T. 로우 프라이스
T. 로우 프라이스(T. Rowe Price)는 전 세계 17개 시장의 개인 및 기관 투자자들에게 자문 서비스를 제공하는 글로벌 자산운용사입니다. 2025년 12월 31일 기준 총 1조 7,800억 달러 규모의 운용자산(AUM)을 보유하고 있으며, 이 중 약 3분의 2가 퇴직연금 관련 자산으로 구성되어 있습니다. T. 로우 프라이스는 85년 넘게 축적된 투자 전문성과 은퇴 설계 분야에서의 리더십, 독자적인 자체 리서치 역량을 바탕으로 고객이 보다 현명한 투자 판단을 내릴 수 있는 통찰력을 제공합니다.
주요 제품
업종
자산 운용
소재지
미국 메릴랜드주 볼티모어
도입 목적
데이터 정제 시간 단축 및 분석·모델링 역량 집중으로 퀀트 리서치 팀의 인사이트 창출 속도 극대화.
주요 인사이트
BQuant Enterprise는 확장형 컴퓨팅 환경과 기업 내부 데이터와의 안전한 통합, 사용자 간 인사이트 공유 기능을 제공합니다. 이를 통해 퀀트와 데이터 사이언티스트는 물론 포트폴리오 매니저와 애널리스트까지, 모든 전문가가 원활하게 협업할 수 있으며, 보다 정교하고 효과적인 투자 전략을 완성할 수 있습니다.
T. 로우 프라이스는 BQuant. Enterprise를 활용함으로써 퀀트 리서치 팀이 분석 업무에 더욱 집중할 수 있었고, 그 결과 리서치 생산성이 크게 향상되었다고 밝혔습니다.
또한 BQuant의 사내 애플리케이션 배포 기능은 퀀트 연구원과 포트폴리오 매니저 간 가교 역할을 합니다. 연구원이 개발한 금융 모델을 즉시 공유할 수 있어, 투자 전략 수립부터 전략 실행에 이르는 전 과정이 획기적으로 가속화됩니다.
“자체 검토 결과, BQuant Enterprise가 우리의 목표를 가장 효율적으로 실현해 줄 최적의 대안이라는 결론을 내렸습니다. BQuant Enterprise를 통해 훨씬 적은 비용으로 짧은 시간 안에 동일한 목표 달성이 가능한 상황에서, 자체 구축은 합리적인 선택이 아니라고 판단했습니다.”
T. 로우 프라이스 채권 퀀트 데이터 및 분석 부문 총괄
태 김(Tae Kim)
비즈니스 상황
T. 로우 프라이스의 채권 퀀트 리서치 팀은 본연의 업무인 인사이트 도출보다 방대한 양의 데이터 정제 작업에 지나치게 많은 시간을 소요하고 있었습니다. 따라서 리서치 생산성을 높이고 금융 모델 개발부터 실행까지 소요되는 시간을 획기적으로 줄여줄 솔루션 도입이 시급한 상황이었습니다.
당시 구조적 제약으로 인해, 포트폴리오 매니저의 트레이딩 모델 요청에 대해 퀀트 팀이 신속하게 대응하기에는 현실적인 어려움이 따랐습니다.
이로 인해 퀀트 팀은 투자 프로세스의 핵심 기여자가 아닌, 단순한 데이터 지원 부서로 인식되는 경우가 많았습니다.
당면 과제
T.로우 프라이스 런던 오피스의 채권 퀀트 데이터 및 분석 부문 총괄 태 김(Tae Kim)은 생산성 평가 결과, 퀀트 연구원들이 본연의 업무인 분석과 모델 개발보다 단순 데이터 정제 작업에 더 많은 시간을 할애하고 있다는 점에 주목했습니다.
하지만 자체 솔루션 구축에 필요한 막대한 자금 투자와 신규 인력 채용은 T.로우 프라이스 측에 상당한 비용 부담으로 다가왔습니다. 무엇보다 솔루션 개발에만 수년이 소요될 수 있다는 점은 가장 큰 걸림돌로 작용했습니다.
이를 계기로 김 총괄과 퀀트 팀은 블룸버그처럼 비용 효율성이 검증된 외부 솔루션을 검토하며, 최적의 솔루션 제공업체를 선정하는 데 착수했습니다.
솔루션
김 총괄은 T.로우 프라이스가 직면한 과제를 해결해 줄 최적의 파트너로 블룸버그 BQuant 분석 플랫폼을 채택했습니다. 그 결과, T.로우 프라이스는 공신력 있는 데이터를 바탕으로 감사 가능성과 투명성이 확보된 채권 리서치 솔루션을 구축할 수 있었습니다. 특히 모델의 내부 로직을 명확히 파악할 수 있는 설명 가능한 화이트박스 모델을 구현한 것이 핵심 성과로 꼽힙니다.
이러한 성과는 블룸버그의 데이터 분석 역량과 오픈 소스 머신러닝 및 데이터 사이언스 라이브러리를 통합한 BQuant의 클라우드 보안 샌드박스 환경이 있었기에 가능했습니다. 덕분에 퀀트 연구원들은 보안이 유지된 환경 속에서 고도화된 분석 모델 개발에 전념할 수 있게 되었습니다.
업무 프로세스가 효율화되면서 팀 생산성은 비약적으로 향상되었고, 퀀트 팀은 포트폴리오 매니저들의 다양한 요구사항에 보다 신속하고 체계적으로 대응할 수 있게 되었습니다.
활발한 트레이딩 아이디어 창출이 가능해짐에 따라, 채권 퀀트 리서치 팀은 이제 단순 데이터 지원을 넘어 전사적인 비즈니스 성과에 직접적인 영향을 미치는 의사결정 과정의 핵심 참여자로 자리매김했습니다.
나아가 T.로우 프라이스는 AI 기반 채권 퀀트 리서치 업무흐름을 선도적으로 도입하며, BQuant 텍스트 분석 추가 패키지를 구독해 기존 BQuant 업무흐름에 성공적으로 통합했습니다.
“생산성은 물론 팀원들의 업무 만족도도 눈에 띄게 향상되었습니다. 실제로 기존에는 퀀트 연구원 1인당 연간 모델 개발 건수가 3개 수준이었으나, 현재는 인당 6개 이상으로 두 배 가까이 늘어났습니다.”
T. 로우 프라이스 채권 퀀트 데이터 및 분석 부문 총괄
태 김(Tae Kim)
도입 효과
가속화된 모델 배포 속도
향상된 인당 모델 생산성
향후 계획
T.로우 프라이스의 주식 및 채권 퀀트 팀은 이제 자산군을 넘나드는 협업을 통해 투자 시그널, 모델 및 리서치 성과를 유기적으로 공유할 수 있게 되었습니다.
나아가 BQuant 활용 범위를 유동화 채권 부문까지 넓히고, 신규 퀀트 전략을 출시하는 한편, 채권 부문에 AI 기술을 더욱 깊이 접목해 나갈 계획입니다.
이처럼 BQuant의 도입은 시장 출시 속도를 가속화했을 뿐만 아니라, 협업과 투명성 중심의 AI 기반 업무흐름을 구축함으로써 팀 생산성을 비약적으로 향상시켰습니다.
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