 설립했다. 금융위원회 퇴직연금 혁신금융 기업으로 선정되어 다수의 은행 및 증권사에 AI 퇴직연금 서비스를 제공하고 있다.

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