공적연금 시스템이 AI 시대에 뒤처지지 않기 위해서는 내부 인력 재교육과 함께 연금 특화 ‘AI 아카데미’를 설립해 기술 역량을 체계적으로 강화해야 한다.

 

 

 

 

 

공적연금도 AI 혁명 준비한다, ‘AI 아카데미’ 설립 필요성 대두

 

최첨단 AI 기술 도입이 불가피한 공적연금,

내부 인력 재교육과 전문 아카데미 구축으로 미래 경쟁력 확보해야

 

 

 

 

 

인공지능(AI, Artificial Intelligence) 혁명이 빠르게 다가오면서 공적연금 내부 인력 구조도 커다란 변화를 맞이할 것으로 보인다. 그러나 AI 도입에 수동적으로 대응한다면, ‘AI 도로 위의 희생자’로 전락할 위험이 크다. 이에 따라 공적연금 시스템과 핵심 인력들은 선제적으로 협력해 AI 활용 역량을 강화하고, ‘AI 아카데미’ 설립 등 체계적인 대응책을 마련해야 한다는 주장이 힘을 얻고 있다.

 

Governing의 6월 10일 보도에 따르면, AI 혁신은 현재 민간 금융 부문에서 앞서 전개되고 있다. 증권 분석가, 포트폴리오 운용사, 연금 자문사들이 AI 도구를 활용해 더 적은 인원으로도 높은 생산성을 달성하고 있으며, 복잡한 데이터 분석과 의사결정 모델을 활용해 투자 성과를 극대화하고 있다. AI는 단순한 ‘개인 비서’ 수준을 넘어, 금융 시장에서 정보 우위를 확보하기 위한 핵심 수단으로 부상하고 있다.

 

공적연금도 AI 도입을 피할 수 없는 현실이다. 다만 정부 산하 기관과 연금 운용 조직은 AI 기술을 선도하기보다는, 고객 서비스, 콜센터, 내부 데이터 수집 및 보고서 작성 등에서 기존 기술을 도입해 활용하는 ‘추종자’에 머무를 가능성이 높다. 최첨단 AI 기술을 자체 개발해 운용할 수 있는 곳은 소수의 대형 연금 시스템에 국한될 것이며, 나머지 약 95%의 연금 기관은 AI 역량을 외부 자문사나 자산운용사를 통해 확보하게 될 것이다.

 

AI 도입에 따른 내부 인력 축소는 단기간에 일어나지는 않겠지만, 점진적으로 이뤄질 가능성이 높다. 데이터 분석과 보고서 작성 같은 업무는 점차 AI가 대체하게 되며, 이에 따라 일부 분석가 및 준전문가 인력은 감축될 수밖에 없다. 그러나 이 변화가 연금의 재정 기여율에 즉각적인 영향을 미치지는 않을 것으로 보인다. 오히려 중요한 것은 AI가 연금 자산 운용과 관련한 주요 의사결정을 직접 수행하거나 제안할 수 있는 단계까지 발전할 수 있을지, 그리고 그 판단을 신뢰할 수 있는지에 대한 질문이다. 이에 대해선 여전히 기술 완성도에 대한 회의적인 시각도 존재한다.

 

그럼에도 불구하고, AI 활용 역량을 높이기 위한 교육과 훈련은 지금 당장 시작해야 한다는 주장이 힘을 얻고 있다. 반복적인 업무만을 AI에 맡기는 것이 아니라, AI 도구를 활용해 투자 판단의 질을 높이고, 무분별한 AI 활용으로 인한 ‘AI 쓰레기’의 생산을 막아야 한다는 것이다. 이미 많은 엔젤 투자자들은 AI를 활용해 스타트업을 평가하고 실사를 진행하고 있으며, 이들은 대부분 파트타임 활동자에 불과하다. 공적연금 업계 역시 이에 상응하는 교육 체계를 갖춰야 한다.

 

이를 위해 연금 관련 협회들은 단순한 홍보성 컨퍼런스를 넘어서, 실질적인 AI 역량 개발을 위한 노력을 기울여야 한다. 미국 공무원연금협회(National Conference on Public Employee Retirement Systems, NCPERS)는 중간 규모 연금 운용기관의 CEO 및 최고투자책임자(CIO) 네트워크를 구축해 AI 전문 인력 양성의 기초를 닦았다. 앞으로는 대형 공적연금의 핵심 인력들이 협력해 ‘공적연금 AI 아카데미’를 설립하고, 향후 1~2년 내 실효성 있는 AI 투자 운용 교육 과정을 개설해야 할 시점이다.

 

이 아카데미는 기본적인 AI 활용법은 물론, 대형 언어 모델(LLM)의 활용 및 커스터마이징, 나아가 인공지능 일반형(AGI)과 행동형 AI(AAI)를 연금 투자 전략에 적용하는 고급 과정까지 제공할 수 있다. 참가자들은 서로 경쟁하지 않고 협력하는 환경에서 학습하며, 궁극적으로는 연금 시스템 간 공동 AGI-AAI 플랫폼을 구축·운영하는 것도 가능해질 것이다.

 

 

AI 도입으로 일부 업무가 점차 대체되며 내부 인력 축소가 예상되는 가운데, 연금 업계는 투자 판단의 질을 높이고 ‘AI 쓰레기’를 방지하기 위해 AI 전문 교육과 함께 ‘공적연금 AI 아카데미’ 설립에 나서야 한다는 요구가 커지고 있다.

 

 

 

한편, 공공 금융 분야 관계자 대다수는 이미 AI 교육에 큰 관심을 보이고 있다. 이는 공적연금 전문가들에게도 마찬가지일 것으로 보인다. 곧 시장에는 ‘AI 입문’ 수준의 교육 프로그램이 넘쳐날 것이기 때문에, 공적연금 분야는 보다 특화된 실무 중심의 고급 교육 과정을 준비해야 한다.

 

예를 들어, 연금 시스템 간 AI 협력 네트워크가 구축되면, AGI를 통해 사모펀드의 공정가치를 보다 현실적으로 산정할 수 있으며, 기존처럼 낙관적인 자산평가에 의존하지 않고 연금 간 직접 거래도 가능해질 것이다. 이는 중개인 없이 거래를 가능케 하여 수수료 절감과 공정성 제고에 큰 기여를 할 수 있다.

 

투자 자문 업계 역시 AI 도입에 박차를 가하고 있으며, AI 기술을 얼마나 잘 활용하느냐가 시장 점유율을 좌우하는 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다. 일부 자문사는 이미 사모펀드 포트폴리오를 직접 구성하면서 고액의 수수료를 피하고 AI 기반 분석을 도입하는 전략을 취하고 있다.

 

이와 함께, 공적연금이 반드시 시장을 초과하는 수익률(α)을 추구해야 한다는 전제 역시 재검토될 필요가 있다. 연금의 본질은 안정적이고 예측 가능한 수익률을 제공하는 데 있으며, 과도한 시장 초과 수익 추구는 자칫 조직의 에너지와 자원을 낭비하게 만들 수 있다. AI는 오히려 과열된 수익 경쟁을 줄이고, 효율적인 운용 방식을 가능하게 하는 수단이 될 수 있다. 이는 연금의 인력 구성과 거버넌스 방식 전반에 중대한 영향을 미칠 수 있다.

 

앞으로 연금 관리자와 임원들은 AI 역량을 갖춘 자문사 선정을 더 중시하게 될 것이며, 내부 인력들도 이에 부응하는 전문성을 갖춰야 할 것이다. 경우에 따라선 자문사를 선정할 자문사를 고용해야 할 상황도 발생할 수 있다.

 

AI 기술이 더 발전하면, 일부 외부 최고투자책임자(CIO)가 내부 투자 부서를 완전히 대체할 만큼 효율적이고 신뢰할 수 있는 포트폴리오를 제시할 수 있게 될 가능성도 있다. 이에 대비해 외부 CIO 모델을 적극 도입하거나, 최소한 고비용 대체투자 자산(사모펀드, 부동산 등)만 외부에 맡기는 하이브리드 전략을 검토하는 연금기관도 늘어날 전망이다. 미국 캘리포니아, 플로리다, 미시간, 펜실베이니아, 텍사스 주의 대형 연금 시스템은 이런 협력적 아웃소싱의 후보로 자주 언급된다.

 

연금의 신탁이사들은 자산 배분과 리스크 관리에 집중하면서, 매년 반복되는 수십 곳의 자산운용사 ‘미인대회’식 발표회에서는 벗어나야 한다. AI 시대에는 더욱 냉정하고 분석적인 의사결정이 요구된다. 투자 시장에서는 흔히 "포커 테이블에 앉았는데 누가 '호구'인지 모르겠다면, 그게 바로 당신"이라는 말이 있는데, 지금 그 말이 연금 시장에도 그대로 적용될 수 있다.

 

머지않아 스탠퍼드, 캘텍, MIT, 하버드, 시카고대 등 주요 대학들이 ‘투자 정보관리 기술’ 전문 자격 프로그램을 개설하고, AI 기반 투자 플랫폼도 라이선스 형태로 출시할 것이다. 일부 민간 교육기관도 경쟁에 뛰어들겠지만, 공적연금만을 위한 특화된 AI 아카데미가 선도적인 역할을 해야 한다.

 

국제공인재무분석가협회(CFA)와 각종 연금 관련 전문기관들도 AI 시대에 발맞춘 자격증 및 인증 과정을 도입할 가능성이 크지만, 공적연금 종사자들에게는 진입장벽이 높을 수 있다. 그렇기에 이들을 위한 맞춤형 AI 재교육 프로그램을 마련하는 것이 인력을 지키는 현실적인 해법이 될 수 있다.

 

결론적으로, AI 기술은 향후 수년 내 공적연금의 조직 구조와 업무 방식 전반에 근본적인 변화를 가져올 것이다. 공적연금은 제도적 안정성과 재정적 기반을 갖추고 있지만, 기술 변화에 둔감하다면 이 같은 강점은 오히려 발목을 잡는 요소로 전락할 수 있다. AI 혁명을 주도하고, 적극 적응하는 조직만이 생존할 수 있다.

 

공적연금 협회 및 관련 기관들은 AI 교육과 데이터 기반 전문 커뮤니티 조성에 본격적으로 나서야 한다. 구성원들이 최신 AI 기술을 배우고, 실제 업무에 적극 활용할 수 있는 환경을 만들어야 한다. 18년 전, 혁신의 필요성을 강조했던 경영 전문가 앨런 도이치만(Alan Deutschman)의 말처럼, 지금이야말로 “변화하거나 멸망할 시간(Change or die)”이다.