AI 에이전트가 재편하는 금융 생태계: 금융 산업의 A2A 경제 전환

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AI 에이전트가 재편하는 금융 생태계: 금융 산업의 A2A 경제 전환

2026.02.06

한눈에 보는 핵심 인사이트

2026년 글로벌 금융 산업은 A2A(Agent-to-Agent) 경제로의 근본적 전환을 경험하고 있습니다. 고객이 더 이상 은행 앱이 아니라 ChatGPT, Claude 같은 AI 어시스턴트를 통해 금융 서비스에 접근하고, AI 에이전트들이 여러 금융사의 서비스를 조합하여 최적 솔루션을 제공하며, 데이터 연결성과 API 상호운용성이 새로운 경쟁력이 되고 있습니다. AI 기술기업의 관점에서 금융 산업의 세 가지 구조적 변화를 전망합니다.

A2A 경제가 바꾸는 금융의 기본 전제

금융 산업은 오랫동안 ‘고객이 은행을 선택한다’는 전제 위에서 작동했습니다. 고객은 특정 은행의 앱을 열고, 그 은행이 제공하는 상품과 서비스를 이용했습니다. 은행 간 경쟁은 누가 더 좋은 금리를 제공하고, 더 편리한 앱을 만들고, 더 많은 지점을 보유하는가로 결정되었습니다.

그러나 A2A 경제는 이 전제를 근본적으로 바꾸고 있습니다. 2026년의 고객은 은행 앱이 아니라 자신의 AI 어시스턴트에게 “이번 달 지출을 분석해줘”, “좋은 투자처를 찾아줘”, “해외 송금을 가장 저렴하게 하는 방법을 알려줘”라고 요청합니다. AI 어시스턴트는 여러 은행과 핀테크의 서비스를 실시간으로 비교하고, 최적의 조합을 제안하며, 고객을 대신하여 거래를 실행합니다. 이제 고객이 선택하는 것은 ‘은행’이 아니라 ‘AI 어시스턴트’이며, 은행이 경쟁해야 하는 대상은 다른 은행이 아니라 ‘AI 어시스턴트에게 선택받는 것’입니다. 이것이 A2A 경제 시대 금융의 새로운 현실입니다.

트렌드 1: 고객 접점의 재편 – AI 에이전트가 장악하는 금융 인터페이스

금융 산업에서 가장 극적인 변화는 고객 접점의 이동입니다. 과거 10년간 모바일 뱅킹이 지점을 대체했다면, 앞으로 10년은 AI 에이전트가 뱅킹 앱을 대체할 것입니다.

출처: PwC 리포트, AI가 바꾸는 금융 프론트라인, AI 에이전트 금융의 미래

AI 어시스턴트가 새로운 금융 게이트웨이가 되다

ChatGPT, Claude, Google Gemini 같은 범용 AI 어시스턴트들은 이미 수억 명의 사용자를 확보했으며, 이들은 점차 금융 서비스의 게이트웨이로 진화하고 있습니다. 2025년 말부터 OpenAI, Anthropic, Google 등 주요 AI 기업들은 금융 기능을 강화한 AI 에이전트를 출시하기 시작했습니다. AI는 고객의 투자 성향, 현재 포트폴리오, 시장 상황을 종합적으로 분석한 뒤, 여러 증권사와 자산운용사의 상품을 비교하여 최적의 조합을 제안합니다. 고객이 승인하면 AI가 직접 계좌를 개설하고 투자를 실행합니다.

금융사의 세 가지 전략적 경로

금융사들은 이제 전략적 선택의 기로에 서 있습니다.
첫 번째 경로: 플랫폼 파트너십 전략. 빅테크의 AI 어시스턴트에게 API를 개방하고, 에이전트가 자사 서비스를 추천하도록 협력합니다. 장점은 빠른 시장 접근이지만, 고려할 점은 고객과의 직접적인 접점이 약해질 수 있다는 것입니다. 또한 플랫폼 사업자가 수수료 정책을 변경하거나, 경쟁사를 더 많이 노출시킬 가능성도 있습니다.

두 번째 경로: 독자 에이전트 개발 전략. JP Morgan의 IndexGPT처럼 자체 AI 어시스턴트를 개발하여 고객 접점을 직접 확보합니다. 장점은 고객 관계를 직접 통제할 수 있지만, 고려할 점은 막대한 개발 투자와 고객 유입의 어려움입니다. 고객이 이미 ChatGPT나 Google 어시스턴트를 사용하고 있다면, 자사 AI로 전환을 유도하기 쉽지 않습니다.

세 번째 경로: 멀티채널 전략. 자체 AI 어시스턴트를 보유하면서 동시에 빅테크 에이전트에도 API를 개방하는 투트랙 접근입니다. 대부분의 글로벌 금융사들이 이 전략을 선택하고 있으며, 자체 에이전트로 충성 고객을 확보하면서 빅테크 에이전트를 통해 신규 고객에게 접근합니다.

고객 접점 경쟁의 핵심: 데이터 품질과 응답 속도

AI 에이전트가 특정 금융사를 선택하는 기준은 무엇일까요? 가장 중요한 것은 데이터 품질과 API 응답 속도입니다. AI 에이전트는 고객에게 실시간으로 답변해야 하므로, 금융사의 API가 빠르고 정확하게 응답해야 합니다. 또한 데이터가 구조화되어 있고, AI가 이해하기 쉬운 형태로 제공되어야 합니다. 과거에는 ‘사람이 보기 좋은’ 인터페이스가 중요했다면, A2A 시대에는 ‘AI가 읽기 좋은’ 데이터 구조가 중요합니다. 금융사들은 API를 단순히 개방하는 것을 넘어, AI 친화적인 데이터 포맷으로 재설계하고 있습니다.

트렌드 2: 핀테크의 진화 – 기능 특화 AI 금융 서비스의 부상

A2A 경제는 핀테크 산업의 경쟁 구조도 근본적으로 바꾸고 있습니다. 과거 핀테크는 ‘모바일 퍼스트’와 ‘UX 혁신’으로 경쟁했다면, A2A 시대의 핀테크는 ‘AI 퍼스트’와 ‘기능의 극단적 최적화’로 경쟁합니다.

종합 금융 플랫폼에서 기능 특화 서비스로

과거에는 은행이든 핀테크든 ‘종합 금융 플랫폼’을 지향했습니다. 송금, 결제, 투자, 대출, 보험 등 모든 금융 서비스를 하나의 앱에서 제공하려 했습니다. 고객을 자사 플랫폼에 락인(lock-in)시켜, 이탈을 방지하고, 크로스셀을 극대화하는 것이 목표였습니다. 그러나 A2A 시대에는 이 전략이 통하지 않습니다. AI 에이전트가 고객 접점을 장악하면, 고객은 하나의 플랫폼에 묶이지 않습니다. AI가 송금은 A사, 투자는 B사, 대출은 C사를 각각 최적으로 선택하여 조합합니다. 이제 금융사는 ‘모든 것을 잘하는 것’보다 ‘한 가지를 최고로 잘하는 것’이 유리해졌습니다.

출처: Stripe 공식 홈페이지

기능 특화 핀테크의 성공 사례

Stripe는 결제 처리에 집중하여, AI 기반 사기 탐지와 결제 최적화를 극단적으로 발전시켰습니다. Stripe는 전 세계 수백만 개 기업의 결제를 처리하며 축적한 데이터를 AI로 분석하여, 어느 결제 수단이 성공률이 높은지, 어느 시간대에 거래가 실패하는지, 어떤 패턴이 사기인지를 실시간으로 예측합니다. AI 에이전트가 “가장 안전하고 빠른 결제”를 찾는다면, Stripe가 선택됩니다.

Plaid는 계좌 연결과 데이터 집계에 집중합니다. 미국과 유럽의 수천 개 은행과 연결되어 있으며, AI 에이전트가 고객의 여러 계좌 데이터를 통합적으로 조회하려 할 때 Plaid의 API를 사용합니다. Plaid는 ‘연결’이라는 한 가지 기능을 최고 수준으로 제공하여, 핀테크 생태계의 핵심 인프라가 되었습니다.

Upstart는 AI 신용 평가에 집중합니다. 전통적 신용 점수가 아니라 1,600개 이상의 변수를 AI로 분석하여 신용 위험을 예측합니다. AI 에이전트가 “이 고객에게 가장 공정하고 정확한 신용 평가”를 제공하려 할 때, Upstart가 선택됩니다.

트렌드 3: 데이터 연결성의 시대 – Open API와 AI 상호운용성

A2A 경제의 핵심 인프라는 데이터 연결성입니다. AI 에이전트들이 서로 데이터를 주고받고 협업하려면, 표준화되고 개방된 API가 필수입니다.

Open Banking에서 AI-Readable Finance로

유럽의 PSD2(Payment Services Directive 2), 영국의 Open Banking, 미국의 금융 데이터 권리 규정 등은 고객이 자신의 금융 데이터를 제3자와 공유할 권리를 법으로 보장합니다. 은행들은 고객이 동의하면 제3자(핀테크, AI 에이전트 등)에게 API를 통해 계좌 정보, 거래 내역 등을 제공해야 합니다.

이러한 Open Banking 인프라는 핀테크 생태계를 폭발적으로 성장시켰습니다. 영국에서는 Open Banking API를 사용하는 서비스가 1,000개 이상이며, 월간 API 호출이 수십억 건에 달합니다. 유럽 전역에서는 수천만 명의 고객이 Open Banking을 통해 여러 은행 계좌를 통합 관리하거나, 핀테크 서비스를 이용하고 있습니다.

그러나 A2A 시대는 Open Banking을 넘어 ‘AI-Readable Finance’로 진화를 요구합니다. 기존 Open Banking API는 주로 사람이 만든 앱이 사용하도록 설계되었습니다. 그러나 AI 에이전트가 주요 사용자가 되면, API는 다음과 같이 진화해야 합니다:

첫째, 구조화되고 의미론적으로 명확한 데이터. AI가 데이터를 정확히 이해할 수 있도록, 각 필드의 의미, 단위, 제약 조건이 명확히 정의되어야 합니다. 예를 들어 ‘잔액’이라는 필드가 ‘사용 가능 잔액’인지 ‘총 잔액’인지, ‘원화’인지 ‘달러’인지 AI가 혼동하지 않도록 표준화되어야 합니다.

둘째, 실시간 응답과 높은 가용성. AI 에이전트는 고객에게 즉시 답변해야 하므로, API는 밀리초 단위로 응답해야 합니다. 또한 24시간 안정적으로 작동해야 합니다. API 다운타임은 곧 AI 에이전트가 해당 금융사를 선택하지 않는 이유가 됩니다.

셋째, 설명 가능성과 투명성. AI 에이전트가 고객에게 “왜 이 금융 상품을 추천하는가”를 설명하려면, 금융사의 API도 상품의 조건, 수수료 구조, 리스크 등을 AI가 이해하고 설명할 수 있는 형태로 제공해야 합니다.

API 경제에서 AI가 선택하는 기준

A2A 시대에 금융사의 경쟁력은 ‘API 품질’로 결정됩니다. AI 에이전트가 특정 금융사를 선택하는 기준은 다음과 같습니다:

■ 데이터 완전성: 필요한 모든 정보를 제공하는가? 예를 들어 투자 상품 API가 단순히 수익률만 제공하는 것이 아니라, 리스크 등급, 투자 전략, 과거 변동성, 수수료 구조까지 포괄적으로 제공하는가?

■ 응답 속도: API가 얼마나 빠르게 응답하는가? 고객이 AI에게 질문한 후 3초 이내에 답변을 받으려면, 모든 API 호출이 수백 밀리초 이내에 완료되어야 합니다.

■ 신뢰성: API가 얼마나 안정적으로 작동하는가? 에러율이 낮고, 다운타임이 거의 없어야 AI 에이전트가 신뢰하고 사용합니다.

■ 투명성: API가 제공하는 정보가 얼마나 투명하고 설명 가능한가? 수수료가 어떻게 계산되는지, 환율이 어떻게 결정되는지, 대출 승인 기준이 무엇인지 명확히 제공하는가?

■ 규제 준수: API가 금융 규제와 데이터 보호 규정을 준수하는가? 유럽 GDPR, 한국 개인정보보호법, 미국 금융 규제 등을 모두 만족하는가?

AI 기술기업이 보는 금융의 미래

2026년 금융 산업의 A2A 경제 전환은 세 가지 구조적 변화로 요약됩니다.

첫째, 고객 접점이 은행 앱에서 AI 어시스턴트로 이동하고 있습니다. 금융사는 AI 에이전트에게 선택받기 위해 API 품질과 데이터 투명성을 극단적으로 높여야 합니다.

둘째, 종합 금융 플랫폼에서 기능 특화 서비스로 경쟁 구조가 변화하고 있습니다. ‘모든 것을 잘하는 것’보다 ‘한 가지를 최고로 잘하는 것’이 AI 에이전트 시대의 승리 전략입니다.

셋째, Open Banking을 넘어 AI-Readable Finance로 진화가 필요합니다. 데이터 연결성과 API 상호운용성이 금융의 새로운 경쟁력이며, 투명성과 설명가능성은 규제 준수를 넘어 AI 에이전트에게 선택받는 필수 조건입니다.

AI 기술기업의 관점에서 보면, 금융은 더 이상 폐쇄적이고 보수적인 산업이 아닙니다. API로 개방되고, 데이터로 연결되며, AI가 재조립하는 ‘레고 블록’ 같은 산업으로 변화하고 있습니다. 이 변화에 적응하는 금융사는 번영하고, 저항하는 금융사는 도태될 것입니다. A2A 경제는 선택이 아니라 금융의 새로운 현실입니다.

SK AX는 금융 산업 전반에서 축적한 디지털 혁신 역량을 바탕으로, 금융사가 A2A 경제 시대에 요구되는 경쟁력과 운영 효율을 확보할 수 있도록 종합적인 IT·AI 솔루션을 제공합니다. 생성형 AI 기반 규제·리스크 관리, 실시간 AI 금융 예측 플랫폼 등 핵심 영역에서 시스템 구축과 고도화를 수행하며 고객 중심 금융 서비스를 구현합니다. 이러한 경험과 기술 역량을 바탕으로 SK AX는 AI 에이전트가 주도하는 미래 금융 생태계에서도 금융사가 안정적이고 지속 가능한 경쟁력을 확보할 수 있도록 전환을 지원합니다.

[FAQ]

Q1. A2A 경제란 무엇이며, 왜 금융 산업에서 중요한가요?

A2A(Agent-to-Agent) 경제는 AI 에이전트가 단순한 도구를 넘어 자율적으로 의사결정하고 다른 에이전트와 거래하는 경제 구조를 말합니다. 금융 산업에서 A2A 경제가 중요한 이유는 고객 접점이 근본적으로 변화하기 때문입니다. 고객은 더 이상 특정 은행의 앱을 열지 않고, ChatGPT나 Claude 같은 AI 어시스턴트에게 “이번 달 지출 분석해줘”, “좋은 투자처 찾아줘”라고 요청합니다. AI 어시스턴트는 여러 은행과 핀테크의 서비스를 비교하고 최적의 조합을 제시합니다. 이제 금융사가 경쟁해야 하는 대상은 다른 은행이 아니라 ‘AI 에이전트에게 선택받는 것’입니다. 고객 관계의 주도권이 금융사에서 AI 플랫폼으로 이동하는 구조적 변화가 일어나고 있습니다.

Q2. AI-Readable Finance란 무엇이며, 기존 Open Banking과 어떻게 다른가요?

Open Banking은 고객이 자신의 금융 데이터를 제3자와 공유할 권리를 보장하고, 은행들이 API를 개방하도록 규제한 것입니다. 유럽 PSD2, 영국 Open Banking이 대표적이며, 핀테크 생태계 성장의 기반이 되었습니다. 그러나 기존 API는 주로 사람이 만든 앱이 사용하도록 설계되었습니다. AI-Readable Finance는 AI 에이전트가 주요 사용자가 되는 시대의 API입니다. 구조화되고 의미론적으로 명확한 데이터, 밀리초 단위 실시간 응답, 설명가능성과 투명성을 포함해야 합니다. 예를 들어 ‘잔액’ 필드가 ‘사용 가능 잔액’인지 ‘총 잔액’인지, 단위가 무엇인지 AI가 혼동하지 않도록 표준화되어야 하고, 투자 상품 API는 수익률뿐 아니라 리스크, 수수료 구조, 과거 변동성까지 AI가 이해하고 설명할 수 있는 형태로 제공해야 합니다.

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