AI, 자산관리의 지형을 바꾸다
유형별로 본 AI 자산관리의 국내외 현황

■ 전세계 AI 금융자문·자산관리 시장은 2025년 247억 달러에서 2035년 약 6배인 1,511억 달러 규모로 성장할 것으로 추정됨(연평균 +20%, Insightace Analytics). 2010년대 단순 일임형 로보어드바이저(RA) 중심으로 형성된 이후 생성형 AI의 급부상과 함께 빠르게 성장 중임.

■ AI 자산관리는 관여 주체·방식·최종 의사결정권자를 기준으로 ① 투자일임형 RA ② 투자지원형 서비스 ③ 임직원을 위한 PB 지원 서비스 3가지 유형으로 구분됨.

■ 국내는 2016년 RA 제한적 허용, 2024년 12월 퇴직연금(IRP) RA 일임서비스 허용 등 점진적 규제 완화에 따라 자산관리 분야 내 AI 활용이 확대되는 단계임.

전세계 AI 자산관리 시장은 생성형 AI(ChatGPT)가 대중화되기 시작한 2023년을 기점으로 빠르게 확산됨. 초기 단순 정보 제공에서 최근에는 포트폴리오 관리부터 고객관리까지 자산관리 밸류체인 전반에 AI가 활용되며, 고액자산가에게만 제공되던 맞춤형 초개인화 금융 서비스가 대중고객에게까지 확대됨.

국내 금융권의 AI 시장 규모는 2019년 3천억 원 수준에서 연평균 38% 성장하여 2026년 약 3조 2천억 원에 이를 것으로 예상됨(한국신용정보원). 국내 RA 시장은 2017년 출시 이후 약 9년간 계약자 수 약 10배(3.9만 명 → 39만 명, '26.4월), 운용금액 3배(4,200억 원 → 1.3조 원) 증가함.

고객의 별도 개입 없이 AI가 직접 포트폴리오를 구성·매매·리밸런싱하는 '일임' 방식으로, AI 의존도가 가장 높은 완전한 형태의 자동화임.

■ 해외: 2010년대 초반부터 전문 소형사(Betterment, Wealthfront 등)가 주도한 이후 전통 금융사가 진입함. 최근 절세·은퇴설계·상속·증여 등 복잡한 니즈로 확장되며 인간 전문가의 중요성이 부각, 대형 금융사 중심으로 인간과 AI를 결합한 하이브리드 모델이 부상함. 일부 대형사는 수익성·비용 문제로 순수 일임형 RA를 축소·재편함 — JP모건 You Invest('23.12월 종료 발표), 블랙록 FutureAdvisor(개인투자자 대상 RA를 Ritholtz사에 매각), UBS Advice Advantage('25년 종료), 골드만삭스 Marcus Invest('24년 Betterment에 매각), 모건스탠리 Access Investing(자문 서비스 중심 재편).

■ 국내: 2019년 비대면 일임 허용 이후 5년간('20~'25) 일임형 RA 운용금액 연평균 +74%, 계약자 수 +56% 성장(자문형 +1%, 무료추천형 -14%와 대비). 해외의 자체 알고리즘 내재화와 달리 국내는 핀테크·전문 RA사와의 B2B2C 제휴 파트너십이 중심임.

투자자가 직접 다루는 대(對)고객 AI 서비스로, AI가 자산·소비 현황 분석, 생애주기별 목표 설정, 맞춤형 포트폴리오 추천, 투자자문, 리서치 등을 제공하면 고객이 최종 실행 여부를 직접 결정하는 구조임.

■ 해외: 단순 자문형·리서치형에서 벗어나 AI가 소비·자산 데이터를 통합 분석하는 개인화된 종합 자산관리 역할로 확대됨 — BoA Erica('18.6월, AI 채팅 기반 은행업무·소비패턴 분석), DBS Nav Planner('20.5월, 자산현황 분석 기반 지출관리·투자자문·재무계획)·DBS Joy('25.11월, 기업 고객 전용 AI 챗봇 어시스턴트), HSBC AI Markets('23년, 기업·기관투자자 대상 대화형 AI 플랫폼), Charles Schwab Portfolio Insights('26.5월, 생성형 AI 기반 고객별 포트폴리오 영향 요인 분석).

■ 국내: 리서치, 포트폴리오·상품 추천, 챗봇 등 사전 단계 성격의 서비스 중심으로, '진단-설계-실행'을 아우르는 종합 서비스는 제한적임. 은행은 자산배분 추천, 증권사는 리서치·시장 정보 제공을 중심으로 생성형 AI 기반 대화형 서비스를 결합하며 기능을 고도화하는 중임.

자산관리 전문가를 대상으로 한 AI 서비스로, PB 업무의 단순 자동화 수준에서 전문가로서의 역량을 고도화하는 방향으로 활용되는 추세임.

■ 해외: 인간 전문가의 전문성·생산성 향상을 위해 AI를 자문가 코파일럿으로 일찍부터 도입했으며, 일부는 리서치-고객준비-포트폴리오 분석-미팅지원 등 자문 워크플로우 전반을 아우르는 멀티에이전트 시스템으로 발전 중임 — 모건스탠리 AI@MS Assistant('23.9월, ChatGPT 기반 맞춤형 자산관리자문 챗봇), JP모건 Coach AI(실시간 AI 어드바이저리 도구, 정보 탐색 시간 95% 이상 단축)·Ask David(멀티에이전트형 투자 리서치 자동화 도구), HSBC Wealth Intelligence('25.9월, Private Bank 생성형 AI 기반 플랫폼), Citi Ask Wealth('25.8월)·Advisor Insights('25.8월 파일럿).

■ 국내: 2024년 「금융분야 망분리 개선 로드맵」 이후 점진적 규제 완화에 따라 2025년부터 PB 역량 강화용 AI 활용이 본격화됨 — 신한은행 자산관리 AI 에이전트('26.2월, 자산 현황·시장 상황 분석 기반 자산관리 방법·금융상품 제안), 우리은행 심층 리서치('26.2월, 은행 내부 데이터 활용 수집·연계·분석 보고서 자동 생성, MS 코파일럿 결합), 미래에셋증권 WM Daily Brief('25.7월, PB 대상 고객자산 관리 지원 솔루션), KB증권 깨비 AI(사내 전용 생성형 AI 플랫폼, '26.4월 기준 10종 에이전트 적용). 다만 PB 전용 도구보다 전사 범용 AI 플랫폼 내 기능 형태가 많아 해외 대비 기능 수준·통합 범위에서 격차가 존재함.

보고서는 향후 전세계 자산관리 AI가 ① 하이브리드(인간+AI) 모델의 보편화 ② 생성형 AI 기반 초개인화 서비스 고도화 ③ PB 코파일럿의 멀티에이전트 진화 방향으로 발전하며, AI와 인간 PB를 모두 강화하는 모델이 글로벌 표준으로 자리잡을 것으로 예상함.

미국에서는 통합(holistic) 자문 수요가 2018년 29%에서 2023년 52%로 상승했고, 인간 자문에 대한 추가 지불 의향(50bp 이상)이 80%에 달함(McKinsey&Company). 국내는 「금융분야 AI 가이드라인」 개정과 「AI 기본법」 시행으로 규범적 기반이 마련되어 AI 자산관리가 더욱 확대될 전망임.