특히 젊은 캐나다인들은 다음과 같은 방향으로 나아가고 있습니다. 인공지능 이번 주에 발표된 설문 조사에 따르면, 재정을 형성하는 데 도움이 되는 것으로 나타났습니다.
전문가들은 Global News에 많은 과제가 있다고 말했습니다. 일체 포함 기술 덕분에 돈과 관련된 결정을 내릴 때 대처 능력이 뛰어나지만, 캐나다인이 발전하는 기술에 의존해야 하는 방식에는 한계가 있습니다.
몬트리올 은행은 Ipsos를 통해 캐나다 국민을 대상으로 금융 계획에 AI를 어떻게 사용하는지에 대한 여론 조사를 실시했습니다.
월요일에 발표된 보고서에 따르면 여론 조사에 응한 사람의 약 3분의 1이 재정 관리를 위해 AI를 활용한다고 답했습니다.
캐나다인이 가장 흔하게 AI를 활용하는 분야는 금융 지식 향상(43%), 가계 예산 설정(43%), 새로운 투자 전략 수립(42%), 저축 늘리기(40%)입니다.
BMO의 일상 뱅킹 및 고객 성장 부문 책임자인 게일 램지는 Global News에 많은 캐나다인이 AI가 이미 온라인 뱅킹 도구에 내장되어 있다는 사실을 모를 것이라고 말했습니다.
그녀는 AI가 소비자의 습관, 정기적인 지출 및 예금을 판독한 결과에 따라, 고객이 저축 목표를 달성하고 있는지 알려주거나 앞으로 7일 이내에 현금 흐름 문제가 발생할 수 있다는 경고를 해주는 인터페이스의 예를 들었습니다.
조사에 따르면 Z세대 응답자의 55%가 다가올 재정적 이정표를 계획하는 데 AI를 사용한 것으로 나타났습니다(Ipsos는 이 세대를 1997~2005년 출생자로 분류).
램지는 Z세대가 AI에 대한 질문을 던지는 면에서 선두를 달리고 있다는 것은 놀라운 일이 아니라고 말합니다.
재정적 불안은 특히 젊은 세대에게 심각했으며, Z세대 응답자의 91%가 돈 문제를 가장 큰 스트레스 요인으로 꼽았습니다. 알려지지 않은 비용, 주택 비용, 월별 청구서 지불에 대한 두려움이 불안의 주요 원인으로 나열되었습니다.
“그들은 그것을 정확히 그 용도로 사용하고 있습니다. 그들은 재정에 대한 질문을 하고 그것을 활용하여 일상을 관리하는 데 도움을 받고 있습니다.” 램지가 말했습니다.
AI는 재정에 어떤 도움을 줄 수 있을까?
AI는 캐나다인의 식탁에서 숫자를 처리하는 데에만 도움이 되는 것이 아닙니다.
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PWL Capital의 리서치 책임자인 벤 펠릭스는 회사의 포트폴리오 관리자들이 AI를 사용하여 고객 프로필의 방대한 데이터와 시장 변화를 분석하여 고객 미팅을 준비한다고 말했습니다.
그는 Global News에 “AI는 그 정보를 가져와 자문가에게 이해할 수 있는 내용을 제공할 수 있는데, 그렇지 않으면 자문가는 수 시간 동안 메모를 읽어야 할 것입니다.”라고 말했습니다.
AI와 같은 도구는 걸러낼 데이터가 많을 때 가장 좋다고 펠릭스는 말합니다. 특히 자신의 습관에 대한 정보를 찾을 때 더욱 그렇습니다. 누군가가 정기적으로 돈이 어디로 가는지 알고 싶어한다면 “그것은 매우 유용”하며 소비자를 “너무 큰 문제”에 빠뜨릴 수 없다고 그는 말합니다.
램지는 AI가 자신이 “유사 모델링”이라고 부르는 분야에서 성공할 것으로 본다고 말합니다. 이 분야에서는 도구가 “당신과 비슷하게 생긴” 소비자가 이전에 성공한 옵션이나 제안을 제공할 수 있습니다.
하지만 램지와 펠릭스는 둘 다 AI의 능력은 AI가 접근할 수 있는 정보에 따라 결정된다고 경고합니다.
“객관적이고 공평한 조언을 받는 것은 아닙니다.” 펠릭스가 말했다. “훈련 방식에 따라 약간의 편견이 내장될 것입니다.”
그는 AI가 금융 계획이 제대로 진행되고 있는지 측정하는 데 도움이 될 수 있다고 생각하지만, 가계가 이 새로운 기술을 사용하여 금융 전략을 수립하는 것에는 반대합니다.
“RRSP에 기여해야 할까, TFSA에 기여해야 할까?”를 결정하려고 한다면, 이 단계에서는 AI에게서 그런 말을 듣는 게 약간 불안할 것 같아요.” 펠릭스가 말했다.
펠릭스 역시 현재 형태의 공개 AI 모델을 주식 선택에 권장할 만한 것으로 보지 않는다.
펠릭스는 투자를 선택할 때, 우위를 점하려면 나머지 시장에서는 볼 수 없는 정보나 모델에 접근할 수 있어야 한다고 설명합니다. 예를 들어, 일부 헤지펀드의 내부 AI 모델은 투자 결정을 간소화하도록 훈련될 수 있습니다.
하지만 예를 들어, 공개적으로 사용되는 생성 AI 애플리케이션을 훈련하는 데 사용되는 데이터의 대부분은 오래되었고, 이러한 도구에는 시장 역학에 대한 최신 정보가 없을 수 있습니다. 예를 들어, ChatGPT와 같은 앱은 균형 잡힌 포트폴리오의 일반적인 구성을 설명할 수 있지만 공개 시장에서 이미 제공되지 않는 새로운 주식 팁에 액세스할 수 없습니다.
펠릭스는 이를 캐나다의 일부 금융 기관에서 제공하는 로보 어드바이저와 비교합니다. 로보 어드바이저는 일반적으로 소프트웨어 인터페이스 뒤에서 일련의 인간 분석가가 포트폴리오를 구축하여 투자자가 자신의 위험 허용 범위에 적합한 자산 조합을 결정하도록 돕습니다.
BMO 설문조사에 따르면 응답자의 68%가 AI가 감정이 재정 계획에 어떤 영향을 미치는지 이해할 수 없다고 생각한 반면, 펠릭스는 이에 반박했습니다.
그는 AI가 실제로 돈에 대한 감정적 반응을 추적하는 설문 조사 및 데이터로 훈련될 수 있으며, 여기에는 시장 침체에 대한 행동 변화도 포함된다고 말합니다. AI는 고문이 곤경에 처했을 때 고객의 요구를 예측하도록 도울 수 있도록 훈련될 수 있다고 그는 말합니다.
램지는 재정 관리의 본질은 숫자를 분석하는 것보다 사람과 돈의 관계에 더 있다고 말합니다.
AI가 서류상으로는 말이 되는 재정 전략을 짜낼 수 있을지 몰라도, 캐나다인은 신뢰할 수 있는 자문가에게 계획을 가져가서 인간의 관점을 듣고 숫자에 따른 제안이 사람이 감수할 위험 수준에 맞는지 확인해야 한다고 그녀는 말한다.
“논리적으로는 이게 당신이 해야 할 일이라는 걸 알 수 있지만, 감정적으로는 조금 다를 수 있습니다. 저는 그것이 다른 관점을 얻는다는 측면에서 금융 기획자나 은행원과 대화하는 것의 장점이라고 생각합니다.”
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