후 금융 기술 시대의 세 가지 변화 방향
핵심 관점
클라우드 컴퓨팅과 모바일 인터넷은 더 이상 금융 서비스 혁신을 이끄는 주요 힘이 아니다.편집: 가환, ChainCatcher
클라우드 컴퓨팅과 모바일 인터넷은 더 이상 금융 서비스 혁신의 주요 동력이 아니다. 그 자리를 차지한 것은 스마트 토큰(정보를 처리하고 생성하는 AI 모델의 단위)과 가치 토큰(통화나 자산을 나타내는 블록체인 토큰)이다.
10년 전 금융 기술을 독특하게 만든 개념들, 예를 들어 모바일 우선, 클라우드 컴퓨팅, 그리고 API를 통해 은행 지점을 대체하는 것들은 이제 전 세계 모든 금융 회사의 기본 사양이 되었다. 이러한 관행이 보편화되면서 금융 기술은 다음 혁신 방향에서 산업의 일상으로 변화했다.
새로운 금융 비즈니스와 투자 방향은 세 가지 변화에 따라 형성되고 있다.
의사결정은 전자 스프레드시트에서 AI 모델로 전환되고 있으며, 모델의 운영은 토큰에 의존한다.
원래 한 기업 내부에만 존재하던 기록이 이제는 토큰 형태로 공유 원장에 존재한다.
고객은 이제 지갑을 가진 에이전트로 변모하고 있다.
돈은 토큰이고, 토큰은 돈이다.
이 글에서는 이러한 변화가 금융에 어떤 영향을 미칠지, 어떤 회사들이 이미 행동에 나섰는지, 그리고 현대 기술을 기반으로 한 최초의 만억 달러 금융 회사가 AI와 토큰을 핵심으로 하는 회사가 될 것인지를 논의할 것이다.
이 경쟁의 대상은 세계에서 가장 큰 이익 풀이다.
2025년, 은행업이 창출하는 순이익은 다른 어떤 산업보다도 많을 것이다. 금융업은 시가총액 기준으로 세계에서 가장 큰 이익 풀을 보유하고 있으며, 세계에서 두 번째로 큰 산업이다. 보스턴 컨설팅 그룹(BCG)은 금융 기술의 비율이 약 4%에 불과하다고 추정하고 있다. JP모건은 만억 달러에 도달하는 최초의 은행이 될 예정이다. 현대 기술을 기반으로 한 금융 회사는 아직 이 규모에 가까운 곳이 없다.
이 글은 금융 기술 이후의 발전 경로를 그릴 것이다.
금융 기술은 성공으로 죽는다
금융 기술은 전통 은행이 지점, 종이 문서 및 전화 서비스에 의존하여 발생하는 비용을 대폭 줄였다. 모바일 인터넷은 고객의 주머니에 컴퓨터를 추가했고, 클라우드 컴퓨팅은 기업에 더 빠르고 저렴한 인프라를 제공하여 이를 기반으로 서비스를 구축할 수 있게 했다.
이로 인해 금융 회사는 처음으로 원래 수익을 내기 어려운 고객군에서 돈을 벌 수 있게 되었다. 모바일 우선 모델을 통해 Nubank는 1억 4천만 고객을 보유하게 되었다. 2분기 재무 보고서에 따르면, 한 고객을 매달 서비스하는 비용은 1달러이며, 평균적으로 각 고객으로부터 17.10달러의 수익을 얻고 있다.
반면 대형 은행은 각 소매 고객이 매년 약 350달러의 수익을 가져오지만, 서비스 비용은 몇 배 더 높고, 이익은 주로 기존 고객에게 다른 금융 상품을 판매하거나 대출, 투자 등의 전체 비즈니스에서 발생한다.
Revolut, Nubank, Stripe, Ramp 및 Robinhood는 앞으로 수년간 복리 성장세를 유지할 수 있을 것으로 보인다. 금융 기술이 독립적인 투자 범주로서 끝날 수 있지만, 그 안의 승자는 여전히 새로운 유리한 요인에 의해 이 범주에서 역사상 가장 큰 회사로 성장할 수 있다.
금융 기술이 전 세계 벤처 캐피탈 주식 거래에서 차지하는 비율은 2021년 14.5%에서 2025년 12.3%로 감소했다. 그 사이에 금융 기술 자금 조달 거래에서 AI 회사에 대한 비율은 약 10%에서 70%에서 80%로 증가했으며, 구체적인 숫자는 출처에 따라 다르다. 새로 추가된 벤처 자금은 현재 AI에 우선 투자되고 있다.
의사결정, 기록 및 서비스 채널
모든 금융 제품은 세 부분으로 구성된다: 의사결정, 기록, 그리고 고객에게 도달하는 방법. 19세기 은행 지점에서 매니저는 자신의 판단으로 대출 가격을 정하고 이를 종이 장부에 기록했으며, 고객은 지점을 통해 그를 찾았다. 의사결정은 위험에 대한 한 번의 베팅이며, 기록은 이미 발생한 사실을 기록하고, 고객에게 도달하는 것은 건물에 의존했다.
그 후 의사결정 방식은 지속적으로 변화해왔다: 처음에는 개인의 판단에 의존했고, 나중에는 사람이 전자 스프레드시트를 사용하여 의사결정을 하였으며, 현재는 기본 모델과 사람이 협력하여 완료된다.
기록은 종이 장부에서 데이터베이스로, 다시 토큰으로 전환되었다.
금융 서비스가 고객에게 도달하는 방식도 지점에서 모바일로, 다시 에이전트로 전환되었다.
스마트 토큰은 AI가 의사결정에 참여할 때 사용하는 기본 단위이다. 이는 계산 작업을 완료하는 데 사용되지만, 모델의 출력은 완전히 확정적이지 않으며, 동일한 질문에 대해 다른 답변이 나올 수 있다. 가치 토큰은 통화나 자산 가치를 기록하는 기본 단위이다. 1달러의 가치가 있는 USDC 또는 OUSD는 1:1 비율로 달러 또는 달러에 상응하는 자산에 의해 지원된다.
하지만 지난 두 단계에서는 항상 세 가지 문제가 존재했다.
의사결정은 큰 변화가 없었다. 우리는 기계 학습, 규칙 엔진 및 신용 점수를 추가했지만, 의사결정 규칙은 여전히 사람이 설정하고 조정한다. 기본 모델과 에이전트는 소프트웨어가 더 깊은 의사결정 작업을 수행할 수 있게 한다.
기록은 항상 일관성을 유지하지 못한다. 대형 은행의 메인프레임은 매우 신뢰할 수 있는 기록을 저장할 수 있지만, 이러한 기록은 한 기관 내부에만 존재하며, 다른 곳에서는 복제하고 동기화해야 한다. 스테이블코인과 토큰화된 현실 세계 자산(RWA), 즉 가치 토큰은 각 당사자가 프로그래밍 가능한 원장을 공유할 수 있게 해준다. 모든 사람이 보는 것은 동일한 기록이다.
서비스 채널은 여전히 사람의 작업에 의존한다. 우수한 인터페이스 디자인은 작업 저항을 거의 제로로 낮추지만, 결국에는 사람이 버튼을 눌러야 한다. 사용자에게 예산 차트를 제공하는 것은 그들이 저축을 더 잘하게 만들지 않는다. 에이전트가 자동으로 현금을 저축 계좌로 이체하도록 허가하면 사용자는 더 이상 인터페이스를 열어 수동으로 작업할 필요가 없다.
다음 시대에는 이 세 가지 요소가 다시 변화할 것이다.
돈은 토큰이고, 토큰은 돈이다
8월 19일, Stripe는 OpenRouter 인수를 동의했으며, 거래 가격은 70억 달러를 약간 초과하는 것으로 보도되었다. OpenRouter는 AI 호출 요청을 다양한 모델에 할당하는 게이트웨이로, 매일 10조 개의 토큰을 포함하는 모델 호출을 조정하며, 400개 이상의 모델을 커버한다. 같은 날, Ramp는 Router.com을 출시하여 각 요청을 사용자 품질 요구 사항을 충족하고 비용이 가장 낮은 모델에 전달한다. 두 개의 가장 뛰어난 금융 기술 회사는 같은 주에 AI 토큰 라우팅 자체가 금융 서비스 비즈니스라는 것을 인식했다.
a16z의 마틴 카사도는 이를 "토큰은 새로운 달러"라고 불렀다. 나는 한 걸음 더 나아가고 싶다: 모든 토큰이 달러는 아니다. 달러는 확정된 금액을 나타내지만, 모델이 스마트 토큰을 통해 생성하는 출력은 불확실성을 가진다. 라우팅 플랫폼이 하는 일은 달러와 같은 확정된 금액으로 각 단위 AI 계산의 가격을 책정하는 것이다. 이러한 가격 책정은 매초 수백만 번 발생한다.
이것이 금융 시장이며, 방금 두 개의 결제 회사에 의해 구축되었다.
스마트 경제는 바로 이 순환 위에 세워져 있다.
금융 거대 기업의 제품은 이러한 변화를 반영한다
이미 상당한 규모에 도달한 금융 회사 중 가장 빠르게 성장하는 회사들은 이러한 변화를 이해하고 있다. 그들이 최근 발표한 제품에서 이를 확인할 수 있다: 그들은 의사결정 단계에서 AI 모델과 에이전트 워크플로를 사용하고, 기록 단계에서 자산 토큰화를 추진하며, 서비스 채널 단계에서 에이전트와 기계에 서비스를 개방하고 있다.
의사결정 (AI 모델 및 에이전트 워크플로)
기록 (토큰화 및 스테이블코인)
서비스 채널 (에이전트가 고객이 됨)
Robinhood는 Nubank나 Ramp보다 더 적극적으로 토큰화를 추진하고 있으며, Nubank는 자체 기본 모델에서 더 멀리 나아가고 있다. 하지만 이들 회사를 함께 보면 공통의 방향이 드러난다.
금융 의사결정은 스마트 토큰으로 전환되고 있다
고객의 상환 능력을 평가하는 것은 금융 산업 경쟁력의 중요한 원천이었다. 전통 금융 기관의 과거 장점은 손실을 흡수할 수 있는 방대한 자산 부채표와 수십 년 동안 축적된 소비 대출 성과 데이터에서 비롯되었다. 하지만 궁극적으로 이러한 작업은 여전히 전자 스프레드시트, 신용 승인 위원회, 그리고 기계 학습에 의존하고 있다.
Revolut는 클라우드 컴퓨팅과 모바일 인터넷을 통해 더 낮은 비용으로 초기 규모 확장을 이루었다. 이후 8천만 명 이상의 고객이 다른 회사가 보유하지 않은 데이터를 제공했다. 그래서 그들은 자신의 거래 이력을 기반으로 기본 모델 PRAGMA를 훈련시켜 금융 기술 시대의 규칙과 점수 시스템을 대체했다.
결과적으로 고위험 대출 식별 능력이 130% 향상되었고, 사기 탐지 리콜 비율(즉, 실제 발생한 사기 중 시스템에서 식별된 비율)이 65% 향상되었다. 신용 승인 위원회는 이러한 성과를 결코 내지 못했다. Nubank도 nuFormer를 통해 같은 일을 했다: 토큰으로 표시된 원시 거래 데이터를 직접 읽어 수개월의 수작업 설계 및 데이터 특성 구축 작업을 생략했다.
동일한 변화가 기업 내부의 의사결정 프로세스에도 들어오고 있다.
각 작업 흐름이 다를 때 전통적인 자동화는 실패하게 된다. 고객 접속 및 검토, 신용 승인 및 월말 결제는 여전히 자동화가 커버하지 못하는 부분에서 수작업 처리가 필요하다. 에이전트는 매번 프로세스가 완전히 동일할 필요는 없으며, 그 안의 내용과 단계를 이해할 수 있으면 된다.
영국 중소기업 대출 기관 Allica가 사용하는 에이전트는 대출 중개인이 자유롭게 작성한 이메일을 직접 읽어 누락된 자료를 보충하고, 의사결정 엔진을 호출하며, 신용 승인 결과를 제공할 수 있다. 초기 출시 단계에서 절반의 사례가 이미 에이전트에 의해 전체 프로세스 승인이 독립적으로 완료되었으며, 평균적으로 12분이 소요되었다. 같은 프로세스는 대형 은행에서 종종 몇 주가 걸린다.
스마트 토큰이 경쟁 우위로 자리 잡고 있습니다.
금융 기록이 가치 토큰으로 전환되고 있습니다.
은행의 핵심 시스템이 자산 가치를 기록하는 방식을 변화시키고 있습니다: 전통적인 데이터베이스의 잔액에서 가치 토큰으로 전환되고 있습니다. 기관이 자산 소유권에 대해 합의하고, 가치를 이전하거나, 자산을 더 넓은 시장에 진입시키려 할 때 이 변화는 특히 중요합니다.
과거에는 소비자나 기업에 대출을 제공하는 회사가 대출을 증권으로 포장하고 판매하기 위해 비용이 많이 드는 복잡한 백엔드 비즈니스를 구축해야 했습니다. 한 건의 대출은 종이 계약서와 회사의 자체 시스템 내의 회계 기록에 해당합니다.
토큰화는 모든 자산의 유통을 더 쉽게 만듭니다.
예를 들어, Figure는 가치 토큰을 사용하여 새로 발행된 주택 자산 대출을 기록합니다. 이러한 대출은 주택 가치에서 미상환 주택 담보 대출을 차감한 순자산을 담보로 발행됩니다. 이러한 대출은 이후 Figure Connect 거래 플랫폼에 들어가 자본 시장 투자자들이 구매할 수 있도록 합니다. 이 인프라는 Figure의 경쟁자나 미래에 인수할 회사들을 포함하여 점점 더 많은 다른 대출 기관에 개방되고 있습니다.
2026년 2분기, Figure Connect의 분기 거래량은 280억 달러에 달하며, 이는 소비자 대출 거래 플랫폼의 총 거래량의 65%를 차지합니다. 조정된 순수익 성장률은 95%이며, 조정된 EBITDA 이익률은 54.6%입니다. 수익 성장률과 이익률을 합산하여 계산한 점수는 약 150으로, 높은 성장과 수익 수준을 반영합니다.
공유 원장은 금융 기술이 항상 해결하지 못했던 문제를 해결합니다: 현재 진정한 글로벌 금융 기술 회사는 없습니다. Nubank는 브라질에서 거대 기업이며, 멕시코에서도 강력하지만, 다른 지역에서는 여전히 스타트업처럼 보입니다. Revolut는 유럽에서 강력하지만, 대부분의 큰 시장에서 4위에서 7위 사이의 순위를 기록하고 있습니다. 두 가지 장애물로 인해 우리는 진정한 글로벌 초대형 금융 회사를 맞이하지 못했습니다.
각 시장에 진입할 때마다 현지 라이센스를 취득하고, 자본금을 준비하며, 법률 팀을 구성해야 합니다. 멕시코에서는 고객 서비스를 시작하기도 전에 약 1억 달러의 규제 자본금을 준비해야 합니다.
자금 흐름이 중단됩니다. Fedwire는 토요일에 운영되지 않으며, CLS와 T2는 주말 내내 운영되지 않고, 미국 주식은 매일 6시간 반만 거래됩니다. 그러나 AI 기반 기업은 매시간 운영됩니다.
토큰은 본질적으로 전 세계적으로 24시간 운영될 수 있습니다. 따라서 하나의 제품은 40개의 현지 은행에 연결할 필요 없이 동일한 결제 네트워크를 사용할 수 있습니다. Visa는 현재 매주 7일 동안 USDC를 통해 미국 발급 기관과 결제할 수 있으며, 과거에는 매주 5일만 결제가 가능했습니다. Robinhood의 주식 토큰도 120개 이상의 국가에서 출시되었습니다.
24시간 거래를 위해 구축된 AI 에이전트는 시장이 24시간 열리고 결제될 수 있을 때만 진정한 역할을 할 수 있습니다.
에이전트가 금융 서비스의 새로운 진입점이 되고 있습니다.
나는 당신의 에이전트를 사용하고 싶지 않습니다. 나는 내 에이전트가 당신의 제품을 사용하게 하고 싶습니다.
AI가 금융 업무를 효과적으로 수행할 수 있다면, 그것은 경제 활동의 참여자가 될 것입니다. 에이전트는 예산, 신원, 권한, 그리고 타인을 대신해 가치를 보유하거나 이전하는 방법이 필요합니다. 이는 새로운 금융 고객층을 창출합니다: 원래는 휴대폰을 가진 인간 사용자를 위해 설계된 서비스 채널이 이제는 사용자를 대신해 작업하는 소프트웨어에 의해 직접 호출되고 있습니다.
인간 사용자가 가져오는 것은 주의력입니다. 따라서 소비 인터넷은 사용자를 유치하고 구매를 촉진하는 과정에서 수익을 창출할 수 있습니다. 에이전트가 가져오는 것은 명확한 작업입니다: 나에게 X를 얻어줘, 예산은 Y, 제한 조건은 Z입니다. 그것은 쿼리를 시작하고, 구조화된 결과를 얻은 후 몇 밀리초 내에 선택을 합니다. 당신의 브랜드는 모델의 컨텍스트 창에 들어가 선택할 때 참고할 정보의 한 줄이 되거나, 아예 나타나지 않을 것입니다.
Robinhood는 에이전트를 고객으로 대규모로 간주한 첫 번째 회사입니다. 그것은 거래 및 은행 업무의 MCP 서버를 통해 에이전트가 계좌 기능을 직접 호출할 수 있게 하여 웹사이트나 앱 인터페이스를 조작하는 방법을 추측할 필요가 없습니다. 이미 10만 명의 사용자가 권한 제한이 있는 계좌를 에이전트에게 사용하도록 맡겼습니다.
반면 일부 항공사는 유사한 접근을 로봇 트래픽 차단으로 간주하고, 고객이 웹사이트에 문제가 있다고 느끼는 이유를 궁금해합니다. Stripe의 Link는 결제 부분을 보완하고 있습니다: 에이전트에게 승인된 한도 내에서만 사용할 수 있는 일회용 결제 카드를 제공하여 사용자의 기존 결제 증명을 보유하지 않고도 결제를 완료할 수 있게 합니다.
에이전트는 금융 기업이 서비스를 제공할 수 있는 고객 수를 배로 증가시킵니다.
금융 기술 이후에는 무엇이 있을까요?
모건 스탠리가 먼저 1조 달러 시가총액에 도달할 것입니다. 이는 예금, 라이센스, 그리고 충격을 견딜 수 있는 자산 부채표 덕분입니다. 전통적인 방어선은 여전히 존재하지만, 더 이상 유일한 경쟁 우위의 원천은 아닙니다.
현재 모든 금융 회사는 세 가지 측면에서 우위를 구축할 수 있습니다.
의사 결정. 위험 결정은 자체 기본 모델로 전환되고, 에이전트는 과거에 자동화하기 어려웠던 작업 흐름을 담당합니다.
기록. 자산은 기관 외부로 유통될 수 있으며, 자금과 시장은 전 세계적으로 24시간 운영될 수 있습니다.
서비스 채널. 에이전트가 고객이 됩니다.
비상장 회사의 가치 평가 목록은 흥미롭습니다. 우리는 처음으로 이들이 현재 규모에서 1조 달러로 성장하는 방법을 볼 수 있습니다.
Stripe. 1,590억 달러의 가치 평가를 받았으며, 금융 기술 산업에서 가장 강력한 개발자 잠금 효과를 가지고 있습니다. 이는 접속 후 기술 의존성과 높은 전환 비용에서 비롯되며, 최근 AI 토큰 가격 책정을 위한 플랫폼을 인수했습니다.
Revolut. 1,150억 달러의 가치 평가로 자금을 조달하고 있으며, 8천만 명 이상의 고객을 보유하고 있습니다. 금융 업무를 위한 기본 모델이 이미 운영되고 있으며, 최근 미국의 조건부 승인과 호주 및 아랍에미리트의 라이센스를 추가로 취득하고 있습니다.
Ramp. 440억 달러의 가치 평가를 받았으며, 연간 수익이 10억 달러를 초과하고 자유 현금 흐름이 긍정적으로 전환되었습니다.
Coatue의 "Magnificent 8" 회사 목록에는 두 개의 금융 기술 회사가 포함되어 있습니다. Coatue의 데이터에 따르면, 회사가 1,000억 달러의 가치 평가를 넘어서면 1조 달러 규모로 성장할 확률은 약 31%입니다.
새로운 AI 원주율 금융 회사도 간과하지 마세요. Hebbia는 표시합니다, 그 제품을 사용하는 기관이 총 30조 달러의 자산을 관리하고 있습니다. Rogo의 가치는 단 16주 만에 7.5억 달러에서 20억 달러로 상승했습니다. 만약 이 중 한 회사가 금융 분야에서 Cursor가 프로그래밍 분야에서 차지하는 규모에 도달한다면, 더 이상 자신을 금융 기술 회사라고 부르지 않을 것입니다.
첫 번째 금융 기술 물결은 은행을 당신의 주머니에 담았습니다.
다음 물결은 이전에 화면 뒤에 숨겨져 있던 의사 결정, 기록 및 작업 흐름을 깊이 파고들 것입니다.
첫 번째 물결의 회사들이 이 변화를 이끌 수 있지만, 그들이 창출한 "금융 기술"이라는 범주는 이제 다음에 해야 할 일을 설명할 수 없습니다.
금융 기술은 독립적인 투자 범주로서 끝에 다다랐습니다. 왜냐하면 처음에 그것을 지탱했던 개념들이 이제는 전체 산업의 일반적인 관행이 되었기 때문입니다.
위험 경고
