맥킨지가 발표한 보고서에 따르면, "헤이 트래블봇, 샌프란시스코에서 파리로 직항 7일 여행 일정을 2명을 위해 2천 달러 미만 환불 가능한 이코노미 항공편으로 예약하고, 리워드 기준으로 최적의 신용카드로 결제해 줘"라는 복잡한 요청을 처리할 수 있는 에이전트 AI(Agentic AI) 기술이 등장했다.

에이전트 AI는 대부분 스스로 작업을 수행하고 문제를 해결할 수 있는 기술로, AI를 반응형 도우미에서 쇼핑과 결제, 투자를 위한 능동적인 금융 에이전트로 전환시킨다. 오픈AI(OpenAI)의 오퍼레이터 모드(Operator Mode)는 이미 웹을 탐색하고 호텔을 예약하며 다단계 작업을 수행할 수 있다. 마누스 AI(Manus AI) 같은 스타트업과 퍼플렉시티(Perplexity) 같은 도구들은 더 나아가 비즈니스 플랫폼 전반에서 작동하며 사용자 의도를 해석하고 행동을 취한다.

이러한 발전은 금융업계의 경제적 기반을 뒤흔들어 수십억 달러의 수익에 영향을 미치고 은행, 중소기업, 신용카드 회사들의 비즈니스 모델과 수익에 위협을 가할 것으로 예상된다. 선구적으로 길을 이끌고자 하는 기업들은 게임 체인저급 상승 효과를 볼 수 있지만, 혁신하지 않는 기업들은 뒤처질 것이다.

27조원 규모 글로벌 결제산업, AI 에이전트가 절반 이상 타격 예고

글로벌 결제산업은 예금 스프레드, 카드 수익, 국경 간 송금, 가맹점 매입 등의 수익원을 통해 연간 2조7천억 달러 이상의 수익을 창출한다. 이 수익의 약 절반이 두 가지 핵심 영역에 집중되어 있다.

첫 번째는 예금에 대한 순이자수익이다. 이는 예금자에게 지급하는 이자와 은행의 투자로 얻는 이자 간의 스프레드를 말한다. 두 번째는 소비자 신용카드 수익으로, 인터체인지 수수료와 리볼빙 잔액 이자, 그리고 사용되지 않은 리워드에서 나오는 수익을 포함한다.

두 수익 모델 모두 간단한 진실에 의존한다. 대부분의 소비자는 매일매일 가진 돈을 최대한 효율적으로 관리하지 않는다는 것이다. 소비자가 할 수 있는 것과 실제로 하는 것 사이의 격차에서 마진이 발생한다. 하지만 에이전트 AI는 이 공식을 깨뜨린다. 기술의 부분적 도입만으로도 이러한 마진을 의미 있게 압축하거나 수익을 다른 사업체로 이동시킬 수 있다.

관성의 배당금 종료 - 예금 최적화로 은행 수익성 직격탄

예금은 소비자 당좌예금부터 중소기업 운영계좌까지 오랫동안 은행 수익성을 뒷받침해 왔다. 전 세계적으로 순이자수익은 소매은행 수익의 약 30%를 차지한다. 대부분의 소비자는 자신이 받고 있는 이자율에 주의를 기울이지 않거나, 예금 수익률을 최적화할 시간과 도구, 인센티브가 부족하다.

2025년 6월 기준 미국 은행들이 이자부 당좌예금과 저축예금에 지급하는 전국 평균 금리는 각각 0.07%와 0.38%에 불과했다. 반면 최고 온라인 저축 금리는 4%를 넘는다. 지난 5년간 무이자 요구불예금 잔액은 연평균 28% 성장한 반면, 이자부 예금은 3%에 그쳤다.

에이전트 AI 시스템은 이러한 논리를 뒤집는다. 실시간으로 잔액을 모니터링하고, 기관 간 수익률을 비교하며, 유휴 현금을 고수익 계좌로 이동시킨 후 청구서 지불 시기에 맞춰 당좌예금으로 다시 이동시킬 수 있다. 이를 통해 한때 은행이 포착했던 스프레드의 더 많은 부분이 계좌 보유자에게 돌아간다.

신용카드 시장 2,340억 달러, 에이전트가 최적화로 무력화

신용카드는 2024년 2,340억 달러의 엄청난 수익을 창출했다. 이는 잔액을 보유하는 고객의 이자 수입, 인터체인지 수수료, 연회비와 벌금, 그리고 사용되지 않은 리워드를 통해서다. 최근 조사 데이터에 따르면 카드 소지자의 20% 이상이 지난 12개월 동안 리워드를 전혀 사용하지 않았다.

하지만 AI 에이전트는 수동적인 소비자를 도와 실시간으로 최적의 카드로 지출을 자동 전환하고, 더 나은 카드 거래를 위해 새로운 신청을 트리거하며, 프로모션 금리가 만료되기 전에 잔액을 다른 카드로 이동시킬 수 있다.

오픈뱅킹이 확산되면서 AI 에이전트는 결제 시점에서 계좌 간 직접 결제(A2A)를 시작해 카드 인터체인지 시스템을 우회하고 리워드 경제를 약화시킬 수 있다. 유럽연합에서는 인터체인지 수수료가 직불카드 0.2%, 신용카드 0.3%로 제한되지만, 북미에서는 일반적으로 1.30~3.25% 범위로 실시간 카드 전환에 대한 절약 인센티브를 제공한다.

에이전트 경제의 5대 통제 지점과 금융기관의 대응전략

소매 및 중소기업 뱅킹과 결제에서 가치의 중심이 에이전트가 더 많은 금융 결정을 처리하면서 이동할 것이다. 경쟁 우위는 5가지 핵심 통제 지점 주변에 집중될 가능성이 높다.

첫 번째는 자격 증명과 신원이다. 에이전트는 여러 기관에 걸쳐 잔액을 가져오거나 거래를 시작하기 전에 안전하고 사용자가 승인한 토큰이 필요하다. 두 번째는 신뢰와 책임 래퍼로, 에이전트 호환 제품을 구축하고 내장된 가드레일을 제공하며 책임을 공유하는 기업이 생태계에서 선호되는 파트너가 될 수 있다.

세 번째는 가맹점과 플랫폼 통합이다. 지출 라우팅이나 오퍼 호출 같은 실시간 최적화는 온라인과 오프라인 모두에서 결제 지점의 깊은 통합에 의존한다. 네 번째는 의사결정 로직으로, 에이전트는 수 밀리초 내에 금리, 기능, 리워드, 신용 영향을 비교해야 한다. 다섯 번째는 행동 데이터와 의도 신호다. 1세대 에이전트는 지시가 필요하지만, 후속 세대는 표현되기 전에 사용자의 필요를 추론할 수 있을 것이다.

맥킨지는 금융기관들에게 세 가지 보편적 전략 기둥을 제시한다. 관성 의존도에 대한 모든 제품 감사, 표준화된 API와 투명한 가격 책정 논리를 사용한 기계 판독 가능하고 최적화 친화적인 제품 개발, 그리고 제3자 에이전트 생태계에 통합할지 독점적인 것을 구축할지에 대한 배포 및 참여 전략 결정이다.

FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.)

Q1: 에이전트 AI가 은행 업무를 처리하는 것이 안전한가요?

A1: 현재 에이전트 AI는 토큰화된 제로 트러스트 아키텍처를 통해 최소한의 권한만 부여받고, 이상 행동이 감지되면 자동으로 접근 권한을 취소합니다. 또한 대규모 거래나 패턴을 벗어난 거래에는 다단계 재인증이 필요해 소비자 신뢰를 확보하고 있습니다.

Q2: 에이전트 AI 도입으로 신용카드 혜택이 줄어들까요?

A2: 오히려 반대입니다. AI 에이전트는 실시간으로 최적의 카드를 선택해 지출을 자동 전환하고, 더 나은 혜택을 위해 새로운 카드 신청도 자동으로 처리합니다. 또한 사용하지 않은 리워드 포인트 관리까지 자동화해 소비자가 더 많은 혜택을 누릴 수 있도록 돕습니다.

Q3: 에이전트 AI는 언제부터 본격적으로 사용할 수 있나요?

A3: 오픈뱅킹이 발달한 유럽과 영국에서 먼저 확산될 예정입니다. 미국의 경우 연방준비제도의 페드나우(FedNow) 같은 즉시결제 시스템과 소비자금융보호청의 규제 프레임워크가 완성되면서 점진적으로 도입될 것으로 전망됩니다.

해당 기사에 인용된 보고서 원문은 맥킨지에서 확인 가능하다.

보고서 명: The end of inertia: Agentic AI’s disruption of retail and SME banking

이미지 출처: 이디오그램 생성

해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다.