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혁신 & 재무회계

엔젤투자자 vs 알고리즘, 벤처 투자 대결 승자는?

디지털
2021. 2. 10.
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많은 대형 벤처캐피털이 인공지능(AI)의 도움을 받아 투자를 결정하고 있습니다. 전 구글벤처스 파트너인 빌 마리스(Bill Maris)는 심지어 “세상에서 가장 큰 데이터세트에 일단 접근해보고 나면 (이를 활용하지 않고) 직관에만 의존하는 투자가 얼마나 어리석은 일인지 알게 될 것”이라고 말하기도 했습니다.

하지만 대부분의 스타트업 투자자는 구글처럼 많은 리소스에 접근하기가 어렵고 여전히 기존의 방식을 취하는 경우가 많습니다. 절대적으로 자신의 직관에 의지해 투자를 결정하곤 하는 엔젤투자자들이 대표적이죠. 물론 기술의 발달과 머신러닝을 통한 강력한 알고리즘을 만드는 비용이 점차 낮아짐에 따라 투자자들은 조만간 인공지능과의 협업 여부를 결정해야 할 것입니다.

스타트업 초기 단계 투자를 결정함에 있어 과연 인공지능이 사람의 판단을 뛰어넘을 수 있을까요? 엔젤투자자들은 이를 어떻게 활용하면 좋을까요?

그 답을 찾아보고자 우리는 투자 알고리즘을 만들어 엔젤투자자 255명이 내는 수익과 실적 비교를 해봤습니다. 이 투자 알고리즘은 유럽 최대의 엔젤 투자 네트워크에서 가져온 623개의 거래 정보로부터 가장 확실한 투자 기회를 선택하도록 최신식 머신러닝 기술을 동원해 학습했습니다. 피칭 자료, 소셜미디어 프로파일들, 웹사이트 정보 등을 포함해서 엔젤투자자들이 접근하는 것과 동일한 데이터들을 바탕으로 하되 투자자들이 선호하는 밸류에이션(기업 가치) 수치를 측정하는 대신 각 스타트업의 생존 가능성을 예측하도록 했습니다. 그래야 알고리즘이 훨씬 더 폭넓고 신뢰도 높은 데이터세트를 학습할 수 있었기 때문입니다.

우리는 이 투자 예측 모델로 실제 투자를 시뮬레이션하고 엔젤투자자들과 알고리즘의 포트폴리오 수익률을 비교해 봤습니다. 나아가 경험치(10회 미만의 투자를 진행해본 초보 그룹 vs. 최소 10회 이상의 투자를 리드한 능숙한 그룹)에 따라 구분한 투자자들의 결과가 알고리즘의 결과와 어떤 상관관계를 보이는지도 분석해 봤습니다. 이 실험에 참여한 투자자들 중 노련한 그룹은 초보 그룹보다 평균적으로 2배 이상의 투자를 실행하고(12.2 vs 5.2) 한 스타트업당 투자 금액도 두 배 이상이었습니다. (€1만0530 vs. €4548)

결과는 아주 인상적이었습니다. 알고리즘을 언제, 어떻게, 투자에 활용하면 그 효과가 극대화될 수 있는지에 대한 중요한 인사이트도 담겨 있었습니다. 실험 결과, 투자 알고리즘의 수익이 초보 투자자 그룹을 쉽게 앞질렀는데요, 투자 경력이 짧아서이기도 했지만 더 큰 이유는 투자 결정을 하는 데 있어 인간의 인지적 편향이 훨씬 더 강하게 작용했기 때문이었습니다. 반면에 노련한 투자자들은 훨씬 더 합리적으로 움직였습니다. 우리의 연구는 인지적 편향이 사람의 의사결정을 어떻게 비틀어 버리는지, 그리고 알고리즘의 도움을 받는 것이 어떻게 더 합리적으로 투자 수익을 만들어 낼 수 있는지 보여주고 있습니다.

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