[토큰포스트 칼럼] ‘에이전트 이코노미(Agentic Economy)’의 서막: AI가 은행 금고지기가 되는 날

바야흐로 ‘에이전트 이코노미(Agentic Economy)’의 시대다. 토큰포스트의 프리미엄 월간 매거진 Blockchain Business Review 2026년 1월호의 핵심 키워드로 선정한 이 단어는, AI가 단순한 도구를 넘어 자율적인 경제 활동의 주체로 거듭나는 새로운 경제 패러다임을 의미한다. 그리고 이 거대한 흐름이 금융 시스템의 가장 보수적이고 핵심적인 영역인 ‘지급결제’ 시스템에서도 확인되고 있다.

최근 국제결제은행(BIS)과 캐나다 중앙은행 연구진이 발표한 워킹 페이퍼는 생성형 AI(Gen AI)가 은행의 ‘현금 관리자(Cash Manager)’ 역할을 수행할 수 있는 잠재력을 가졌음을 증명하며, 에이전트 경제가 먼 미래의 공상과학이 아닌 당면한 현실임을 시사했다.

◇ BIS의 실험: AI, '유동성 관리'의 난제를 풀다

BIS 연구진은 범용 생성형 AI 모델에게 도매 지급결제 시스템의 유동성 관리 권한을 부여하는 실험을 진행했다. 이 AI 에이전트에게 주어진 과제는 결코 단순하지 않았다. 불확실한 자금 흐름 속에서 유동성 충격(Liquidity Shock)에 대비하고, 결제 지연 비용과 유동성 보유 비용 사이의 미묘한 균형(Trade-off)을 맞춰야 했기 때문이다.

놀랍게도, 별도의 금융 특화 훈련을 거치지 않은 범용 AI 모델조차 숙련된 인간 관리자와 유사한 ‘예비적(Precautionary)’ 의사결정을 내렸다.

• AI 에이전트는 미래의 긴급한 고액 결제를 대비해 현재의 자잘한 지출을 미루는 판단을 내렸고,
• 자금 유입 가능성을 계산해 우선순위를 재조정했으며,
• 결제 지연을 최소화하면서도 유동성을 보존하는 최적의 전략을 도출해냈다.

이는 AI가 단순히 입력된 명령을 수행하는 단계를 넘어, 불확실성 하에서 리스크를 계산하고 행동하는 ‘경제적 에이전트’로 진화했음을 보여주는 강력한 증거다.

◇ “강화학습(RL)보다 빠르고 유연하다”… Gen AI가 여는 혁신

이번 연구가 한국 금융권에 던지는 메시지는 명확하다. 바로 ‘속도’와 ‘효율성’이다.

그동안 금융 최적화 모델의 주류였던 강화학습(RL) 방식은 마치 어린아이에게 지급결제의 규칙을 처음부터 하나하나 가르치는 것과 같았다. 최적의 전략을 학습하기 위해 수만 번의 시뮬레이션과 방대한 데이터, 그리고 긴 시간이 필요했다.

반면, 생성형 AI 기반의 에이전트는 ‘제로 샷(Zero-shot)’ 또는 ‘퓨 샷(Few-shot)’ 학습 능력을 갖추고 있다. 프롬프트만으로 상황을 이해하고 즉각적인 추론이 가능하기 때문에, 별도의 장기간 훈련 없이도 복잡한 금융 업무에 투입될 수 있다. 이는 금융 기관이 지능형 에이전트를 도입하여 운영 비용을 획기적으로 절감하고, 프로토타이핑(Prototyping) 속도를 높일 수 있음을 의미한다.

◇ 금융의 미래: ‘AI 샌드박스’와 인간의 역할

물론 AI에게 당장 은행 금고의 전권을 넘길 수는 없다. BIS 보고서 역시 ‘인간 참여형(Human-in-the-loop)’ 모델을 강조하며, AI의 판단을 최종 검증할 인간 관리자의 중요성을 역설했다. 또한, 예기치 못한 ‘블랙 스완’ 상황에서 AI가 과거 데이터에 의존해 오판할 리스크에 대해서도 경고했다.

하지만 방향성은 결정됐다. 정책 입안자들은 이러한 AI 에이전트들을 활용해 ‘다중 에이전트 지급결제 시뮬레이터(Multi-agent payment system simulator)’를 구축할 수 있다. 가상의 샌드박스 안에서 시스템적 그리드락(Gridlock)이나 위기 상황에서의 복원력을 안전하게 테스트하고, 새로운 규제 정책을 실험해 볼 수 있는 것이다.

◇ ‘Agentic Economy’를 준비하는 우리의 자세

토큰포스트 1월호가 ‘Agentic Economy’를 주목한 이유는 명확하다. 2026년은 AI가 인간의 보조 도구(Tool)에서 자율적인 대리인(Agent)으로 격상되는 원년이 될 것이기 때문이다.

한국 금융 시장은 이미 AI 뱅커 도입, 로보어드바이저 활성화 등 AI 전환에 박차를 가하고 있다. 이번 BIS의 연구는 여기서 한 발 더 나아가, AI가 단순 응대를 넘어 자금 관리와 같은 핵심 코어 업무의 주체로 부상할 수 있음을 보여주었다.

국내 금융사들은 이제 운영 효율성을 위해 목적에 맞는 AI 솔루션 도입을 서둘러야 하며, 동시에 리스크 평가와 규제 준수에 대한 철저한 대비책을 마련해야 한다. BIS의 이번 연구는 그 거대한 변화의 서막일 뿐이다. 금융의 미래는 이제 ‘누가 더 똑똑한 에이전트를 고용하느냐’에 달려 있다.