JP모건이 고객 주문을 최적의 가격으로 빠르게 실행하는 인공지능(AI) 시스템 ‘LOXM’을 실거래에 도입한다.

파이낸셜타임즈에 따르면 JP모건은 최근 유럽에서 LOXM을 주식거래 알고리즘에 적용한 결과 사람이 처리하는 것에 비해 훨씬 효율성이 높았다며 올해 4분기에는 아시아 및 미국 전역에서도 출시할 계획이라고 밝혔다.

LOXM은 어떤 주식을 살 것인지를 결정하는 기능은 없지만 어떻게 사고 팔지를 심층 강화학습(DRL)이라는 기법을 통해 효과적으로 판단한다. JP모건의 글로벌 주식거래 전자상거래 책임자인 다니엘 시멘트(Daniel Ciment)는 "LOXM은 대규모 지분 매각 시점을 찾는데 탁월하며 많은 지분을 한꺼번에 팔 때 투자자가 손실을 최소화하고 최적의 이익을 취할 수 있는 가격대를 찾아준다"고 강조한다.

실물과 시뮬레이션 거래를 모두 포함해 과거 거래에서 얻은 교훈을 반영해 최적의 가격으로 최대 속도의 고객 주문을 실행하는 것이다. 시멘트는 유럽의 테스트에서 LOXM에 의해 달성된 가격이 벤치마크에 비해 ‘현저하게 우수함’을 보여줬다고 전했다.

JP모건의 유럽 에퀴티 퀀트 연구(Equity Quant Research)팀의 데이비드 펠라(David Fellah)는 "이같은 커스터마이징은 과거 인간에 의해 구현되었지만 이제는 AI 시스템이 훨씬 더 효율적으로 처리할 수 있으며 처리 규모도 매우 크다"고 말한다.

LOXM은 수백만 개의 케이스에 달하는 과거 시나리오로부터 DRL 기법을 통해 훈련받았다. 펠라는 “DRL은 자동 헷징 및 시장 창출과 같은 은행 업무에서 많은 다른 잠재적인 용도를 갖고 있다”고 말한다. 특히 LOXM은 개별 고객 인식을 통해 거래 방법을 결정할 때 고객 행동과 반응을 고려하는 부분까지 진화가 가능한 것으로 알려진다. 물론 이는 고객이 동의하는 경우에만 가능하다.

그동안 투자 은행은 AI, 자동화 및 로봇을 사용하여 비용을 절감하고 시간이 많이 소요되는 루틴한 업무를 해소하려고 노력해왔다. UBS는 최근 고객 거래 후 할당 요청을 처리하기 위해 AI를 배치했는데 이를 통해 작업당 45분에 해당하는 인간 노동력을 절약할 수 있었다. UBS는 이와 함께 고객이 변동성을 거래할 수 있도록 AI를 도입하기도 했다.

세계 최대 수익을 올리고 있는 투자 은행인 JP모건은 AI를 투자 거래에 활용한 것은 월가에서는 처음이라고 강조한다. 시멘트는 “다른 경쟁사가 이와 유사한 기술을 개발하기 위해서는 18~24개월의 시간과 수백만 달러의 투자가 필요할 것”이라며 “고객에게 점점 중요해지는 최적의 실행에서 로봇과 인공지능은 탁월한 솔루션”이라고 말한다.

JP모건은 이 기술에 대한 리스크 관리 문제는 없다고 밝혔다. 내부 통제그룹이 감독하고 금융 당국이 검증한 일반적인 전자거래 리스크 프레임워크를 따라 학습하고 거래 행위가 제한되도록 LOXM을 설계했기 때문이라는 설명이다.