최근 MIT 슬론(Sloan) 경영대학원 연구진의 발표에 따르면, 대규모 언어모델(LLM) 기반의 인공지능(AI) 금융 조언이 개인의 재무 건전성 향상에 상당한 기여를 할 수 있는 것으로 나타났습니다. 22세부터 89세까지의 재무 결정을 시뮬레이션한 결과, 30세 이상 거의 모든 사람에게 저축 완충 자금 마련, 저축 증대, 주식 시장 참여 및 분산 투자 확대에 도움을 주었습니다. 이는 전통적인 인간 재무 자문과 비교해 저렴하고 접근성이 높은 대안이 될 수 있음을 시사합니다.
연구는 1,000명의 참가자가 GPT-5.2, GPT-5.6, Gemini 3 Flash 등 AI 모델에 직접 질문을 작성하는 방식과, 생애 주기 계획, 재무 상태, 경제 환경을 명시한 구조화된 프롬프트(structured prompt)를 사용하는 방식을 비교했습니다. 그 결과, 구조화된 프롬프트에서 훨씬 더 높은 품질의 조언이 도출되었습니다. AI는 근로 기간 저축, 은퇴 후 자산 인출, 45세 이후 주식 비중 축소 등 건전한 재무 행동을 일관되게 권장했지만, 실직과 같은 급작스러운 충격이나 적극적인 포트폴리오 재조정에는 충분히 대응하지 못하는 한계도 보였습니다. 또한, 여성이나 금융 이해도가 낮은 사용자, AI 금융 조언 경험이 없는 사용자의 경우 60세 시점의 자산이 적게 형성되는 등 질문 방식과 모델 반응에 따른 자산 격차가 발견되었습니다.
이 연구는 AI가 금융 지식을 쌓고 전문가 조언을 실시간으로 실행하는 보완 도구로 활용될 수 있음을 보여줍니다. 특히 재무 자문가를 고용할 여력이 없는 사람들에게 저렴하게 조언을 얻을 기회를 제공할 수 있습니다. 금융사 입장에서는 자사 상품이 LLM 답변에 어떻게 나타나는지 주목해야 하며, 소비자의 금융 상품 탐색 경로가 AI 조언을 통해 변화할 수 있음을 인지해야 합니다. 다만, AI 조언의 편향을 줄이고 모든 사용자가 양질의 조언을 받을 수 있도록 질문 방식을 개선하고 모델을 발전시키는 것이 중요한 과제로 남아 있습니다.