(주)씽크풀기업정보

(주)씽크풀은 '기업부설연구소' 의 연구개발을 통하여 알고리즘의 발굴, 프로그램의 구현 및 다수의 등록 특허(97개)를 보유하고 있는 벤처기업입니다. 회사설립 이래 꾸준한 R&D를 통한 연구 결과물은 그 기술적 우수성을 인정받아 특허청장의 특허경영대상 금상 뿐만 아니라 방통위 위원장상, 미래과학부 장관상, 산자부 장관상 등을 수상하였고, 개발된 기술들을 제품화(매출제품: Web, RMS, Log-in, RASSI 등) 하고 있습니다.


특히, 당사는 '언택트 시대'에 'AI 기술' 을 활용한 '핀테크(Fin-Tech)' 업체로서 외부환경 변화와 매우 우호적인 사업 포트폴리오로 포지셔닝 되어 있습니다. 이에 따라 당사는 "증권증보의 자동화", "금융상품의 위험관리", "개인정보의 보호" 및 "로보어드바이저 트레이딩" 등의 기술과 이를 통합한 기술로서 RASSI 브랜드를 통해 AI투자플랫폼을 구축하고 있습니다.


이 과정에서 당사 주관하에 한국전자통신연구워(ETRI), 서울대학교 산학협력단, (주)KT, (주)하이가 참여한 '빅데이터 및 AI 기술을 활용한 데이터 기반의 최적 의사결정을 통하여 개인 및 기업의 효율적 투자 및 자산관리를 지원하는 서비스 시스템 개발' 을 연구과제로 한 국책 과제를 진행하였고, 산자부 지원 우수기업연구소 육성사업ATC+ (Advanced Technology Center Plus)에 선정되는 등 기술연구와 회사의 사업이 적절하게 매칭되어 있습니다.


이에 따라 2021년 SBS 신년특집 프로그램 "세기의 대결 AI vs 인간" 에 AI주식투자 대표 자격으로 방송에 출연하는 등, 당사는 4차 산업혁명 시대에 부합하는 기술 기업으로서의 입지를 착실하게 다져가고 있습니다.

당사 RASSI 기술 제품은 로보기자, 로보애널리스트, 로보어드바이저, 로보트레이더, AI투자비서 RASSIRO, 라씨매매비서 등의 제품을 각각의 모듈 또는 조합된 로보 시스템으로 신문사, 증권사, 일반회원 등에 서비스가 제공되고 있습니다.


금융감독원 전자공시시스템(DART) 등 공신력 있는 주요 정보망에 24시간 접속해 있으면서 업데이트된 정보를 리얼타임으로 인지하고 구축된 DB의 오류정보를 스스로 인지해 수정하며 기 축적된 보유 정보와의 비교분석을 통하여 실시간 기사를 생성하는 '로보기자', 실시간 인지된 정보를 사전적으로 축적되고 검증된 내부정보와 결합하여 자체 투자 알고리즘을 통하여 주식 종목의 가치평가와 향후 성장성을 분석 평가하는 '로보애널리스트' , 투자자의 현재 상황 및 개별적 특성을 분석하고, 로보애널리스트에 의해 발굴된 저평가 종목으로 해당 투자자에 최적화된 투자 포트폴리오를 제시하는 PMS(Portfolio Management System)로서의 '로보어드바이저' , 주문이 시장 또는 수급 상황에 의하여 미체결 되었을 경우, 이를 사전에 기계적으로 확인하고 투자고객에 통보를 하거나 미체결 시점에서 최적화된 포트폴리오를 제시하여 시장에서 체결되어 추천된 포트폴리오가 개별 투자고객의 계좌에서 실제로 구성될 수 있도록 도와 주는 '로보트레이더' 등과, AI기반의 주식매매의 타이밍을 도와주는 'RASSI매매비서' , 투자자 개인이 필요한 방대한 정보를 압축요약해 보여주는 개인맟춤형 AI투자비서로서의 RASSIRO 등의 제품이 낱개 혹은 결합된 모델로서 개인 투자고객, 신문사, 증권사 등에 서비스로 제공되고 있습니다.


한편, 이를 위한 AI투자플랫폼 구축을 위해 당사는 2018년 정부 산업핵심기술개발 과제와 연계하여 이를 수행 중에 있으며, 이후의 글로벌 AI투자플랫폼 구축을 위해 2021년 정부 ATC+국책과제와 연계하여 이를 수행할 예정입니다.

RASSI 분야는 핀테크(Fin-Tech) '로보어드바이저' 시장에서 크게 주목받고 있는 기술인 바, 당사는 대용량 빅데이터에서의 안정적 기술 경험, 관련기술 특허 보유, 기술 상용화 경쟁력, 검증된 실전 트랙 레코드 등을 보유하고 있는 바, 글로벌 금융위기 이후 미국을 중심으로 고액 자산가 대상인 기존 자산관리시장에서 벗어나 대중을 대상으로 자동화된 투자자문 및 자산관리 서비스를 온라인에서 제공하는 로보어드바이저 서비스가 빠르게 확산되고 있습니다. 로보어드바이저는 고객의 투자 성향, 투자 목적, 목표 수익률 등에 따라 미리 설계된 알고리즘과 데이터 분석을 거쳐 적합한 투자 종목 추천 및 포트폴리오를 제안하는 자동화된 체계인 바, 비대면 상태에서 전문적 투자 및 자산관리 자문 서비스를 제공함에 따라 자문 비용을 대폭 낮추고, 적은 투자금액으로도 진입을 가능케 해 소액 투자자 또는 대중의 서비스 접근성이 높아지고 있습니다.


로보어드바이저 서비스는 ICT 기술의 발달과 더불어 세계적으로 급속하게 확산되고 있으며, 국내에서도 서비스 활성화를 위한 규제 완화 등 정부 정책지원이 본격화되고 있습니다. 미국에서는 2002년 12월 「투자자문업자법」개정을 통해 온라인을 통하여 투자자문 및 자산관리 서비스를 제공하는 투자자문사가 로보어드바이저 서비스를 인적개입 없이 고객 자산을 직접 운용하는 형태로 활성화되고 있으며, 국내에서도 비대면 기반의 로보어드바이저 서비스 활성화를 위해 다양한 방안이 수립되고 있으며 법 개정을 통한 활성화 지원을 추진하고 있습니다.


투자 및 자산관리 서비스 시장에서 빅데이터 및 AI 기술은 아직 미성숙 되어 있어, 현재 로보어드바이저 서비스의 역할은 단순 정보 제공 수준에 머물러 있고, 자문인력에 의한 하이브리드 서비스가 대세이기는 하나, 향후 실시간 빅데이터 수집 기술 및 지능정보기술의 고도화를 통해 자동화된 투자 및 자산관리 서비스 시장은 점진적으로 확대될 것으로 전망됩니다.


서비스 출시 초기에는 기술을 보유한 순수 로보어드바이저 업체들이 시장을 주도하였으나, 정보·자금·네트워크를 보유한 기존 금융투자회사들이 로보어드바이저 시장에 새로이 참여하기 시작하면서 서비스 시장에서의 그 영향력을 급속히 키워가고 있으며, 기존 방식인 인간에 의한 자산관리서비스에 비해 저렴한 수수료가 가능하고, 비교적 높은 수익률을 제공함으로써 투자자들의 관심이 증가되고 있는 바, 최근 일부 추가적 보수가 있더라도 자문인력에 의한 포트폴리오 조정이 가능한 하이브리드 서비스가 대세로 나서고 있는데, 이는 전문지식을 가진 자문인력이 적절한 시기에 포트폴리오를 미세조정함으로써 수익률을 제고시키고 손실을 최소화할 수 있기 때문인 것으로 보여집니다. 기존 로보어드바이저의 약점을 보완하는 하이브리드 서비스의 특징은 자문인력이 보유한 비정형적·선행적 시장 통찰력과 시장 위험에 대한 대처 능력인데, 이러한 추세를 감안할 때, 투자 및 자산관리에서의 종합적 의사결정 지원을 위한 지능정보기술의 활용이 필요한 것으로 보입니다.


투자 및 자산관리 서비스가 확대됨에 따라 다양한 정형/비정형 빅데이터에 대한 실시간 수집 및 분석을 토대로 투자자들의 수요에 보다 최적화.효율화된 서비스 제공 및 신규 비즈니스 모델 발굴을 위해서는 빅데이터·AI 기술의 중요성이 더욱 더 부각됩니다. 현재 마케팅, 리스크관리, 투자관리, 자산정보 등을 수행하는 금융기관, 금융투자기관, 및 로보어드바이저 업체는 방대한 규모의 고객정보 및 투자 대상 품목 정보를 보유하고 있고 보유하고 있는 데이터의 증가 속도도 가속화되고 있으며, AI 기술은 투자결정, 자산배분, 금융 컨설팅 등 다양한 투자 및 자산관리 과정에서 고도화된 지식기반 의사결정을 지원함으로써 인간의 판단과 의사결정 상의 질적 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대를 받고 있습니다. 이에 따라 Gartner 보고서나 제4차 산업혁명 지능정보기술 관점에서 투자 및 자산관리 관련 빅데이터의 분석기술이 중요한 기술로 인식되고 있는 바, 보다 완성되고 종합적인 분석을 위해서는 추가적 기술개발이 필요한 시점입니다.


산업 및 경제 전반의 활성화를 위해서 안정적 경제활동의 영위 및 원활한 투자 환경 조성이 필요한데, 이를 위해서는 다양한 투자 주체의 관점에서 객관적이고 중립적인 투자 의사결정을 효율적으로 지원할 수 있도록 고도화된 지능정보기술 기반의 新융합 지식서비스를 제공하기 위한 기술 개발이 필요니다. 이를 위해서, 사용자중심 관점에서는 기존 서비스 전달 체계를 혁신하고 소비자 중심의 가치와 이와 통하는 비즈니스 모델이 연결될 수 있도록 비즈니스 전략, 모델, 프로세스, 시나리오, 사업화 전략 등의 수립이 필요하며, 다양하고 방대한 투자 및 자산관리 데이터에 미래 성장 가치를 예측할 수 있는 모델과 함께 처리, 분석, 예측할 수 있는 기술적 체계 마련이 필요할 뿐더러, 다양한 정형-비정형 데이터를 실시간으로 수집, 처리, 관리, 및 운영할 수 있는 효율적 운영 시스템의 구축도 필요니다. 이를 통해 구축된 빅데이터를 활용하여 다양한 분야에 적용될 수 있는 신규파생 서비스의 모델을 발굴하고 이를 사업자를 통해 시범 적용함으로써 새로운 시장의 창출 가능성을 검증할 필요성이 있습니다.


따라서 그 파급효과는,
먼저, 기술적 측면에서는 복잡하고 비정형적이면서 종합적인 의사결정이 필요한 영역에서 지능정보기술 기반의 효율화.최적화된 투자 및 자산관리 의사결정 지원을 위한 핵심 요소 기술 확보의 의미가 있습니다. 예컨대, 정형-비정형 빅데이터 연계를 토대로 다양한 투자 대상에 최적화된 선행지표를 도출할 수 있는 머신러닝 고도화 기반 원천 핵심 기술을 확보하게 되며, 급속도로 변화하는 투자시장 환경에서 투자 수익과 투자 안정성을 유지하는 시장 적응형 알고리즘, 사용자 맞춤형 투자 분석 및 의사결정 환경을 구축하고, 이를 운용하기 위한 플랫폼 기술을 확보하게 됩니다. 뿐더러, 정형데이터 및 투자 전문집단의 분석 리포트 등에 의존하는 기존 방식의 분석 프로세스 제약성을 극복할 수 있는 기술적 바탕을 마련하게 됩니다.


또한, 신융합 서비스 모델 발굴 및 신 서비스 시장에 대한 선순환 생태계 구축을 위한 OpenAPI기반 데이터 및 프로세스 공유를 위한 기술적 환경 조성하게 되는 바, 복잡한 투자 및 자산관리 항목에 대해 기업의 분석 노하우를 OpenAPI로 공유함으로써, 고품질 데이터 공유를 위한 기반 환경을 조성하게 될 뿐더러, 사용자가 필요로 하는 시점에 방대한 정형-비정형 데이터를 분석하여 관련 정보를 생산/제공하여 금융서비스 뿐만 아니라 다양한 산업 분야에서 활용할 수 있도록 기반 환경을 조성하게 됩니다.


이 외에도 최신 디자인 기법의 적용을 통해 투자 및 자산관리 서비스를 위한 사용자 니즈와 서비스 BM과의 최적화 연계 및 금융 ·ICT ·디자인의 유기적 연계를 바탕으로 하는 新융합 서비스 시장을 창출할 수 있는 기술적 바탕을 마련하게 되는 바, 사용자의 실제 경험을 추적하여 구현한 UX기반의 투자 및 자산관리 서비스에 대해 다양한 소비자 니즈의 유형을 도출해 냄으로써 빅데이터 분석상 새로운 형태의 서비스 모델 및 프로세스를 구현하게 되며, 이를 편리하고 쉽게 활용될 수 있도록 개발된 UI/UX 기법들을 신규 서비스 기획 및 제공에 활용할 수 있는 환경을 마련하게 됩니다.


다음으로 경제적.산업적 측면에서는 빠르게 변화·확대되는 투자 시장환경에서 투자자에게 최적화된 종목 추천, 지속적 포트폴리오 모니터링, 리밸런싱, 및 자동 매매 등을 통한 투자 및 자산관리 서비스 시장의 확대, 그에 따른 신규 고용 증대 및 관련 산업 분야로의 확대가 기대됩니다. 예컨대 개인 맞춤형 투자 정보 제공으로 인해 투자자들의 투자 상품에 대한 이해도를 증진시킬 수 있고, 하나의 서비스 플랫폼에서 투자상품 분석에서 거래까지 지원할 수 있는 One-Stop 서비스를 통해 관련 서비스 시장 규모의 확대가 기대되며, 투자자들에게 시간과 장소에 구애받지 않고 지능정보기술 기반 자동 트레이더를 통해 객관적이고 신뢰할 수 있으며 안정적인 투자 환경을 제공하게 되며, 금융·ICT·디자인의 유기적인 연계를 통해 투자 및 자산관리 서비스에 최적화된 새로운 BM 발굴 및 다양한 분야 간 융합을 통한 新서비스 시장 창출이 기대됩니다.


또한 OpenAPI 기반의 개방형 서비스 플랫폼을 활용하여 관련 서비스 산업 생태계를 활성화 시킬 수 있는 기반이 마련되게 되는 바, 예컨대 증권사등 금융기관, 로보어드바이저, 핀테크 업체, 독립투자자문(IFA) 등과 연계를 토대로 다양한 서비스 모델 발굴 및 검증 등이 가능한 신서비스 시장 조성을 위한 기반의 환경을 구축하고, KT 등 플랫폼 기업과 연계되는 사업화 모델(BM)을 통해 신규 서비스 시장으로의 진입을 용이케 만들고 이로써 해당 서비스 시장의 확장이 기대됩니다.


마지막으로 사회적 측면에서는, 투자자로 하여금 합리적.과학적 근거에 의하여 투자 및 자산관리 관련 의사를 자율적으로 결정하는 등 관련 정보의 뷸균형 없이 건전한 투자 및 자산관리 문화를 형성할 수 있는 사회 환경이 조성되게 될 것입니다. 예컨대 정형/비정형 데이터에 기반한 정보를 자동화 시스템으로 생성 및 제공함으로써 '묻지마 투자'가 아닌 사실에 기반한 건전한 투자 및 자산관리 문화를 형성할 수 있으며, 기존의 왜곡된 정보에 의존하거나 충동적 투자의사결정 행태를 벗어나 객관적, 중립적, 합리적인 투자 분석 및 의사결정 방식으로 투자문화가 전환될 수 있으며, 다수 투자자가 이전보다 저가의 편리한 투자 관련 정보 서비스를 받을 수 있으며, 개인 맞춤형 정보 서비스를 통해 투자 상품에 대한 투자자들의 이해도가 제고됨으로써 투자자 개인의 투자리스크를 최소화할 수 있습니다.


아직은 국내시장에서의 기술도 시장도 미흡한 상태입니다만, 추후 이 분야에서의 시장도 투자자문, 디지털 증권, 메타버스로 확장되며 커질 것이라 생각됩니다.