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KBW 2026 성료…디지털자산 제도화 이후 '온체인 금융' 본격 논의
[경제일보] 서울 광진구 워커힐 호텔앤리조트에서 열린 'KBW2026 with 업비트'가 이틀간의 메인 컨퍼런스를 마무리했다. 이번 행사에서는 스테이블코인과 실물자산(RWA) 토큰화, 온체인 결제는 물론 금융기관이 디지털자산을 어떻게 상품과 인프라에 편입할지를 놓고 정책 당국과 금융사, 기술기업 관계자들이 구체적인 논의를 이어갔다. 1일 팩트블록은 지난달 30일부터 이틀간 열린 KBW2026 메인 컨퍼런스에는 총 290명의 연사가 참여해 3개 스테이지에서 120개 세션을 진행했다고 밝혔다. 행사 참석자는 연인원 1만2500명으로 집계됐으며, 전체 연사 가운데 금융·정책·디지털자산 투자 및 서비스 분야 관계자는 115명으로 39.7%를 차지했다. 올해 행사에서 가장 눈에 띄는 변화는 기관과 정책 분야의 참여 확대였다. 지난해까지 디지털자산 기술과 프로젝트를 소개하는 성격이 강했다면 올해는 금융기관과 규제당국, 신용평가사, 자산운용사 등이 대거 참여하면서 디지털자산을 기존 금융시장 안에 어떻게 연결할지에 논의가 집중됐다. 첫날부터 미국의 디지털자산 정책과 규제 방향이 주요 의제로 다뤄졌다. 해리 정 전 백악관 대통령 디지털자산자문위원회 부국장은 '지니어스법 시행 첫해: 다음 과제는' 세션에서 미국의 스테이블코인법인 지니어스법의 입법 경험을 소개했다. 한국도 디지털자산기본법을 마련하는 과정에서 제도 자체를 만드는 데 그치지 않고 국내 시장에서 디지털자산을 어떻게 활용할지, 법과 제도의 최종 목표를 무엇으로 설정할지부터 명확히 해야 한다고 강조했다. 브라이언 퀸텐즈 전 미국 상품선물거래위원회(CFTC) 위원은 규제기관의 역할에 대해서도 새로운 관점을 제시했다. 위험을 원천적으로 차단하는 데만 집중하기보다 시장 참여자가 위험을 인지하고 관리할 수 있는 환경을 만드는 것이 중요하다는 취지다. 디지털자산 시장을 제도권으로 편입하는 과정에서 규제와 혁신 사이의 균형을 어떻게 설계할지가 여전히 주요 과제로 남아 있다는 의미로 풀이된다. 이번 행사에서는 스테이블코인 논의가 법과 규제의 영역을 넘어 실제 금융 인프라로 이동하고 있다는 점도 강조됐다. 모니카 롱 리플 사장은 향후 5년 내 토큰화된 실물자산을 24시간 거래하거나 담보로 활용할 수 있는 기회가 확대될 것으로 전망했다. 자산을 블록체인에 올리는 데서 끝나는 것이 아니라 결제와 담보 활용까지 온체인으로 연결하고, 금융기관이 토큰화 자산을 실제 담보로 인정할 수 있는 법적 체계를 갖추는 것이 필요하다고 설명했다. 금융기관이 디지털자산 시장에 진입하기 위해 필요한 인프라도 주요 화두로 다뤄졌다. 무디스와 S&P글로벌 등 신용평가사 관계자와 프랭클린템플턴 관계자가 참여한 세션에서는 기존 금융시장에서 활용되던 데이터와 신용평가 체계를 디지털자산 시장에 어떻게 적용할지 논의했다. 시장 규모가 커질수록 금융기관 입장에서는 단순한 거래 데이터뿐 아니라 자산과 프로젝트의 위험도를 판단할 수 있는 표준화된 정보와 평가체계가 필요하기 때문이다. 토큰화 역시 '가능성'을 이야기하는 단계에서 실제 금융상품으로 옮겨가는 조건이 논의됐다. 일본 금융그룹 SBI그룹 관계자는 기관 토큰화가 실증을 넘어 실제 도입으로 이어지기 위해 필요한 과제를 짚었고, 미래에셋자산운용은 전통적인 펀드 상품과 RWA 프로토콜을 연결하는 방안을 논의했다. 현장 전시장에서도 이런 흐름은 이어졌다. 업비트 운영사 두나무는 '업비트존'을 마련하고 '기와' 생태계 프로젝트를 선보였다. 탈중앙화금융, RWA, 소비자·소셜 서비스, 영지식(ZK) 기반 인증, AI·웹3 등 5개 분야의 프로젝트를 소개하면서 블록체인 기술이 실제 서비스로 연결되는 사례를 보여주는 데 초점을 맞췄다. NHN KCP는 원화 스테이블코인을 활용한 결제·정산 기술을 직접 시연했다. 결제부터 거래 확인, 가맹점 관리와 정산까지 전체 과정을 구현해 스테이블코인이 실제 상거래에서 어떤 방식으로 활용될 수 있는지를 보여줬다. 스테이블코인이 단순한 투자 수단이 아니라 결제와 정산 인프라로 확장될 수 있는지를 현장에서 선보였다. 기관 참여는 올해 새롭게 구성된 파트너 명단에서도 이름을 올렸다. 한국투자증권, 삼성증권, 교보생명, 현대카드, LG CNS, 한국신용평가, EY한영 등이 기관 파트너로 참여하면서 디지털자산 전문기업뿐 아니라 증권·보험·카드·IT서비스·회계 등 전통 금융과 기업 인프라를 담당하는 사업자들이 연결 지점이 넓어진 것으로 평가된다. 박위익 팩트블록 대표는 "이번 KBW에서는 디지털자산을 실제 금융상품과 결제 서비스에 어떻게 도입할지에 대한 구체적인 논의가 이뤄졌다"며 "KBW가 금융기관과 정책 당국, 기술 기업이 만나 제도와 사업의 접점을 찾고 실질적인 협력으로 이어가는 장이 되도록 발전시켜 나가겠다"고 말했다.
2026-10-01 17:30:33
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오픈AI, 월가 '엑셀·피치북'까지 파고든다…금융판 챗GPT 출격
[경제일보] 오픈AI가 투자은행의 리서치부터 엑셀 재무모델과 피치북 작성까지 지원하는 금융권 전용 챗GPT를 내놨다. 범용 챗봇을 넘어 산업별 업무 자체를 AI로 재설계하려는 전략으로, 월가의 반복적인 분석·문서작성 업무를 둘러싼 AI 경쟁도 한층 치열해질 전망이다. 오픈AI는 10일(현지시간) 금융기관용 AI 서비스 '챗GPT 포 파이낸셜 서비스(ChatGPT for Financial Services)'를 공개했다. 최신 모델 GPT-6 아스트라를 기반으로 모건스탠리와 에버코어가 설계 파트너로 참여했다. 우선 투자은행(IB)과 주식 리서치 업무에 초점을 맞췄다. 기존 챗GPT와 가장 큰 차이는 금융 데이터가 업무 과정에 직접 들어온다는 점이다. 달루파와 피치북, LSEG 뉴스, 크런치베이스 등의 데이터를 기본으로 제공해 실적 발표와 재무제표, 기업 펀더멘털, 비상장 기업 정보를 검색하고 분석할 수 있다. 분석에 사용된 수치가 어느 표나 문단에서 나왔는지도 확인할 수 있도록 출처 추적 기능을 넣었다. 금융회사가 이미 돈을 내고 쓰는 데이터도 연결한다. 오픈AI는 S&P 캐피털 IQ와 LSEG, MSCI, 다우존스 팩티바, 무디스 등과 계정·접근권한 연동을 추진하고 있다. 데이터사이트와 박스, 프리퀸, 팩트셋, 인탭트 등 50개 이상의 커넥터도 지원한다. 결국 별도 데이터 단말을 단순 대체하기보다는 여러 금융 데이터와 사내 자료를 챗GPT 안에서 묶어 분석부터 결과물 작성까지 이어가는 구조다. 실제 업무 범위도 투자은행 실무에 맞췄다. 기업가치 평가와 차입매수(LBO) 모델링, 인수 후보 기업 선별, 실적 분석을 수행하고 결과를 엑셀·워드·파워포인트로 만들 수 있다. 각 금융회사가 사용하는 재무모델이나 피치북 양식을 관리자 페이지에 등록하면 같은 형식으로 결과물을 생성할 수도 있다. 오픈AI는 아스트라의 금융문서 처리 성능도 강조했다. 미국 재무부 보고서의 복잡한 표와 차트, 주석에서 필요한 정보를 찾아 분석하는 'OfficeQA Pro'에서 69.9%를 기록했다. 이전 GPT-5.6 솔은 60.2%였다. 다만 이는 오픈AI가 제시한 벤치마크 결과로 실제 투자은행 업무에서 동일한 정확도를 보장하는 것은 아니다. 특히 금융권에서는 작은 숫자 오류도 투자 판단이나 고객 자료의 신뢰도 문제로 이어질 수 있다. 오픈AI 역시 금융서비스 약관에서 데이터와 AI 결과물이 부정확하거나 불완전할 수 있고 최신 정보가 아닐 수 있다고 명시했다. 달루파 데이터는 최대 24시간 지연될 수 있으며 일부 미국 주식 시세도 최소 15분 지연된다. 투자 조언이나 매매 추천 서비스가 아니라는 점도 분명히 했다. 보안 장벽도 높였다. 사내 데이터는 기본적으로 모델 학습에 사용하지 않으며 저장·전송 과정에서 암호화한다. 역할별 접근 통제와 SAML 기반 통합 로그인(SSO), SCIM 계정 관리, 데이터 보존기간 설정을 지원한다. 준법감시 조직은 업무 로그를 추출해 감사나 조사에 사용할 수 있다. 금융 AI 시장 경쟁은 이미 달아오르고 있다. 앤트로픽은 올해 금융분석과 주식 리서치, 사모펀드 등을 겨냥한 금융 AI 도구와 에이전트를 잇달아 내놨다. 금융 특화 AI 업체 로고(Rogo)도 300개 이상의 금융기관에서 4만명 이상의 금융 전문가가 이용한다고 밝히고 있다. 한편 오픈AI는 현재 이 서비스를 자격을 갖춘 금융기관에 판매하고 있으며 가격은 공개하지 않았다. 향후 금융 데이터 범위를 넓히고 투자은행과 주식 리서치를 넘어 다른 금융 분야로 확대할 계획이다. 금융회사 입장에서는 AI가 보고서를 얼마나 잘 쓰느냐보다 숫자의 출처를 검증하면서 실제 업무시간을 얼마나 줄일 수 있느냐가 시장 안착을 가를 관건이 될 전망이다.
2026-09-11 15:11:39
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