퀀팃은 최근 스마일게이트 홀딩스로부터 300억원 규모의 시리즈 A 투자를 유치했다고 밝혔다. 퀀팃은 빅데이터 기반 투자 모델을 설계하고 자동으로 운용하는 플랫폼인 '핀터'(FINTER) 솔루션을 기반으로, 투자 및 자산관리 솔루션을 제공하는 인공지능 핀테크 기업이다.

퀀팃은 그간 B2B 거래를 통해 기존 금융기관에 금융 모델 기반 투자 솔루션을 제공해왔다. 또한 퀀팃투자자문을 통해 글로벌 자산배분 투자전략을 제공하는 서비스 '올리(OLLY)'를 출시하는 등 B2C 서비스로 사업영역을 확장하고 있다. 한덕희 퀀팃 대표는 "이번 투자금으로 기술력을 한층 업그레이드해 많은 고객들에게 혜택을 제공할 수 있는 B2C 서비스를 강화하고 사업을 확장할 계획"이라고 밝혔다.

인공지능 투자계의 새바람?

퀀팃의 '핀터'(FINTER) 솔루션은 자체 개발한 계량, 통계 분석, 인공지능 기술을 활용한 자산관리 솔루션이다. 이는 다양한 금융 빅데이터 수집 및 구조화 처리, 포트폴리오 전략 개발 및 테스트, 알고리즘 트레이딩 모듈로 구성되어 있다. 퀀팃 기술의 장점 중 하나는 뉴스와 소셜 데이터에 숨겨진 텍스트에서 정보를 추출하고 심리를 지수화해 시장의 정량적 지표와 결합해 투자 정보로 전환할 수 있다는 점이다. 이를 통해 금융시장 위기를 약 한 달 전에 예측할 수 있는 조기경보 모델을 개발해 삼성자산운용에 공급할 수 있었다.

퀀트의 라빗(RABIT)은 인공지능을 활용해 암호화폐 자산의 변동성을 줄이는 디지털 자산관리 로보어드바이저이다. 이 상품은 안정적인 수익률을 달성할 수 있는 전략을 제공하며, 특히 거래소 지갑 API를 라빗에 연동하는 방식을 사용한다는 점이 특징이다. 한덕희 퀀트 대표는 올해 가상자산을 대상으로 한 라빗 서비스 사업과 자본시장을 대상으로 한 올리 서비스 사업을 본격적으로 확대할 계획이라고 밝혔다. 올해 각 서비스별로 자산관리 규모 1,000억원씩 총 2,000억원을 달성하는 것이 목표다. 퀀팃은 금융자산 로보어드바이저 서비스 '올리(OLLY)'를 통해 연내 국내 전통 자본시장에도 진출할 계획이다. 투자자문사를 자회사로 설립해 온디맨드 형태로 서비스를 출시할 예정이며, 글로벌 자산배분을 핵심 전략으로 삼고 있다.

퀀팃은 금융과 IT를 모두 아는 직원들이 있다는 점을 경쟁사와 차별화 포인트로 내세우고 있다. 40여 명의 직원 중 금융권, 증권사, 자산운용사, 헤지펀드 등에서 10년 이상 실무 경험을 쌓은 인력이 40여 명에 달하고 카카오, 네이버 등 카이스트 출신 엔지니어도 많아 금융과 기술의 균형이 잘 잡혀있다는 자체적 평가다.

국민연금과의 협업

최근 퀀팃는 국민연금공단의 '지능형 연금복지 통합 플랫폼 구축 사업'에 참여한다고 밝혔다. 퀀팃은 통합 플랫폼에 탑재할 금융시장 AI 분석 모델을 개발할 예정이다. AI 분석 모델이 완성되면 빅데이터, AI 등 신기술을 접목한 데이터 기반 투자 아이템을 발굴하고 투자 의사결정을 지원할 수 있을 것으로 기대한다.

국민연금공단의 '지능형 연금복지 통합 플랫폼 구축 사업'은 노후화된 연금제도 운용 및 기금운용 시스템을 지능화-선진화하기 위해 추진되는 대규모 사업이다. 국민연금 제도 운용, 기금 관리, 정보 분석, 정보 보안 등 주요 시스템을 재구축한다. 프로젝트의 개발 및 테스트는 2024년까지 완료될 예정이며, 본격적인 서비스는 2025년에 시작될 예정이다.

퀀팃은 프로젝트의 일환으로 정형 및 비정형 데이터를 기반으로 머신러닝 기법을 활용해 AI 분석 모델을 개발한다. 퀀팃은 이러한 모델 개발에 박차를 가해 △주식 시장 모니터링 및 포트폴리오 리스크 관리 모델 △해외채권 최적 섹터 배분 및 포트폴리오 구성 모델 △금리변동의 기저 요인 및 배경을 분석하는 지능형 금융 모델 등을 개발할 예정이다. 황근호 퀀팃 금융모델 본부장은 “이번 사업은 세계 3대 글로벌 연기금인 국민연금공단에 퀀팃의 AI 기술력이 담긴 금융 모델을 공급하는 데 의미가 있다”며 “퀀팃의 검증된 데이터 분석 기술력과 금융 모델 연구 역량을 통해 국제적인 수준의 금융 모델을 구축하겠다”고 밝힌 바 있다.

지능형 연금복지 통합 플랫폼?

그러나 국민연금공단의 차세대 정보시스템 구축 사업이라는 명색과는 다르게 재작년 10월부터 자그마치 3차례 유찰을 거쳐올 정도로 굴곡이 많다. 국민연금 제도운영·기금운용·정보분석·정보보안 분야 등 주요 시스템 재구축을 골자로 하는 사업 기간 36개월, 총 971억6,909만원 규모의 계약이었으나 기간에 비해 빠듯한 예산 때문인지 SI 업계의 외면을 받았다는 후문이다. 재작년 10월 입찰, 동년 11월 입찰은 제안사가 없어 유찰됐고 작년 1월 13일 개찰한 3차 입찰에는 SK(주) C&C가 단독 제안했다. 공공부문 IT의 경우, 3차까지 입찰이 진행된 경우 단독응찰이라고 해도 제안사 평가를 거쳐 우선협상 대상 사업자를 선정할 수 있다. SK(주) C&C가 우선협상 대상 사업자 선정의 커트라인 80점을 받지 못해 3차 입찰도 유찰되며 논란이 일기도 했다.

AI 비즈니스에서 많은 기업이 고품질의 AI 솔루션을 제공하는 데 필요한 역량을 제대로 갖추지 못하고 그저 마케팅의 일환으로 AI 간판을 달고 활동하는 것이 현실이다. 영업력이 뛰어나다고 해서 반드시 검증된 AI 기술을 보유하고 있는 것은 아니다. 이러한 맥락에서 AI 전문 기업과 SI 프로젝트에 집중하는 기업을 구분하는 것이 중요하다. 그간 다른 국내 대기업들에 비슷한 서비스를 제공해왔다는 구실을 대는 기업들이 있는데, 대기업과 협업했다고 AI 개발 전문 기업이 되는 건 아니다. 오히려 이러한 기업들은 AI 개발 전문 기업이라기보다는 개발자를 순환 배치하는 아웃소싱 기업일 수 있으며, 실제 AI 연구 개발 역량이 부족할 가능성이 농후하다.

무엇보다 AI 프로젝트에 참여하는 엔지니어와 AI 연구원의 기술력 차이를 알아보는 안목이 필요하다. AI 솔루션을 구현한 경험과, 새로운 AI 기술 개발에 대한 폭넓은 지식과 경험을 구분해야 한다. 따라서 서비스를 이용하기 전에 과대광고를 경계하고 회사의 역량과 실적을 신중하게 평가하는 것이 중요하다. 단순히 영업력과 마케팅 과대광고에 의존하는 것이 아니라 실제 AI 연구 및 개발 역량을 갖춘 회사와 파트너십을 맺어야 한다. 국민연금의 지능형 플랫폼이 부디 포장지만 요란한 빈 깡통이 아니길 희망한다.