[UFEA를 만나다 | Interview] EP07: 39대 팀장 최인열
유피아가 가지는 의미, 가치
대학생 때 만날 수 없는 중고등학교 선생님 같은 존재라고 비유할 수 있겠는데요. 중고등학교에서 만나는 담임 선생님, 친한 선생님들 한 분씩 다들 있으셨죠? 대학생 때는 과목 교수님만 계시지 담임 선생님은 없잖아요. 그래서 교수님과는 좀 심리적으로 거리가 있는 편인데, 유피아에 훌륭하신 선생님들께서 하나하나 친절하게 다 답변해 주셔서 감사하고, 굉장히 많은 도움을 받고 있습니다.
Q. 지원동기에 관해 간략하게 이야기 부탁드립니다.
학부 시절 프로젝트를 통해 머신러닝만을 활용한 문제 해결이 한계를 가지고 있다는 깨달음을 얻었습니다. 특히 금융 시장에서는 머신러닝만으로는 충분치 않다는 것을 인지하게 되었고, 금융공학과 금융 데이터 분석 수업에서 현금 흐름, 포트폴리오 이론 등을 학습하면서 이론적인 부분에서 부족함을 느꼈습니다.
학부 졸업 후 금융공학 커리어를 준비하면서도 학부 시절의 공부가 완벽하지 않았다는 인식으로 기초를 다시 쌓아야 한다는 결심을 하게 되었습니다. 이러한 공부를 할 수 있는 환경을 찾아보던 중, 혼자서만 공부하는 방법도 있겠지만 좋은 사람들과 함께 최신 정보를 공유하며 토론할 수 있는 유피아가 최적의 선택이라고 생각하여 지원하게 되었습니다.
Q. 지원 당시의 결심 혹은 바람이 있었는지, 있었다면 이뤄졌는지 궁금합니다.
유피아에 참여하게 되면, 적지 않은 시간을 투자해야 하잖아요. 팀, 정기 세미나 준비로 주당 최소 20시간은 할애해야 하는데, 실질적인 가치를 찾고자 했어요. 그냥 시간을 보내는 것이 아니라, 남길 수 있는 공부를 하고 싶었죠. 그러나 예상했던 것보다 공부가 어려웠고, 처음에 기대했던 결과와 제가 얻을 수 있었던 결과가 많이 달랐습니다. 하지만 이번 경험을 통해 금융공학이 얼마나 복잡한 분야인지 깨닫게 되었고, 이제는 ‘계속해서 배워야겠다.’라는 생각만 들 뿐입니다.
Q. UFEA 활동 중 가장 만족스러웠던 점이 무엇이었나요?
유피아에서 가장 만족스러웠던 부분은 선배님들이 진행해 주시는 특강이었습니다. 선배님들은 각자의 현업에서 얻은 스킬이나 업무 트렌드에 대해 정말 유용한 정보를 알려주셨어요. 특강을 들을 때마다 부족함을 느끼는 동시에 감사함을 많이 느꼈습니다.
대학생으로서는 알기 힘든 현업의 실제 적용 사례와 금융공학 관련 트렌드에 대해 배울 수 있어서 좋았어요. 현업에서는 어떻게 금융공학을 활용하고 있는지를 듣고 나니 앞으로 어떤 분야에 집중해서 공부해야 할지에 대한 방향성을 찾을 수 있었습니다. 이 경험을 통해 실무 지식과 진로에 대한 통찰을 얻을 수 있어서 매우 가치 있었습니다.
Q. 가장 기억에 남는 특강 내용은 어떤 내용이었나요?
자산운용에 관한 내용을 배웠어요. 포트폴리오 최적화를 진행할 때 일반적으로 자산 배분 전략을 사용하고 있는데, 이를 전략적/전술적 자산 배분으로 구분합니다. 크게 보면 탑다운 방식으로 진행되며, 시장 분석, 자산 군 구성, 비율 조정 등 몇 가지 주요한 단계들이 있습니다. 이런 내용들은 실제로 학부 수업이나 대학원 수업에서 배운 내용들을 현업에서 어떻게 적용하는지에 대한 것이라서 특히 흥미로웠습니다.
Q. 앞으로의 금융공학이 어떤 미래를 그리게 될 것 같은지, 지금까지의 공부를 바탕으로 이야기 해주실 수 있으실까요?
지금도 충분히 복잡하지만 앞으로는 더 복잡해질 거라고 생각을 하는데 가장 큰 이유는 이제 AI의 보편화가 되겠죠. 마침 오늘 구글에서 Gemini가 발표되었는데, 그런 것들을 보면서 정말 AI가 많이 보편화되어 있다고 생각을 합니다.
금융 AI 이야기를 해보자면, 금융 분야에서의 AI 접목은 다른 분야에 비해 느린 편이지만, 엄청 느린 것은 아닙니다. 따라서 현재의 레거시 작업들이나 계산 대부분은 향후 10년 이내로 자동화가 되지 않을까라고 생각을 하고요. 이러한 자동화 도구를 어떻게 개발할 것인가는 금융 공학 지식과 AI 엔지니어링 능력을 갖춘 프로그래머, 퀀트 개발자들이 하겠죠.
개인적으로 이러한 전망을 현재도 고려하고 있으며, 그래서 금융공학을 공부하면서 AI 트렌드에도 주목하고 있습니다. 그렇기 때문에 금융공학을 할 줄 알면서 현재 AI 트렌드도 유의 깊게 볼 수 있는 그런 AI 퀀트 개발자가 되고 싶습니다. 도입이랑 결론이랑 좀 안 맞아떨어지는 것 같은데, 앞으로의 금융공학은 컴퓨터, AI 친화적이라는 말이 더 정확하겠네요, 아마 그런 미래가 될 것 같습니다. 제가 갖고 있는 태도에 회의적인 입장도 분명히 있을 수 있겠지만, 세계적인 트렌드이기 때문에 어쩔 수 없는 변화라고 생각하고 저는 그래서 이런 트렌드에 민감하게 반응하면서 공부를 하는 게 중요하다고 생각해요.
Q. 앞으로의 진로와도 관련이 있는 답변 같은데, 계획하고 계신 진로에 관해 이야기 나눌 수 있을까요?
지금 현업에서도 그렇게 직무로서 업을 하시는 분들도 계시는데, 저는 제 소개를 쓸 때 AI 퀀트 개발자라고 합니다. 그 이유는 데이터 분석 지식, AI 지식, 금융공학에 대한 관심. 세 가지 역량이 전부 풍부하다면 어떤 업을 할 수 있을까라고 질문해 보면, 당연히 AI 퀀트 개발자가 되는 거겠죠. 퀀트 모델링에 AI 기술을 활용한다거나, 새로운 모델을 제안을 하고 기존에 없었던 Alpha를 발견하는 것처럼요. 이런 업무들은 결국 AI가 없으면 할 수 없다고 생각하거든요.
오해를 할 수도 있을 것 같아 조금 덧붙이자면, 경제를 본인만의 눈으로 볼 수 있는 View와 내 아이디어를 프로그래밍을 통해 구현할 수 있는 논리력, 기초 및 고급 수학을 지속적으로 받아들일 수 있는 마음가짐 등이 AI를 활용하고 배우는 것보다 몇 배는 더 중요하다고 생각합니다. 제가 AI 활용 대해 말씀드리고 싶은 포인트는 위 세 가지 능력들을 이미 갖추었거나 갖출 준비가 된 사람이 본인만의 아이덴티티, 비장의 무기로 AI를 활용한다면 보다 더 경쟁력 있을 것이라는 거죠.
Q. 팀장으로 참여하게 될 다음학기의 계획이 있으신가요?
다음 학기에 팀장으로 참여하게 되면서 많은 변화를 이뤄내려고 합니다. 팀장으로서 책임을 맡게 되면, 제가 못하면 다른 사람들, 특히 신입 부원들도 같은 어려움을 겪을 수 있을 것이라 생각합니다. 그러므로 팀장이 된 만큼 더 솔선수범하여 남길 수 있는 공부를 하는 것이 또 하나의 목표가 될 것 같습니다.
이를 통해 제가 노력하면 팀원들도 나를 따라와 주지 않을까 하는 기대감이 있습니다. 학습에 대한 시스템을 잘 구축하여 팀 내에서 서로가 발전하고 성장할 수 있도록 도움을 주고 싶습니다. 팀원들이 높은 수준의 학습과 성과를 이끌어낼 수 있도록 함께 노력하겠습니다.
Q. 대학원에 재학중인 지원자에게 한 말씀 부탁드립니다.
병행하는 것이 쉽지 않은 것 같아요. 물론 랩마다 다르고 학교마다 다르겠지만, 제가 이 학회를 선택한 이유는 혼자 공부하는 것보다는 여러 명이 함께 토론하면서 공부하는 것이 더 깊이 있고 시간을 절약할 수 있다고 판단했습니다. 어차피 공부해야 하는 내용이라면, 금융공학을 하는 사람이라면 더더욱 해야 할 것이기 때문에 유피아라는 기회를 통해 학회에 참여하게 되었습니다. 석사생으로서 어려움이나 힘들다는 생각은 없었습니다.
또한, 현재 학부생들은 일반적으로 18학점을 수강하는 반면, 대학원생은 많아야 9학점에서 12학점 정도 수강하는 경우가 많아요. 따라서 시간적으로 큰 부담이 없었고, 논문 작성이나 교수님과의 미팅에 대한 압박도 자기 관리에 포함된다고 생각했습니다. 그래서 자기 관리를 잘한다면 충분히 대학원과 학회를 병행할 수 있다고 생각하며, 오히려 학부생들이 더 열심히 하는 분들이라고 생각합니다.
Q. 이공계 베이스의 지원자에게도 한 말씀 부탁드립니다.
솔직히 말하면 금융공학이 많이 낯설고 잘 모르는 분야 중에 하나죠. 옛날 수능 국어 지문에 나오는 수요와 공급? 말고는 경제나 금융에 대해 전혀 몰랐어요. 저는 소프트웨어융합학과인데요, 컴퓨터공학과 커리큘럼과 거의 비슷하지만, 산업경영공학과의 전공 중 일부를 전공선택으로 수강할 수 있거든요. 그래서 금융공학, 금융데이터 분석이라는 수업을 들으면서 많이 배웠습니다.
또 캡스톤디자인이나 졸업논문을 쓸 때도 금융공학을 활용했는데요, 알고리즘 트레이딩과 통계적 모델, 딥러닝 모델을 벤치마킹하는 프로젝트를 하면서 많이 배웠고요. 이번에 Autoencoder Asset Pricing Models 관련 졸업논문을 쓸 때도 많이 배웠습니다. 제가 관심을 갖고 공부를 한 경험이 되게 많은 도움이 되었던 것 같습니다. 확실히 금융 베이스 기초 지식이 없으면 많이 힘들기 때문에, 인터넷에 공부할 자료는 많으니 미리 보고 오시면 도움이 많이 될 것 같습니다.
뿐만 아니라 현재 IT 분야는 이미 다양한 분야에 걸쳐 지식의 보편화가 진행되었지만, 퀀트나 금융계는 아직까지 다소 폐쇄적인 경향이 있는 것으로 보입니다. 그래서 퀀트, AI 퀀트의 대중화를 통해 이 분야의 경계를 허물어 나가고자 하는 야망이 있습니다. 이 분야를 개척하고 대중에게 보다 친숙한 만들어 나가는 것이 목표입니다.
Q. 지원을 망설이는 후배를 마주했다고 생각하고, 어떤 말씀을 전하고 싶으신지 말씀해주시면 좋을 것 같아요.
망설일 이유가 있나요? 왜 망설이죠? 망설인다는 건 본인에 대한 확신이 없는 거고, 그러면 지원 안 하면 되죠. 반대로 생각하면 지원한다고 해서 돈이 나가는 것도 아니고, 지원서 쓰는 것도 그렇게 오래 걸리지 않을 거기 때문에 일단 써보고 떨어지면 내가 노력이 부족했거나, 간절하지 않았던 거죠. 서류에 합격하고 나서 망설여도 된다고 생각합니다.
인터뷰에 응해주셔서 감사합니다.