2023년 핀테크 산업에서 AI 등장으로 어떤 흥미로운 변화가 있었을까?
글: RockFlow
핵심 요약
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2018~2022년 동안 AI 기업은 위험자본(VC) 투자의 평균 12%를 유치했으며, 이는 2023년의 절반에도 못 미치는 수준(25%)이다. 올해 초기 단계 투자 규모는 축소되었지만, AI가 차지하는 비중은 여전히 무시할 수 없다.
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주요 AI 제품 대부분은 스타트업이 개발했다. 아직 '승자'가 등장하지 않았으며 대부분의 카테고리는 경쟁이 치열하다. 과거 세대 제품과 비교해 AI 제품의 성장세는 건강하며, 소비자의 지불 의사와 능력도 매우 높다.
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AI가 인터넷을 혁신하는 과정은 점진적이지만 확고할 것이다. 가장 먼저 영향을 받는 분야는 사용자가 직접 수행하기 번거로운('사용 마찰이 높은') 동시에 판단력 요구 수준이 낮아 자동화가 쉬운 제품 카테고리다.
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현재 핀테크(Fintech) 업계는 석유 시추업과 비슷한 양상이다. 초기 공급량이 줄어들면서 기존 유전에서 자원을 추출하는 기술의 희소성이 사라졌다. AI의 도입으로 다양한 금융 상품이 새롭게 진화하고, 광범위하면서도 극도로 낮은 비용으로 맞춤화·개인화를 실현할 가능성이 있다.
Crunchbase 데이터에 따르면, 올해 미국에서 VC 투자를 받은 스타트업 중 4분의 1 이상이 AI 기업이다.
표면적으로 보면 그리 놀라운 일은 아니다. 특히 올 초 OpenAI, Anthropic 등 주요 AI 기업들이 잇달아 대규모 펀딩에 성공하며 AI는 그 어느 때보다 큰 관심을 받고 있다.
그러나 2023년과 2022년을 비교하면 주목할 만한 사실이 드러난다. 바로 AI가 VC로부터 받는 투자 비중이 2배 이상 증가했다는 점이다.
아래 그래프는 지난 6년간 벤처캐피탈이 AI에 대한 태도가 어떻게 변화했는지를 보여준다. 2018년부터 2022년까지 AI 기업은 연평균 전체 위험투자 자금의 12%를 유치했으며, 이는 2023년(25%)의 절반에도 못 미친다.
2023년에 도대체 무슨 일이 있었기에 이러한 변화가 일어났을까? 몇 가지 중요한 요인이 있다.
첫째, 전반적인 투자 규모가 크게 감소했다. 2023년 상반기 북미 지역의 벤처투자 규모는 전년 동기 대비 50% 줄었다. 대부분의 산업이 침체기에 접어들었으며, 부동산에서 핀테크, 웹3(Web3) 등 거의 모든 세부 분야의 펀딩 건수도 전년 대비 크게 하락했다.
그럼에도 불구하고 AI는 돋보였다. 이 카테고리의 기업들은 각별한 선호를 받았으며, 펀딩 건수는 해마다 증가하는 추세다. 즉, 초기 투자 시장의 전체 규모는 작아졌지만, AI가 차지하는 비중은 점점 커지고 있는 것이다.
AI가 초기 투자에서 각광받는 또 다른 흥미로운 점은, AI 자체가 특정 산업이 아니라 여러 산업 분야에 적용 가능한 기술이라는 것이다. 예를 들어 AI+부동산, AI+핀테크, AI+바이오테크놀로지 등 다양한 형태로 활용된다.
어떤 면에서 오늘날의 AI 펀딩 붐은 25년 전 인터넷 버블기를 떠올리게 한다. 당시 한 스타트업이 자신을 ‘인터넷 기업’이라고 특별히 강조했던 것처럼 말이다. 하지만 지금은 더 이상 그렇게 강조하지 않는다. 왜냐하면 인터넷이 거의 모든 스타트업 비즈니스 모델의 기반이 되었기 때문이다.
마찬가지로, AI 역시 특정 카테고리에 국한되지 않으려는 흐름을 보이고 있다. 중요하지 않아서가 아니라, 너무나 중요하기 때문이다.
1. AI 제품 현황: 새로운 카테고리가 쏟아지고 있으며, 시장 구도는 아직 정착되지 않음
ChatGPT가 출시된 지 1년이 지났다. 이 제품은 출시 두 달 만에 월간 활성 사용자 수 1억 명을 돌파하며 인터넷 역사상 가장 빠르게 성장한 서비스가 되었고, 동시에 AI 제품의 새로운 시대를 열었다.
하지만 ChatGPT 외에 기존 및 신생 AI 제품들의 경쟁 구도는 어떠한가? 다음 ‘대형 승자’는 누구일까? A16Z는 최근 트래픽 데이터를 바탕으로 상위 50개 생성형 AI 웹 제품을 분석해 다음과 같은 결론을 내렸다.
첫째, 대부분의 주요 AI 제품은 신생 기업이 만들었다.
ChatGPT와 마찬가지로, 오늘날 널리 사랑받는 대부분의 AI 제품은 1년 전만 해도 존재하지 않았다. 이는 많은 전통적 거물 기업들이 AI를 활용해 기존 제품을 강화하고 있지만, 가장 주목할 만한 사용자 경험은 대부분 새로운 것임을 의미한다.
상위 50개 제품 중 기존 기술 거대 기업에 속하거나 인수된 기업은 단 5곳뿐이다: Bard(Google), Poe(Quora), QuillBot(Course Hero), Pixlr(123RF), Clipchamp(Microsoft).
순위권 제품들은 크게 세 가지 방식으로 나뉜다: 1) 자체 전용 모델을 훈련시키는 경우, 2) 기존 모델을 파인튜닝(fine-tuning)하는 경우, 3) 기존 모델 위에서 완전히 새로운 경험을 구축하는 경우. 상위 10개 제품 중 절반은 자체 모델을 보유하고 있으며, 4개는 파인튜닝 기반 제품이다.
OpenAI(113억 달러 투자 유치, 이례적 데이터)를 제외하면, 자체 모델을 가진 기업의 평균 투자 유치액은 9800만 달러다. 반면 오픈소스 모델을 파인튜닝한 기업은 평균 2000만 달러, 세 번째 유형의 기업은 평균 900만 달러를 유치했다.
둘째, '최종 승자'는 아직 등장하지 않았으며, 대부분의 카테고리에서 경쟁이 여전히 치열하다.
이는 중소기업에게 분명 좋은 소식이다. AI 제품에 대한 관심은 급증했지만, 많은 카테고리에서 승패는 아직 결정되지 않았다.
각 세부 카테고리에서 상위 두 제품 간 트래픽 격차를 살펴보면, 대부분의 카테고리에서 그 차이는 2배 미만이다. 이는 시장 구도가 아직 고정되지 않았음을 의미한다. 게다가 이 AI 제품들이 지난 6개월간 월평균 50% 이상의 성장률을 기록한 것을 고려하면, 선두 제품의 선점 효과도 매우 취약하다.
셋째, AI 제품의 성장은 매우 건강하며, 소비자의 지불 의사와 능력이 강하다.
지난 5년간 PC 인터넷에서 모바일 인터넷으로의 대규모 플랫폼 전환이라는 큰 기회가 없었던 탓에, 새로운 제품에 대한 관심은 전반적으로 저조했다. 동질화 경쟁이 심화되며 인터넷 제품의 고객 확보 비용은 계속 상승했고, 고객 생애 가치(LTV) 또한 의심받았다.
AI는 이러한 게임 룰을 부분적으로 바꾸고 있다. 현재 주요 AI 제품들은 대부분 무료 트래픽을 대량 확보하고 있으며, 소비자들이 실제로 지불할 의사가 있음이 입증되었다. 대부분의 AI 제품은 구독 모델을 통해 수익 창출에 성공하고 있으며, 월평균 수입 21달러는 최근 인기 있는 인터넷 제품들(Calm, Headspace, Duolingo 등 연간 70달러 수준)보다 훨씬 높다. 새로운 가치를 제공함으로써 AI 제품은 소비자의 지불 의사(willingness to pay)를 높이고 있다.
2. 핀테크 분야에서, 누가 AI를 더 필요로 하는가?
AI의 다양한 특성은 빠르게 각 산업 분야로 확산되고 있으며, 그 중에서도 특히 주목할 만한 분야가 바로 핀테크다. 이미 이전의 AI 기술(머신러닝 등)이 부상하던 시기부터 핀테크 기업들은 기회를 포착하고 산업 변혁을 추진해왔다. 적어도 네 가지 카테고리에서 AI가 결합된 핀테크 기업들은 새로운 가능성을 열고 있다.
보안 분야. 은행을 예로 들면 매년 사기로 인해 수십억에서 수백억 달러의 손실을 입는다. AI를 활용하면 의심스러운 활동을 더 잘 탐지하고 사이버 보안 성능을 향상시킬 수 있다.
투자 분야. PwC의 《2023 자산 및 재산 관리 혁명 조사 보고서》에 따르면, 글로벌 자산 운용 규모는 2022년에 115.1조 달러에 달했다. 90% 이상의 자산운용사가 이미 AI를 도입했으며, 로보어드바이저(Robo-advisers, 자동화 투자 자문)가 관리하는 자산 규모는 2022년 2.5조 달러에서 2027년에는 5.9조 달러로 증가해 136% 성장할 전망이다. Betterment, Wealthfront 등이 대표적이다.
생산성 애플리케이션. AI 기반 제품은 데이터 처리를 개선하거나 서류 작업(청구서 등)을 대신 수행할 수 있어 적용 범위가 매우 넓다.
고객 서비스. AI 기반 챗봇은 고객 지원은 물론 기업 비용 절감에도 크게 기여할 수 있다.
요약하자면, 금융 분야에서 AI는 의사결정 품질을 향상시키고, 사용자 경험을 최적화하며, 비용을 절감할 수 있다.
A16Z는 AI가 인터넷 제품을 혁신하는 과정이 점진적이지만 확고할 것이라 전망한다. 우선적으로 영향을 받는 분야는 '사용 마찰이 높아'(직접 수행이 고통스러움) '판단력 요구가 낮은'(자동화가 쉬운) 제품 카테고리다. 전자는 소비자가 새로운 제품을 시도할 동기를 부여하고, 후자는 사용자에게 우수한 경험을 제공할 가능성을 높인다.
3. AI가 핀테크에 가져올 새로운 변화
かつて 화려했던 핀테크 산업은 2022년 봄 이후 급격한 하강곡선을 그렸다. 금리 상승과 함께 어디에서나 쉽게 찾을 수 있던 자본이 마르기 시작했고, 살아남은 기업들 대부분은 이후 오랫동안 어려움을 겪었다.
다행히도, 잠시 침체기를 겪은 후 핀테크 업계의 분위기는 다시 회복되기 시작했다. 이제 새로운 정상 상태(New normal)가 형성되고 있다. 우수한 핀테크 기업들이 다시 자금을 조달하기 시작했으며, 일부 초기 단계 기업들도 VC의 관심을 받고 있다.
물론 모든 기업이 자금을 유치할 수 있는 것은 아니다. 벤처캐피탈은 단위 경제성(unit economics)이 좋고, 비즈니스 모델이 명확하며, 제품-시장 적합성(PMF)을 확보했고, 잠재 시장이 충분히 크며, 팀 역량도 뛰어난 핀테크 기업을 찾고 있다.
10년 전, 혹은 5년 전만 해도 수많은 핀테크 기회들이 기존 거물들과 신생 기업들에 의해 이미 선점되었다.
David Velez가 Nubank를 설립한 이유는 아마도 초기 베저스와 공감대를 형성했기 때문일 것이다. (브라질에서 가장 큰 산업은 무엇인가? 은행업이다. 이 산업에서 가장 중요한 것은 무엇인가? 수익성인가? — 이것은 베저스가 아마존에서 처음 책을 판매하기로 한 이유와 매우 유사하다.)
Affirm의 Levchin은 고객 문제에 깊이 주목했다. (그는 신용카드가 소비자에게 미치는 부정적인 영향을 깊이 이해하고 있었다.)
또한 결제 서비스 인프라 제공업체 Stripe, 기업 지출을 재설계하려는 Ramp 등의 사례를 통해 우리는 이미 충분한 핀테크 성공 사례를 목격했다.
일부는 핀테크 혁신 열풍이 하반기에 접어들었다고 본다. 예를 들어 미국에서는 더 이상 Robinhood 같은 새로운 기업이 등장하지 않을 것이라는 주장도 있다. 그러나 기존에 고정된 전통 금융 비즈니스에 대해 더 참신한 아이디어를 제시하거나, 새로운 고객층과 채널을 노리는 신생 기업이 결국 새로운 거물을 만들어낼 가능성은 여전히 열려 있다.
어쨌든 역사상 수많은 파괴적 혁신 사례가 보여주듯, 빠른 성장이 어려운 시대라고 할지라도 항상 새로운 브랜드와 소규모 기업이 부상한다. 물론 이들이 더 어려운 게임을 하고 있다는 점은 인정해야 한다.
더욱이 전 세계적으로 여전히 다수의 니치 시장과 신생 시장이 존재한다. 인도, 라틴아메리카, 동남아시아 등을 예로 들 수 있는데, 이러한 개발도상 시장은 과거 선진국 시장의 핀테크 성장 잠재력을 거의 그대로 갖추고 있으며, 결제, 송금, 보험, 자산관리, 투자관리 분야에서 막대한 기회가 기다리고 있다.
어떤 의미에서, 현재의 핀테크 산업은 석유 시추업과 비슷하다. 초기 공급량이 줄어들면서 기존 유전에서 자원을 추출하는 기술은 더 이상 희소하지 않다. 그러나 반드시 주목해야 할 점은, 과거에는 정말 어렵거나 거의 불가능했기 때문에 별다른 관심을 받지 못했던 수많은 카테고리의 기회가 여전히 존재한다는 것이다.
그러나 AI의 도입 덕분에 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)이 핀테크에 어떤 영향을 미칠지는 예측하기 어렵다. 앞으로 AI 기반 금융 제품들은 광범위한 맞춤화와 개인화를 실현할 가능성이 높다. AI가 기존 경험을 얼마나 최적화하고, 기존 습관을 근본적으로 얼마나 바꿀 수 있을지는 모두의 상상을 뛰어넘을지도 모른다.
하지만 현재로서는 이러한 변혁은 아직 시작조차 되지 않았다.
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