‘에이전트 이코노미(Agentic Economy)’는 AI가 단순한 도구를 넘어서 자율적인 경제 주체로 진화하는 새로운 경제 패러다임을 나타낸다. 이 변화는 특히 지급결제 시스템과 같은 금융의 핵심 영역에서도 가속화되고 있다. 최근 국제결제은행(BIS)과 캐나다 중앙은행의 연구가 이러한 변화를 뒷받침하고 있으며, 생성형 AI(Gen AI)가 은행의 현금 관리자 역할을 효과적으로 수행할 수 있는 가능성을 보여주었다.
BIS 연구진은 일반 생성형 AI 모델에게 도매 지급결제 시스템의 유동성 관리 권한을 부여하여 실험을 진행했고, 결과는 놀라웠다. AI가 불확실한 자금 흐름 속에서 유동성 충격에 대비하며 결제 지연 비용과 유동성 보유 비용 간의 균형을 맞추는 데 성공했다. 이는 AI가 단순한 명령 수행을 넘어, 경제적 의사결정을 내리는 ‘경제적 에이전트’로 성장하였음을 보여준다.
AI 에이전트는 결제 지연을 최소화하기 위해 자잘한 지출을 유보하고, 자금 유입 가능성을 계산하여 우선순위를 조정하는 등의 전략을 채택했다. 이는 금융 분야에서 AI의 미래가 단순한 보조 도구 수준을 넘어 핵심 업무에서 자율적으로 작동하는 단계로 접어들었음을 의미한다.
한국 금융권에 던지는 메시지는 명확하다. 속도와 효율성이 핵심이다. 기존의 금융 최적화 모델인 강화학습(RL)은 시스템을 가르치기 위해 수많은 시뮬레이션과 오랜 시간이 필요했지만, 생성형 AI는 ‘제로 샷’ 및 ‘퓨 샷’ 학습 능력을 통해 즉각적인 상황 이해 및 추론이 가능하다. 이는 금융 기관이 AI 에이전트를 도입하여 운영비용을 절감하고, 프로토타입 속도를 높일 수 있는 기회를 제공한다.
물론 AI에게 모든 결정을 맡기는 것은 시기상조이다. BIS 보고서에서도 인간의 참여가 필수적이라고 강조하며, 예측할 수 없는 상황에서 AI가 과거 데이터를 기반으로 잘못된 판단을 내릴 위험성에 대해서도 경고했다. 그러나 정책 입안자는 가상의 샌드박스 환경에서 이러한 AI 시스템을 시험해 볼 수 있는 다중 에이전트 지급결제 시뮬레이터를 구축할 수 있는 방향성을 제시하고 있다.
이러한 상황에서 한국 금융 시장은 이미 AI 뱅커 도입과 로보어드바이저 활성화 등을 통해 AI 전환에 박차를 가하고 있다. BIS의 연구는 AI가 단순 응대를 넘어 자금 관리와 같은 핵심 업무의 주체로 등장할 수 있음을 보여주었다.
결론적으로, 금융 기관들은 경쟁력을 유지하고 새로운 금융 질서를 선도하기 위해 적합한 AI 솔루션 도입을 서두르고, 리스크 평가 및 규제 준수에 대한 철저한 대비책을 마련해야 한다. 금융의 미래는 ‘누가 더 똑똑한 에이전트를 고용하느냐’에 달려 있으며, 이제 우리는 ‘에이전트 이코노미(Agentic Economy)’의 시대에 접어들었다.
