코드는 점점 더 저렴해지고, 라이선스는 점점 더 비싸진다: AI 시대 핀테크의 진정한 경쟁 우위

2026.03.16

코드는 점점 더 저렴해지고, 라이선스는 점점 더 비싸진다: AI 시대 핀테크의 진정한 경쟁 우위

코드가 저렴해졌지만, 핀테크의 진정한 경쟁 우위는 오히려 AI에 의해 더욱 강화되고 있다.

2026.03.16 - 04:53:50

Web3 심층 보도에 집중하고 흐름을 통찰

코드가 저렴해졌지만, 핀테크의 진정한 경쟁 우위는 오히려 AI에 의해 더욱 강화되고 있다.

저자: 매트 브라운

번역 및 편집: TechFlow

TechFlow 리드: 매트릭스 VC 파트너 매트 브라운은 반직관적인 주장을 제기한다. AI는 코드의 비용을 점점 더 낮추고 있지만, 핀테크에서 진정으로 복제하기 어려운 요소—즉 은행 면허, 대출 손실을 통해 축적된 보험심사 데이터, 실제 거래량으로 훈련된 리스크 관리 모델—는 오히려 그 가치가 과거보다 더 커지고 있다는 것이다.

“당신은 분위기 프로그래밍으로 은행 면허를 얻을 수 없다”는 이 한 마디가 바로 본문 전체의 핵심을 압축한다.

이 글은 단순한 핀테크 분석을 넘어, AI 시대에 ‘어떤 무형 자산이 더 견고한 경쟁 우위를 제공하는가’를 보여주는 지도다.

전문:

“핀테크(Fintech)”라는 용어는 오랫동안 그 이름 속 모호함을 이용해 이득을 취해왔다.

“핀(fin)”은 .gov 도메인에서 보내는 다수의 이메일, 수개월에 걸친 감사, 당신의 SAR 신고 이력을 당신보다 더 잘 아는 준법감시 담당자, 샬럿 또는 워싱턴으로 가는 업무 출장 등을 의미한다. 반면 “테크(tech)”는 세련된 모바일 앱, 사용자 경험을 10배 향상시키는 기술, 블루 병틀(Blue Bottle)에서 투자 이야기를 나누며 마시는 커피를 뜻한다.

“핀”과 “테크”는 언제나 연속체(spectrum)를 이루지만, 시장은 일반적으로 ‘테크’에 가깝고 ‘핀’에선 가능한 한 멀리 떨어진 핀테크 기업을 선호해 왔다.

이는 충분히 이해할 만하다. 2021년 소프트웨어 산업의 총매출총이익(Gross Profit Pool)은 약 7,000억 달러로, 높은 프리미엄을 누렸다. 반면 금융 서비스 산업의 총매출총이익은 이보다 10배 이상 크지만, 평가액은 훨씬 보수적이었다. 핀테크는 이 두 영역 사이에서 이득을 취한다—금융 서비스의 경제학을 바탕으로 하되, 소프트웨어 기업 수준의 높은 기업가치 배수(Valuation Multiple)를 적용받는 것이다.

이 이익 규모의 차이는 또한 진짜 돈이 어디에 있는지를 알려준다. 전 세계 산업 중 금융 서비스가 가장 많은 총매출총이익을 창출한다. 따라서 핀테크 내 ‘핀’ 측면은 단지 방어력이 높을 뿐 아니라, 훨씬 더 거대한 시장이기도 하다.

그리고 AI가 등장하면서 이 이득 창출 구조는 사라졌다. 투자자들이 ‘코드가 점점 더 저렴해지는 세상에서 코드는 얼마나 가치 있는가’를 다시 평가하면서 소프트웨어 기업의 기업가치가 압축되었다. 핀테크 기업 역시 시장에서 소프트웨어 기업으로 분류되었기에 이 여파를 피하지 못했다.

하지만 시장은 이 분류를 잘못했다. 핀테크의 비용 구조와 그것의 경쟁 우위는 결코 코드에 있지 않으며, AI에 의해 압축되는 비용 구조 앞에서 오히려 ‘반취약성(Antifragility)’을 띠는 듯 보인다.

두 가지 비용 구조의 이야기

과거 소프트웨어는 인류 역사상 최고의 비즈니스 모델 중 하나였다: 코드 작성 비용은 매우 높았지만, 일단 개발되면 배포 비용은 사실상 제로에 가까웠다. ‘개발은 비싸고, 배포는 무료하다’는 이 격차가 바로 이윤의 근원이었다. SaaS 기업이라면 매출의 22~25%를 R&D에 투입하는데, 이 지출 자체가 바로 진입 장벽이 되는 것이다. 수 년과 수천만 달러를 들여 구축한 것을 경쟁사가 쉽게 따라잡을 수는 없기 때문이다.

AI는 이 격차를 상단에서 압축한다. 코드가 개발도 싸고 배포도 싸다면, 이윤 마진은 좁아진다. 경쟁자를 막아서는 벽이 낮아지고, 더 많은 참가자가 시장에 진입하며, 가격 결정권도 약화된다.

당신의 사업이 순수 소프트웨어라면, 이는 진정한 문제다. 그러나 핀테크의 지출은 공학 부문 지출이 아니다. 돈이 흐르는 방향을 따라가면, 이 차이는 금방 명확해진다.

페이팔(PayPal)은 매출의 9%를 R&D에, 블록(Block)은 12%를 R&D에 사용한다. 이는 핀테크의 공학 역량이 중요하지 않다는 뜻이 아니다—스트라이프(Stripe)의 공학 능력은 세계 최고 수준이며, 실제로도 확고한 경쟁 우위다. 다만 대부분의 자금이 공학 부문으로 흘러가지 않을 뿐이다.

돈은 ‘핀(fin)’ 쪽으로 흐른다. R&D 지출과 달리, 이러한 비용은 제품 생산뿐 아니라 ‘경쟁 우위’를 동시에 창출한다:

대출 손실은 보험심사 데이터를 구매한다

아피름(Affirm)은 엔지니어에게 임금을 지불하기 전에 이미 매출의 35%를 대출 손실 및 자금 조달 비용으로 지출한다. 한 건의 부실채권 발생은 곧 경쟁사가 얻지 못하는 실제 상환 데이터를 의미한다. 신규 진입 기업이 합성 데이터(Synthetic Data)로 모델을 훈련한다고 해도, 현실 기반의 벤치마크는 존재하지 않는다. 단순히 합성 데이터만으로는 신뢰할 수 있는 손실 이력을 구축할 수 없다.

준법비는 규제 허가를 구매한다

와이즈(Wise)는 65개 이상의 규제 허가권을 보유하고 있으며, 전체 직원의 3분의 1을 준법감시 및 금융범죄 예방 부문에 투입한다. 50개 주의 송금 면허, BSA/AML 준법 프로그램, 은행 설립 허가 요건 등이 여기에 해당한다. 이러한 우위는 당신이 ‘구축’한 것이 아니라, 지속적으로 ‘획득’해야 하는 허가권이다. 당신은 분위기 프로그래밍으로 은행 면허를 얻을 수 없다.

거래량은 독점 데이터를 구매한다

토스트(Toast)의 결제 부문 매출총이익률(Gross Margin)은 약 22%로, SaaS 부문의 70%보다 훨씬 낮다. 그러나 결제 부문에서 창출되는 총이익은 SaaS 부문의 거의 두 배에 달한다. 이러한 비용은 상인 수준의 거래 데이터를 확보하는 대가이며, 이 데이터는 다시 토스트 캐피탈(Toast Capital)의 운영을 지원한다. 토스트 캐피탈은 현재까지 10억 달러 이상의 대출을 실행했다. 아데인(Adyen)의 리스크 모델은 30개 이상의 시장에서 수집된 거래 패턴을 기반으로 훈련되었다.

핀테크의 이윤율은 항상 낮았다. 이것이 바로 핵심이다

결제 기업의 매출총이익률은 80%가 아닌 20~50% 수준이다. 그러나 이윤율이 낮다고 해서 사업이 약한 것은 아니다. 핀테크의 이윤율이 낮은 이유는, 막대한 비용이 ‘복리 효과를 내는 경쟁 우위’를 창출하기 때문이며, 심지어 그런 우위를 창출하지 않는 비용조차도 AI에 의한 비용 압축의 영향을 받지 않기 때문이다.

AI는 이러한 모든 경쟁 우위를 오히려 강화시킨다. 더 정확한 모델은 손실률을 낮추고, 더 우수한 사기 탐지 기술은 청구 거부(Chargeback)를 줄이며, 더 나은 준법 도구는 소규모 팀이 더 많은 규제 허가를 보유하도록 한다. AI는 경쟁 우위를 대체하지 않으며, 오히려 핀테크의 가장 어려운 영역—자금 흐름, 리스크 부담, 독점 데이터, 규제—에 집중해 구축하는 기업을 보상한다.

따라서 진정한 주장은 단순히 “AI가 핀테크를 돕는다”는 것이 아니라, AI가 가치를 제품 표면적(예: UI/UX)에서 독점 데이터, 리스크 부담 역량, 규제 허가, 그리고 실제 자금 흐름이 내재된 유통 채널로 이동시키고 있다는 것이다. 당신이 이 영역에 집중해 구축한다면, AI는 당신 쪽으로 복리 효과를 발휘한다. 반대로 당신의 차별화 요소가 코드에 있다면, AI는 정반대 방향으로 복리 효과를 발휘한다.

수요 측면에서도 지속적인 성장이 이루어지고 있다. 분위기 프로그래밍으로 구현된 결제 프로세스 하나하나가 새로운 사기 경로가 되고, 자율 거래를 수행하는 AI 에이전트 하나하나가 청구 거부 위험을 증가시킨다. 핀테크 인프라 위에 구축되는 것들이 많아질수록, 이 인프라 자체는 더욱 필수불가결해진다.

‘핀(fin)’이 승자다

이 인식은 이미 유능한 핀테크 창업자들을 ‘핀’과 ‘테크’라는 연속체 속에서 자신의 위치를 재고하게 만들고 있다:

우리는 리스크를 스스로 부담하고 가격을 책정하는가, 아니면 협력사에 리스크를 넘기고 이익을 양보하는가?

우리는 규제 당국과 직접적인 관계를 갖는가, 아니면 규제 관계를 보유한 타사로부터 이를 임대하는가?

각 거래가 우리 고유의 리스크 모델을 더욱 정밀하게 만드는가, 아니면 타사의 모델을 훈련시키는가?

우리의 장부는 실시간 데이터의 원천인가, 아니면 타사 장부의 불완전한 미러링인가?

이 구분은 핀테크 생태계를 명확히 이분화한다. 규제 관계를 직접 보유하고, 대출 손실을 스스로 부담하며, 거래 데이터를 축적하는 기업은 AI가 강화시킬 경쟁 우위를 구축하고 있다. 반면 ‘핀’을 임대하는 기업—협력 은행의 면허, BaaS(Banking-as-a-Service) 제공자의 장부, 타사의 리스크 모델을 더 나은 인터페이스로 포장하는 기업—은 SaaS 기업과 동일한 문제를 맞닥뜨린다. 그들의 차별화 요소는 코드에 있고, 그런데 지금 코드가 갑자기 저렴해졌기 때문이다.