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MZ세대를 사로잡을 AI 자산관리 서비스: 금융 트렌드부터 핵심 기능까지

리뷰 리포트 2025년 04월 25일
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리뷰 포인트

  • 본 리뷰는 MZ세대의 금융 소비 성향과 AI 기술 수용 현황을 조망하고, 자산관리 섹터에서 규모의 경제 실현, 개인화 경험, 실사용 사례를 근거로 한 핵심 기능을 제안합니다.
  • Bank of Korea·IBM·EY 보고서와 국내외 주요 서비스 사례(카카오페이·미래에셋·Shoreline CU 등)를 토대로 MZ세대가 실제로 요구하는 요소를 객관적 데이터로 뒷받침했습니다.

1. MZ세대 금융 트렌드 및 AI 수용도

  • MZ세대는 금융 서비스에 있어 자율성과 편리함을 중시하며, 이들의 소비 성향은 급변하는 경제 환경 속에서 더욱 두드러지고 있습니다. 최근 조사에 따르면, MZ세대의 62%가 자산관리 서비스에 AI 기술이 도입되길 원하고, 그 중 45%는 AI를 통한 맞춤형 재무 상담에 큰 기대를 걸고 있습니다.

  • Bank of Korea의 보고서에 따르면, AI의 도입은 한국의 GDP를 2050년까지 최대 12.6%까지 증가시킬 수 있는 잠재력을 지니고 있으며, 이는 MZ세대의 금융 관리와도 밀접한 연관이 있습니다. 특히, AI 기술이 크고 작은 금융 데이터에서 유의미한 인사이트를 생성해 개인 맞춤형 서비스를 제공할 수 있다는 점은 MZ세대의 금융 참여 기회를 크게 확대할 것입니다.

  • IBM의 조사에서는 2024년 기준으로 78%의 은행들이 전술적 목적을 위해 AI를 도입했다고 밝혔습니다. 이러한 각종 AI 도입 사례는 MZ세대가 선호하는 다양한 금융 서비스의 혁신을 이끌어내고 있으며, 특히 디지털 채널을 선호하는 소비자 행동은 '가상 은행'의 수요 증가로 이어지고 있습니다. 현재 전 세계적으로 16%의 소비자가 물리적 은행 지점 없이도 금융 거래를 수행하는 것에 대해 긍정적인 입장을 보이고 있습니다.

  • 게다가, MZ세대는 자산관리에 대한 인사이트뿐만 아니라, 정교한 금융 관리 도구와도 연결되고자 하며, 이를 지원하는 AI 기술에 대한 신뢰도가 높아지고 있습니다. 예를 들어, 맞춤형 데이터 제공을 통해 소비자는 자신의 금융 상황을 보다 정확히 이해하고, 효율적인 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

  • 그러나 한국의 AI 인력 유출 우려도 무시할 수 없는 문제로, AI에 대한 관심이 높아짐에 따라 우수 인재들이 더 매력적인 기회를 찾아 해외로 떠나고 있습니다. Bank of Korea의 연구에 따르면, 한국은 국제적으로 혁신과 경제 통합 면에서 상위 3위에 위치하고 있지만, 인적 자원 및 노동 시장 정책에서는 24위로 낮은 순위를 기록하고 있습니다. 이러한 불균형은 정부와 기업들이 MZ세대의 AI 관련 인재를 유지하고 육성해야 하는 필요성을 더욱 강조합니다.

2. AI 기반 자산관리 서비스의 성공 요인

  • 2025년 EY의 보고서에 따르면, 자산 관리 업계에서 AI 기술의 채택이 점점 더 증가하고 있으며, 이는 포트폴리오 조정, 연구 자동화, 그리고 실시간 자산 할당 최적화에 활용되고 있습니다. 이러한 AI 도입은 투자팀이 보다 맞춤형이고 반응적인 전략을 제공할 수 있도록 도와줍니다.

  • AI의 성공적인 구현을 위해서는 전략적 접근이 필요합니다. EY의 조사에 따르면 AI를 도입한 투자 관리자는 데이터 기반 의사 결정을 통해 포트폴리오 관리의 질을 개선하고, 방대한 데이터 세트를 활용해 예측 통찰력을 확보할 수 있었습니다. 예를 들어, AI를 이용한 추천 엔진은 고객 맞춤형 투자 조언을 제공하는 데 크게 기여하고 있으며, 이러한 기법은 고객 경험을 향상시키는 데 결정적인 역할을 하고 있습니다.

  • EY의 이탈리아 자산 관리 리더인 Giovanni Andrea Incarnato는 "AI의 진정한 가치를 끌어내기 위해서는 기업들이 단기적인 실험에서 벗어나 통합된 대규모 전략으로 전환해야 한다"고 강조하였습니다. 그는 또한 기업이 AI 이니셔티브를 효과적으로 확장하기 위해서는 적절한 인프라와 거버넌스 모델을 구축하고 생태계 파트너를 인식하는 것이 중요하다고 덧붙였습니다.

  • AI 기술이 활용되는 주요 사례로는 문서 분석, 백오피스 자동화, 고급 검색, 맞춤형 상담 및 시장 예측 등이 있습니다. 이러한 활용 사례는 특히 MZ세대 투자자들이 보다 효율적인 자산 관리 서비스를 요구하게 된 배경을 잘 설명해줍니다. 이러한 접근 방식을 통해 자산 관리자는 고객들에게 더 큰 가치를 제공할 수 있는 기회를 마련하고 있습니다.

  • 그러나 AI 도입에는 여전히 도전 과제가 존재합니다. 예를 들어, 높은 초기 투자 비용과 기존 시스템과의 통합 문제는 AI 기술 채택의 장애 요인으로 지적됩니다. 그럼에도 불구하고, 적절한 전략과 파트너가 결합된다면 자산 관리자는 AI의 혁신적인 이점을 활용하여 운영을 효율화하고 팀을 역량 강화하며 고객에게 더 높은 가치를 제공할 수 있는 독특한 기회를 가질 수 있습니다.

3. 개인화 경험: MyData 플랫폼과 스마트 계산기

  • 최근 Shoreline Hometown Credit Union이 Appli의 AI 기반 스마트 금융 계산기를 도입하였는데, 이는 MZ세대의 자산 관리와 금융 결정을 혁신하는 중요한 사례입니다. Shoreline Hometown Credit Union은 이 도구를 통해 방문자가 자신의 예산을 정확히 확인하고, 대출 신청 과정에서 필요한 실시간 안내를 받을 수 있도록 하고 있습니다. 이 계산기는 24시간 언제든지 사용 가능하여, 사용자가 자신에게 맞는 재정적 결정을 보다 쉽게 내릴 수 있도록 지원합니다.

  • 를 명확하게 나타내는 예로, Shoreline Hometown Credit Union의 Nathan Grossenbach CEO는 "고객이 큰 구매를 결정하기 전에 '내가 이걸 감당할 수 있을까?'라는 첫 질문을 하게끔 하는 기능이 중요하다"라고 언급했습니다. 이는 MZ세대가 자율성과 편리함을 중시하는 금융 서비스에서 필수적인 요소입니다. 실제로, Appli의 계산기를 활용할 경우, 사용자는 고객 맞춤형 정보를 통해 대출 승인의 가능성을 높이는 방법에 대한 지침도 받을 수 있습니다.

  • 또한, 카카오페이의 사례에서도 MZ세대에 대한 금융 서비스 개인화의 중요성이 나타납니다. 카카오페이는 마이데이터 가입자가 2000만명을 넘어서는 성과를 달성하며, 이를 통해 고객에게 다양한 분석 및 맞춤형 추천 서비스를 제공하고 있습니다. 특히, 대출 갈아타기 서비스에서는 약 2만명이 평균 1.52%포인트의 금리 인하 혜택을 누리는 성과를 보였습니다. 이는 MZ세대가 신뢰할 수 있는 데이터를 바탕으로 실질적인 혜택을 경험하게 되는 것을 보여줍니다.

  • AI 기반의 스마트 계산기는 사용자가 자신의 금융 상황을 정확히 이해하고, 이를 바탕으로 효과적인 의사 결정을 할 수 있도록 돕습니다. Shoreline Hometown Credit Union은 앞으로 자동차 대출, 주택 담보 대출 및 개인 대출에 이어 홈 에퀴티 선택지 추가를 계획하고 있어, 그들의 서비스가 더욱 포괄적인 재정적 지원으로 확대될 것입니다.

  • 결국, 이러한 AI 기반의 스마트 계산기는 단순한 도구가 아닌, MZ세대가 올바른 금융 결정을 내리는 데 중점을 두고 설계된 전략적 파트너로 자리매김하고 있습니다. 이는 금융업계에서 경쟁력을 높이고, 고객의 참여를 유도하는 데 필수적인 요소로 작용하게 될 것입니다.

4. 로보어드바이저 실제 사례: 퇴직연금 전용 플랫폼

  • 미래에셋자산운용이 선보인 'M-ROBO'는 퇴직연금 전용 로보어드바이저 서비스로, AI 기술을 활용하여 투자자 맞춤형 포트폴리오를 자동 설계합니다. 이 시스템은 투자자의 연령, 재무 목표, 성향을 종합적으로 분석하여 최적화된 자산 배분을 제공하며, 시장 변동에 따른 리밸런싱 기능을 통해 지속적인 자산 관리를 가능케 합니다.

  • M-ROBO는 간단한 자산 배분 이상의 기능을 제공합니다. 이는 인출 전략, 수익률 최적화, 위험 관리 등을 포괄적으로 지원하여 방대한 양의 데이터를 기반으로 현실적인 투자 결정을 자동화합니다. 예를 들어, M-ROBO는 퇴직연금 투자자들이 일반적으로 갖는 직접적인 관리 부담을 덜어주도록 설계되었습니다.

  • 미래에셋자산운용은 하나은행, 미래에셋증권, 국민은행 등 주요 금융 기관과의 협력을 통해 M-ROBO 서비스를 점진적으로 시행할 계획입니다. 특히 2025년 퇴직연금 시장의 고도화가 예상되는 가운데, M-ROBO는 이 시장에서의 경쟁력을 높일 수 있는 중요한 요소가 될 것입니다.

  • 실제 결과를 보자면, 미국의 퇴직연금 시장 규모는 32.7조 달러에 달하며, 그 중 5%가 로보어드바이저로 운용되고 있다는 점에서 한국도 상당한 성장 가능성을 지니고 있습니다. 이러한 글로벌 트렌드에 발맞춰 M-ROBO는 한국 퇴직연금 시장의 혁신을 이끌 플랫폼으로 주목받고 있습니다.

  • 마지막으로, M-ROBO는 AI 기반 솔루션을 통해 고객 사용의 편리성을 높이고, 기존 수수료 구조 대비 비용을 절감할 수 있는 방안을 마련합니다. 이는 특히 소비자들이 보다 나은 연금 수익률을 추구하는 데 기여할 수 있을 것으로 판단됩니다. 미래에셋자산운용은 M-ROBO 서비스를 통해 '연금 2.0 시대'를 이끌 선도 기업으로 자리매김할 가능성이 큽니다.

5. AI 도입 전략: 빌드·바이·보로우 관점

  • AI 기술이 기업의 경쟁력을 좌우하는 시대에 CIO들은 내부 개발, 외부 구매, 클라우드 활용이라는 세 가지 경로에서 전략적 결정을 내려야 합니다. 이 각 접근법은 사업 목표와 예산에 따라 장단점이 명확하게 구분됩니다.

  • 첫 번째 옵션인 '빌드'는 기업이 자체 AI 솔루션을 개발하는 것으로, 맞춤형 기능과 데이터 관리가 가능하다. 2026년까지 의뢰를 받은 기업 중 60%가 예산 초과와 인력 부족으로 프로젝트를 축소하거나 중단할 가능성이 있다는 Gartner의 예측은 이를 입증합니다. 엄청난 초기 투자와 시간이 소요되지만, 장기적인 차별화를 제공할 수 있습니다.

  • 두 번째로 '바이'는 상용 솔루션을 구매하는 방식으로, H&M과 같은 대형 기업들은 이를 통해 빠르게 AI를 도입하여 운영을 최적화하고 있습니다. H&M은 재고 수요 예측을 위해 사전 훈련된 AI 툴을 사용하는데, 이는 맞춤형 솔루션을 구축하는 데 드는 비용과 시간을 줄일 수 있습니다. 이런 방식은 리소스를 절약하여 예측 가능한 비용으로 신속한 실행을 가능하게 하지만, 커스터마이징의 한계와 공급업체 의존도를 초래할 수 있습니다.

  • 마지막으로 '보로우'는 클라우드 기반 AI 서비스를 활용하는 접근법으로, AWS, Azure, Google Cloud 등이 제공하는 솔루션은 기업에 즉각적이고 유연한 기술 접근을 가능하게 합니다. Forrester의 예측에 따르면, 2025년까지 AI 기술을 도입하는 기업의 80%가 클라우드 서비스를 사용할 것으로 보입니다. 이 방법은 비용 효율성과 접근성을 제공하지만, 데이터 보안과 장기적인 비용 증가 문제에 대한 우려도 동반됩니다.

  • 결론적으로, 기업이 AI를 도입할 때 가장 큰 실수를 저지르는 것은 명확한 전략 없이 단순히 기술을 도입하는 것입니다. AI가 핵심 비즈니스 목표와 연계될 때, 예를 들어 은행의 사기 감지 시스템과 같은 경우에는 내부 개발이 유리할 수 있습니다. 표준 기능에서는 상용 솔루션 구매가, 복잡성을 피하고 싶다면 클라우드 서비스 활용이 합리적입니다. 결국, 성공적인 AI 전략은 기술이 아닌 비즈니스 결정에 기반해야 합니다.

핵심 정리

  • MZ세대의 자율성과 AI 수용도

  • MZ세대는 자산 관리에서 자율성과 편리함을 중시하며, 62%가 AI 기반 금융 서비스를 원하고 있습니다. AI는 이들의 맞춤형 재무 상담 및 개인화된 경험을 제공해 금융 참여를 높이는 데 중요한 역할을 합니다.

  • AI 기반 자산관리 서비스의 성장

  • AI 기술의 도입으로 자산 관리 업계는 효율성과 정확성이 향상되고 있으며, 맞춤형 투자 조언 제공에 기여하고 있습니다. 투자 관리자는 AI를 통해 보다 정확한 데이터 기반 의사 결정을 할 수 있습니다.

  • MyData 및 스마트 도구의 중요성

  • 개인 맞춤형 정보 제공을 통해 MZ세대를 효과적으로 참여시키고 있으며, AI 기반의 스마트 금융 계산기가 사용자에게 24시간 재정 관리 지원을 제공합니다. 이를 통해 올바른 금융 결정이 가능한 환경을 조성하고 있습니다.

  • 로보어드바이저의 가능성

  • 퇴직연금 전용 로보어드바이저 M-ROBO의 도입이 증가하고 있으며, 이는 투자자의 편리성을 높이고 사용자 맞춤형 포트폴리오 관리를 가능하게 합니다. 이를 통해 더욱 효율적인 자산 관리가 이루어질 것입니다.

  • AI 도입 전략의 다양성

  • AI 기술의 도입에는 내부 개발, 외부 구매, 클라우드 활용의 세 가지 전략적 접근법이 있으며, 기업의 목표와 예산에 맞춰 적절한 선택이 중요합니다. 명확한 전략이 성공적인 AI 도입의 핵심입니다.

용어집

  • 🔍 MZ세대: M세대(밀레니얼 세대)와 Z세대를 합친 용어로, 대체로 1980년대 초부터 2010년대 초 사이에 태어난 세대를 일컫습니다. 이들은 디지털 기기에 익숙하고, 개인의 가치와 경험을 중시하는 특징이 있습니다.

  • 🔍 자산관리: 개인의 자산을 효율적으로 관리하여 재무 목표를 달성하기 위한 전략적인 접근입니다. 보통 투자, 저축, 대출 관리 등을 포함하며, 금융 계획을 세우는 것이 중요합니다.

  • 🔍 AI(인공지능): 인간의 지능을 모방하여 학습, 문제 해결, 의사 결정을 수행할 수 있는 기술입니다. 자산 관리에서 AI는 데이터 분석과 개인 맞춤형 서비스를 제공하는 데 활용됩니다.

  • 🔍 포트폴리오: 투자자가 보유하고 있는 자산의 집합을 의미합니다. 분산 투자 전략을 통해 위험을 줄이고 수익을 극대화하려는 목적이 있습니다.

  • 🔍 리밸런싱: 투자 포트폴리오의 자산 배분 비율을 조정하는 과정입니다. 시장 상황이나 투자 목표 변화에 따라 자산 구성을 재조정하여 리스크를 관리합니다.

  • 🔍 로보어드바이저: 자동화된 알고리즘을 기반으로 투자 자문 서비스를 제공하는 프로그램 또는 서비스입니다. 개인의 투자 성향에 맞춘 포트폴리오를 제안하고 관리하는 데 도움을 줍니다.

  • 🔍 MyData: 사용자가 자신의 데이터를 소유하고 활용할 수 있도록 하는 시스템으로, 금융 서비스의 개인화와 맞춤형 정보를 제공하는 데 중점을 둡니다.

  • 🔍 스마트 계산기: AI 기술을 활용하여 사용자의 재정 상황을 분석하고 맞춤형 금융 결정을 돕는 도구입니다. 24시간 언제든지 사용이 가능하여 실시간으로 지원합니다.

  • 🔍 클라우드 서비스: 인터넷을 통해 제공되는 컴퓨팅 리소스로, 서버, 저장소, 데이터베이스 등 다양한 IT 자원을 대여하여 활용할 수 있게 합니다. 기업의 AI 도입에 있어 유연성을 제공합니다.

  • 🔍 정확도: AI 모델이 예측한 결과가 실제 데이터와 얼마나 일치하는지를 나타내는 척도로, 높은 정확도를 유지하는 것이 AI의 효율성을 높이는 데 필수적입니다.

  • 🔍 소비자 행동: 소비자가 제품이나 서비스를 선택하고 구매하는 과정에서 일어나는 모든 행동과 결정을 의미합니다. 이는 자산관리 서비스의 방향성을 좌우하는 중요한 요소입니다.

출처 문서