이 기사는 2020년 06월 19일 07:26 thebell 에 표출된 기사입니다.

인공지능(AI)이 효율을 창출하는 시대다. 금융 분야에서도 마찬가지다. 금융 인공지능(AI) 스타트업 크래프트테크놀로지스는 현재 자산운용 방식에 대한 문제 의식에서 출발했다. 퀀트 펀드의 성과는 데이터, 리서치, 주문집행으로 결정된다. 구조화되지 않은 방대한 금융 데이터에 대한 리서치에 많은 고비용 인력이 투입된다. 시장 충격 최소화를 위해 딜러에 의한 주문 집행(트레이딩)이 이뤄진다. 하지만 이러한 노력에도 불구하고 늘 높은 성과를 보장할 수도 없다.

이를 저비용 고성과로 수렴시키기 위해 크래프트테크놀로지스는 딥러닝 기술을 적용했다. 데이터처리, 알파리서치 그리고 주문 집행까지 자동화해 높은 수준의 알파를 낮은 비용으로 도출하는 것을 목표로 한다.

신한은행·기업은행·BNK금융그룹 등 국내 주요 금융지주사 70%에 로보어드바이저와 AI펀드 솔루션을 제공하고 있다. 지난해부터 사람의 개입없이 AI시스템이 운용하는 ETF(상장지수펀드)를 뉴욕증권거래소에 상장시켰다. 한국 기업의 AI ETF상장은 뉴욕증권거래소 역사상 최초다.

상장된 ‘AI ETF’ 라인업 3개(QRFT, AMOM, HDIV)는 S&P500지수, S&P500 모멘텀 지수, S&P500 고배당지수 등의 성과를 향상시키는 ‘액티브인덱스 ETF’다. 12일 기준 벤치마크지수를 13%포인트 이상 앞지르며 우수한 트랙 레코드를 쌓아가고 있다. 블랙락, 골드만삭스 등 유수의 자산운용사의 경쟁 ETF를 모두 제친 기록이다. 지난 2월 상장한 HDIV 역시 짧은 기간에도 미국 대형주 고배당 ETF 그룹에서 가장 성과를 내고 있다.

김형식 크래프트테크놀로지스 대표(사진)는 “딥러닝 기술은 알파고에서 보여준 것처럼 방대한 탐색 공간에서 적절한 투자전략을 찾아 문제를 해결할 수 있다”며 “특히 인간 리서치들이 달성할 수 없었던 탐색의 생산성을 달성하는 것이 목표”라고 밝혔다.

크래프트테크놀로지스의 폭발적 성장 배경은 무엇보다 ‘생산성’이다. 그동안 과거 주가의 흐름이나 펀더멘탈, 매크로 등을 분석하는 프로그램에서 더 나아갔다. 최신 데이터를 끊임없이 학습해 투자 전략을 추출한다. 김 대표는 “AI 시스템을 통해 5명의 인원이 한 달 동안 최소 5개의 액티브인덱스 ETF를 제작할 수 있는 생산성을 확보하고 있다”고 말했다. 대형운용사가 하나의 액티브인덱스 ETF를 출시하기 위해 6개월 가까운 시간이 걸리는 데 비하면 혁신적인 수준이다.

주문집행(AXE) 사업 역시 거래비용 절감효과를 인정받으며 서비스 범위를 확장해 나가고 있다. 개별 종목의 틱데이터에서 개별 종목의 가격과 거래량 뿐만 아니라 체결내역와 지정가 호가 등을 포함한 패턴을 학습해 최적의 주문집행 전략을 탐색할 수 있다. 최근 마이크로스프트사와 함께 클라우드 솔루션 형태로 만드는 중이다. 완성되면 모든 금융기관이 API 연결을 통해 AI 주문집행 기능을 자사 서비스에 적용할 수 있게 된다.

해외에서도 국내 스타트업 가운데 최초의 기록을 써내려가고 있다. 세계 최대 그래픽카드 기업인 엔비디아(NVIDIA)의 ‘인셉션 프리미어’ 회원사로 선정됐다. 국내 기업이 프리미어 회원사로 선정된 것은 처음 있는 일이다. 이 프로그램은 엔비디아가 AI 분야의 유망 스타트업을 지원하는 프로그램으로 전세계 30개 기업만을 선별한다. 금융 분야 기업으로는 유일하게 프리미어로 선정된 크래프트테크놀로지스는 애플에 인수된 미국 자율주행 SW 스타트업 ‘드라이브닷에이아이(Drive.ai), 프랑스 인공지능 기반 사진 서비스 미로(Meero) 등과 함께 어깨를 나란히 했다.

크래프트테크놀로지스는 오는 10월 넥스트 밸류 ETF 상장을 목표로 준비 중이다. 전통적인 산업 구조에 맞춰 설계된 무형자산의 가치를 연구개발(R&D) 비용, 마케팅 비용, 관리비 등을 통해 딥러닝 기술로 측정하는 것이다. 김 대표는 “저비용으로 고성과를 얻기 위해선 AI 기술을 적용하는 것 밖에 없다고 생각한다” 며 “크래프트테크놀로지스가 그 흐름을 선도하는 기업이 되는 게 목표”라고 밝혔다.