AI가 조용히 바꾸는 은퇴 설계 3가지와 자산에 미치는 의미

인공지능(AI)이 미래를 바꾸는 모습을 상상할 때 흔히 떠올리는 장면은 비행 자동차일지 모른다. 아직 그 단계에는 이르지 못했지만, AI는 이미 정보 접근 방식에서 은퇴 계획 수립에 이르기까지 일상의 여러 분야를 근본적으로 바꾸고 있다. 이번 보도는 AI가 은퇴 설계의 핵심 축을 어떻게 재편하고 있는지, 그리고 개인의 자산과 재무 의사결정에 어떤 함의를 남기는지에 초점을 맞춘다.

2025년 11월 12일, 나스닥닷컴에 실린 GoBankingRates의 보도에 따르면, AI는 개인화된 조언, 투자 최적화·리스크 관리, 의료비 예측 등 세 갈래에서 은퇴 설계를 빠르게 변화시키고 있다. 이에 대해 뉴욕대학교 레오나드 N. 스턴 경영대학원 데이터과학 교수이자 팟캐스트 ‘Brave New World’ 진행자인 바산트 다르(Vasant Dhar)가 상세한 견해를 밝혔다. 다르는 1990년대 초 머신러닝을 월가에 도입한 선구자로, 올해 ‘Thinking With Machines: The Brave New World of AI’ 출간을 앞두고 있다.

은퇴 설계는 개인의 생애주기·소득·세제·건강 상태 등 복잡한 요인을 아우르는 만큼, 상황을 잘 아는 전문 재무자문가와의 상담이 가장 바람직하다는 점은 변하지 않는다. 다만 AI 기반 도구는 목표 정립을 돕고 모범 사례에 대한 통찰을 제공함으로써 인간 자문을 보완한다. 즉, AI는 질문을 정교화하고 데이터를 구조화해 인간 전문가의 판단력을 더 효율적으로 작동하게 만드는 보조 엔진 역할을 수행한다.

주목

1) AI가 제공하는 개인화: 로보어드바이저를 통한 맞춤형 설계

다르는 사람의 감정과 맥락을 세심하게 반영하는 인간 자문과 동일한 수준을 AI가 대체하기는 어렵다고 인정하면서도, 로보어드바이저 등 AI 금융 설계 도구가 일정 수준의 개인화를 제공한다고 지적한다. 일반적으로 이러한 서비스는 온라인 설문을 통해 다음과 같은 핵심 정보를 수집한다.

• 재무 목표
• 위험 감내도^{리스크 허용 한계}
• 투자 시간 지평(Time Horizon)
• 외부 금융 데이터_{다른 계좌·자산 현황}
• 개인적 선호

이렇게 수집된 정보를 바탕으로 알고리즘은 은퇴 포트폴리오 제안을 생성하거나 실제로 자산배분과 리밸런싱을 관리한다. 물론 설문이 피상적일 수 있고, 로보어드바이저가 복잡한 상황이나 인간의 감정을 충분히 고려하지 못하는 한계도 존재한다. 그럼에도 불구하고 다르는 AI 도구와의 상호작용이 은퇴 목표와 가용 자원을 더 선명하게 정리하도록 돕는다고 본다.

주목

“이러한 도구는 여러 방식으로 은퇴 설계를 개인화할 수 있다. 무엇보다 은퇴 설계에서 가장 어려운 과제 중 하나인 목표의 명확화를 도와준다.”

2) 더 빠른 최적화와 리스크 관리: 세금 전략까지 포괄

다르는 월가에서의 경험을 통해 AI가 포트폴리오 최적화·세금 전략·리스크 관리의 전 과정을 재편했다고 설명한다. 이제 개인 투자자도 접근 가능한 여러 플랫폼에서 AI 기반 최적화와 함께 세금 손실 수확(Tax-Loss Harvesting) 기능을 이용해 세 부담을 최소화하고 순수익을 극대화할 수 있다. 데이터가 시각적으로 정리된 제안을 받아보면, 은퇴자들은 의사결정의 확신을 높일 수 있고, 필요할 경우 해당 아이디어를 재무자문가와 논의하는 데에도 유용하다.

특히 AI는 리스크 관리에 대한 이해를 개선한다. 현재 종목의 성과와 변동성 정보를 신속히 통합하고, 데이터 기반의 간단한 전망을 제시해 위험 대비 의사결정을 돕는다. 다르는 개인 투자자들이 동일 금액 투자라도 종목별 위험이 다르다는 점을 놓치기 쉽다고 지적한다.

“대부분의 개인투자자들이 간과하는 기본 중의 기본은, 애플 1,000달러와 엔비디아 1,000달러가 같은 위험을 뜻하지 않는다는 사실이다. 더 ‘변동성이 큰’ 자산이 더 높은 위험을 지닌다. 투자자는 투입 금액이 아니라 그 금액에 내재된 위험을 이해해야 한다. 이것이 리스크 최적화의 입문 단계(101)다.”

3) 의료비 예측: 평균에 기반한 ‘범위’ 인식과 인간 판단의 결합

의료비는 은퇴 이후 재무지출에서 가장 큰 비중을 차지하는 항목 중 하나다. AI는 연령대·건강 프로필이 유사한 집단의 데이터를 토대로 필요한 치료 유형과 그에 따른 비용을 대략적으로 제시할 수 있다. 이는 장기 자금 배분과 비상자금 규모를 계획하는 데 참고가 된다.

그러나 다르는 이 영역에서 인간의 판단이 여전히 핵심이라고 강조한다.

“AI가 향후 개인의 의료비를 정확히 예측할 가능성은 높지 않다. 다만 ‘당신과 유사한 사람들’을 기준으로 대략적 범위를 제시할 수는 있다. 이 단계에는 상당한 분산과 불확실성이 존재하며, 설계를 위한 입력값으로서 본인의 판단이 필수적이다.”

인간의 감독(Human Oversight)은 왜 필수인가

다르는 저명한 금융학자 아스와스 다모다란(Aswath Damodaran)의 기업가치 분석과 투자 통찰을 모사하는 AI 시스템 ‘다모다란 봇(Damodaran Bot)’의 공동 설계자다. 그럼에도 그는 재무 설계에서 AI의 한계를 누구보다 분명히 인식하고 있다. 특히 장기 투자에서는 데이터의 정확성과 해석 맥락이 매우 중요하므로, 인간의 검증이 빠질 수 없다.

“생성형 AI가 정답을 주는지 확신할 수 없다는 점이 인간 감독의 이유다. 다모다란 봇을 만들면서도, 장기 투자에서는 AI가 사용하는 수치가 정확한가를 반드시 점검해야 한다고 강조했다. 주의를 기울이지 않았다면 놓쳤을 어이없는 오류를 종종 발견했다.”

결론: AI는 ‘가속기’, 재무자문가는 ‘조타수’

AI는 특히 투자 영역에서 은퇴 설계를 더 빠르고 쉽게 만든다. 포트폴리오 최적화와 리스크 관리를 개선할 통찰을 제공하지만, 개인의 상황·감정·제약조건을 종합적으로 반영하는 작업은 여전히 전문 재무자문가의 몫이다. 최적의 조합은 AI로 데이터와 가설을 정리하고, 인간 전문가가 이를 점검·보완해 실행 가능한 전략으로 구체화하는 방식이다. 비행 자동차는 아직이지만, 은퇴 설계의 ‘엔진룸’에서는 이미 AI가 속도와 정밀도를 끌어올리고 있다.

용어 설명과 실무 팁

• 로보어드바이저: 설문을 통해 투자 성향을 파악하고, 알고리즘으로 자산배분·리밸런싱·현금흐름 관리를 자동 수행하는 디지털 자산관리 서비스다. 비용이 낮고 접근성이 높은 대신, 복잡한 상황에 대한 섬세한 맥락 반영은 제한적일 수 있다.
• 세금 손실 수확(Tax-Loss Harvesting): 하락한 자산을 매도해 실현 손실을 만들고 이를 이익과 상계하여 세 부담을 경감하는 기법이다. 규정 준수와 동일·유사종목 재매수 규칙에 유의해야 한다.
• 변동성(Volatility)과 위험(Risk): 가격 변동 폭이 클수록 단기 손실 확률이 커지므로 위험이 높다고 본다. 같은 1,000달러라도 종목에 따라 위험이 달라지며, 금액이 아니라 위험 단위로 포지션을 바라보는 게 합리적이다.
• 포트폴리오 최적화: 기대수익과 위험의 균형을 맞추기 위해 자산군 비중을 수학적으로 조정하는 과정이다. AI는 대규모 데이터를 활용해 빠른 시뮬레이션과 신속한 리밸런싱을 지원한다.
• 시간 지평(Time Horizon): 목표까지 남은 기간을 뜻하며, 이는 위험 허용치와 자산배분의 기준선이 된다.