AI 예측 모형으로 축소되는 경제·시장 분석 리서처 직군

경제·시장 분석 리서처가 수행해온 중요한 역할

나는 예전부터 경제 리포트와 시장 분석 자료를 읽을 때마다 이런 방대한 데이터를 정리하고 통찰로 만들어내는 리서처들의 존재가 얼마나 대단한지 느끼곤 했다. 증권사 리서치센터, 경제연구소, 컨설팅펌에 소속된 리서처들은 글로벌 경제 지표, 산업 동향, 기업 실적 등을 밤낮없이 조사해 투자자나 기업 의사결정자들이 전략을 세울 수 있도록 했다.

 

실제로 내가 만난 한 경제연구소 애널리스트는 “GDP 성장률 0.1%의 변화가 어떤 파급을 주는지 수백 개 변수를 돌려가며 시뮬레이션 한다”고 말했다. 그만큼 리서처들은 복잡한 데이터를 해석하고, 정책·투자 전략을 뒷받침하는 논리를 만들어내는 중요한 역할을 맡았다. 그러나 최근 AI가 경제·시장 데이터 예측에 본격적으로 투입되면서 이 직군의 구조가 빠르게 바뀌고 있다.

 

AI 예측 모형이 분석의 많은 부분을 자동화하기 시작하다

내가 특히 주목하는 것은 머신러닝과 딥러닝이 경제·시장 분석에서 놀라운 성과를 보이고 있다는 사실이다. 과거에는 리서처들이 과거 데이터에서 상관관계를 찾아 회귀분석을 하고, 각국 정책 발표와 뉴스 흐름을 참고해 전망치를 조정했다. 그러나 이제는 AI가 수십 년치 거시경제 데이터와 실적 데이터를 학습해 스스로 변수의 가중치를 조절하며 예측 모델을 만든다. 실제로 나는 한 증권사에서 AI가 몇 분 만에 수천 개 종목과 원자재·환율 데이터를 돌려 미래 6개월 수익률 분포를 시뮬레이션 하는 것을 보고 깜짝 놀랐다. 예전 같으면 애널리스트가 며칠 밤을 새우며 모델을 손보던 작업을 이제 AI가 단숨에 한다. 더 나아가 자연어 처리 AI가 전 세계 주요 경제 기사와 보고서를 읽고 자동으로 요약해주기 때문에, 리서처가 일일이 읽고 주요 문장을 뽑아낼 필요조차 줄어들었다.

 

리서처 직무의 범위 축소와 조직 구조 변화

이런 기술은 결국 리서처들의 역할 자체를 재편하고 있다. 과거에는 주니어 애널리스트들이 무수한 데이터를 엑셀로 정리하고, 매크로 지표와 기업 지표를 하나하나 돌려보며 분석 능력을 키웠다. 그러나 AI가 기본 분석과 예측까지 해주니, 주니어들이 맡을 기초 작업이 크게 줄었다. 내가 만난 한 리서치센터 팀장은 “신입들은 원래 수천 줄 엑셀을 다뤄보면서 경제적 직관을 익히는데, 이제 그 경험이 많이 줄었다”고 했다. 실제로 일부 리서치 조직은 AI 덕분에 리포트 생산량을 몇 배 늘리면서도, 기존보다 훨씬 적은 인력만으로 운영되고 있다. AI가 트렌드와 이상치를 먼저 뽑아주기 때문에, 시니어 애널리스트들은 이를 해석하고 고객에게 프레젠테이션 하는 일에 집중한다. 결국 데이터 가공과 기초 전망 작성에 머물렀던 리서처 직무는 점점 AI로 대체되고, 사람은 더 고차원적인 해석과 의사소통에 치중하는 구조로 바뀌고 있는 것이다.

 

앞으로 경제·시장 리서처가 살아남기 위한 방향

그렇다고 내가 경제·시장 분석 리서처라는 직업이 AI 때문에 완전히 사라질 것이라 보지는 않는다. 오히려 AI 덕분에 더 많은 데이터와 시뮬레이션 결과를 확보할 수 있기 때문에, 이를 인간의 시각으로 재해석해 스토리와 전략으로 연결하는 능력이 더 중요해졌다. 예를 들어 AI는 과거 데이터를 학습해 “향후 원자재 가격은 10% 내외 상승할 가능성이 크다”라고 말할 수 있지만, 이때 지정학 리스크, 소비자 심리, 산업별 공급망 이슈를 복합적으로 결합해 구체적인 투자 시나리오로 풀어내는 건 아직 사람의 영역이다. 나는 한 시니어 이코노미스트가 “AI가 던져주는 숫자만 믿으면 투자자는 불안하다. 결국 우리가 그 수치에 설득력 있는 이야기를 얹어줘야 한다”고 말한 것이 인상 깊었다. 앞으로 리서처들은 데이터 핸들링이 아닌 고급 인사이트와 고객 맞춤형 솔루션을 설계하는 역량을 키워야 한다. AI가 분석의 속도와 정확성을 높이는 만큼, 그 결과를 인간적인 언어로 해석해 의사결정권자를 안심시키고 움직이게 만드는 역할이 더 중요해질 것이다. 나는 이것이 AI 시대에 경제·시장 분석 리서처가 살아남을 유일한 길이라고 생각한다.