이 기사는 2020년 01월 31일 08:10 thebell 에 표출된 기사입니다.

KB국민은행이 야심차게 내놓은 ‘케이봇 쌤(KbotSAM)’ 딜레마를 해소할 수 있을까. 그동안 로보어드바이저 기반 자산 서비스는 기대 만큼 성과를 냈지만 또 다른 선택지인 그룹내 전문가들로 구성된 자문단이 제시한 포트폴리오 성과가 상대적으로 저조, 부담감이 상당했다. 하지만 지난해를 기점으로 전문 자문가들의 성과에서도 유의미한 반전을 이뤄낸 것으로 알려졌다.

'케이봇 쌤'은 KB국민은행이 2018년 상반기 출시한 자산관리 프로그램이다. 경제상황, 리스크 등 시장 동향과 고객 투자성향을 인공지능(AI) 기술로 분석, 마치 사람처럼 스스로 학습해 투자 전략을 제시하는 딥러닝 로보 알고리즘 기반 서비스다.

당시 '케이봇 쌤'은 정형적 모델 포트폴리오에서 벗어나 고객의 투자규모, 성향, 선호지역별로 맞춤형 최적 배분을 제공한다는 점에서 이목을 집중시켰다. 기존 서비스는 투자성향에 따라 제한적 구성만 가능했지만 여러 개의 포트폴리오를 보유가 가능해졌다.

동시에 '케이봇 쌤' 이용 고객들은 KB금융그룹 내 전문가를 중심으로 한 자문사단로부터 서비스를 받을 수 있다. 일종의 비교 대상으로 로보어드바이저 시스템과 휴먼 전문가 중 양자 택일로 자산배분 및 상품추천을 받을 수 있는 환경을 조성한 셈이다.

연착륙하는가 싶던 '케이봇 쌤'은 예상 밖의 지점에서 고민거리가 됐다. 시간이 지날수록 로보어드바이저와 PB로 구성된 전문가 집단 간 서비스 성과나 만족도가 상이하게 나타나면서다. 추천 상품에 대한 수익률 역시 간극이 벌어진 것으로 알려졌다.

국민은행을 비롯한 KB금융 입장에선 공격적 마케팅에 부담이 가중될 수 밖에 없었다. 전문가 집단이 로보어드바이저리에 밀린다는 것 자체가 부담이 될 수 있기 때문이다. 특히 WM그룹 소속 전문가 집단은 금융그룹 실무진들이 대거 배치됐다.

시장 관계자는 “핵심인 로보어드바이저 기반을 만든 KB자산운용 입장에서는 서비스가더욱 확대되길 바랄 수 밖에 없는 상황”이라며 “KB국민은행도 전체 상황만 보면 나쁘지 않지만 불편한 부분이 수면 위로 떠오를 수 있기 때문에 신중한 모습”이라고 설명했다.

분위기는 지난해 상당 부분 바뀌었다. 실제 전문가 포트폴리오에 포함된 안정추구형, 위험중립형(각각 채권비중 60~90%), 적극투자형, 공격투자형(주식비중 30~80%) 등의 2019년 수익률이 8~15%에 육박한 것으로 파악된다.

특히 표준편차를 이용해 펀드 성과를 평가하는 샤프지수 지표에서 두드러졌다. 포트폴리오 전 부문이 1.7~2.8을 나타냈다. 코스의 샤프지수는 0.4, MSCI 선진국 지수와 MSCI 이머징 지수는 각각 1.9, 1.0 수준이다. 이를 대폭 초과한 셈이다.

KB국민은행 관계자는 “그동안 일부 로보어드바이저 기반 서비스에 쏠림이 있기도 했지만 전문가 포트폴리오의 성과도 상당 부분 올라왔다"며 “'케이봇 쌤' 서비스가 경쟁 체제를 통해 고객 자산관리를 돕는 프로그램으로 자리잡았다는 게 큰 의미”라고 설명했다.