투자에 있어 데이터와 컴퓨터를 활용한 인공지능 기술을 도입하는 것은 점점 더 보편화 되어 가고 있다. 정량 투자란 여러 지표를 정량화 해 컴퓨터와 데이터를 활용하여 투자하는 기법으로서, 오랜기간 꾸준한 수익을 기록하며 그 효용성이 입증되면서, 여러 투자업체들에게 광범위하게 수용되고 있다. 본 연구는 자산운용사 등의 투자 전문회사들이 인공지능을 비롯한 최신 기술을 접목하는데 있어서 그 구체적인 방향성과 시사점을 제시하고자 한다. 이를 위해 맥락과 현상을 도출하는 경험기반 사례연구를 사용해 7.7조 달러의 자산을 운영하는 세계 최대 수준의 자산규모를 가진 뱅가드사를 그 최초 설립에서부터 투자 방법에 빅데이터 기반의 인공지능 기술을 도입하고 이를 로보어드바이저를 통해 고객들에게 서비스하기까지 변화해온 과정을 조사했다. 본 연구를 위한 프레임워크로는 주체(S), 환경(E), 자원(R)은 물론 이들간의 유기적 관계까지 고려하는 매커니즘(M)관점의ser-M을 도입하였으며, 이를 통해 편향되지 않고 균형잡힌 분석이 되도록 하였다. 연구에 따르면 설립자 보글의 다양한 전략적 판단이 중요한 역할을 하였으며, 데이터 주도형으로 바뀌는 투자 환경에서 기술자원을 내재화 하는 등 그에 걸맞는 빠른 변화와 정책을 수립한 것을 알 수 있었다. 매커니즘 측면에서는 매일 일상 업무에서 혁신이 추진돼 조직으로 자연스럽게 스며드는 기업문화의 정착이 주요한 것으로 분석되었다.
Utilizing artificial intelligence technology through the integration of data and computers is becoming increasingly commonplace in the realm of investment. Quantitative investing is a strategy that involves quantifying various indicators and utilizing computers and data for investment decisions. Over an extended period, it has demonstrated consistent returns, leading to widespread adoption by various investment firms as its effectiveness has been proven. This study aims to provide specific directions and insights for asset management companies and other investment professionals as they integrate cutting-edge technologies, including artificial intelligence. To achieve this goal this study conducted an experiential case study aiming to derive context and phenomena. The study focused on Vanguard, the world's largest asset manager with a staggering $7.7 trillion in assets under management. The research investigated the evolution of Vanguard's investment methods, starting from its initial establishment, and traced the adoption of big data-based artificial intelligence technology throughout the process, culminating in the provision of services to clients through robo-advisors. For the framework of this study, the ser-M perspective was used, considering not only the Subject (S), Environment (E), and Resources (R) but also the mechanisms (M)that encompass the organic relationships among them. Through this approach, the aim was to ensure an unbiased and well-balanced analysis.
1. Introduction
2. Theoretical Background
3. Methods
4. Case Study
5. Conclusions
References