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미 정부의 비트코인 ETF 승인 이후 불과 2년 만에 1,150억 달러가 넘는 기관 자금이 유입됐다. 블랙록, 피델리티, J.P. 모건이 크립토 인프라를 구축했고, 미국 연금까지 문을 두드리기 시작했다. 이것은 일시적 유행이 아니라 구조적 변화를 의미한다.

금융 분야에서의 변화는 더욱 극적이다. 불과 1년 전만 해도 AI를 개인 금융 관리에 활용한다는 비율이 10%에 불과했지만, 올해는 55%로 폭발적으로 증가했다. Z세대(77%)와 밀레니얼세대(72%)가 선두에 있고, X세대(49%)와 베이비부머(30%)도 빠르게 뒤를 잇고 있다. 이러한 수치는 전 세대에 걸쳐 AI 금융은 이미 소수의 얼리어답터를 위한 도구가 아닌, 범용 금융 인프라로 자리 잡고 있음을 보여준다.

금융분야에서 AI가 가장 환영받는 영역은 모두 '배경에서 작동하는' 기능들이다. 사기 탐지(67%), 지출 추적(66%), 신용점수 산정(66%)은 응답자의 3분의 2 이상이 편안함을 느끼는 기능으로 꼽혔다. 이들의 공통점은 고객이 직접 결정을 내리는 과정이 아니라, 결정의 질을 높여주는 보조 과정에 AI가 개입한다는 것이다.

반면 AI가 독립적인 고위험 금융 결정을 내리는 상황에서 AI에 대한 신뢰도는 급락한다. 투자 포트폴리오 구성, 대출 승인, 보험 조건 결정처럼 실질적인 재무 결과를 바꾸는 영역에서 소비자들은 여전히 인간의 판단과 책임을 요구하고 있다. AI가 제공하는 속도와 편의성은 원하지만, 그 결과에 대한 책임의 주체는 인간이어야 한다는 원칙이다. AI 기반 금융 어시스턴트에 대한 관심도 빠르게 높아지고 있다. 응답자의 절반에 가까운 수가 청구서 자동 납부, 알림 설정, 계좌 이체 등 일상적 금융 업무를 처리해주는 AI 도구에 개방적인 태도를 보였다. 단, 이 경우에도 '인간이 최종 책임을 진다'는 조건이 전제될 때만이었다. 밀레니얼세대는 이 분야에서 가장 높은 관심을 드러냈다.

[금융 AI 5대 활용 방안]

• 실시간 이상 거래 탐지 (Fraud Detection) — 소비자 수용도 최상위 영역. 수백만 건의 거래를 밀리초 단위로 분석하며, 인간이 불가능한 속도로 이상 패턴을 포착한다. AI 도입 효과가 즉각적으로 체감되고, 고객 신뢰도 제고에도 직접 기여한다.
• 하이브리드 자산 관리 어시스턴트 — AI가 소비·저축 패턴을 분석하고 목표를 제안하되, 최종 결정은 인간 어드바이저가 내리는 이중 구조. 밀레니얼세대를 중심으로 수요가 가장 빠르게 증가하는 분야다.
• AI 기반 대출 심사 고도화 — 기존 신용평가 모델이 반영하지 못하는 비정형 데이터(소비 패턴, 납부 이력, 행동 데이터)를 통합해 심사 정확도와 속도를 동시에 높인다. 알고리즘 편향(Algorithmic Bias) 방지를 위한 거버넌스 체계 병행이 필수다.
• 티어드(Tiered) 고객 상담 자동화 — 단순 조회·이체·알림 업무는 AI 챗봇이 처리하고, 복잡한 재무 상담은 전문 상담사로 연결하는 2단계 모델. AI와 인간의 전환 지점을 정교하게 설계하는 것이 서비스 품질의 핵심이다.
• 규제 기술 (RegTech) 자동화 — 자금세탁 방지(AML), 고객확인(KYC), 규제 보고서 자동 생성 등 컴플라이언스 업무에 AI를 투입해 운영 비용을 절감하고 정확도를 높인다. 소비자에게는 보이지 않지만 금융기관의 리스크 관리와 직결된다.

보고서에 따르면 AI에 대한 전반적 신뢰도는 2025년 약 50%에서 올해에는 62%로 12%p 상승했다. 그러나 이 수치는 여전히 가족·지인(90%), 은행(85%)에 한참 못 미친다. 더 주목할 점은 신뢰 상승이 사용 빈도나 기술 개선만으로 자동 달성되지 않는다는 사실이다. 보고서에서는신뢰 구축의 실질적 조건으로 3가지 원칙을 제시했다.

첫째, 투명성(Transparency)이다. AI가 특정 결론에 도달한 이유를 고객이 이해할 수 있어야 한다. '설명 가능한 AI(Explainable AI)'는 규제 당국의 요구이기도 하지만, 소비자 신뢰의 근본 조건이다. 둘째, 보안(Security)이다. 금융 데이터는 가장 민감한 개인정보다. AI 도입 과정에서 새로운 보안 취약점이 발생해서는 안 된다. 셋째, 인간 책임(Human Accountability)이다. AI는 의사결정을 지원하지만, 최종 결과에 대한 법적·도덕적 책임은 반드시 인간 또는 기관이 져야 한다. 이는 규제 준수를 넘어 고객과의 신뢰 계약에 관한 문제다.

한국 금융 시장에 주는 시사점

우리나라는 스마트폰 보급률, 핀테크 활성화 수준, 디지털 금융 소비자 비율 모든 측면에서 미국과 동등하거나 앞서는 환경을 갖추고 있다. 토스, 카카오뱅크, 케이뱅크 등 디지털 네이티브 플레이어들이 이미 AI 기반 개인화 서비스를 빠르게 확장하고 있으며, KB·신한·하나·우리 등 전통 대형 은행들도 AI 전환에 속도를 내고 있다.

그러나 기술 도입의 속도와 소비자 신뢰 구축의 속도는 별개다. 한국 소비자들 역시 AI의 편의성은 원하지만, 고위험 금융 결정에서의 자율 AI를 쉽게 받아들이지 않을 것이다. 금융기관이 주목해야 할 경쟁 우위는 더 빠른 AI 기술의 도입이 아니라, 더 신뢰받는 AI 서비스의 설계다. 알고리즘의 결정 근거를 고객에게 설명하는 인터페이스, 인간 전문가와의 유기적 협업 구조, 데이터 보안 아키텍처에 대한 지속적 투자가 차별화의 핵심이 될 것이다.

AI 시대의 금융 혁신은 기술 경쟁이 아닌 신뢰의 경쟁이다. 소비자가 AI에게 금융의 일부를 맡기는 이유는 편리해서가 아니라 믿을 수 있어서다. 그 신뢰는 하루아침에 만들어지지 않으며, 투명하고 책임 있는 설계의 반복을 통해서만 쌓인다. 이것이 금융업계가 항상 명심해야 하는 단순하지만 가장 무거운 메시지다.

글: 투이컨설팅 디지털연구소

이번 전 세계 확장의 핵심 동력은 새로운 음성·오디오 모델인 Gemini 3.1 Flash Live다. 이 모델은 음의 높낮이, 말하는 속도, 배경 소음 필터링 능력이 강화됐으며, 90개 이상의 언어를 지원한다.  단순히 영어를 번역하는 방식이 아니라, 각 언어를 태생적으로(natively) 이해하고 응답하도록 설계됐다는 점이 이전 버전과의 결정적 차이다. 사용법도 쉽고 직관적이다. Android 또는 iOS용 구글 앱을 열고 검색창 아래의 Live 아이콘을 탭하면 된다. 질문을 소리 내어 말하면 음성 응답을 받을 수 있고, 후속 질문을 이어가거나 웹 링크를 통해 더 깊이 탐색할 수 있다.

여론조사는 응답자의 '의도(Intention)'를 묻지만 예측 시장은 자신의 돈을 걸고 '전망(Expectation)'에 배팅하게 한다. 사람들은 자신이 지지하는 후보가 누구든, 돈이 걸린 문제 앞에서는 가장 객관적으로 승리할 가능성이 높은 쪽을 선택하는 경향이 있다. 연구에 따르면 예측시장의 가장 큰 강점은 '역동성'이다. 2024년 대선 당시 트럼프 후보의 암살 미수 사건이나 카멀라 해리스 부통령의 전격적인 등판과 같은 메가톤급 이슈가 발생했을 때, 베팅 마켓은 즉각적으로 반응했다.

하지만 사용자 반응은 냉담했다. 코파일럿이 엉뚱한 화면 요소를 식별하고, 잘못된 단계를 안내하고, 오해를 불러일으키는 권고를 남발했기 때문이다. 결국 MS는 "불필요한 Copilot 진입점(unnecessary Copilot entry points)"을 줄이겠다고 선언하고 동시에 AI를 "가장 의미 있는 곳에 의도적으로" 통합하겠다는 원칙을 천명했다.

기존의 로보어드바이저나 퀀트 트레이딩 시스템은 어디까지나 사람이 설계한 규칙 안에서 움직이는 자동화 도구에 가까웠다. 예를 들어 자산 비중을 60:40에서 55:45로 조정하는 식의 리밸런싱은 가능하지만, 그 이상의 전략적 판단은 인간의 영역에 남아 있었다. 그러나 에이전트 지갑은 다르다. AI는 실시간으로 시장 데이터를 해석하고, 다양한 블록체인 프로토콜을 탐색하며, 수익률과 리스크를 동시에 고려해 스스로 판단을 내린다. 그리고 중요한 점은 그 판단이 실행까지 이어진다는 것이다. 더 이상 “추천”에 머무르지 않고, “완결된 행동”으로 이어지는 구조가 만들어진 것이다.

2026년 3월, 구글은 Gemini AI를 탑재한 'Ask Maps'와 'Immersive Navigation(몰입형 내비게이션)'을 발표하면서 본격적인 공간 인공지능 시대의 개막을 선언했다. 공간 AI(Spatial AI)는 물리 세계의 위치, 거리, 지형, 건물 구조 등 '공간 정보'를 인공지능이 스스로 이해하고 추론하는 기술을 뜻한다. 기존 내비게이션이 좌표와 경로 계산에 의존했다면, 공간 AI는 현실 세계의 맥락을 파악해 인간처럼 판단한다. 즉, 단순히 '최단 경로'를 계산하는 것이 아니라, '지금 이 시간, 이 사람에게 가장 적합한 이동 경험'을 설계하는 것이다.

아마존은 2018년 온라인 약국 PillPack을 약 10억 달러에 인수했고, 2022년에는 원메디컬(One Medical)을 39억 달러에 사들였다. 2025년 초 원메디컬 앱에서 베타 서비스로 시작한 아마존 헬스AI는 긍정적인 사용자 반응을 얻은 뒤, 2026년 3월, 누구나 아마존닷컴과 앱에서 접근 가능한 서비스로 거듭났다. 프라임 멤버십이나 원메디컬 가입 여부와 무관하게 헬스 AI의 문이 열린 것이다.

이 모델은 추론(reasoning), 코드 생성(coding), 그리고 도구 및 소프트웨어 환경과의 작업 수행 능력을 하나의 시스템으로 통합한 ‘프런티어 모델’로 소개되었으며, 스프레드시트·문서·프로그래밍 환경 등 실제 업무 흐름을 자동화하는 데 초점을 맞추고 있다. 특히 컴퓨터를 직접 조작하거나 여러 애플리케이션을 넘나들며 작업을 수행하는 기능, 그리고 긴 맥락을 유지하며 복잡한 문제를 해결하는 고도화된 추론 능력은 기존 챗봇형 AI와 차별화되는 핵심 특징으로 평가된다. 이러한 구조는 ChatGPT를 단순한 대화 인터페이스가 아니라 업무 실행 플랫폼으로 진화시키려는 OpenAI의 전략적 방향 전환을 보여주며, 동시에 API와 Codex를 통해 기업용 자동화 및 개발자 생태계를 확장하려는 의도를 강하게 시사한다.

로봇이 세상을 배우는 방식이 달라지고 있다. 복잡한 물리 엔진과 사람이 직접 짜 넣은 동역학 코드 대신, 방대한 인간 행동 데이터가 그 자리를 대체하기 시작했다. 2026년 2월, NVIDIA는 로보틱스 AI 분야에 게임 체인저가 될 오픈소스 프로젝트인 'DreamDojo'를 공개했다. DreamDojo는 다양한 상호작용과 능숙한 제어를 학습하기 위해 44,000시간 분량의 1인칭 인간 비디오를 활용하는 모델로 세계 최대 규모의 로봇 월드모델이다.

스테이블코인 연간 거래액은 46조 달러를 돌파하면서 Visa의 3배 수준에 도달했고, 실물자산(RWA) 토큰화 시장은 360억 달러를 넘어섰다. 규제 명확성이 높아지고 기관 자본이 유입되면서, 크립토는 더 이상 '위험한 투기 자산'이 아니라 금융 시스템의 핵심 인프라 레이어로 진입하고 있다. 이번 아티클에서는 a16z Crypto를 비롯한 주요 기관들의 분석을 바탕으로 2026년 크립토 시장의 5대 핵심 트렌드를 정리한다.

2023년 총결제처리량(TPV)이 처음으로 1조 달러를 돌파한 데 이어, 2024년에는 1.4조 달러, 2025년에는 1.9조 달러로 성장했는데 이는 Stripe가 글로벌 금융 트랜잭션에서 차지하는 비중이 얼마나 막해한지를 단적으로 보여주는 수치이다. 이러한 실적을 바탕으로 스트라이프는 기업가치는 약 1,590억 달러로 평가받고 있다.

1. 2025년 성과 요약

챗봇 시대의 종말과 에이전트 전쟁의 서막