증권 일반
방산 사이클을 꿰뚫다…“숫자 뒤 맥락”으로 인사이트 전한다[AI 애널리스트 어워즈]
- [AI 2025 애널리스트 어워즈]⑤ 금융투자협회 회장상 - 최광식 다올투자증권 기업분석팀장
실적 턴어라운드 가장 먼저 제시한 분석력
숫자·정책·환경 변화를 함께 읽어낸 전망 정확도
[이코노미스트 송현주 기자] 방산 업종에서 가장 빠르고 공격적인 실적 전망을 제시해온 최광식 다올투자증권 기업분석팀 팀장(상무)이 제1회 ‘AI 2025 애널리스트 어워즈’에서 ‘금융투자협회 회장상’의 주인공이 됐다. AI 기반 분석 혁신이 리서치의 표준을 다시 쓰는 가운데, 그는 팀 분석 체계와 산업 인사이트를 동시에 끌어올렸다는 평가를 받는다. 특히 조선·방산 턴어라운드 모델을 업계에서 가장 먼저 제시하며 시장 기대를 이끌었고, 실적 추정 과정에서도 숫자를 집요하게 검증하며 과거 사이클이 아닌 정책·환경 변화까지 반영해 전망의 정확도를 높였다.
[이코노미스트]는 최 상무를 만나 수상의 의미부터 AI가 바꿔놓은 리서치의 미래까지 직접 들어봤다. 최 상무는 다올투자증권 리서치센터에서 조선·방산·기계 산업을 다루는 전문가다. 올해는 특히 방산 분야에서 국내 K-방산 수출 구조 변화를 가장 먼저 포착해, 대형 프로젝트의 수주 가능성과 실적 반영 시점을 선제적으로 제시하며 투자자들에게 실질적 인사이트를 제공했다.
먼저 이번 수상이 개인성과와 조직 리더십 측면에서 어떤 의미냐는 질문에 대해 그는 “기업분석팀장으로서 팀원들에게 강조해온 분석 철학과 실행력이 확인됐다는 점에서 더 큰 보람이 있다”며 “팀장으로서의 지도·편달이 실제 성과로 확인됐다는 점이 가장 기쁘다”고 말했다.
그는 방산 업종에서 가장 공격적인 ▲실적 턴어라운드 모델을 제시하고 ▲방산 기업을 평가할 때 기존 방식보다 ‘주가수익비율(PER)’을 기준으로 보는 것이 더 정확하다는 근거를 제시한 점을 자신의 경쟁력으로 꼽았다.최 팀장은 “꼼꼼한 어닝스 모델(선표 모델)과 선표(선박 수주 흐름) 데이터 기반으로 시장보다 빠른 전환점을 제시해왔다는 점에서 보람을 느낀다”고 말했다.
“AI, 적극 활용하며 효율성 극대화”
AI 기반 분석 혁신이 이번 수상을 견인했다는 평가에 대해 그는 “리서치는 정보 탐색과 요약 과정이 반복되는 업무인데, 여기서 AI를 적극 활용하며 효율성을 극대화하고 있다”고 설명했다.
다올투자증권 리서치센터는 이미 기업분석 콜라보 자료의 핵심 요약 자동화, 리서치본부 파트 구성 시 AI 기반 분류 로직 반영, 자료 수집→가공→정합성 체크 프로세스에서 AI 병행 등 다양한 변화를 진행 중이다.
최 팀장은 “정보 탐색을 넘어 데이터 가공 단계까지 자동화가 확장되고 있어 2~3년 후엔 애널리스트 개개인의 AI 활용 능력 차이가 퍼포먼스를 갈라놓을 것”이라고 전망했다.
그는 앞으로의 리서치 조직이 어떤 구조로 재편될지를 묻는 질문에 “반도체·중전기·그린인프라·기계·수소 등 기존 산업들이 이미 서플라이 체인(공급망)으로 얽힌 하나의 거대한 산업군으로 재정렬되고 있다”며 “따라서 섹터 경계를 나누던 기존 리서치 방식은 한계가 있고, 통합 산업 분석 체계가 필수적”이라고 했다.
또 AI와 인간 분석의 조합에 대해선 “AI가 자동화하는 것은 판단의 전(前) 단계”라며 “결국 시장 맥락·경영진 인터뷰·정성 데이터 해석은 사람이 해야 한다”고 강조했다.
기업 분석 철학을 묻자 최 팀장은 “예측은 숫자 뒤 맥락을 읽는 일이며, 정책·환경 변화가 사이클을 재편하는 순간을 읽어내는 일”이라고 답했다.
예측 모델 설계 시 가장 중시하는 변수로는 ▲어떤 나라·기업으로부터 얼마나 주문이 들어오는지(수주 환경) ▲거래가 어떤 가격에 체결되는지(가격 조건) ▲원가와 비용 손실 방지장치(버퍼)를 꼽았다.
또 향후 투자자에게 가장 실질적 도움을 줄 콘텐츠로는 숏폼·시각 자료 중심 보고서 등의 수요가 커질 것으로 예상했다.
다만 그는 “AI가 쉽게 할 수 없는 깊은 산업 인사이트 기반의 인뎁스 딥다이브(in-depth deep dive) 또한 수요가 더 커지고 있다”고도 강조했다. 이어 “AI 시대에도 의사결정 맥락 해석과 경영진 인터뷰 분석, 정성 판단 근거 조직화 등이 중요하다”며 “AI는 모델링을 자동화할 수 있지만 업종 사이클과 정책 회사의 실제 전략을 읽어내는 감각은 사람이 해야 한다”고 강조했다.
후배 애널리스트들에게는 꼼꼼하고 직관적인 모델링 역량, 시장 맥락을 읽는 능력을 가장 강조했다.
향후 리서치센터 비전을 묻는 마지막 질문에 대해 최 팀장은 “리서치 역량을 끌어올려 증권업 변화 속 가장 빠르고 정확한 조직이 되도록 만들고, 리서치본부의 사내 가치를 다시 끌어올리는 것이 목표”라고 강조했다.
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