뱅킹 서비스형 플랫폼

BaaS와 오픈 뱅킹은 모두 금융 서비스의 개방과 혁신을 추구하지만, 그 접근 방식과 범위에서 명확한 차이점을 보인다. BaaS는 은행이 핀테크 기업이나 비금융 기업에게 자신의 은행 인프라와 기능을 API 형태로 제공하는 비즈니스 모델이다. 이는 서비스 제공자인 은행이 주도적으로 자신의 라이선스, 결제 네트워크, 규제 준수 체계 등을 제품화하여 판매하는 개념이다. 반면, 오픈 뱅킹은 주로 규제에 의해 추진되는 프레임워크로, 금융기관이 소비자의 명시적 동의 하에 제3자 공급자에게 금융 데이터를 안전하게 공유하도록 의무화하는 시스템이다. 오픈 뱅킹의 초점은 데이터 공유와 이를 통한 경쟁 촉진에 있다.

주요 차이점은 주도권과 목적에 있다. BaaS는 은행이 적극적인 공급자로서 수익 창출을 목표로 하는 상업적 서비스이다. 은행은 자신이 선택한 파트너에게 특정 기능(예: 계좌 개설, 결제 처리)만을 제공할 수 있다. 오픈 뱅킹은 규제 기관이 소비자 이익과 시장 경쟁을 위해 도입한 제도이며, 참여 금융기관은 표준화된 API를 통해 특정 데이터(예: 거래 내역)를 공유해야 하는 의무를 진다. 따라서 오픈 뱅킹은 데이터 접근성에, BaaS는 은행 기능의 전체 또는 일부를 대여하는 것에 중점을 둔다.

아래 표는 두 개념의 핵심 차이를 요약한다.

결론적으로, BaaS는 은행이 자신의 역량을 상품화하는 적극적인 비즈니스 전략이라면, 오픈 뱅킹은 금융 생태계 전체의 데이터 흐름을 개방하기 위한 규제 기반의 인프라이다. 많은 경우, 오픈 뱅킹 프레임워크가 구축된 환경에서 은행들은 BaaS를 통해 더 넓고 깊은 협업을 추진한다[1].

뱅킹 서비스형 플랫폼의 비즈니스 모델은 전통적인 은행의 수직 통합 모델과 구별되는, 플랫폼 경제의 원리를 금융 서비스에 적용한 것이다. 이 모델은 플랫폼 제공자가 핵심 금융 인프라와 API를 구축하고, 제3의 개발자와 비즈니스 파트너가 이 위에서 다양한 애플리케이션과 서비스를 창출 및 판매할 수 있는 생태계를 조성한다. 수익은 주로 거래 수수료, API 사용료, 구독료, 또는 파트너사와의 수익 분배를 통해 발생한다.

이 모델의 핵심 가치는 네트워크 효과를 통한 생태계의 확장에 있다. 더 많은 핀테크 기업이나 판매자(머천트)가 플랫폼에 참여할수록 제공되는 서비스의 다양성과 품질이 증가하며, 이는 다시 최종 소비자와 기업 고객을 유치한다. 증가한 고객 기반은 다시 서비스 제공자들에게 매력적인 시장이 되어 선순환 구조를 만든다. 플랫폼 제공자는 직접 모든 최종 서비스를 개발하기보다는, 이 생태계의 성장을 촉진하고 관리하는 데 주력한다.

주요 수익 흐름은 다음과 같은 형태를 띤다.

이러한 비즈니스 모델은 자본 집약적인 전통 은행업에 비해 상대적으로 가변 비용 구조를 가지며, 기술과 데이터를 핵심 자산으로 삼는다. 성공은 플랫폼의 기술적 안정성, 보안, 개발자 친화성, 그리고 규제 당국과의 협력 관계를 얼마나 잘 구축하느냐에 달려 있다.

API 게이트웨이는 뱅킹 서비스형 플랫폼의 외부와 내부를 연결하는 핵심 관문이다. 이 게이트웨이는 외부 파트너사나 고객 애플리케이션으로부터 들어오는 모든 API 호출 요청을 단일 진입점에서 수신하고, 이를 내부의 적절한 마이크로서비스로 라우팅한다. 주요 기능으로는 요청 라우팅, API 호출 제한 및 속도 제어, 인증 및 권한 부여를 통한 보안 강화, 요청 및 응답 데이터의 변환이 포함된다. 이를 통해 복잡한 백엔드 시스템을 단순화된 인터페이스로 제공하며, 내부 구조를 캡슐화하여 보안과 유지보수성을 높인다.

마이크로서비스 아키텍처는 뱅킹 서비스형 플랫폼의 기능을 독립적으로 배포되고 운영 가능한 작은 서비스 단위로 분해한다. 예를 들어, 계좌 조회, 이체, 대출 심사, 고객 인증 등이 각각 별도의 마이크로서비스로 구성된다. 각 서비스는 자체 데이터베이스를 관리하며, REST나 gRPC와 같은 가벼운 프로토콜을 통해 통신한다. 이 방식은 기존의 단일한 모놀리식 애플리케이션에 비해 특정 서비스의 확장, 업데이트, 장애 격리가 용이하다는 장점을 가진다.

API 게이트웨이와 마이크로서비스는 상호 보완적으로 작동하여 플랫폼의 민첩성과 신뢰성을 보장한다. 게이트웨이는 클라이언트에게 통합된 접점을 제공하는 반면, 백엔드의 마이크로서비스들은 독립적인 개발과 운영 주기를 가진다. 이 아키텍처는 다양한 금융 서비스를 모듈식으로 조합하여 빠르게 출시하는 데 필수적이다. 예를 들어, 새로운 결제 수단을 추가할 때는 해당 기능만을 담당하는 마이크로서비스를 개발하고, API 게이트웨이를 통해 노출시키면 된다. 이는 전체 시스템의 재배포 없이 신속한 서비스 확장을 가능하게 한다.

이러한 기술 조합은 플랫폼이 복잡한 금융 규제와 보안 요구사항을 준수하면서도, 파트너사에게 안정적이고 유연한 API를 제공하는 기반이 된다.

뱅킹 서비스형 플랫폼의 운영에는 금융 데이터의 민감성과 엄격한 금융 규제 환경으로 인해 강력한 보안 체계와 규제 준수 메커니즘이 필수적이다. 이 플랫폼들은 API를 통해 핵심 금융 기능을 외부에 제공하기 때문에, 인증, 권한 부여, 데이터 암호화, 위협 탐지 등 다층적인 보안 조치를 구현한다. 일반적으로 OAuth 2.0과 OpenID Connect 같은 표준 프로토콜을 활용하여 안전한 접근 제어를 수행하며, 모든 데이터 전송에는 TLS 암호화가 적용된다. 또한, 실시간 이상 거래 탐지 시스템과 지속적인 보안 감사를 통해 외부 공격과 내부 위협으로부터 플랫폼을 보호한다.

규제 준수 측면에서는 서비스가 제공되는 각 지역의 법규를 충족시키는 것이 핵심 과제이다. 예를 들어, 유럽에서는 GDPR(일반 개인정보 보호법)과 PSD2(결제 서비스 지침)를, 미국에서는 각 주별 금융 정보 보호법과 GLBA(그램-리치-블리리 법)를 준수해야 한다. 플랫폼은 이러한 규제 요구사항을 체계적으로 관리하기 위해 통합된 규제 준수 프레임워크를 도입한다. 이 프레임워크는 고객 동의 관리, 데이터 처리 로그의 체계적인 기록 및 보관(Audit Trail), 그리고 정기적인 규제 당국 보고 기능을 자동화하는 데 중점을 둔다.

주요 규제 준수 활동은 다음 표와 같이 정리할 수 있다.

결국, 효과적인 보안 및 규제 준수 프레임워크는 단순한 기술적 조치를 넘어, 조직 문화, 프로세스, 기술이 결합된 종합적인 관리 체계이다. 이를 통해 플랫폼 제공자와 이용 기업 모두가 신뢰할 수 있는 서비스 환경을 조성하고, 규제 위반으로 인한 막대한 금전적 페널티와 평판 손실 리스크를 사전에 예방할 수 있다.

뱅킹 서비스형 플랫폼의 데이터 통합 및 분석 플랫폼은 내·외부의 다양한 금융 데이터를 수집, 통합, 처리하여 가치 있는 정보를 창출하는 핵심 인프라이다. 이 플랫폼은 API를 통해 연결된 핀테크 서비스, 오픈 뱅킹 채널, 은행 내부의 코어 뱅킹 시스템, 그리고 공공데이터 등에서 발생하는 구조화 및 비구조화 데이터를 실시간 또는 배치 방식으로 집계한다. 통합된 데이터는 고객의 거래 행위, 신용 프로필, 시장 동향, 위험 신호 등을 포괄하는 통합 뷰를 구성하는 기반이 된다. 이를 통해 플랫폼 운영자와 참여 기업들은 데이터 사일로를 해소하고 일관된 분석을 수행할 수 있다.

데이터 분석 기능은 통합된 데이터를 기반으로 예측 분석, 고객 세분화, 이상 거래 탐지 등 다양한 금융 서비스에 인사이트를 제공한다. 주요 기술 요소는 다음과 같다.

이러한 분석 결과는 플랫폼의 API를 통해 서비스 형태로 제공된다. 예를 들어, 플랫폼은 통합된 거래 데이터를 분석해 특정 고객 세그먼트의 소비 패턴 리포트를 생성하거나, 실시간 거래 스트림을 모니터링하여 사기 가능성이 높은 거래를 식별하는 API를 핀테크 파트너사에 제공할 수 있다. 이는 파트너사가 자체적으로 복잡한 데이터 인프라를 구축하지 않고도 고급 분석 기능을 서비스에 빠르게 적용할 수 있게 한다.

궁극적으로 데이터 통합 및 분석 플랫폼은 뱅킹 서비스형 플랫폼이 단순한 거래 처리 매개체를 넘어 지능형 금융 생태계의 중심으로 기능하도록 만든다. 데이터 기반 의사결정을 가능하게 함으로써 새로운 금융 상품 개발, 운영 효율화, 맞춤형 고객 경험 제공 등에 직접적으로 기여한다.

계좌 관리 서비스는 뱅킹 서비스형 플랫폼의 핵심 구성 요소로, 플랫폼을 통해 제3사가 고객의 계좌 정보를 조회하거나 거래 내역을 확인할 수 있는 기능을 제공한다. 이를 통해 핀테크 기업은 별도의 은행 라이선스 없이도 통합된 금융 관리 애플리케이션을 구축할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 하나의 앱에서 여러 은행의 계좌 잔액과 입출금 내역을 한눈에 확인할 수 있다. 이러한 서비스는 오픈 뱅킹 규제와 API 기술을 기반으로 구현된다.

결제 서비스 영역에서는 실시간 계좌이체, 자동이체, 가상계좌 발급 및 관리, 국제 송금 등 다양한 기능이 플랫폼을 통해 표준화된 형태로 제공된다. 이는 전자상거래 플랫폼, 공유경제 서비스, 기업 자금 관리 솔루션 등에 즉시 통합되어 활용될 수 있다. 결제 처리의 복잡한 백엔드 로직과 금융망 연결은 BaaS 플랫폼이 담당하므로, 서비스 제공자는 결제 사용자 경험과 비즈니스 로직 개발에 집중할 수 있다.

이러한 서비스들은 높은 수준의 보안과 개인정보 보호를 전제로 한다. 플랫폼은 다요소 인증, 암호화, 그리고 PSD2나 GDPR과 같은 국제 규제 표준을 준수하는 인프라를 제공해야 한다. 결과적으로, 계좌 관리 및 결제 서비스 모듈은 금융 생태계의 편의성과 접근성을 혁신하면서도, 규제와 안전성의 틀 안에서 운영된다.

뱅킹 서비스형 플랫폼은 전통적인 대출 업무를 모듈화된 디지털 서비스로 전환하여 제공한다. 핵심은 API를 통해 외부 기업이나 개발자에게 대출 심사, 계약, 관리 기능을 통합할 수 있는 접근성을 부여하는 것이다. 이를 통해 비금융 기업도 자사 플랫폼 내에서 고객에게 대출 상품을 쉽게 제공할 수 있게 되었다.

서비스는 주로 대출 심사 자동화와 신용평가 모델 제공으로 구성된다. 플랫폼은 다양한 내·외부 데이터 소스(예: 거래 내역, 소셜 미디어 활동, 유틸리티 결제 이력 등)를 실시간으로 수집하고 분석하여 신용 점수를 생성한다. 이 과정에는 머신러닝과 빅데이터 분석 기술이 활용되어 전통적인 재무제표 중심 평가보다 빠르고 정교한 심사가 가능해진다.

이러한 서비스의 도입은 시장에 큰 변화를 가져왔다. 금융기관은 개발 및 유지보수 비용을 절감하고 새로운 고객 세그먼트에 도달할 수 있게 되었다. 반면, 핀테크 기업이나 e-커머스 플랫폼은 복잡한 금융 인프라를 구축하지 않고도 핵심 비즈니스에 금융 서비스를 통합하여 수익원을 다각화할 수 있다. 그러나 데이터 프라이버시와 알고리즘의 공정성에 대한 규제적 검토는 지속적인 과제로 남아 있다.

자산 관리 및 투자 서비스는 뱅킹 서비스형 플랫폼이 제공하는 핵심 가치 영역 중 하나로, 기존의 복잡한 금융 인프라를 단순화된 API를 통해 제공한다. 이 서비스를 통해 핀테크 기업이나 일반 기업은 자체적으로 복잡한 시스템을 구축하지 않고도 포트폴리오 구성, 자산 배분, 투자 실행, 성과 분석 등 일련의 투자 관리 기능을 자신의 애플리케이션에 통합할 수 있다. 플랫폼은 실시간 시장 데이터 피드, 알고리즘 트레이딩 엔진, 규제 보고 도구 등을 백엔드 서비스로 제공한다.

주요 제공 서비스는 다음과 같이 구분된다.

이러한 서비스의 도입으로 금융 서비스 제공자의 운영 효율성이 크게 향상된다. 예를 들어, 중소형 자산운용사는 막대한 초기 투자 없이도 첨단 알고리즘 기반의 투자 솔루션을 고객에게 제공할 수 있다. 또한, 플랫폼을 통해 다양한 금융사와 데이터 제공업체가 연결되면, 더 풍부한 데이터를 기반으로 한 통합 분석과 맞춤형 투자 조언이 가능해진다.

향후 발전 방향으로는 인공지능을 활용한 예측 분석과 블록체인 기술을 통한 자산의 토큰화 및 분할 소유 관리가 주목받는다. 이를 통해 소액 투자자도 고액 자산에 투자할 수 있는 기회가 확대되고, 서비스의 투명성과 효율성이 높아질 전망이다.

뱅킹 서비스형 플랫폼의 도입은 기존 금융기관이 운영 효율성을 크게 높일 수 있는 계기를 제공한다. 핵심 시스템의 개발과 유지를 플랫폼 제공사에 위임함으로써, 금융기관은 막대한 초기 투자 비용과 지속적인 유지보수 부담을 절감할 수 있다. 이는 특히 중소형 금융기관이 첨단 디지털 뱅킹 서비스를 비교적 낮은 비용으로 빠르게 출시할 수 있게 하는 핵심 동인이다. 결과적으로 자본과 인력 자원은 고객 경험 개선이나 새로운 상품 개발과 같은 핵심 경쟁력 강화 활동에 집중적으로 재배분될 수 있다.

운영 측면에서도 효율성 증대 효과가 나타난다. API를 통한 모듈화된 서비스 구성은 새로운 기능의 추가나 기존 프로세스의 변경을 훨씬 신속하고 유연하게 만든다. 예를 들어, 새로운 결제 수단을 연결하거나 신용평가모형을 업데이트할 때, 플랫폼에서 제공하는 표준화된 모듈을 활용하면 기존 시스템 전체를 수정할 필요가 크게 줄어든다. 이는 시장 변화에 대한 대응 속도를 가속화한다.

다음 표는 뱅킹 서비스형 플랫폼 도입 전후의 효율성 변화를 보여준다.

마지막으로, 플랫폼을 통해 표준화되고 최적화된 백오피스 프로세스(예: 계좌 개설, AML(반부패행위) 검토, 거래 모니터링)를 활용함으로써 운영 오류를 줄이고 처리 정확도를 높일 수 있다. 이는 인건비 절감과 함께 규제 준수 비용을 낮추는 효과도 동반한다. 결국, 금융기관은 복잡한 기술 인프라 관리에서 벗어나 진정한 금융 서비스 제공자로서의 역할에 집중할 수 있게 된다.

핀테크 기업은 전통적인 은행 설립에 필요한 방대한 자본금, 물리적 지점 네트워크, 그리고 복잡한 금융 인프라 구축 없이도 금융 서비스를 창출하고 제공할 수 있게 되었다. 뱅킹 서비스형 플랫폼(BaaS)은 핵심적인 뱅킹 인프라를 API(응용 프로그래밍 인터페이스)를 통해 제공함으로써, 핀테크 기업이 자체적으로 은행 면허를 취득하거나 결제 네트워크를 구축하는 데 따르는 시간과 비용을 크게 절감해 준다.

이를 통해 핀테크 기업은 비교적 적은 초기 투자로 빠르게 시장에 진입하고, 혁신에 자원을 집중할 수 있다. 예를 들어, 특화된 대출 알고리즘을 가진 스타트업은 BaaS 제공자의 기존 계좌 관리 및 결제 시스템을 활용하여 즉시 서비스를 출시할 수 있다. 또한 오픈 뱅킹 규제는 소비자의 동의 하에 금융 데이터 접근을 표준화된 방식으로 허용하여, 핀테크 기업이 다양한 금융기관의 데이터를 활용한 새로운 서비스(예: 개인별 자산 통합 관리)를 개발하는 데 기여한다.

결과적으로 BaaS와 오픈 뱅킹은 금융 산업의 혁신 속도를 가속화하고 경쟁을 촉진한다. 신생 기업들뿐만 아니라 전통적인 비금융 기업(예: 유통업체, 플랫폼 기업)도 비교적 낮은 진입 장벽을 통해 자사 고객에게 맞춤형 금융 상품을 제공하는 임베디드 파이낸스 모델을 쉽게 도입할 수 있게 되었다. 이는 궁극적으로 소비자에게 더 다양하고 편리한 금융 서비스 옵션을 제공하는 생태계로 이어진다.

뱅킹 서비스형 플랫폼은 편의성과 혁신을 제공하지만, 데이터 보안과 규제 준수 측면에서 상당한 위험을 수반한다. 핵심 위험은 민감한 금융 데이터를 다루는 API를 통해 시스템이 외부에 노출된다는 점에서 비롯된다. 잘못 설계된 API는 사이버 공격의 주요 표적이 되어, 데이터 유출이나 불법적인 자금 이체로 이어질 수 있다. 또한, 다양한 제3사 서비스 제공업체가 플랫폼 생태계에 참여하면서, 가장 취약한 링크를 통한 공격 위협이 증가한다. 이는 단일 기관의 방어 체계를 넘어선, 전체 생태계 차원의 보안 관리 과제를 제기한다.

규제 리스크는 서비스가 제공되는 지역의 법적 체계에 따라 크게 달라진다. 오픈 뱅킹을 위한 PSD2나 GDPR과 같은 유럽 연합의 규정, 또는 각국 금융당국의 지침을 준수해야 하는 부담이 존재한다. 문제는 이러한 규제 환경이 빠르게 변화하고 국가마다 상이하다는 점이다. 플랫폼 운영사는 모든 관할권의 규정을 지속적으로 모니터링하고 기술 시스템을 업데이트해야 하며, 이를 소홀히 할 경우 막대한 규제 제재와 평판 손실을 초래할 수 있다.

보안과 규제 리스크는 서로 깊이 연관되어 있다. 주요 리스크 요소를 구체적으로 살펴보면 다음과 같다.

이러한 리스크를 관리하기 위해서는 정보 보안 관리 체계 도입, 정기적인 보안 감사와 침투 테스트 수행, 그리고 규제 변화를 선제적으로 반영할 수 있는 유연한 기술 아키텍처 구축이 필수적이다. 궁극적으로, 뱅킹 서비스형 플랫폼의 지속 가능한 성장은 혁신적인 서비스 제공과 엄격한 보안 및 규제 관리 사이에서 균형을 찾는 데 달려 있다.

클라우드 기반 인프라 선택은 뱅킹 서비스형 플랫폼 구축의 핵심 기술적 결정 사항이다. 이는 단순히 서버를 외부로 옮기는 것을 넘어, 확장성, 유연성, 비용 효율성을 확보하는 전략적 기반이 된다. 주요 클라우드 서비스 제공자(AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform)는 금융 산업을 위한 규제 준수 프레임워크와 지역별 데이터 거버넌스 정책을 제공한다. 인프라 선택 시에는 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드, 하이브리드 클라우드 모델 중 비즈니스 요구사항과 규제 요건에 가장 적합한 아키텍처를 결정해야 한다.

선택 시 고려해야 할 주요 기술 요소는 다음과 같다.

최종적으로 인프라 선택은 기술적 장점뿐만 아니라 클라우드 제공자와의 파트너십, 지속적인 관리 및 모니터링 역량, 그리고 장기적인 기술 로드맵과의 정합성을 종합적으로 평가하여 이루어진다. 이는 플랫폼의 안정적인 운영과 미래 서비스 확장의 토대를 마련한다.

뱅킹 서비스형 플랫폼의 성공은 단독으로 구축되는 기술 인프라보다는 협력적 생태계를 얼마나 효과적으로 형성하느냐에 달려 있다. 이는 플랫폼의 핵심 가치가 다양한 금융 및 비금융 서비스를 하나의 통합된 경로로 제공하는 데 있기 때문이다. 따라서 플랫폼 제공자는 전통적인 은행, 핀테크 스타트업, 전자상거래 플랫폼, 통신사, 심지어 자동차 회사나 유통업체와 같은 비금융 기관까지 포괄하는 다각적인 파트너십 전략을 수립한다.

파트너십 구축은 일반적으로 계층적 또는 수평적 모델로 진행된다. 핵심 금융 서비스 라이선스를 보유한 은행과의 협력은 필수적이며, 이는 BaaS 계약을 통해 이루어진다. 플랫폼 제공자는 이 은행의 인프라를 기반으로 기술 계층을 구축하고, 다시 다양한 서비스 제공자들에게 API를 개방한다. 생태계 구축의 주요 접근 방식은 다음과 같다.

효과적인 생태계 운영을 위해서는 개발자 포털, 명확한 API 문서, 샌드박스 환경, 수익 공유 모델이 필수적으로 마련되어야 한다. 또한, 모든 파트너와의 거래에서 데이터 보호 규정과 금융 규제를 준수하는 공통의 거버넌스 프레임워크를 적용하는 것이 지속 가능성을 보장한다. 궁극적으로 플랫폼의 경쟁력은 제공하는 기술 자체보다, 해당 플랫폼을 통해 연결된 파트너 네트워크의 다양성과 혁신성, 그리고 최종 사용자에게 제공되는 편의성과 가치에 의해 결정된다.

인공지능과 블록체인 기술은 각각 데이터 분석과 보안·신뢰성 분야에서 강점을 가지며, 이들의 융합은 뱅킹 서비스형 플랫폼의 진화를 이끄는 핵심 동력으로 주목받고 있다. AI는 플랫폼에서 생성되는 방대한 금융 거래 및 고객 행동 데이터를 실시간으로 분석하여 패턴을 발견하고 예측 모델을 구축하는 데 활용된다. 반면, 블록체인은 이러한 데이터와 거래 내역의 무결성, 투명성, 변경 불가능성을 보장하는 분산 원장 기술을 제공한다. 두 기술이 결합하면, 데이터 기반 의사결정의 정확성과 그 과정의 신뢰성을 동시에 확보할 수 있는 새로운 패러다임이 만들어진다.

구체적인 통합 사례로는 스마트 계약 기반의 자동화된 금융 상품 운영을 들 수 있다. AI 알고리즘이 시장 조건과 고객 프로필을 분석하여 최적의 대출 조건이나 투자 포트폴리오를 설계하면, 이 로직이 스마트 계약으로 코딩되어 블록체인 네트워크에 배포된다. 이후 계약 조건이 충족될 때마다 자동으로 이행되어, 중개자나 수동 검증 과정 없이도 빠르고 오류 없는 거래 처리가 가능해진다. 또한, 분산 신원 확인과 사기 탐지 분야에서도 시너지가 발생한다. 블록체인을 통해 검증된 고객의 신원 정보와 거래 이력을 AI가 분석하면, 보다 정교하고 실시간적인 사기 예방 시스템을 구축할 수 있다.

이러한 통합은 다음과 같은 표와 같은 영역에서 혁신적인 서비스를 가능하게 한다.

향후 과제로는 AI 모델의 블랙박스 문제와 블록체인의 확장성 및 처리 속도 한계를 동시에 해결해야 한다. 또한, 두 기술 모두 급속히 발전하는 규제 환경에 대응해야 하며, 특히 개인정보 보호 규정(예: GDPR)과의 조화가 중요해진다.尽管如此, AI와 블록체인의 융합은 단순한 기술 결합을 넘어, 보다 안전하고 효율적이며 고객 중심적인 차세대 금융 생태계의 기반을 마련할 것으로 전망된다.

AI와 머신 러닝 기술의 발전, 그리고 방대한 금융 및 행동 데이터의 실시간 분석이 가능해지면서, BaaP는 단순한 거래 처리 플랫폼을 넘어 초개인화 금융 서비스를 제공하는 핵심 인프라로 진화하고 있다. 초개인화 금융 서비스는 고객의 라이프스타일, 소비 패턴, 재무 목표, 위험 성향, 심지어 실시간 상황(context)까지 고려하여 맞춤형 금융 상품, 조언, 경고를 제공하는 것을 의미한다.

이러한 서비스의 구현은 BaaP의 개방된 API와 데이터 통합 능력에 기반한다. 플랫폼은 다양한 내·외부 데이터 소스(예: 계좌 거래, 카드 결제, 세금 정보, 심박수 데이터를 포함한 웨어러블 기기 정보[5])를 통합하여 360도 고객 프로필을 구축한다. AI 알고리즘은 이 프로필을 분석해 고객의 금융적 생애 주기 단계를 식별하고, 예측 모델을 통해 미래의 현금 흐름이나 위험을 예측한다. 그 결과, 다음과 같은 서비스가 실현된다.

초개인화 서비스의 확산은 금융의 패러다임을 '제품 중심'에서 '고객 경험 중심'으로 전환시킨다. 그러나 이는 고도로 민감한 개인정보의 활용을 전제로 하기 때문에, GDPR이나 개인정보 보호법과 같은 규제를 철저히 준수해야 한다. 또한, 알고리즘의 편향성으로 인한 불공정한 서비스 제공 가능성과, 고객이 자신의 금융 결정에 대한 통제력을 상실할 수 있다는 윤리적 문제도 함께 논의되고 있다.