챗GPT 프로에 ‘개인 금융’ 추가…은행계좌 연결해 지출·자산 분석

오픈AI 그룹 PBC가 챗GPT 프로에 ‘개인 금융’ 기능을 추가했다. 가장 비싼 소비자용 요금제인 챗GPT 프로 이용자는 은행 계좌를 연결해 지출, 자산 배분, 예산 흐름을 한눈에 보고 자연어로 분석까지 요청할 수 있게 됐다.

이번 기능은 출시 시점 기준 미국 일부 이용자에게 ‘프리뷰’ 형태로 제공된다. 오픈AI는 초기 사용자 피드백을 반영해 기능을 다듬은 뒤 범위를 넓힐 계획이라고 밝혔다. 회사는 공식 블로그에서 장기적으로는 “모두에게 제공”하는 것을 목표로 한다고 설명해, 향후 무료 이용자까지 확대될 가능성도 시사했다.

플레이드 연동으로 1만2000개 이상 은행 데이터 연결

이 기능을 쓰려면 먼저 사용자가 자신의 은행 계좌를 플레이드(Plaid)에 연결해야 한다. 플레이드는 앱이 금융기관 시스템과 연동될 수 있도록 돕는 금융 인프라 서비스다. 오픈AI에 따르면 챗GPT는 플레이드를 통해 1만2000개가 넘는 은행의 데이터를 불러올 수 있다.

연동이 끝나면 챗GPT는 개인 금융 대시보드를 자동으로 구성한다. 여기에는 월별 지출 그래프, 투자 포트폴리오 내 자산 유형, 계좌별 핵심 정보 같은 상위 지표가 시각화된다. 챗GPT 프로 이용자는 여기서 한발 더 나아가 자연어 질문으로 세부 내용을 파고들 수 있다.

구독 해지부터 휴가 비용 합산까지 지원

오픈AI가 내세운 핵심은 ‘실용성’이다. 사용자는 불필요한 정기 구독을 찾아 해지 후보를 골라달라고 하거나, 보유 종목 가운데 상대적으로 위험한 주식이 있는지 점검해달라고 요청할 수 있다.

여러 계좌와 신용카드에 흩어진 데이터를 함께 분석하는 작업도 가능하다. 예를 들어 여행 기간 발생한 비용을 한꺼번에 합산해 총지출을 계산하거나, 특정 기간 소비 패턴을 묶어서 정리하는 식이다. 기존 금융 앱이 단순 조회에 그쳤다면, 챗GPT는 ‘질문하고 해석을 듣는’ 방식으로 접근성을 높인 셈이다.

1년 소비 추세 분석과 장기 예산 로드맵 제시

이번 개인 금융 기능은 일회성 지출 분석을 넘어 추세 파악에도 초점을 맞췄다. 챗GPT는 지난 12개월 동안 월별 지출이 어떻게 변동했는지 보여주고, 수년에 걸친 예산 로드맵도 생성할 수 있다.

예컨대 새 차를 사고 싶은 이용자는 목표 시점에 맞춘 저축 계획을 요청할 수 있다. 단순히 ‘얼마를 아껴라’ 수준이 아니라, 현재 지출 구조와 현금 흐름을 토대로 보다 구체적인 가이드를 제시하는 방식이다. 다만 실제 금융 의사결정은 사용자 책임 아래 이뤄져야 하며, 챗GPT의 답변을 투자나 대출 판단의 최종 근거로 삼기에는 아직 검증이 더 필요하다는 시각도 있다.

‘GPT-5.5 Thinking’ 탑재…추론 성능 전면에

오픈AI는 새 기능이 ‘GPT-5.5 Thinking’을 기반으로 작동한다고 밝혔다. 이는 최신 대규모언어모델 가운데 특히 추론 능력에 최적화된 버전이다.

회사 설명에 따르면 이 모델은 금융 업무 수행 능력을 평가하는 ‘FinanceAgent’ 벤치마크에서 60% 점수를 기록했다. 이 평가는 실적 보고서 분석 같은 작업을 포함한다. 또 박사급 수학 문제로 구성된 ‘FrontierMath Tier 4’에서도 최고 기록을 세웠다고 오픈AI는 덧붙였다.

여기에 오픈AI는 50명 이상의 금융 전문가와 함께 별도의 개인 금융 벤치마크도 만들었다. 챗GPT가 실제 가계 재무 맥락에서 얼마나 유용하게 작동하는지 측정하기 위한 평가 체계다. 이는 향후 모델 개선의 기준점 역할을 하게 된다.

향후 카드 신청 대행까지…금융 비서로 진화 예고

오픈AI는 장기적으로 챗GPT가 개인 금융에서 더 적극적인 역할을 맡게 될 것으로 보고 있다. 지금은 새 신용카드를 만들 때 조언을 구하는 수준에 머물지만, 앞으로는 카드 신청서를 직접 제출하고 승인 가능성까지 추정하는 기능으로 확장될 수 있다는 설명이다.

이는 챗GPT가 단순한 정보 검색 도구를 넘어 ‘행동하는 금융 비서’로 발전할 수 있음을 보여준다. 다만 민감한 금융정보를 다루는 만큼 보안, 정확성, 책임 소재 문제는 서비스 확산의 핵심 변수로 남는다. 오픈AI의 이번 개인 금융 기능은 AI가 일상 자산 관리에 얼마나 깊이 들어올 수 있는지 가늠하는 첫 시험대가 될 전망이다.