최근 MIT 슬론 경영대학원 연구진은 대규모 언어모델(LLM) 기반 인공지능(AI)의 재정 조언 품질을 측정하고 분석한 결과를 발표했습니다. 이 연구에 따르면 AI가 제공하는 재정 조언이 예상보다 훨씬 유용하며, 특히 30세 이상 개인의 상당한 저축 증대에 기여할 수 있다고 합니다. AI는 대체로 근로 기간 동안 저축을 늘리고, 은퇴 시 저축을 인출하며, 다각화된 주식 펀드에 투자하고, 45세 이후에는 주식 노출을 줄이도록 권고했습니다.
연구진은 사람들이 소득, 직업, 투자, 세금이 평생에 걸쳐 어떻게 변화하는지 반영하는 모델을 구축하여 '좋은' 재정 결정의 기준점을 마련했습니다. 이후 1,000명의 성인에게 GPT-5.2, GPT-5.6, Gemini 3 Flash 등 AI 챗봇에 직접 질문을 작성하도록 하고, 그 조언을 따랐을 때의 재정 변화를 시뮬레이션했습니다. 또한, 개인의 나이, 직업 상태, 소득, 저축 잔액 등 상세한 재정 정보와 경제 환경 가정을 포함한 '학술적' 질문을 사용했을 때의 결과도 비교했습니다. 그 결과, AI는 일반 사용자의 질문에도 좋은 조언을 제공했지만, 학술적이고 구조화된 질문을 받았을 때 조언의 질이 훨씬 향상되는 것으로 나타났습니다.
하지만 AI 조언은 실업과 같은 갑작스러운 충격에 대한 조정 능력이 부족했고, 포트폴리오를 적극적으로 재조정하기보다는 자연스러운 흐름에 맡기는 경향을 보였습니다. 예를 들어, 실직한 사람에게 저축이 있음에도 불구하고 지출을 너무 급격하게 줄이라고 조언하는 식입니다. 또한, 사용자(프롬프트 작성자)의 성별, 금융 이해도, AI 사용 경험에 따라 AI 조언의 내용이 달라져, 은퇴 시점에 최대 5%의 부의 격차를 유발할 수 있다는 점도 밝혀졌습니다. 남성이나 금융 이해도가 높은 사용자, AI 경험이 있는 사용자의 질문에 대해 AI는 더 높은 주식 배분을 권장하는 경향이 있었습니다.
이 연구는 AI가 기존 금융 자문가와 관련된 높은 비용, 편향, 이해 상충 문제를 극복할 수 있는 저렴하고 접근성 높은 재정 조언의 원천이 될 수 있음을 시사합니다. 그러나 AI의 한계를 명확히 인지하고, 특히 복잡하거나 급변하는 상황에서는 전문가의 추가적인 검토가 필요함을 보여줍니다. 사용자 스스로가 더 명확하고 구체적인 질문을 던지는 것이 AI 재정 조언의 효용을 극대화하는 핵심 요소가 될 것입니다.