[마켓 나우] 사모펀드는 어떻게 AI로 수익률을 높일까

사모펀드의 궁극적인 목표는 시대가 바뀌어도 변하지 않는다. 바로 투자자들에게 수익을 안겨주는 것이다. 다만 이를 위한 수단은 긴 시간에 걸쳐 변화해왔다. 오늘날에는 인공지능(AI)이 투자 결정을 내리고 포트폴리오 회사에 가치를 더하는 전 과정에서 주요한 수단으로 활용된다.
 
AI 기술의 발전은 수많은 새로운 매력적인 투자 기회를 의미한다. 투자대상에는 AI 메가트렌드의 중심에서 기술 발전을 이끄는 기업은 물론, 기술 발전으로 간접적으로 혜택을 받는 데이터센터 등의 부동산도 포함된다.
 
기회 포착에는 사모펀드의 자체 AI 및 데이터 과학기술도 중요하다. 그 역량은 잠재적 투자 대상을 평가하고 최종적인 투자 결정을 내릴 때 적극적으로 활용된다. 투자 대상의 재무적인 적합성과 운영 성과 등을 빠르고 정확하게 평가하는 정량적 평가뿐만 아니라 투자 대상의 AI 기술에 투자가치가 있는지, 기술 운영 역량은 어느 정도인지 등에 대한 질적인 평가가 이에 포함된다.
 
기업의 경영진들은 기업가치의 빠른 증대를 위해서는 첨단기술에 투자해야 한다는 점을 잘 파악하고 있다. 다만 막상 어디서부터 투자를 시작해야 할지 생각해보면 막막해질 따름이다. 이때 사모펀드의 역량이 필요하다.
 

사모펀드는 보유한 포트폴리오 자산으로부터 수많은 인사이트를 도출하고 이를 재구성하여 투자기업에 필요한 솔루션을 제공하는 역할을 한다. 더 정확하고 완성도 높은 솔루션을 제공하려면 인사이트를 도출할 수 있는 포트폴리오 자산의 규모가 클수록 좋고, 이를 활용하기 위한 중앙 인프라 및 AI 모델도 최대한 잘 갖춰져 있어야 한다.
 
블랙스톤의 경우 50명 이상의 데이터 과학자로 구성된 내부 전문가 조직을 두고 있는데, 이들은 포트폴리오 기업에 직접 파견되기도 한다. 파견된 전문가는 경영진과 긴밀하게 협력하며, 보다 실무적인 차원에서 AI 전략을 정의하고 모델을 구축하며 필요 인력을 채용하는 데 도움을 준다. 또한 고급분석 기술과 AI 활용 방법을 공유함으로써 투자기업의 가치 창출을 돕기도 한다.
 
이처럼 사모 투자 분야에서 AI는 매력적인 투자 결정을 내리고 포트폴리오 기업의 성장을 가속화하는데 활용된다. 그뿐만 아니라 AI는 더 많은 데이터 수집과 솔루션 구축을 바탕으로 지속적인 가치 창출을 위한 선순환 구조에 적용될 수 있다. 앞으로 AI 기술이 계속해서 발전함에 따라 투자 결정에 나타난 변화가 어떤 방식으로 기업들을 성장시킬지 큰 기대를 걸 만하다.

맷 카츠 / 블랙스톤 데이터과학 부문 글로벌 책임자