2025년 인공지능이 비즈니스, 금융, 암호화폐를 변화시킨 방법

Traders Union
모든 뉴스
편집자 추천
2025년 AI가 시장을 재편하는 방법

모든 뉴스

주요 뉴스

편집자 추천

주식

암호화폐

경제

외환

원자재

시장의 소리

Oleg Tkachenko

11.11.2025

2025년 인공지능이 비즈니스, 금융, 암호화폐를 변화시킨 방법 — 2025년 AI가 시장을 재편하는 방법

2025년은 인공지능의 전환점이 될 것입니다. 한때 빅 테크의 전유물로 여겨졌던 AI는 금융 시장, 거래, 심지어 일상 생활의 논리까지 재편하기 시작했습니다. 주요 리서치 센터와 컨설팅 회사의 분석 보고서에 따르면 AI는 더 이상 지나가는 트렌드가 아니라 새로운 경제 사이클의 핵심 엔진이 되었습니다. 한때 투자자들이 알고리즘을 신뢰할 수 있을지 의문을 품었다면, 오늘날 신경망 없이는 게임에서 살아남는 것이 거의 불가능합니다.

이 기사는 원문을 번역한 것입니다. 당사 특파원이 작성한 원문은 여기에서 확인하실 수 있습니다.

2025년의 AI: 글로벌 경제의 새로운 인프라

반세기 이상 경제 및 기술 변혁을 연구해 온 세계에서 가장 영향력 있는 컨설팅 그룹 중 하나인 맥킨지 앤 컴퍼니의 애널리스트들은 최근 새로운 보고서 '2025년 AI 현황'을 발표했습니다. 이 보고서는 비즈니스에서 AI 도입을 평가하는 벤치마크로 널리 알려져 있으며, 논의되고 있는 내용이 아니라 실제로 작동하고 있는 내용을 강조합니다.

맥킨지에 따르면 전 세계 기업의 88%가 이미 적어도 한 가지 이상의 비즈니스 기능에서 AI를 사용하고 있으며, 이는 조사가 시작된 이래 가장 높은 수치입니다. 그러나 이 인상적인 수치 뒤에는 대부분의 조직이 파일럿 단계에 머물러 있다는 중요한 사실이 숨어 있습니다. 약 1/3만이 지원 도구가 아닌 조직의 핵심 관리 아키텍처의 일부로 AI를 체계적으로 통합했습니다.

맥킨지는 데이터 분석뿐만 아니라 계획, 의사 결정, 다단계 작업을 독립적으로 실행할 수 있는 자율 시스템인 에이전트 AI를 올해의 주요 혁신으로 선정했습니다. 약 23%의 기업이 이미 이러한 솔루션을 확장했으며, 나머지 39%는 적극적으로 테스트하고 있습니다. 이는 AI가 분석 보조자에서 워크플로우의 능동적 참여자로 진화하는 새로운 단계에 접어들었다는 신호입니다.

동시에 AI가 수익성에 미치는 영향은 여전히 고르지 않습니다. 조직 중 39%만이 AI 도입으로 인해 영업이익(EBIT)이 증가했다고 응답했습니다. 그러나 리더들 사이에서 그 효과는 훨씬 더 높았습니다: 맥킨지는 야심찬 AI 아젠다를 가진 조직이 가장 큰 이점을 얻을 수 있다고 강조합니다. 이들은 기술을 비용 절감 도구가 아니라 혁신, 성장, 신제품 창출의 원동력으로 간주합니다. 이러한 기업들은 다음 기술 주기의 핵심을 형성하고 있습니다.

"종종 조직은 비용 우선 사고방식으로 AI에 접근하는 경우가 많습니다. 많은 사람들이 효율성 향상에서 선행 지표를 보지만, 비용에만 초점을 맞추면 AI의 영향력이 제한될 수 있습니다. AI를 성장과 혁신의 원동력으로 자리매김하면 조직 내에서 비용과 효율성 개선을 보다 효과적으로 추구할 수 있는 여지가 생깁니다." - Tara Balakrishnan, McKinsey & Company의 부파트너.

또 다른 중요한 시사점은 진정한 확장을 위해서는 모델이나 플랫폼을 구매하는 것 이상의 비즈니스 프로세스의 완전한 재설계가 필요하다는 것입니다. 업계 리더들은 팀의 운영과 의사 결정 방식을 재고하고 있으며, 알고리즘은 더 이상 추가 기능이 아니라 워크플로우의 핵심 요소로 자리 잡고 있습니다.

하지만 이 모델로 전환하는 과정은 순조롭지만은 않습니다. 가장 일반적인 장벽으로는 숙련된 인재의 부족, 높은 인프라 비용, 편향되거나 잘못된 결과물로 인한 위험 등이 있습니다. 대부분의 조직에서 가장 큰 문제는 기술에 대한 접근성이 아니라 AI 기반 로직을 중심으로 내부 구조를 재구축하려는 의지입니다.

AI가 트레이딩과 암호화폐를 재편하는 방법 데이터, 알고리즘, 속도

비즈니스 프로세스에 인공지능을 통합하는 것은 필연적으로 트레이딩에 도달했으며, 자동화가 가장 뚜렷하게 드러난 분야가 바로 트레이딩입니다. 속도, 예측 정확도, 인적 오류 감소는 현대 시장의 특징이 되었습니다. LiquidityFinder에 따르면 현재 전 세계 거래량의 80% 이상이 알고리즘 또는 반자동 시스템에 의해 제어되고 있습니다. 이는 기존 거래소의 고빈도 거래뿐만 아니라 위험 분석, 포지션 관리, 시장 예측에도 적용됩니다.

암호화폐 분야에서는 이러한 변화가 더욱 빠르게 진행되고 있습니다. 안드레센 호로위츠 암호화폐 - 암호화폐 현황 2025 보고서는 자동화된 DeFi 프로토콜부터 대규모 언어 모델(LLM)에 기반한 AI 생성 토큰에 이르기까지 올해의 주요 테마 중 하나로 AI 통합을 강조합니다. 기관 플레이어들은 뉴스 분석, 온체인 데이터, 사용자 트레이딩 행동을 하나의 적응형 의사결정 주기로 결합하는 에이전트 기반 시스템을 적극적으로 테스트하고 있습니다.

암호화폐 트레이딩 봇과 로봇 시스템 시장은 기하급수적으로 성장하고 있습니다. 리서치 앤 마켓(2024)은 그 규모를 408억 달러로 추산했고, 비즈니스 리서치 인사이트(2025)는 474억 달러로 2026년까지 540억 달러 이상으로 성장할 것으로 전망했습니다. 더 넓은 범주인 자산 클래스 전반에서 AI를 사용하는 거래 플랫폼의 경우, Precedence Research는 2025년 시장을 135억 달러로 평가하며 연간 성장률이 30%를 넘을 것으로 예상합니다. 일부 연구는 크립토 봇만을 대상으로 한 반면, 다른 연구는 AI 기반 트레이딩 시스템 전체 부문을 포함하기 때문에 수치 간 차이는 범위가 다르다는 점을 반영합니다.

학술 연구에서도 이 접근법의 실용성을 확인할 수 있습니다. 적응형 다중 에이전트 비트코인 거래 시스템(An Adaptive Multi-Agent Bitcoin Trading System, arXiv, 2025)에서 에이전트 기반 아키텍처의 테스트 모델은 시장 변동성에 대한 뛰어난 대응력을 보여주며 기존의 매수 및 보유 전략을 능가하는 성과를 보였습니다. 소셜 미디어와 뉴스에서 트레이더의 심리를 분석하고 이를 온체인 지표와 결합하는 생성 모델을 적용한 시스템에서도 비슷한 결과가 관찰되었습니다.

그러나 더 큰 잠재력은 새로운 위험을 수반하기도 합니다. 알고리즘 시스템은 과적합(과거 데이터에 과도하게 적응하여 실제 시장에서의 성과를 떨어뜨리는 현상)이 발생하기 쉽습니다. 시장 변동이 심한 시기에는 이러한 모델이 가격 변동을 증폭시키고 연쇄적인 반응을 일으킬 수 있습니다. Robinhood의 CEO 블라드 테네프를 비롯한 주요 플랫폼의 리더들은 빠른 기술 발전에도 불구하고 여전히 사람의 감독과 판단이 의사결정에 없어서는 안 될 부분임을 인정하고 있습니다.

궁극적으로 효율성은 단순한 알고리즘의 존재 여부가 아니라 데이터의 품질, 에이전트 아키텍처의 설계, 그리고 이러한 시스템을 현명하게 관리하는 인간의 능력에 달려 있습니다.

AI 혁명의 다음 단계 자동화, 규제, 그리고 새로운 시장 아키텍처

분석가들은 2026년까지 금융과 암호화폐 생태계에서 AI의 역할이 더욱 체계화될 것이라고 예측합니다. 딜로이트의 은행 및 자본 시장 보고서에 따르면, 올해는 많은 AI 프로젝트가 고립된 실험을 멈추고 비즈니스 모델의 유기적인 구성 요소로 기능하기 시작하는 '전환점'이 될 수 있습니다. 트레이딩 및 디지털 자산의 경우, 이는 현재 테스트 중인 자동화된 에이전트 시스템이 본격적으로 배포될 준비가 된다는 것을 의미합니다.

동시에 맥킨지 앤 컴퍼니는 비즈니스 프로세스 재설계와 구조화된 AI 거버넌스라는 두 가지 요소가 상업적 성공과 가장 밀접한 상관관계가 있다고 강조합니다. 2026년에 이미 에이전트 기반 AI를 출시했지만 주변 인프라와 문화를 구축하지 못한 조직은 규모를 확장하거나 선도업체에 뒤처질 위험에 직면하게 될 것입니다.

트레이딩과 암호화폐 분야에서는 몇 가지 구조적 변화가 예상됩니다. 첫째, 포트폴리오 리밸런싱과 실시간 전략 조정 등 자율적인 의사결정이 가능한 에이전트 모델이 더 널리 채택될 것입니다. 둘째, 규제의 영향력이 강화될 것입니다. 세계경제포럼(WEF)이 금융 서비스의 인공지능 2025 보고서에서 강조한 것처럼 알고리즘의 투명성, 설명 가능성, 책임성 문제가 화두로 떠오르고 있습니다. 트레이더는 모델이 작동하는지 여부뿐만 아니라 새로운 리스크 및 거버넌스 표준을 준수하는지 여부도 고려해야 합니다.

데이터 품질과 컴퓨팅 성능부터 시스템 통합과 AI 에이전트 오케스트레이션에 이르기까지 기술적 기반이 더욱 결정적인 역할을 하게 될 것입니다. 인프라가 취약한 조직은 파일럿 단계에 머물러 있을 위험이 있습니다. 한편, 이 분야의 빠른 확장은 새로운 자본을 끌어들이고 있습니다. AI 거래 플랫폼과 암호화폐 중심 소프트웨어 에이전트에 대한 투자가 계속 증가하면서 새로운 플레이어와 제품 혁신을 위한 기회를 창출하고 있습니다.

그러나 광범위한 채택과 함께 기술 집중, 시스템 취약성, 한 알고리즘의 오류가 다른 알고리즘으로 확산되는 연쇄 실패 가능성 등 새로운 리스크가 발생하고 있습니다. 디지털 자산의 변동성과 자동화된 실행 속도가 결합되어 에이전트 한 명의 실수나 데이터 입력 결함으로 인해 상당한 금전적 손실이 발생할 수 있는 복잡한 환경이 조성되고 있습니다.

이러한 위험과 혼란에도 불구하고 2025년은 인공지능이 더 이상 실험이 아니라 경제 성장의 기반이 되는 도구라는 것을 증명했습니다. 2026년에는 인공지능을 체계적으로 학습하는 사람들이 알고리즘으로 재편되는 세상에 더 빠르게 적응할 수 있는 가장 강력한 경쟁력을 보유하게 될 것입니다.

이 자료는 제3자의 의견을 포함할 수 있으며, 이 웹페이지의 데이터 및 정보는 우리의 면책 조항에 따라 투자 조언을 구성하지 않습니다. 우리는 엄격한 편집 무결성을 준수하지만, 이 게시물에는 파트너의 제품에 대한 언급이 포함될 수 있습니다.

이 글이 마음에 드셨나요?