디지털자산 서비스의 관문, 온체인 데이터 인프라

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1. 디지털자산이 마주한 벽, 불친절한 온체인 데이터

디지털자산 시장이 빠르게 발전하고 있다. 스테이블코인은 이미 연간 수조 달러 규모의 거래를 처리하며 결제와 송금 영역에서 활용되고 있고, 주식과 채권 등 전통 금융 자산의 토큰화(Tokenization)도 본격화되고 있다. 이는 블록체인 기술의 역할이 자산의 발행과 유통, 결제와 정산에 이르는 금융 밸류체인(Value Chain) 전반으로 확대되고 있음을 보여준다.

이제 블록체인은 가능성을 논의하는 단계를 넘어 실질적인 인프라 구축 단계로 진입한 것이다. 이에 논의의 초점 역시 기술 도입의 필요성을 증명하는 것이 아니라, 제도권 금융 안에서 이를 어떻게 운영할 것인가로 이동하고 있다. 특히, 블록체인 인프라를 기존의 회계, 세무, 감사, 컴플라이언스 등 워크플로우와 어떻게 통합할 것인가다. 블록체인이 새로운 기반 인프라로 작동하더라도, 제도권 금융이 요구하는 절차와 기준은 여전히 유지되기 때문이다.

문제는 블록체인 인프라를 기존 금융 워크플로우에 통합하는 과정이 까다롭다는 점이다. 레거시 금융 시스템은 표준화된 정형(Structured) 데이터를 기반으로 구동되나, 온체인(On-chain) 데이터는 별도의 인덱싱, 디코딩, 그리고 정규화 작업이 필요한 원시(Raw) 데이터에 가깝기 때문이다. 비유하자면 잘 정돈된 회계 장부가 아니라 분류되지 않은 방대한 영수증 더미와 같다.

따라서 온체인 데이터를 활용하기 위해서는 별도의 데이터 파이프라인이 필수적이다. 분산된 원장에서 거래 기록을 수집하고, 이를 목적에 맞게 정제해야 한다. 나아가 수십 테라바이트에 달하는 데이터를 안정적으로 저장하고, 필요한 시점에 빠르게 조회할 수 있는 인프라도 갖춰야 한다. 결국 온체인 데이터는 누구에게나 공개되어 있지만, 그 자체로 쉽게 활용할 수 있는 데이터는 아닌 것이다.

2. 온체인 데이터 인프라 구축의 현실과 한계

다만 디지털자산 시장의 규모와 활용 범위가 제한적이었던 초기에는 이러한 데이터 접근성 문제가 크게 부각되지 않았다. 디지털자산 서비스 대부분이 제한된 참여자를 대상으로 한 소규모 실험에 가까웠기 때문이다. 일례로, 글로벌 투자은행 JP모건의 예금토큰 프로젝트는 소수의 기관 고객만을 위해 설계된 제한적 결제 수단이었다. 참여자와 사용 목적이 명확한 환경에서는 처리해야 할 거래의 종류도 단순했고, 데이터의 실시간성이나 정밀함도 그리 중요하지 않았다.

당시에는 온체인 데이터에 요구되는 기준 자체가 비교적 느슨했다. 모든 상태가 실시간으로 엄격하게 일치하지 않더라도, 일정 시간이 지난 뒤 결과적으로 정합성만 맞으면 운영상 큰 문제가 없었기 때문이다. 즉, 최종 일관성(Eventual Consistency)에 기반한 처리 방식도 충분히 수용 가능한 수준이었다. 이러한 환경에서는 자체 노드를 제한적으로 운영하거나 외부 RPC 엔드포인트, 혹은 단순 온체인 데이터 API를 연동하는 방식으로도 무리 없이 대응할 수 있었다.

하지만 온체인 환경이 확장되면서 기존 방식만으로는 더 이상 감당하기 어렵게 되었다. 다루는 자산군이 다양해지고 거래 규모가 빠르게 증가하면서 데이터의 처리 범위가 급격히 커졌기 때문이다. 이에 따라 데이터 인프라가 갖춰야 할 기술적 요건 역시 단순 조회 수준을 넘어 훨씬 정교하고 실시간성이 보장되는 형태로 고도화되고 있다. 본격적인 운영 단계로 접어들면서, 인프라에 요구되는 기준이 근본적으로 달라진 것이다.

3. 제도권 금융을 위한 온체인 데이터 인프라 요건

이처럼 높아진 요구 수준을 충족하기 위해서는 인프라를 평가하는 기준부터 달라져야 한다. 타이거리서치는 제도권 금융이 신뢰하고 활용할 수 있는 온체인 데이터 인프라의 핵심 기준으로 완전성(Completeness), 정합성(Consistency), 안정성(Stability) 세 가지를 제시한다. 이는 온체인 데이터가 실제 서비스의 기준 원장으로 기능하기 위해 반드시 충족해야 할 필수 요건이다.

3.1. 완전성(Completeness): 모든 거래 내역이 포함되었는가

완전성은 온체인 데이터 인프라의 가장 기본적인 요건이다. 이는 블록체인 원장에 기록된 거래 내역이 빠짐없이 수집되고, 이후 처리 과정에서도 누락 없이 반영되었는지를 판단하는 기준이다. 제도권 금융에서는 거래 하나의 누락만으로도 잔액 산정, 회계 처리, 정산 결과가 달라질 수 있다.

데이터의 누락은 먼저 수집 단계에서 발생할 수 있다. 블록체인은 일정 시간 동안 발생한 거래를 블록 단위로 묶어 원장에 기록한다. 데이터 인프라는 이 블록을 순서대로 수집해 처리한다. 그러나 노드 장애나 네트워크 문제로 특정 구간의 블록 수집이 중단되면, 해당 구간에 포함된 거래 기록도 함께 누락될 수 있다. 다만 수집 단계의 누락은 비교적 명확하게 확인하고 대응할 수 있다. 누락된 블록 구간을 다시 수집하는 백필(Backfill) 작업을 통해 데이터를 채울 수 있기 때문이다.

또 다른 문제는 원본 블록 데이터를 모두 수집한 뒤의 처리 과정이다. 인덱서(Indexer)는 원본 데이터에서 필요한 거래 기록을 추출해 조회 가능한 형태로 변환한다. 이때 데이터를 제대로 파싱하지 못하면 일부 기록은 처리 과정에서 유실될 수 있다. 예를 들어 예를 들어 솔라나(Solana)의 토큰 전송 데이터를 인덱싱한다고 가정하자. 솔라나에는 기존 토큰 표준 외에도 확장 표준이 존재한다. 만약 인덱서가 기존 표준만 파싱하도록 설계되어 있다면, 확장 표준으로 발행된 토큰의 이동 내역은 누락될 수 있다.

고성능 체인에서는 완전성을 유지하는 부담이 더 커진다. 블록 생성 주기가 짧고 트랜잭션 처리량이 많을수록, 데이터 파이프라인이 짧은 시간 안에 처리해야 하는 데이터량도 함께 늘어나기 때문이다. 수집과 처리 로직 자체에 결함이 없더라도, 실시간 처리가 체인의 속도를 따라가지 못하면 그 사이에 발생한 거래 기록의 반영이 지연될 수 있다. 결국 완전성은 데이터를 빠짐없이 가져오는 것을 넘어, 체인의 변화와 속도에 지속적으로 대응할 수 있어야 유지되는 요건이다.

3.2. 정합성(Consistency): 수집된 데이터는 정확한가

완전성이 데이터 누락 여부를 검증한다면, 정합성은 수집된 데이터가 블록체인 원장과 일치하는지를 판단하는 기준이다. 제도권 금융에서는 완전성 못지않게 정합성도 중요하다. 데이터 하나가 잘못되면, 이를 기반으로 한 모든 계산과 판단 역시 왜곡될 수 있기 때문이다.

블록체인에서는 원장이 확정되는 과정에서 데이터가 일시적으로 달라질 수 있다. 기존 금융 시스템은 중앙 서버를 기준으로 데이터를 기록하고 관리하지만, 블록체인은 여러 참여자가 각자 블록을 검증하고 합의를 거쳐 원장을 업데이트한다. 이 과정에서 네트워크 지연이나 검증 시점의 차이로 서로 다른 블록이 동시에 유효한 것처럼 보이는 상황이 발생할 수 있다.

이 과정에서 처음에는 유효한 것으로 처리된 블록이 이후 최종 원장에서 제외되고, 다른 블록으로 대체되는 블록 재조정(Reorg)이 발생할 수 있다. 이때 해당 블록에 포함되었던 트랜잭션이 최종 원장에서 제외되거나, 이후 다른 블록에 다시 포함될 수 있다. 이 경우 특정 시점에 수집한 데이터가 이후 확정된 원장 상태와 달라지면서 정합성 문제가 발생할 수 있다.

정합성 문제는 노드 클라이언트에서도 발생할 수 있다. 노드 클라이언트는 블록체인 노드를 구동하는 핵심 소프트웨어로, 쉽게 말해 블록체인의 운영체제(OS)에 가깝다. 이 소프트웨어에 결함이 생기면 원장 데이터를 해석하고 계산하는 과정에서 오류가 발생할 수 있다. 실제로 이더리움의 주요 노드 클라이언트에서도 거래 처리나 수수료 계산 과정에서 오류가 발생한 사례가 있다. 이는 금융 서비스에서 고객 자산이 잘못 표기되거나, 수수료가 잘못 정산되는 사고와 유사하다.

이처럼 온체인 데이터의 정합성은 단순히 데이터를 수집하는 것만으로 보장되지 않는다. 특정 시점에 수집한 데이터가 이후 확정된 원장과 달라질 수 있고, 노드 클라이언트의 결함으로 원장 데이터가 잘못 해석될 수도 있다. 따라서 온체인 데이터를 제도권 금융의 기준 데이터로 활용하려면, 수집된 데이터가 원장과 일치하는지 지속적으로 대조하고 검증할 수 있어야 한다.

3.3. 안정성(Stability): 대규모 운영 환경에서도 안정적인가

완전성과 정합성이 데이터의 품질을 검증하는 기준이라면, 안정성은 대규모 운영 환경에서도 데이터 수집과 처리, 조회가 중단 없이 이어질 수 있는지를 판단하는 기준이다. 단 한 번의 장애나 지연도 치명적인 타격으로 이어지는 산업 특성상 이는 타협할 수 없는 요건이다. 특히 온체인 인프라는 24시간 내내 멈추지 않는 네트워크를 전제로 하기에, 안정성에 대한 요건은 더 높을 수밖에 없다.

대규모 운영 환경에서는 동시에 많은 요청을 처리해야 한다. 전통적인 서버 인프라에서는 여러 서버로 요청을 분산하는 로드밸런싱(Load Balancing)을 통해 처리량을 높일 수 있다. 그러나 블록체인 인프라에서는 복수의 노드를 운영하는 것만으로 같은 효과를 기대하기 어렵다. 각 노드의 블록 동기화 시점이 다를 수 있어, 동일한 조회 요청에도 서로 다른 결과가 반환될 수 있기 때문이다.

예를 들어 사용자가 트랜잭션을 전송한 직후 처리 여부를 조회한다고 가정해보자. 처음 요청을 받은 노드는 해당 트랜잭션을 확인했지만, 조회 요청을 받은 다른 노드는 아직 이를 반영하지 못했을 수 있다. 이 경우 인프라는 정상적으로 응답했더라도, 사용자는 하나의 트랜잭션에 대해 서로 다른 상태를 확인하게 된다.

데이터 규모가 커질수록 안정성 확보도 어려워진다. 제도권 금융에서는 최신 상태를 확인하는 것만으로는 충분하지 않다. 특정 시점의 자산 상태를 산정하고, 그 상태가 어떤 거래 이력을 거쳐 형성되었는지도 함께 확인해야 한다. 이를 위해서는 과거 기록을 보존하는 아카이브 노드(Archive Node)가 필요하지만, 체인에 따라 그 규모는 수십 테라바이트에 달한다. 이처럼 방대한 데이터를 저장하고 조회해야 하는 환경에서는 조회 지연과 시스템 병목이 발생할 가능성도 커진다.

지속적인 유지보수도 안정성의 중요한 요건이다. 블록체인은 운영 중에도 하드포크(Hard Fork), 체인 업그레이드, 노드 클라이언트 업데이트 등으로 계속 변화한다. 이때 데이터 수집과 처리 파이프라인이 이러한 변화에 대응하지 못하면, 기존에 정상적으로 작동하던 인프라도 순식간에 멈출 수 있다. 결국 안정성은 초기 구축만으로 확보되지 않으며, 체인 환경의 변화에 지속적으로 대응할 수 있어야 유지된다.

4. 람다256: 제도권 금융을 위한 온체인 데이터 인프라

디지털자산 사업을 준비하는 기업이 모든 기반 인프라를 독자적으로 구축하는 경우는 드물다. 대개는 기술력이 검증된 글로벌 체인 인프라를 선택하고, 그 위에서 사업 모델을 구체화한다. 온체인 데이터 인프라도 같은 관점에서 볼 필요가 있다. 앞서 제시한 완전성, 정합성, 안정성을 갖춘 온체인 데이터 인프라는 단순한 데이터베이스를 구축하는 과제가 아니기 때문이다.

복잡한 멀티체인 환경에서는 체인마다 다른 데이터 구조를 실시간으로 인덱싱해야 하며, 대규모 트래픽 속에서도 높은 안정성과 처리 성능을 유지해야 한다. 여기에 신규 표준, 체인 업그레이드가 발생할 때마다 지속적으로 대응해야 한다. 결국 온체인 데이터 인프라는 단기간에 끝나는 개발 과제가 아니라, 막대한 자본과 시간, 실무 운영 경험이 요구되는 대규모 인프라 사업에 가깝다.

따라서 기업 입장에서는 모든 인프라를 직접 개발하기보다, 검증된 인프라 파트너를 선택하고 본연의 사업에 집중하는 접근이 현실적이다. 람다256이 국내 주요 디지털자산 사업자들의 기술 파트너로 자리 잡은 배경도 여기에 있다. 두나무의 블록체인 기술 자회사인 람다256은 거래소, 금융기관, 웹3 기업을 대상으로 블록체인 인프라를 제공하며 국내 시장에서 운영 경험을 축적해왔다.

람다256은 이러한 경험을 바탕으로 2024년 웹3 개발 플랫폼 ‘노딧(Nodit)‘을 출시했다. 최근 공개한 ‘데이터셰어(DataShare)‘는 노딧의 온체인 데이터 인프라 제품으로, 제도권 금융이 요구하는 데이터 품질과 운영 환경을 고려해 설계되었다. 정식 공개에 앞서 일부 파트너사를 대상으로 2년 이상 데이터 웨어하우스 형태의 서비스를 제공해왔다는 점에서, 이미 실전 환경에서 검증 과정을 거친 인프라로 볼 수 있다.

4.1. 기술적 차별성: 자체 인덱싱 엔진, 그리고 고성능 데이터 파이프라인

데이터셰어의 기술적 차별성은 멀티체인 환경의 파편화된 데이터를 기존 워크플로우에 맞는 데이터셋으로 제공하는 데 있다. 멀티체인 환경에서는 체인마다 데이터 구조와 기록 방식이 다르기 때문에, 수집과 처리 기준도 체인별 특성에 맞춰 설계되어야 한다. 여기에 신규 표준 도입이나 네트워크 업그레이드처럼 각 체인의 운영 환경이 계속 변한다는 점까지 더해지면, 데이터 인프라의 관리 난도는 더욱 높아진다. 데이터셰어는 도메인 지식을 갖춘 전문 인력과 자체 인덱싱 엔진, 고성능 데이터 파이프라인을 바탕으로 이러한 체인별 차이와 운영 변화에 지속적으로 대응할 수 있는 구조를 갖췄다.

이 구조가 안정적으로 작동하기 위해서는 원천 데이터를 가져오는 노드 인프라 환경도 함께 뒷받침되어야 한다. 데이터셰어는 노딧의 하이퍼노드(Hyper Node) 아키텍처 위에서 서비스되기 때문에, 대규모 요청이나 노드 장애 상황에서도 유연하게 대응할 수 있다. 최소 가용 노드 기준을 관리하고, 지연·복구 임계값을 제어해 특정 노드의 문제가 전체 수집 과정으로 확산되지 않도록 설계했다. 또한 메인넷 업그레이드나 노드 소프트웨어 교체와 같은 환경 변화에도 인프라 단에서 중단 없이 대응할 수 있는 구조를 갖추고 있다.

수집된 데이터가 별도의 검증 과정을 거친다는 점도 데이터셰어의 중요한 차별점이다. 데이터셰어(DataShare)는 수집된 데이터가 실제 체인 상태와 일치하는지 자체 검증 프로세스를 통해 지속적으로 확인한다. 이 과정에서 블록 재조정이나 노드 클라이언트 오류, 체인 업그레이드 이후 발생할 수 있는 데이터 차이를 점검하고, 개별 트랜잭션의 처리 결과가 이벤트 기록과 잔액 변화에 일관되게 반영되었는지도 함께 확인한다. 즉, 체인에 기록된 내용과 데이터셰어가 가공한 결과를 교차 검증함으로써 데이터 누락이나 처리 오류를 줄이고, 기존 워크플로우에서 기준 데이터로 활용할 수 있는 신뢰도를 확보하는 구조다.

다만 온체인 데이터를 실제 업무에 활용하려면 데이터의 정확성뿐 아니라, 필요한 체인과 데이터 유형을 폭넓게 제공할 수 있어야 한다. 데이터셰어는 현재 시장 수요가 높은 13개 핵심 체인을 기본 지원하며, 노딧이 운영해온 50개 이상의 멀티체인을 바탕으로 맞춤형 데이터셋 확장도 지원할 수 있다. 향후에는 거래소 지갑 주소, 디파이(DeFi) 스마트 컨트랙트, 가격 데이터 등을 결합한 라벨링 데이터를 제공할 계획이다. 이를 통해 회계, 세무뿐 아니라 리스크 관리와 이상거래 모니터링까지 활용 범위를 넓힐 수 있다.

4.2. 운영 차별성: 컴플라이언스 대응, 그리고 기존 워크플로우 통합

제도권 금융에서 온체인 데이터를 활용하기 위해서는 데이터의 품질뿐 아니라 컴플라이언스 요건도 함께 충족해야한다. 특히 국내 금융권은 망분리, 접근 통제, 내부망 운영 기준 등 외부 데이터 인프라를 도입할 때 적용하는 기준이 엄격하다. 데이터셰어는 이러한 환경을 고려해 국내 IDC 내 온프레미스(On-premise) 구축을 지원하며, SOC2 인증을 통해 보안 관리 체계에 대한 신뢰성도 확보하고 있다. 이를 통해 금융기관은 내부 보안 정책과 규제 가이드라인에 맞춰 온체인 데이터를 도입할 수 있다.

데이터의 저장 위치와 접근 권한을 금융기관이 직접 관리할 수 있다는 점도 중요하다. 데이터셰어는 온체인 데이터를 금융기관이 사용하는 클라우드 저장소로 직접 전송하는 아키텍처를 지원한다. 예를 들어 AWS S3와 같은 기관 내부 데이터 환경에 온체인 데이터를 실시간으로 적재함으로써, 외부 인프라 솔루션을 활용하면서도 데이터 관리와 접근 통제의 주도권은 기관 내부에 유지할 수 있다.

나아가 데이터셰어는 금융기관이 기존에 사용하는 데이터 분석 환경과의 연동성도 지속적으로 강화할 계획이다. 스노우플레이크(Snowflake), 빅쿼리(BigQuery), 데이터브릭스(Databricks) 등 주요 데이터웨어하우스 및 분석 플랫폼과의 연동을 지원함으로써, 온체인 데이터가 기존 워크플로우와 유기적으로 연결될 수 있도록 하는 것이 핵심이다.

람다256의 운영 지원 체계도 데이터셰어의 강점이다. 온체인 데이터 인프라는 24시간 가동되는 블록체인 네트워크를 기반으로 하기 때문에, 장애나 지연을 빠르게 감지하고 대응하는 역량이 중요하다. 데이터셰어는 국내 전문 인력을 통해 상시 관제와 전담 기술 지원을 제공하며, 금융기관이 직접 감당해야 하는 운영 부담을 줄여준다. 금융기관은 이를 통해 별도의 블록체인 인프라 조직을 크게 확대하지 않고도 온체인 데이터를 안정적으로 관리하고 활용할 수 있다.

5. 온체인 데이터 인프라가 필요한 순간들

시나리오 1: 토큰화 주식, 온체인 보유자 현황을 정확히 추적하는 문제

제도권 금융에서는 상장 주식을 온체인에서 토큰 형태로 동시 발행하는 사례가 늘고 있다. 글로벌 디지털자산 기업 갤럭시 디지털(Galaxy Digital)이 보통주를 토큰화($GLXY)하여 솔라나 블록체인 위에 발행한 것이 대표적이다. 자산 토큰화 기업 시큐리타이즈(Securitize) 역시 뉴욕증권거래소(NYSE) 상장과 동시에 자사 주식($SECZ)을 솔라나 위에 발행한 바 있다. 빠른 처리 속도와 낮은 비용을 강점으로 하는 솔라나는, 이처럼 상장 주식을 규제 준수 형태로 토큰화하려는 금융사들의 주요 인프라로 선택받고 있다.

이처럼 전통 자산과 온체인 토큰 증권을 함께 취급하는 금융기관은 새로운 운영 과제를 마주한다. 증권사는 블록체인에 기록된 토큰 보유자 현황과 실소유주를 정확히 추적하고, 이를 규제 당국과 감사인에게 증명할 수 있어야 한다. 이는 결산 시점뿐만 아니라 배당 기준일, 의결권 산정일마다 반복되는 핵심 업무다. 만약 데이터가 누락되거나 특정 시점의 잔액이 잘못 산정되면 오지급, 공시 오류, 감사 대응 실패 등 치명적인 리스크로 이어질 수 있다.

문제는 솔라나의 독특한 데이터 구조가 이러한 금융 업무를 어렵게 만든다는 점이다. 솔라나는 비용과 속도 면에서 유리하지만, 거래 기록이 수많은 계정(Account)에 분산되어 저장되는 구조를 취한다. 디파이(DeFi) 거래 하나만 발생해도 토큰 계정, 유동성 풀, 수수료 계정 등에 데이터가 파편화된다. 여기에 솔라나 아카이브 노드의 누적 데이터 규모가 수백 테라바이트에 달한다는 점까지 더해지면, 과거 특정 시점의 보유자 현황과 거래 이력을 역추적해 재구성하는 일은 개별 기관이 직접 감당하기에 현실적인 한계가 크다.

따라서 솔라나 기반의 토큰화 자산을 제도권 금융에 통합하려면 가공 없이 즉시 분석할 수 있는 데이터 인프라가 필수적이다. 데이터셰어는 파편화된 원천 데이터를 정제하여 금융기관의 기존 데이터 웨어하우스에서 즉시 쿼리할 수 있는 정규화된 형태로 제공한다. 특히 블록 생성 주기가 0.4초 미만인 고속 환경에 맞춰 파이프라인을 최적화함으로써, 체인당 초당 약 2만 개의 트랜잭션을 실시간으로 처리할 수 있는 성능 기반을 확보하고 인덱싱 지연을 최소화했다.

시나리오 2: 에이전틱 페이먼트, 온체인 결제 시 리스크 관리 문제

AI 에이전트가 사용자를 대신해 결제를 판단하고 실행하는 에이전틱 페이먼트(Agentic Payment) 시장이 부상하고 있다. 코인베이스(Coinbase)가 온체인 결제 프로토콜 x402를 출시한 이후, 스테이블코인을 기반으로 한 자율 결제 인프라 구축도 본격화되고 있다.

다만 에이전트 간 자율 결제가 상용 금융 서비스로 안착하려면 판단의 기준이 되는 온체인 데이터의 품질이 무엇보다 중요하다. 사람의 확인 절차가 줄어들수록, 시스템은 사용 가능한 잔액과 거래 확정 여부, 이상거래 가능성을 오직 데이터만으로 판별해야 하기 때문이다. 만약 이 과정에서 온체인 데이터가 누락되거나 왜곡된다면, 결제 승인과 거절 전반에 걸쳐 치명적인 오류가 발생할 수 있다.

그렇다면 실제 블록체인 환경에서 이러한 데이터 누락과 왜곡을 유발하는 구체적인 요인은 무엇인가. 가장 대표적인 원인으로는 실행에 실패한 트랜잭션을 꼽을 수 있다. 블록체인은 네트워크 혼잡도에 따라 전체 트랜잭션의 20% 이상이 실패하며, 특히 솔라나의 경우 비투표 트랜잭션(Non-vote transaction) 기준 실패율이 40%를 상회하기도 한다.

결제 시스템이 이처럼 실패한 거래를 정상 처리된 것으로 오인할 경우, 실제 결제가 수반되지 않았음에도 잔액이 차감된 것으로 판별하여 차후의 결제를 거절하는 잔액 불일치 오류가 발생한다. 아울러 특정 시점에 승인된 것처럼 보였던 거래가 사후에 취소되는 블록 재조정(Reorg) 현상 역시 데이터 왜곡을 심화시키는 치명적인 변수로 작용한다.

데이터셰어는 이러한 데이터 신뢰성 문제를 원천적으로 해결하기 위해 완결성(Finality)이 확보되고 최종 성공이 확정된 데이터만을 선별하여 결제 시스템에 공급한다. 블록체인 원천 데이터에 포함된 미확정 트랜잭션이나 실패 기록을 파이프라인 단계에서 실시간으로 검증하고, 오직 정제된 데이터셋만을 인덱싱하여 제공함으로써 온체인 왜곡에 따른 오작동 우려를 해소하는 방식이다.

나아가 기와(GIWA), 카이아(Kaia) 등 국내외 주요 로컬 블록체인으로 지원 범위를 지속해서 확장하며 비즈니스 범용성도 확보하고 있다. 이는 에이전틱 페이먼트 인프라가 특정 글로벌 메인넷에 종속되는 한계를 극복하고, 각 지역의 서비스 환경과 규제 요구사항에 맞춰 유연하게 다변화될 수 있도록 안정적인 데이터 기반을 제공한다는 점에서 핵심적인 가치를 지닌다.

6. 마치며

디지털 자산 사업의 성패는 데이터를 얼마나 정확하게 다루느냐에 달려 있다. 자산의 발행부터 결제, 정산에 이르는 모든 금융 과정이 온체인 데이터를 중심으로 재편되고 있기 때문이다. 따라서 데이터의 누락이나 오류는 서비스 신뢰도 저하를 넘어, 치명적인 규제 리스크를 초래할 수 있다. 데이터셰어는 이러한 운영 리스크를 줄이고, 제도권 금융이 온체인 데이터를 업무 기준에 맞게 활용할 수 있도록 연결하는 기반 인프라로 기능한다.

뿐만 아니라, 금융기관은 데이터셰어 외에도 람다256의 다양한 금융 기술 솔루션들을 활용해 필요한 기능을 맞춤형으로 확장해 나갈 수 있다. 예를 들어, 디지털 자산 정산·운영을 위한 스코프(SCOPE)나 규제 준수를 위한 클레어(CLAIR) 등을 비즈니스 성장 단계에 맞춰 도입하며 시스템의 완성도를 높이는 것이 가능하다. 즉, 처음부터 인프라를 전면 재구축하는 부담 없이, 기존 환경에 필요한 기능을 단계적으로 결합해 나가는 방식이다.

결과적으로 금융기관은 복잡한 인프라 관리나 시스템 유지보수 같은 운영 부담을 완전히 덜어내고, 서비스 혁신과 제품 차별화라는 본연의 비즈니스 가치에 집중할 수 있게 된다. 초기 진입 장벽을 낮추면서도 향후 비즈니스 확장과 규제 변화에 발맞춰 필요한 기능을 언제든 안정적으로 확보할 수 있는 구조가 완성되는 것이다.

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