AI, 암호화폐 및 TradFi 융합: 기관 금융 보고서

전통 금융, 암호화폐, AI 가 하나로 융합되면서 금융 시스템과 우리가 돈을 다루는 방식을 근본적으로 바꾸고 있습니다. 최근의 금융 논의는 주로 금융과 암호화폐가 어떻게 협력하는지, 그리고 크립토 레일(crypto rails)이 AI 를 어떻게 뒷받침할 수 있는지에 집중되어 왔습니다. 하지만 더 큰 변화는 이 세 가지 축이 모두 결합될 때 일어날 것입니다. 저희의 관점에서 이 거대한 융합은 금융이 작동하는 인프라와 우리가 금융을 이용하는 인터페이스를 동시에 바꿀 것입니다. 첫 번째 발간하는 Convergence Report(융합 보고서)에서는 이러한 금융 진화의 기저에 놓인 금융 프리미티브(financial primitives)와 함께, 전통 금융(TradFi) 기관들이 블록체인 및 AI 기술을 도입하는 과정을 보여주는 사실과 수치를 다룹니다. 모든 주장은 출처를 꼼꼼히 확인했습니다.

The Convergence(융합)의 규모를 보여주는 주요 수치.

위대한 융합(The Great Convergence) 소개

디지털 자산의 빠른 진화와 고성능 AI 에이전트의 캄브리아기 대폭발 같은 급증이 맞물리며 글로벌 금융을 뒤흔들 기반이 마련되었습니다. 스테이블코인과 토큰화된 자산은 소프트웨어가 사전 정의된 규칙에 따라 자금을 이체하고 거래를 청산하며 담보를 이동시킬 수 있게 해줍니다. 한편 AI 는 사용자의 의도를 해석하고 파편화된 금융 시스템 전반에서 이러한 활동을 조율할 수 있습니다. 이러한 역량이 결합되면, 에이전트가 우리의 주된 금융 사용자 인터페이스가 되어 사람들이 각 서비스를 직접 조작하는 대신 자신이 달성하고자 하는 목표만 지정하게 될 것으로 예상합니다.

프로그래밍 가능한 자산은 이미 상당한 규모의 가치 풀을 형성하고 있습니다. 2026 년 9 월 23 일 기준 RWA.xyz 에 따르면 스테이블코인 시가총액은 약 $306.3bn, 유통 중인 토큰화 미국 국채 상품의 규모는 $14.9bn 으로 집계되었습니다 \[4, 57]. 이는 미결제 잔액 기준 가치를 측정한 것이며, 유동성은 시장 및 환매 조건에 따라 달라집니다.

금융 기관들은 디지털 자산 도입 외에도 AI 에이전트에 깊은 관심을 기울이고 있습니다. Cambridge 의 2026 Global AI in Financial Services Report(2026 글로벌 금융 서비스 AI 보고서)에 따르면, 조사 대상 금융 서비스 기업의 52% 가 에이전틱 AI(agentic AI)를 시범 운영하거나 배포 중이었지만, 활용 범위를 확장하거나 전환하는 고도화 단계에 도달한 응답자는 23% 에 불과했습니다 [[21]](https://www.jbs.cam.ac.uk/faculty-research/centres/alternative-finance/publications/2026-global-ai-in-financial-services-report/). 이러한 결과는 상당한 수준의 실험과 일부 실무 적용이 이루어지고 있음을 보여주지만, 완전한 자율 실행은 여전히 드문 사례입니다 \[22,70].

이러한 융합의 첫 번째 기관용 애플리케이션은 명확히 정의된 전략 안에서 세 가지 역량을 하나로 모으는 형태가 될 가능성이 높습니다. TradFi 는 자산, 커스터디, 유통, 법적 책임 및 구제 수단을 제공하고, 탈중앙화 금융(DeFi)은 실행을 프로그래밍 가능하게 만들며 금융 상태를 관찰할 수 있게 합니다. 그리고 AI 에이전트는 정보를 해석하고 필요한 조치를 조율합니다. 본 보고서에서 검토한 사례에는 실시간 결제, 담보 활용, 엔터프라이즈 AI 가 포함되지만, 아직 이 세 가지가 기관 규모로 완전히 통합되어 작동한다고 보기는 어렵습니다.

Cambrian 의 관점에서는 명확한 한계 내에서 이루어지는 자동화가 단기적으로 훨씬 설득력 있는 도입 경로입니다. 에이전트가 정해진 권한 범위 안에서 안정적인 성과를 입증하면, 기관이 점진적으로 그 권한을 확대할 수 있기 때문입니다. 이어지는 다섯 개 섹션에서는 이러한 융합이 개별 애플리케이션에서 출발해, 에이전트가 여러 제공업체에 걸친 서비스를 조율하는 금융 시스템으로 어떻게 발전할 수 있는지 살펴봅니다. 먼저 현재의 인프라와 활용 근거를 짚어본 뒤, 에이전트에게 얼마나 많은 권한을 위임할 수 있는지, 그리고 이를 뒷받침하기 위해 어떤 데이터와 통제 장치가 필요한지 검토합니다. 마지막으로 이것이 사용자와 금융 제공업체 간의 관계를 어떻게 변화시키는지, 그리고 기관, 빌더, 자본 배분자에게 어떤 의미를 갖는지 살펴보며 마무리하겠습니다.

1. 프로그래밍 가능한 금융 인프라

AI 에이전트의 기본 동작 루프는 다음과 같습니다. 에이전트는 관련 상태를 관찰하고 목표를 해석해 무엇을 할지 결정한 다음, 허용된 도구를 사용해 실행하며, 계속 진행하기 전에 결과를 확인합니다. 에이전트는 사용자를 대신해 작동하는 소프트웨어를 통해 여러 제공업체에 흩어진 사용자의 재무를 조율할 수 있습니다. 지난 10 년간 핀테크의 '언번들링(unbundling)' 흐름은 금융 서비스를 전문화된 제품으로 분리했고, 이후 이어진 리번들링(rebundling)은 이를 다시 더 큰 플랫폼으로 묶어냈습니다. Forbes 의 Azeem Khan(@azeemk)은 이러한 흐름을 은행, 핀테크, 디지털 자산 인프라의 융합과 연결 짓습니다 [[63]](https://www.forbes.com/sites/azeemkhan/2026/06/23/the-rebundling-of-finance-is-really-a-story-about-digital-assets/). 에이전트는 사용자가 목표와 제약 조건을 지정하면 그에 맞춰 관련 서비스를 조율할 수 있습니다.

사람의 관점에서 보면, 이는 각 금융 서비스를 직접 선택하고 조작하던 방식에서 여러 서비스에 걸친 프로세스의 결과물을 감독하는 방식으로의 변화를 의미합니다. 이 시나리오에서도 스택의 개별 계층은 그대로 존재합니다. 은행은 여전히 계좌를 보유하고, 자산운용사는 펀드에 대한 책임을 지며, 브로커는 주문을 실행하고, 해당되는 경우 블록체인이 거래를 기록합니다. 에이전트의 역할은 사용자의 의도를 각 제공업체가 승인받고 실행할 수 있는 명령으로 변환하는 것이므로, 인터페이스에 대한 통제권이 바뀌더라도 그 밑바탕이 되는 기관들이 사라지지는 않습니다.

각 시스템이 융합에 기여하는 바

축(Pillar)

기존 기여

융합이 요구하는 것

TradFi

커스터디, 규제, 유통, 법적 책임 및 구제 수단으로 뒷받침되는 자본과 금융 자산

제공업체 간 일관되게 읽고 조정할 수 있는 프로그래밍 가능한 금융 프로세스 및 데이터

DeFi

관찰 가능한 상태, 조합 가능한 시장, 연속적인 실행, 개방형 금융 데이터

법적 집행력, 신뢰할 수 있는 신원, 기관 보고 및 유통

해석, 모니터링, 라우팅 및 의사결정 지원

신뢰할 수 있는 금융 데이터, 명시적 권한, 그리고 부여된 권한에 비추어 검증할 수 있는 실행

기관은 특정 프로세스에 필요한 역량을 이 중에서 선택할 수 있습니다. 허가형 네트워크는 퍼블릭 DeFi 에 의존하지 않고도 프로그래밍 가능한 결제를 제공할 수 있고, 오픈 대출 프로토콜은 발행사의 적격성 심사 절차를 대체하지 않으면서도 유용한 담보 메커니즘을 제공할 수 있습니다. 따라서 융합이 반드시 단일한 시장 구조를 만들어내야 하는 것은 아닙니다. 기존 법적 체계를 유지하면서, 법적 청구권의 관리·조달·이전 방식을 개선할 수 있는 영역에 프로그래밍 가능한 실행과 AI 를 적용할 수 있습니다.

어려움은 서로 다른 시스템에서 나오는 정보를 하나의 의사결정 안에서 활용할 수 있도록 만드는 데 있습니다. 잔액에는 소유자와 계정 컨텍스트가 필요하고, 가격에는 출처와 타임스탬프가 필요하며, 담보에는 시장 가치뿐만 아니라 집행 가능한 청구권이 필요합니다. 에이전트는 유효한 명령을 구성할 수 있을 만큼 충분한 컨텍스트를 확보해야 하며, 진행 여부를 결정하는 권한과 기관이 결과를 검사할 수 있게 해주는 기록도 함께 갖추어야 합니다.

2. 현재 진행 중인 융합 지점

융합이 금융 업무에 진입하는 방식

은행이나 자산운용사는 거래 상대방, 법적 형태, 통제 의무를 그대로 유지한 채 업무의 일부에만 프로그래밍 가능한 인프라를 도입할 수 있습니다. 이로 인해 융합은 시장 구조 전체를 뒤엎는 wholesale 변화보다는 명확히 정의된 금융 프로세스에서 시작될 가능성이 높습니다. 기관이 얻는 이점을 측정하고 수반되는 권한 이양의 범위를 제한할 수 있기 때문입니다.

자금 운용(treasury management)에 사용되는 토큰화 머니마켓펀드를 생각해 보겠습니다. 전통 금융이 자산, 커스터디, 법적 책임을 제공하고, 펀드 이자나 그 결제 과정은 블록체인 상에 표현될 수 있습니다. 이 예시에서 소프트웨어는 현금 포지션, 적격성, 수익률을 모니터링하고, LLM 은 명령을 해석하거나 제안할 배분안을 준비합니다. 마지막으로 결정론적 통제 장치가 명령에 서명하기 전에 해당 제안이 자금 운용 지침에 부합하는지 확인합니다. 이러한 자금 운용 방식은 프로그래밍 가능한 TradFi 와 AI 를 결합하며, 기관이 전체 프로세스에 대한 통제권을 유지한 채 오픈 DeFi 시장이나 대출 프로토콜을 함께 활용할 수도 있습니다. 상업적 시험대는 이 프로세스가 유동성 관리를 개선하고, 수작업을 줄이며, 비슷한 비용과 통제 수준에서 담보를 더 유용하게 만드는지 여부입니다.

블록체인 네트워크가 연중무휴 24 시간 가동되기 때문에, 스테이블코인과 스마트 컨트랙트는 결제를 소프트웨어 프로세스의 한 단계로 정의할 수 있습니다. x402 같은 프로토콜을 사용하면 클라이언트가 리소스(예: 데이터)를 요청하고 결제 지침을 받은 뒤 HTTP 를 통해 서명된 인증을 제공하며, 결제가 확인되면 원하는 리소스가 반환됩니다. 따라서 소프트웨어는 일반적인 체크아웃 과정 없이도 작업의 일환으로 데이터나 서비스를 획득하고 비용을 지불할 수 있습니다 [[64]](https://www.coinbase.com/developer-platform/discover/launches/x402). x402 Foundation 은 2026 년 7 월 Linux Foundation 거버넌스 하에 운영을 시작했으며, Visa, Mastercard, Stripe, Google, Coinbase 등이 멤버로 참여하고 있습니다. 이들의 참여는 금융 및 기술 기업들을 표준 개발 과정으로 끌어들이고 있습니다. [[69]](https://www.linuxfoundation.org/press/linux-foundation-announces-operational-launch-of-x402-foundation-to-standardize-internet-native-payments-for-ai-agents-and-applications).

BlackRock 의 2026 년 9 월 백서 The Machine-Native Economy(머신 네이티브 경제)는 데이터와 컴퓨팅 자원을 빈번하게 소액 구매하는 행위가 블록체인 결제에 특히 적합하다고 주장합니다. 반면 기존 가맹점에서 구매하는 에이전트는 신용카드 같은 전통적인 결제 시스템을 계속 사용할 수 있다고 봅니다 [[77]](https://www.blackrock.com/us/individual/literature/whitepaper/the-machine-native-economy.pdf). 에이전트는 사람이 부여한 하나의 작업 안에서 이 두 가지를 모두 사용할 수 있으며, 어떤 방식을 택할지는 구매 내용과 각 제공업체가 지원하는 서비스에 따라 달라집니다.

자금 운용팀은 채무를 이행하고, 잉여 현금을 투자 상태로 유지하며, 자산을 담보로 활용할 수 있어야 합니다. 아래의 사례들은 소프트웨어가 이미 이 프로세스의 일부를 수행할 수 있는 영역을 보여주며, 에이전트가 여러 제공업체에 걸쳐 의사결정을 조율할 수 있는 운영 기반을 제시합니다.

오늘날 실제로 작동 중인 융합 스택의 구성 요소는 무엇인가?

애플리케이션

실제 증거

증거가 입증하는 것

증거가 남겨둔 과제

스테이블코인 결제

2026 년 9 월 8 일, Visa 는 연간 기준 스테이블코인 결제 처리 규모가

20bn

을 넘어섰다고 발표했습니다

[[6]](https://visa.gcs-web.com/news-releases/news-release-details/visa-brings-onchain-lending-everyday-payments

스테이블코인이 결제 의무를 이행하는 데 사용되고 있습니다.

시장 전체의 결제 규모와 발행사, 커스터디 구조, 체인에 걸친 복원력.

토큰화 국채 담보

적격 OKX VIP 및 기관 고객은 OKX Middle East 프레임워크에 따라 Standard Chartered 커스터디를 이용해 BUIDL 을 담보로 제공할 수 있습니다

[[10]](https://investors.securitize.io/news/news-details/2026/OKX-BlackRock-and-Standard-Chartered-Launch-Joint-Framework-to-Establish-New-Utility-for-Tokenized-Real-World-Assets/default.aspx

토큰화된 펀드 지분이 담보로 사용될 수 있습니다.

실질적인 거래량, 2 차 유동성, 스트레스 상황에서의 환매 행태.

기관 토큰화

2026 년 7 월, DTCC 는 담보, 대출, 결제 업무에 걸쳐 30 개 이상의 기업과 수 시간에 걸쳐 프로덕션 거래를 완료했습니다

[[13]](https://www.dtcc.com/press-releases/2026/dtcc-turns-tokenization-into-reality

기존 증권이 프로덕션 토큰화 인프라를 통해 이동할 수 있습니다.

광범위한 서비스 채택, 상호운용성, 대규모 경제성.

에이전틱 AI

Cambridge 의 2026 년 조사: 금융 기관의 52% 가 에이전틱 AI 를 시범 운영 또는 배포 중이며, 이 중 23% 는 확장 또는 전환 단계에 있습니다

[[21]](https://www.jbs.cam.ac.uk/faculty-research/centres/alternative-finance/publications/2026-global-ai-in-financial-services-report/

에이전틱 AI 가 일부 기업에서는 실제 배포 단계로 넘어갔고, 다른 기업들은 여전히 시범 운영 중입니다.

에이전트에게 부여된 권한과 실질적인 금융 거래에서의 성과.

결제 처리가 첫 번째 연결 고리입니다. Visa 가 발표한 활동 내역은 스테이블코인이 결제 의무를 이행하는 데 사용되고 있음을 보여주며, x402 는 소프트웨어가 수행 중인 작업 내에서 리소스에 대한 대가를 지불할 수 있는 방법을 제공합니다. 이들은 프로그래밍 가능한 화폐의 서로 다른 용례이며, 결제 수단의 선택은 거래 성격과 결제자가 이용할 수 있는 서비스에 따라 달라집니다 \[6, 64]. 다만 기관은 발행사에 대한 익스포저와 전통적인 현금이 필요할 때 환매가 어떻게 이루어지는지 여전히 이해해야 합니다.

스테이블코인을 둘러싼 규제 환경도 관할권마다 다르기 때문에 짚고 넘어갈 필요가 있습니다. EU 의 MiCA 스테이블코인 규정은 이미 적용되고 있으며, 미국은 GENIUS Act 를 시행하는 과정에 있습니다 \[40, 41, 74]. 영국은 2027 년 10 월 확대 시행 예정인 제도에 대해 FCA 의 최종 발행 규칙을 발표했으며, Bank of England 는 2026 년 말까지 시스템적으로 중요한 스테이블코인에 관한 실무규범(Code of Practice)을 확정할 계획입니다 \[42, 75]. 기관은 개발 중인 특정 상품에 적용되는 규정에 따라 발행사와 환매 권리를 평가해야 합니다.

토큰화 국채 상품은 기관이 현금 관리와 담보 목적으로 이미 사용하고 있는 자산으로 프로그래밍 가능한 인프라를 확장합니다. 2026 년 9 월 23 일, 토큰화 자산 분석 플랫폼 RWA.xyz 는 BUIDL 약 $2.23bn 을 포함해 총 $14.9bn 규모의 유통 중인 토큰화 미국 국채 상품을 기록했습니다 [[4]](https://app.rwa.xyz/treasuries). 여기서 '유통(distributed)' 카테고리는 발행 플랫폼 밖으로 이동해 지갑 간 전송될 수 있는 자산을 포괄하며, 해당 전송에 적격성 심사가 필요한 경우도 포함됩니다 [[62]](https://app.rwa.xyz/blog/a-new-framework-for-tokenized-assets-distributed-and-represented). 그러나 BUIDL 은 누구나 접근할 수 있는 것은 아닙니다. 여전히 적격 투자자를 위한 면제 사모 발행 형태로 남아 있으며, 다른 핀테크 기업과 기관들도 이러한 접근 모델을 벤치마킹하려 할 수 있습니다 \[7, 58, 60].

BUIDL 의 담보 활용 사례는 펀드 지분을 온체인으로 표현하는 일이 단순한 유통 그 이상으로 왜 중요한지 보여줍니다. 투자 자산을 먼저 매도하지 않고도 다른 금융 거래를 뒷받침할 수 있기 때문입니다 [[10]](https://investors.securitize.io/news/news-details/2026/OKX-BlackRock-and-Standard-Chartered-Launch-Joint-Framework-to-Establish-New-Utility-for-Tokenized-Real-World-Assets/default.aspx). 화이트리스트에 등록된 투자자는 2026 년 2 월에 출시된 Securitize 의 UniswapX 견적 요청(RFQ) 연동을 통해 BUIDL 과 USDC 간 거래도 가능합니다. 다만 USD 로의 1 차 환매는 여전히 영업일 기준 처리가 적용됩니다 \[54, 67]. 현금 지급 의무를 이행해야 하는 에이전트는 실제로 얼마만큼을 어떤 가격에 매도할 수 있는지, 그리고 매각 대금은 언제 확보되는지 알아야 합니다. 24 시간 연속 거래가 가능하다는 사실만으로는 이러한 질문에 답할 수 없기 때문입니다.

법적 청구권은 투자 의사결정의 별개 부분으로 남습니다. 최근 SEC 의 세 개 부서에서 발표한 비구속적 성명은 발행사가 후원하는 토큰과 제 3 자가 제공하는 커스터디 및 합성 구조를 구분하며, 일부 제 3 자 토큰은 기초 자산 보유자의 권리를 제대로 이전하지 못하고 제 3 자의 파산에 대한 익스포저를 추가할 수 있다고 설명했습니다 [[59]](https://www.sec.gov/newsroom/speeches-statements/corp-fin-statement-tokenized-securities-012826-statement-tokenized-securities).

Ondo 가 2026 년 9 월 24 일에 출시한 Intelligent Portfolios 는 토큰화를 포트폴리오 실행 영역으로 확장합니다. 첫 세 개의 포트폴리오는 BlackRock 이 Ondo 를 위해 개발한 비재량적 전략을 사용하며, Ondo 는 스마트 컨트랙트를 통해 배분과 정기 리밸런싱을 실행합니다 [[80]](https://ondo.finance/blog/introducing-ondo-intelligent-portfolios). 이 상품은 적격 비미국 투자자에게 기초 펀드의 직접 소유권 대신 포트폴리오에 대한 토큰화된 익스포저를 제공합니다. 이는 BlackRock 이 토큰을 관리하거나 AI 모델이 재량적 투자 결정을 내리지 않고도, 기관의 포트폴리오 설계가 사전 정의된 규칙을 통해 온체인에서 구현될 수 있음을 보여줍니다 [[81]](https://ondo.finance/intelligent-portfolios).

기관용 네트워크는 프로덕션 활용의 추가 증거를 제공하지만, 해당 수치는 운영사 자체 시스템 내의 활동을 나타냅니다. 2026 년 8 월 12 일, J.P. Morgan 은 자사의 디지털 자산 플랫폼 Kinexys 가 출범 이후 누적 $4tn 이상을 처리했으며, 일평균 처리 규모는 $7bn 에 달한다고 발표했습니다 [[11]](https://www.jpmorgan.com/payments/newsroom/kinexys-future-of-finance-awards-2026). DTCC 는 DTC 가 보관하는 자산을 토큰화해 30 개 이상의 기업이 참여한 프로덕션 거래에 활용했으며, 보다 광범위한 서비스는 2026 년 10 월 출시 예정이었습니다 [[13]](https://www.dtcc.com/press-releases/2026/dtcc-turns-tokenization-into-reality).

Aave 의 기관용 대출 시장인 Aave Horizon 은 기관의 통제 장치와 DeFi 대출 메커니즘이 어떻게 공존할 수 있는지 보여줍니다. 적격 사용자는 발행사가 허가한 실물자산(RWA)을 담보로 제공하고 Aave 스마트 컨트랙트를 통해 스테이블코인을 차입하며, 발행사는 화이트리스트 등록과 KYC 에 대한 책임을 계속 집니다 [[16]](https://aave.com/blog/horizon-launch). 2026 년 8 월부터 신규 담보 등재는 위험 및 기술 평가를 바탕으로 한 거버넌스 승인을 추가로 받아야 합니다 [[73]](https://governance.aave.com/t/update-on-aave-horizon-asset-onboarding-process/25481). 이 구조는 자산군에 대한 통제를 명시적으로 만들지만, 대출은 여전히 순자산가치(NAV), 신뢰할 수 있는 가격, 그리고 대출 계약상 의무를 이행할 만큼 빠르게 담보를 회수할 수 있는 청산 및 환매 경로에 의존합니다. BIS 는 이에 대응하는 오라클 트레이드오프를 다음과 같이 설명합니다. 중앙화된 소스는 신뢰받는 당사자를 도입하고, 탈중앙화된 대안은 복잡성과 비효율을 추가할 수 있습니다 [[37]](https://www.bis.org/publ/bisbull76.htm).

기관 입장에서의 비교는 동일한 금융 결과를 달성하는 두 가지 방법, 즉 기존 방식과 프로그래밍 가능한 자산을 사용하는 프로세스 사이의 선택입니다. 토큰화는 담보 활용을 쉽게 만들고, 조정 작업을 줄이거나, 수용 가능한 총비용 내에서 접근성을 개선할 때 상업적 역할을 확보합니다. 여기에 AI 는 기관의 목표를 해석하고 이러한 기능을 조율하는 능력을 더해줍니다. 결국 다음 질문은 에이전트에게 어느 정도의 권한을 부여할 것인가로 이어집니다.

3. 금융 권한의 위임

권한(authority)은 에이전트가 허용된 행동의 범위를 정의하고, 자율성(autonomy)은 에이전트가 얼마나 독립적으로 행동을 선택하고 실행하는지를 뜻합니다. 에이전트는 거래 권한 없이 여러 계정을 모니터링하고 배분안을 준비할 수도 있고, 좁은 범위로 정의된 송금은 고정된 규칙에 따라 자동으로 실행될 수도 있습니다. 이 구분이 중요한 이유는, 어떤 기업이 AI 를 사용한다는 사실이 그 기업이 어떤 금융 의사결정을 위임했는지를 알려주지는 않기 때문입니다.

Cambridge 의 산업 표본은 203 개 핀테크 기업과 149 개 전통 금융 기관을 포함한 352 개 금융 서비스 조직으로 구성되었으며, 현장 조사는 2025 년 10 월부터 2026 년 1 월까지 진행되었습니다. 보고된 금융 기관 52% 에는 에이전틱 AI 를 시범 운영하는 29% 와 이를 확장하거나 전환하는 23% 가 포함됩니다 [[21]](https://www.jbs.cam.ac.uk/faculty-research/centres/alternative-finance/publications/2026-global-ai-in-financial-services-report/). 자율성 부여에 관한 증거는 더 제한적입니다. FSB 의 2026 년 6 월 협의 보고서에 따르면 생성형 AI 가 완전 자율 트레이딩에 사용된다는 증거는 거의 없었으며, Bank of England 의 7 월 평가는 자율 AI 활용의 대부분이 금융 리서치, 코딩 지원, 감시, 저위험 업무 분야에 집중되어 있다고 보았습니다 \[22,70].

기관은 실행 권한을 위임하기 전에도 유용한 역량을 확보할 수 있습니다. 2026 년 4 월에 발표된 JPMorganChase 의 2025 년 연례 서한에 따르면, 이 회사의 거래 스크리닝 시스템은 기존 대비 두 배 이상의 거래량을 검토하면서도 수동 점검 횟수는 절반으로 줄였습니다 [[25]](https://www.jpmorganchase.com/ir/annual-report/2025/ar-ceo-letter-petno-rohrbaugh). 다만 회사는 기초 기준선을 공개하지 않아 다른 기관의 결과와 비교하는 데는 한계가 있습니다. 이는 기존 프로세스의 커버리지와 효율성에 관한 이야기이며, 소프트웨어가 분석을 완료한 뒤 그에게 얼마나 큰 책임을 맡길 것인지는 별개의 결정으로 남습니다.

개인 투자자나 소규모 기관이라면 지속적인 리서치, 시나리오 분석, 포트폴리오 모니터링 기능을 통해 과거에는 훨씬 더 큰 팀이 있어야만 가능했던 역량을 갖출 수 있게 됩니다. 동시에 널리 보급된 모델은 경쟁사도 이러한 역량을 쉽게 복제할 수 있게 만듭니다. 저희의 판단으로는 지속 가능한 우위는 범용 모델 접근성 자체보다는 더 나은 데이터, 사용자 고유의 맥락, 그리고 의사결정과 실행의 품질에 좌우될 가능성이 높습니다.

금융 에이전트의 권한은 세 가지 수준으로 나누어 평가할 수 있습니다.

정보 제공 및 추천: 승인된 정보를 검색해 설명하고, 재무 상태를 변경하지 않는 선에서 행동을 제안합니다.
준비: 정의된 작업을 위한 지시문을 작성하고 사내 정책에 부합하는지 확인하되, 최종 서명 권한은 분리해 둡니다.
한도 내 실행: 명시적 위임에 따라 서명하며, 활동은 모니터링되고 권한은 언제든 철회될 수 있습니다.

에이전트의 조정 범위와 실행 권한은 별개입니다. 여러 서비스 제공업체를 아우르는 지시문을 준비함으로써 사용자의 주된 금융 인터페이스로 자리 잡을 수 있지만, 각 거래는 여전히 사람의 승인을 거쳐야 합니다.

Robinhood 의 에이전트 기반 트레이딩 제품은 실행 권한과 데이터 권한을 왜 분리해서 평가해야 하는지를 잘 보여줍니다. Robinhood 가 새롭게 선보인 에이전트 지원 서비스에서 거래는 전용 Agentic 계정으로 제한되며, 접근 권한은 언제든 철회할 수 있습니다. 에이전트는 사용자의 모든 Robinhood 계정에서 잔고, 포지션, 거래 내역을 조회할 수 있습니다 \[65, 68]. 현재 규정상 Agentic 계정에서는 요건을 충족한 암호화폐 거래가 허용되지만, 송금·스테이킹·렌딩은 사용자가 직접 처리해야 합니다 [[68]](https://robinhood.com/us/en/support/articles/agentic-trading-overview/). 마찬가지로 Stripe 의 Shared Payment Tokens 은 에이전트가 실제 인증 정보를 보지 않고도 거래를 시작할 수 있게 하면서도, 결제 대상·시간·금액을 제한하고 토큰을 철회할 수 있도록 설계되었습니다 [[66]](https://stripe.com/blog/introducing-our-agentic-commerce-solutions). 기업이 직접 발표한 이러한 설계 사례들은 권한 제한 방식을 보여주지만, 대규모 도입이 이루어졌음을 의미하지는 않습니다.

Cambrian 의 Agentic Finance Landscape 는 의사결정에 활용되는 지능과 이를 실행하는 자율성의 정도를 구분합니다. 프로젝트가 보고한 표본에 따르면, 가장 큰 규모의 운용 자본은 여전히 규칙 기반 자산 배분과 연결되어 있었습니다 [[1]](https://www.cambrian.org/blog/agentic-finance-landscape-q2-2026). 이 결과는 투자자가 권한을 위임하려는 의지가 아니라 보고된 자본이 실제로 어떻게 운용되고 있는지를 설명하며, 모델 주도 판단과 자동화된 실행을 분리해서 평가해야 한다는 점을 뒷받침합니다.

더 넓은 자율성을 부여하려면 기관이 인증 정보, 자산, 그리고 잘못된 지시 해석으로 인한 손실에 대한 책임 소재를 명확히 해야 합니다. 또한 실행 이후 어떤 복구 수단이 있는지, 공개된 거래 기록이 사용자의 포지션이나 전략을 어느 정도 노출시키는지도 정립해야 합니다. 여기서 살펴본 기관 사례들은 아직 개방형 금융 자율성에 대해 이러한 문제가 해결되었음을 보여주지 못합니다.

4. 데이터와 기관의 통제

에이전트는 금융 시스템의 데이터 문제를 그대로 물려받는다

금융 에이전트는 여러 거래소에 걸친 총 익스포저, 유동성 깊이, 수익률, 청산 임계값을 포함해 사용자의 포지션과 관련 부채에 대한 최신 현황을 파악해야 합니다. 단순히 정확한 가격만으로는 해당 행동이 적절한지 판단할 수 없기 때문에, 시장 이벤트, 프로토콜 또는 거래상대방 리스크, 사용자의 제약 조건까지 함께 고려해야 합니다. 제시된 가격이 원하는 주문 규모에 적용되지 않을 수 있으며, 담보가 시장 가치를 지니더라도 막상 필요할 때 담보 제공이 불가하거나 매도·환매가 불가능할 수 있습니다.

TradFi 는 은행, 브로커, 커스터디언, 관리자, 내부 시스템 전반에 걸쳐 이러한 맥락을 보유하고 있지만, 기록이 서로 단절되어 수동 대사가 필요한 경우가 많습니다. DeFi 는 더 많은 상태 정보를 공개해 소프트웨어가 읽고 관찰할 수 있게 하지만, 거래 내역만으로는 실소유자, 청구권의 집행 가능성, 외부 가격의 신뢰성을 입증할 수 없습니다. 금융 프로세스가 블록체인과 오프체인 시스템을 넘나들 경우, 에이전트는 동일한 자산·청구권·결제 이벤트에 대한 기록을 대사해야 불완전한 전송이나 중복 기록이 사용 가능한 담보로 잘못 계산되는 일을 막을 수 있습니다. 에이전트가 사용자의 전체 금융 포지션을 조율하려면 이렇게 대사된 데이터와 관련 서비스 제공업체를 아우르는 권한에 접근할 수 있어야 합니다. 그렇지 않으면 개별 기관의 운영만 개선될 뿐, 사용자는 여전히 여러 서비스 사이를 직접 오가며 조율해야 합니다.

이러한 기록이 특정 행동의 진행 여부를 결정할 때, 에이전트는 아무도 검토하기 전에 오래되거나 조작된 입력값을 바탕으로 움직일 수 있습니다. 잘못된 잔고는 사용자가 감당할 수 없는 자산 배분을 낳고, 구식 담보 가치는 의도한 한도를 초과한 차입을 허용할 수 있습니다. 따라서 특히 결제가 완료되면 되돌릴 수 없는 거래에서는 실행 전에 데이터 오류를 반드시 잡아내야 합니다.

2026 년 9 월 Visa 가 Credit Coop 과의 협업을 설명한 내용은 실질적인 예시를 제공합니다. 고객의 동의를 받으면 Visa 결제 데이터와 온체인 기록을 신용 평가와 프로그래밍 가능한 자금 조달, 담보, 상환에 활용할 수 있습니다 [[6]](https://visa.gcs-web.com/news-releases/news-release-details/visa-brings-onchain-lending-everyday-payments). 설명된 프로세스 자체가 AI 도입을 증명하지는 않지만, 기관의 데이터가 프로그래밍 가능한 인프라 위에서 금융 행동을 어떻게 결정할 수 있는지를 보여줍니다. 정보가 그러한 역할을 맡게 되면 잘못된 입력값이 곧바로 재무적 익스포저를 만들 수 있으므로, 그 출처와 변환 과정 자체가 통제 환경의 일부가 됩니다.

데이터에서 승인된 행동으로

그림 1. 통제된 금융 프로세스의 예시

위 그림은 에이전트의 제안이 사용자의 자산에 영향을 미치기 전에 별도의 검증 단계를 거치는 설계를 보여줍니다. 시장 및 계정 데이터는 출처와 타임스탬프를 유지하며, 제안된 의사결정 기준으로 최신성이 평가됩니다. 추천 내용은 모델 버전 및 참고 정보와 함께 기록된 후 위임 조건과 대조됩니다. 서명 전에 필요한 승인을 모두 받고, 대사를 통해 결제 결과가 지시와 일치하는지 확인합니다. 향후 활동을 중단시키기 위해 권한을 철회할 수 있지만, 이미 결제가 완료된 거래까지 자동으로 취소되지는 않습니다.

이러한 정보의 품질은 에이전트가 내릴 수 있는 의사결정의 폭에도 영향을 줍니다. Joseph Simonian 은 2026 년 8 월 CFA Institute 논문을 통해, 공개 정보에 대한 분석 비용이 낮아졌다고 해서 독점 데이터, 전문적인 실행력, 기관 고유의 지식에서 나오는 우위가 사라지는 것은 아니라고 주장했습니다 [[82]](https://rpc.cfainstitute.org/sites/default/files/docs/research-reports/rpc_fti_simonian_theamh_online.pdf). 저희는 상업적 기회가 정보를 사용자의 포지션에 대한 실질적인 이해로 전환하는 데 있다고 봅니다. 즉, 어떤 자산을 사용할 수 있고, 그것이 어떤 의무를 뒷받침하며, 비용을 제외하고도 실행 가능한 기회는 무엇인지 파악하는 것입니다. 온체인 시장에서도 공개 기록은 이러한 시각을 제공하기 전에 해석과 대사를 거쳐야 합니다. 독점 정보는 분석의 완성도를 높일 수 있지만, 배타성만으로는 그 정보의 적절성이나 신뢰성을 보장할 수 없습니다.

5. 기관의 도입과 운영상의 시사점

초기에 가장 현실적인 적용 분야는 현금 관리, 결제, 담보 활용처럼 명확한 금융 업무와 측정 가능한 결과를 가진 영역입니다. 실행 권한을 위임하기 전 단계에서 대사와 보고 기능이 먼저 개선될 수 있으며, 이를 통해 기관은 에이전트가 실제로 가치를 더하는 부분과 기존 규칙으로도 충분한 부분을 테스트해 볼 수 있습니다.

AI 는 소비하는 자원 자체를 통해 새로운 금융 수요를 창출할 수도 있습니다. 에이전트는 승인된 예산 내에서 모델을 비교하고, 데이터를 구매하고, 컴퓨팅 비용을 지불할 수 있습니다 [[77]](https://www.blackrock.com/us/individual/literature/whitepaper/the-machine-native-economy.pdf). 2026 년 8 월 여러 모델 제공업체로 요청을 라우팅하는 OpenRouter 를 인수하기로 한 Stripe 의 계약은 결제 인프라와 모델 선택 사이의 연관성을 보여줍니다 [[78]](https://stripe.com/newsroom/news/stripe-agrees-to-acquire-openrouter). BlackRock 은 이 논리를 확장해 이전, 자금 조달, 담보 활용이 가능한 컴퓨팅 용량에 대한 토큰화 청구권까지 언급합니다. 다만 그 유용성은 특정 서비스에 대한 집행 가능한 청구권과 공급업체의 이행 능력에 달려 있으며, 하드웨어와 서비스 조건의 차이로 인해 비교가 어렵고 유동성도 여전히 제한적입니다 [[77]](https://www.blackrock.com/us/individual/literature/whitepaper/the-machine-native-economy.pdf).

기관, 빌더, 자산 배분자를 위한 시사점

기관은 조정 역할 중 어느 정도까지 직접 제공할 것인지 선택해야 합니다. 에이전트가 제품을 쉽게 이용할 수 있도록 만드는 것은 유통망을 지켜줄 수 있으며, 여러 제공업체에 걸친 고객의 포지션을 이해하면 어떤 서비스가 선택될지에 영향을 미칠 기회를 얻게 됩니다. 이 결정은 어떤 역량을 내부에서 구축하고 어디서 파트너십을 맺는 것이 유리한지를 좌우합니다.

빌더에게는 더 강력하고 널리 보급된 모델이 등장할수록 특정 금융 업무에 맞는 정보와 전문성의 중요성이 커집니다. 서비스는 데이터의 품질과 파편화된 기록을 사용자 포지션에 대한 신뢰할 수 있는 관점으로 통합하는 능력으로 차별화될 수 있습니다. 사용자가 무엇을 소유하고 있는지 아는 것만으로는 가치가 제한적이며, 실제로 그 자산을 어떻게 활용할 수 있는지 판단하려면 계정 제약 조건과 유동성 정보가 반드시 필요합니다.

자산 배분자는 에이전트가 선택한 자산뿐만 아니라 그 배경이 되는 정보와 가정까지 함께 평가해야 합니다. 공통된 의존 관계는 스트레스 상황에서 서로 다른 포트폴리오가 비슷하게 반응하도록 만들 수 있습니다 [[47]](https://www.bis.org/publ/arpdf/ar2024e3.htm). 인터페이스가 단순해져도 기초 청구권과 환매 조건은 변하지 않습니다. 위임의 가치는 그것이 투자자의 제약 조건 내에서 의사결정과 실행을 실제로 개선하는지에 달려 있습니다.

금융의 새로운 미래

저희는 융합이 금융 조정 기능의 더 많은 부분을 에이전트로 이동시킬 것이며, 이에 따라 사용자를 대신해 행동할 권한을 신뢰받는 제공업체가 제품 선택과 고객 관계에서 더 큰 영향력을 갖게 될 것으로 봅니다. 은행, 자산운용사, 커스터디언은 여전히 핵심 기능을 수행하겠지만, 그 인터페이스를 통해 자신의 서비스가 선택되도록 경쟁하게 될 것입니다.

상업적 기회는 모든 자산 클래스에 걸쳐 있습니다. 강력한 모델이 널리 보급될수록, 지속 가능한 우위는 복제하기 어렵고 특정 의사결정에 실질적으로 도움이 되는 금융 정보에 점점 더 좌우될 것입니다. 합의된 권한 내에서 신뢰할 수 있는 실행력과 결합된 정보는 사용자가 자신의 금융 활동을 해당 제공업체에 더 많이 위임할 이유를 만들어 줍니다. 기관 입장에서 전략적 선택은 그 조정 역할을 두고 경쟁할 것인지, 아니면 에이전트가 선택한 제품을 공급하는 데 집중할 것인지로 나뉩니다.

이 글은 @CambrianNetwork의 COO 인 Jason Brannigan 이 작성했습니다. The Convergence 에 대한 더 많은 소식을 원하신다면 @Ja_Brann을 팔로우해 주세요.

Cambrian 소개

Cambrian 은 에이전트와 기관을 위한 금융 인텔리전스 레이어입니다. 당사의 API 는 에이전트 및 기관용 DeFi 애플리케이션을 위해 수익률, 유동성 포지션, 리스크, 거래 활동, 시장 심리를 아우르는 실시간 및 과거 블록체인 데이터를 제공합니다. 2024 년에 설립된 Cambrian 은 Polychain Capital, Franklin Templeton, a16z crypto, Flow Traders, Selini Capital 등의 투자를 받고 있습니다.

본 콘텐츠는 일반적인 정보 제공 목적이며 금융, 투자, 법률 또는 세무 조언을 구성하지 않습니다. 게재된 정보는 발행 시점에 신뢰할 수 있는 것으로 간주되지만 정확성을 보장하지 않으며, 의견은 사전 통보 없이 변경될 수 있습니다. 결정을 내리기 전에 직접 조사하고 자격을 갖춘 전문가와 상담하시기 바랍니다. 제 3 자 프로젝트에 대한 언급은 추천을 의미하지 않습니다. 저자와 발행자는 본 자료에 의존하여 발생하는 어떠한 손실이나 손해에 대해서도 책임을 지지 않습니다.