Morgan Stanley와 Oliver Wyman이 2026년 9월 공동 발표한 보고서에 따르면, AI로 투자 수익이 측정 가능하게 개선됐다고 답한 자산운용사는 8%에 그쳤습니다. 자산운용업 전반에서 AI 도입이 늘고 있지만 수익 개선을 보고한 비율은 낮았습니다. 보고서는 Mercer의 2026년 자산운용 AI 설문조사를 인용했습니다. 설문에서는 운용사 55%가 투자 과정의 한 부분 이상에 AI를 도입했고, 27%는 활용 방안을 시험 중인 것으로 나타났습니다.

응답자들은 수익보다 운영과 조사 분야에서 AI의 이점을 더 자주 보고했습니다. 운용사 69%는 AI가 운영 효율을 높였다고 답했고, 55%는 통찰과 의사결정이 개선됐다고 밝혔습니다. 비용이 줄었다고 답한 비율은 24%였습니다. 보고서는 조사 속도와 생산성 향상이 조직 전반의 재무적 이익으로 자동 연결되지는 않는다고 설명했습니다.

AI 도입은 투자 조사에서 가장 활발해 운용사 49%가 활용하고 있었으며, 데이터 처리에서는 40%였습니다. 핵심 투자 의사결정 분야의 도입률은 상대적으로 낮아 포트폴리오 구성은 13%, 거래 실행은 7%였습니다. 보고서는 조사 범위 확대가 시장 기준을 웃도는 지속적인 초과수익으로 이어질지는 입증되지 않았으며, AI가 투자자 수익을 꾸준히 개선할 수 있는지도 불확실하다고 밝혔습니다.

Morgan Stanley와 Oliver Wyman이 2026년 9월 공동 발표한 보고서에 따르면, AI로 투자 수익이 측정 가능하게 개선됐다고 답한 자산운용사는 8%에 그쳤습니다. 자산운용업 전반에서 AI 도입이 늘고 있지만 수익 개선을 보고한 비율은 낮았습니다. 보고서는 Mercer의 2026년 자산운용 AI 설문조사를 인용했습니다. 설문에서는 운용사 55%가 투자 과정의 한 부분 이상에 AI를 도입했고, 27%는 활용 방안을 시험 중인 것으로 나타났습니다.

응답자들은 수익보다 운영과 조사 분야에서 AI의 이점을 더 자주 보고했습니다. 운용사 69%는 AI가 운영 효율을 높였다고 답했고, 55%는 통찰과 의사결정이 개선됐다고 밝혔습니다. 비용이 줄었다고 답한 비율은 24%였습니다. 보고서는 조사 속도와 생산성 향상이 조직 전반의 재무적 이익으로 자동 연결되지는 않는다고 설명했습니다.

AI 도입은 투자 조사에서 가장 활발해 운용사 49%가 활용하고 있었으며, 데이터 처리에서는 40%였습니다. 핵심 투자 의사결정 분야의 도입률은 상대적으로 낮아 포트폴리오 구성은 13%, 거래 실행은 7%였습니다. 보고서는 조사 범위 확대가 시장 기준을 웃도는 지속적인 초과수익으로 이어질지는 입증되지 않았으며, AI가 투자자 수익을 꾸준히 개선할 수 있는지도 불확실하다고 밝혔습니다.