MIT 연구: AI 금융 조언은 놀라울 만큼 뛰어나다

MIT Sloan 연구진이 GPT-5.2, GPT-5.6, Gemini 3 Flash의 금융 조언 품질을 분석했다. 1,000명이 작성한 일반적인 프롬프트와 금융학자가 설계한 구조화 프롬프트를 바탕으로, 22~89세 개인이 조언을 장기간 따랐을 때의 재무 결과를 시뮬레이션했다.

LLM은 전반적으로 다음과 같은 방향을 일관되게 제시했다.

• 근로 기간에는 저축을 늘린다.
• 은퇴 후에는 저축을 인출한다.
• 분산된 주식형 펀드에 적극적으로 투자한다.
• 45세 이후에는 주식 비중을 줄인다.

이 조언을 따르면 30세 이상 대부분의 사람에게 상당한 저축 완충액이 형성됐고, 저축률·주식시장 참여·분산투자·연령에 맞는 위험 감수 측면에서 기존 금융 행동보다 나은 결과가 나타났다.

다만 LLM은 실업 같은 경제적 충격에 충분히 유연하게 대응하지 못했다. 저축 여력이 있는 실직자에게도 지출을 지나치게 줄이라고 권고했으며, 포트폴리오를 적극적으로 재조정하기보다 시간이 지나며 자산 배분이 흐트러지는 문제도 보였다.

사용자의 질문 방식도 성능에 영향을 미쳤다. 나이, 직업 상태, 소득, 저축액, 기대수명, 은퇴 시점, 고용·소득 위험, 세금과 Social Security 가정 등을 명시한 구조화된 academic prompt를 사용하자 조언 품질이 개선됐다. 그러나 이런 경우에도 능동적인 포트폴리오 재조정은 여전히 부족했다.

연구진은 LLM이 전통적인 금융 자문에 따르는 비용과 이해상충을 줄이면서, 저렴하고 접근성 높은 금융 지침을 제공할 가능성이 있다고 평가했다. 동시에 실제 활용에서는 개인 상황과 경제적 충격을 충분히 반영하도록 프롬프트를 설계하고, 모델의 조언을 지속적으로 검토할 필요가 있음을 보여준다.