자산배분은 시장을 움직이는 중요 요인을 이해하고 미래의 자산수익률을 예측하는 것이 목표이며, 목표로 삼은 투자 결과를 얻기 위해 기대를 바탕으로 포트폴리오를 구축하는 것이다. 그러나 금융은 이자율, 환율, 원자재 가격, 공급과 수요 같은 거시경제적인 환경과 정치, 환경 등 비계량적이고 비경제적인 환경이 서로 영향을 미치면서 예측하기 어려운 확률이 지배하는 산업이다.

따라서 실무상 머신 러닝이나 딥러닝을 자산배분에 적용하려는 움직임도 나타난다. 가령 블랙-리터만 모델의 경우 투자자의 전망을 텍스트 마이닝이나 감성 분석으로 대신할 수 있을 것이다. 머신 러닝 같은 IT 기술을 활용하는 것이 회사의 수익을 높여줄 수 있을 뿐만 아니라, 새로운 사업 기회를 찾게 해주거나 일의 효율성을 극대화해준다는 것이 오랫동안 증명됐기 때문에 금융과 IT 기술의 조우는 더욱 늘어날 것이다.

세계적인 투자은행인 골드만삭스가 이러한 흐름을 잘 보여준다. <비즈니스 인사이더(Business Insider)>는 2015년 4월 12일 ‘골드만 삭스는 기술 회사다(Goldman Sachs is a tech company)’라는 제목의 기사에서 골드만삭스의 변신을 자세히 소개하고 있다.

▲ 그림 7-1 <비즈니스 인사이더> 기사(businessinsider.com.au/goldman-sachs-has-more-engineers-than-facebook-2015-4)