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[인터뷰] 보스턴컨설팅그룹(BCG) 코리아 장권영 MD 파트너, “보험사, 백화점式 영업 탈피해야…美·日 등 선진시장 과감한 진출 필요”

BCG — Fri, 31 Jan 2025 06:53:19 +0000

장권영 보스턴컨설팅그룹(BCG) MD 파트너

(한국경제 / 2025. 1. 27)

보스턴컨설팅그룹(BCG) 코리아 장권영 파트너는 최근 한국경제와 ‘국내 보험산업의 비즈니스 모델’을 주제로 인터뷰를 진행했다.

장권영 파트너는 인터뷰에서 “보험사의 자산운용 역량이 떨어지고 자본 규제가 강하기 때문”이라며 “일본 보험사는 해외 사모펀드와 공동으로 투자하거나 필요한 경우 해외 운용사를 직접 인수해 투자 역량을 내재화한다”라고 설명했다. 그는 “국내 보험사는 모든 상품 라인업을 갖춘 ‘백화점식 영업’에 나선다”며, 그러다 보니 보험사 간 차별성이 떨어지고, 결국 가격(보험료)을 두고 출혈 경쟁을 벌이게 된다고 지적했다. 또한, 장 파트너는 “일본생명이나 동경해상 등은 미국 호주 유럽 등에 과감하게 진출해 경쟁하고 있다”라고 분석하며, “국내 보험사는 대부분 동남아시아 등 개발도상국으로 나가고 있는데, 미국이나 일본 등 선진시장에도 적극적으로 진출해야 한다”라고 조언했다.

보다 자세한 내용은 하기 링크를 통해 알아볼 수 있다.

가능성을 수익성으로: AI 격차를 없애는 실전 전략

BCG — Fri, 31 Jan 2025 06:06:15 +0000

주요 요약

BCG의 설문조사 결과, AI는 2025년에도 전 세계 비즈니스 리더들에게 중요한 우선 사항으로 남아 있으며, 나아가 실질적인 결과 창출에 집중하고 있다.

• 선도 기업은 AI 투자의 80% 이상을 핵심 기능 재구성과 새로운 제품·서비스 창출에 집중하며, 소규모 생산성 중심의 이니셔티브보다는 더 큰 변화를 모색하고 있다.

• 기업 3곳 중 2곳이 AI 에이전트 활용 방안을 탐색하고 있으며, 이는 2025년이 AI 에이전트 채택의 전환점이 될 수 있다는 점을 시사한다.

AI와 특히 생성형 AI의 등장 초기에 나타났던 열광은 이제 기술을 어떻게 구현하고 활용하여 어떤 가치를 낼 수 있는지 즉, 실행과 결과에 더 초점이 맞춰지고 있다. AI의 중요성은 최고 경영진들에게 확고해지고 있으며, 경영진의 75%가 2025년 3대 전략적 우선 사항으로 AI를 꼽았다.

2025년에 기업들은 생성형 AI에 더 많은 투자를 계획하고 있다. 생성형 AI 기술이 직관적이고 친숙해 보이지만, 실제 업무 현장에 도입되기 위해서는 엄격한 규율과 많은 노력이 필요하다는 점을 인식하여 내린 결정이다.

경영진 중 25%는 자사의 AI 이니셔티브를 통해 상당한 가치를 창출했다고 밝혔다. 이는 소수의 AI 이니셔티브에 집중하여 성과를 낸 것으로 보인다. 이들은 이 이니셔티브를 빠르게 확장하고, 핵심 프로세스를 변화시키고, 팀을 재교육하며, 운영적·재무적 성과를 체계적으로 측정했다.

작년에 이어 올해 두 번째로 실시된 BCG AI Radar 글로벌 설문조사에서는 AI에 대한 경영진의 인식을 조사했다. 전 세계적으로 1,800명이 넘는 경영진이 해당 설문조사를 통해, AI 활용에서 얻은 성과와 장애물들을 공유했다.

부록의 슬라이드쇼에서 더 자세한 설문조사 결과와 인사이트를 확인할 수 있다. 특히 목표와 실제 성과 간에 발생하는 격차를 뚜렷하게 보여준다.

설문조사의 핵심은 다음과 같다.

• 대부분의 기업이 목표 수준을 너무 낮게 설정한다. 대부분의 기업에서 소규모의 생산성 중심의 이니셔티브를 우선시하고 있다. 반면, 선도 기업들은 AI 투자의 80% 이상을 핵심 기능 재구성과 새로운 제품·서비스를 창출하는데 집중한다.

• 너무 많은 AI 프로젝트들로 인해 역량이 분산되고 있다. 선도 기업은 프로젝트의 수가 아닌 깊이에 집중한다. 선도 기업이 평균 3.5개의 케이스에 집중하는 데에 비해, 일반 기업은 평균 6.1개를 추진한다. 또 선도 기업들은 경쟁사 대비 2.1배 높은 투자수익률(ROI)을 기대한다.

• AI에 대한 교육을 받은 직원이 충분하지 않다. 직원 4명 중 1명 이상을 AI 활용 역량을 위해 재교육한 기업은 전체 기업 중 33% 미만에 불과했다. 이는 작년보다는 개선된 수치지만, 직원들이 대체 위협을 느낄만한 AI라는 기술을 다루기엔 부족하다.

• 대부분의 기업이 AI 이니셔티브의 재무 KPI를 추적하고 있지 않다.

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격차를 좁히려면,

AI에서 성공을 거두기 위해서는 기술적 측면뿐만 아니라 사회적 측면의 도전 역시 중요하다. 소프트 스킬로 분류되는 워크플로우 재구성, 인재 역량 강화, 조직 변화 추진 등의 영역이 실제로 가장 해결하기 어려운 과제로 나타났다.

최고 성과를 내는 조직은 ’10-20-70′ 원칙을 따른다.

최고의 성과를 내는 조직은 전체 노력 중 10%를 알고리즘에, 20%를 데이터와 기술에, 70%를 사람과 프로세스, 문화적 변혁에 투자한다. 이 원칙은 기업들이 AI 에이전트(AI 기반 시스템으로, 스스로 인지·계획·행동할 수 있는 기술)을 도입할 때도 적용된다. 현재 기업 3곳 중 2곳이 이런 AI 에이전트의 잠재력을 모색하고 있다. 기업들은 AI 에이전트를 워크플로우에 통합하여, 인간의 업무를 보완하고 개선할 수 있도록 해야 한다.

인력 규모는 계속 유지될 예정이다.

기업 3곳 중 2곳(68%)은 인력 규모를 유지할 것으로 예상된다. 직원들이 능력을 발휘하지 못하거나, 자리를 빼앗긴다고 느낄 상황에서는, AI가 결코 본래의 잠재력을 온전히 실현할 수 없다.

집중, 집중, 또 집중

AI의 잠재력을 여는 열쇠는 최고경영자가 목표 지향적으로 직접 나서는 접근 방식이 필요하다.

구체적으로는 다음과 같은 조치를 취해야 한다.

• 목표와 현장 사이의 격차를 해소한다. 업무 방식과 조직·운영 모델을 재고한다.

• AI 전략 타겟 설정 및 우선순위를 매긴다. 소수의 전략적 기회에 집중하면서도, 바텀업 방식의 탐색형 시도를 독려한다.

• AI를 기업의 목표 달성을 위한 도구로 삼는다. AI를 ‘변혁’의 일환으로 관리하고, 명확한 성과 목표와 엄격한 가치 측정 방안을 설정한다.

• 문화와 조직 차원의 변화를 주도한다. 워크플로우를 재구상하고, 팀을 재교육하며, AI 혁신 문화를 조성한다.

• 다음 단계를 준비한다. AI가 만들어낼 다음 가치 창출 기회와 그에 따른 리스크를 예측한다.

지금 AI는 가능성과 현실 사이의 지점에 놓여있다. 투자는 증가하고, 목표는 높아지고 있지만, 그만큼 앞으로의 과제에 대한 인식도 커지고 있다. 기술을 올바른 방향으로 이끌기 위해서는 규율 있는 실행력, 가치에 대한 명확한 초점, 변화에 유연하게 적응할 준비가 된 인력이 필요하다.

보스턴컨설팅그룹(Boston Consulting Group) 및 BCG 코리아

보스턴컨설팅그룹(BCG)은 여러 도전 과제를 해결하고 더 큰 비즈니스 기회를 실현시키기 위해 다양한 기업 및 사회 리더들과 협력하고 있습니다. BCG는 1963년 설립 이래 비즈니스 전략의 선구자로 자리매김하며 모든 이해관계자를 이롭게 한다는 목표로 고객과 긴밀한 협력 관계를 이어오고 있습니다. BCG가 제공하는 혁신적인 접근 방식은 조직의 성장과 지속가능한 경쟁 우위를 구축하며, 긍정적인 사회적 영향력을 도모합니다.

다양한 전문가들로 구성된 BCG 글로벌 팀은 전문성과 폭넓은 시각을 바탕으로 현 상태를 바라보며 변화를 추진합니다. BCG는 혁신적인 경영 컨설팅과 기술 및 디자인, 그리고 사내 디지털 벤처를 통해 솔루션을 제공하며, 고객의 성공과 더 나은 세상을 만들기 위한 BCG의 목표를 기반으로 고객 조직의 전 레벨에서 유니크한 협력 모델을 기반으로 컨설팅을 수행하고 있습니다.

BCG 코리아는 1994년 한국에 진출, 서울 오피스를 오픈하며 컨설팅 비즈니스를 시작했습니다. 2024년 한국 진출 30주년을 맞은 BCG 코리아는 약 350명의 뛰어난 컨설팅 인력을 기반으로 매년 20% 이상의 성장률을 달성해오고 있으며, 국내 주요 대기업, 다국적 기업, 다양한 정부 및 공공기관 등과 견고한 파트너십을 바탕으로 기업 및 조직의 성장뿐 아니라 고객의 성장을 기반으로 우리나라 경제 발전에도 기여하고 있습니다.

BCG 코리아는 IT 및 디지털 전문 조직을 바탕으로 IT, 디지털, 생성형 AI 관련 전략 수립과 기업 맞춤형 솔루션을 제공하고 있으며, 최근 기업의 디지털 혁신, 비용 효율성 개선, IT 아키텍처 고도화 서비스를 강화하고 있습니다.

풍부한 글로벌 자원과 서울 오피스의 각 분야의 전문 인력으로 무장한 BCG 코리아는 명실공히 우리나라 최고의 매니지먼트 컨설팅 회사로 거듭나고 있습니다.

생성형 AI 시대의 새로운 지정학: CEO가 준비해야 할 핵심 전략

BCG — Thu, 23 Jan 2025 23:00:44 +0000

생성형 AI 시장이 점차 형태를 갖춰가면서, 미국과 중국이 주도권을 확보하고 있다. 두 생성형 AI 강국의 테크 기업들은 최고 성능의 대규모 언어 모델(LLM) 개발과 대규모 상업화 측면에서 압도적인 우위를 확보하고 있다. 생성형 AI가 핵심 자산으로 부상하고 있는 상황에서, 미국과 중국은 생성형 AI 공급을 통제하기 위한 움직임을 보여주고 있다.

한편, 동시에 흥미로운 현상이 나타난다. 생성형 AI 중견국이라 할 수 있는 소수 국가들이 부상하고 있으며, 이들 각국은 생성형 AI 기술의 공급주체로서 지역 또는 글로벌 수준에서의 경쟁까지도 내다볼 수 있는 고유의 강점을 보유하고 있다. 이러한 현상은 기업들에게 큰 시사점을 갖는다.

미국이나 중국 기업이 공급하는 생성형 AI 제품에만 전적으로 의존하는 방식은 기업이 제품과 서비스에 생성형 AI 적용 비중을 높이고, 다양한 지역에서 사업을 펼칠 때 큰 문제를 불러올 수 있다. 현지 규제, 데이터 요구사항 및 LLM 가용성 모두 국가별 정부 정책의 영향을 받기 때문이다. 생성형 AI의 공급을 다극화할 경우에 복잡성이 높아지겠지만, 선택 가능한 대안을 확대할 수 있다는 중요한 장점이 생긴다.

CEO들은 이러한 역학구도를 이해하고 생성형 AI와 관련된 지정학적 시사점에 효과적으로 대응할 수 있어야 한다. 최고 수준의 고성능 반도체를 확보할 수 있는 국가는 어디인지, 가장 유리한 규제 환경을 보유한 국가는 어디인지 등을 검토하는 기존의 접근법으로는 충분하지 않다. CEO들은 자본력, 인재, 지적재산(IP), 데이터, 에너지 및 컴퓨팅 파워 등 생성형 AI 공급의 6대 핵심 요소를 기준으로 생성형 AI 강대국 및 중견국에 대한 평가를 내릴 수 있을 것이다.¹

이는 국가의 생성형 AI 실질 도입률과는 별개의 평가다. 생성형 AI 도입률과 생성형 AI 기술에 대한 공급능력은 상호 독립적일 수 있다는 뜻이다. BCG는 73개국을 대상으로 각 국가의 를 분석하여, 국가별 생성형 AI 도입률을 평가한 바 있다(“생성형 AI 도입의 이점” 사이드바 1 참고).

[1] 생성형 AI는 여타 AI 대비 요구되는 자본, 컴퓨팅 파워 및 에너지 집약도 수준이 훨씬 높다. 생성형 AI 모델은 타 AI 기술과 차별화되어 있으나, 핵심요소에 대한 BCG 분석은 각 AI 부문에 걸친 국가 단위의 성과를 기반으로 한다. 이는 IP 와 인재 등 개별 AI 부문으로 이전 가능한 기초 역량의 수준을 파악할 수 있기 때문이다. 관련 분석의 세부적인 접근 방법은 분석 “방법론”에 대한 사이드 바 2에서 참고할 수 있다.

[사이드 바 1] 생성형 AI 도입의 이점

본 분석은 생성형 AI의 지정학적 역학구도 형성에 가장 중요한 생성형 AI의 공급에 초점을 맞췄다. 그러나 공급 외에도 기술의 실제 도입도 또 하나의 매우 중요한 요소다. 신속하고 폭넓은 기술의 도입은 경쟁력과 생산성을 향상시킬 수 있으며 더욱 광범위한 경제적 번영으로 이어질 수 있다. 많은 국가 리더들에게 AI의 도입을 경제 전반에 활용하게 하는 정책이 최우선 과제가 될 수 있다.

BCG의 최근 AI 성숙도 지표는 산업 전반에 걸친 AI 기반 경제 장애물에 대한 국가의 노출 정도와 AI 기술이 제공하는 경제적 혜택에 대한 준비도를 종합적으로 평가했다. 생성형 AI가 성숙 단계에 진입하면서 파운데이션 LLM은 특정 산업 또는 기능에 특화된 애플리케이션의 사용이 늘어날 것이다. 이 기술의 애플리케이션 단계를 개발하는 기업들의 강력한 생태계는 AI를 통해 자국 산업의 경쟁력을 높이고자 하는 국가들에게 중요한 성공요소가 될 것이다.

인도는 이런 생태계를 조성하기에 좋은 조건을 가진 국가의 대표적인 예다. 인도 정부의 인도 AI 미션(IndiaAI Mission)은 생성형 AI 기술을 농업과 교육 등 주요 산업에 통합시키는 것을 목표로 하는 인공지능 우수 연구소(Centers of AI Excellence)를 설립하는 등 확장적 도입을 지원하고 있다. 또한 인도는 215,000명에 달하는 AI 전문가를 보유하고 있는 전통적 기술 인재 강국이기도 하다.

인도 기업들이 이미 일부 LLM을 출시하긴 했지만, 특정 산업에 특화된 생성형 AI 애플리케이션(금융 및 보험 분야에서는 세투(Setu)의 Sesame, 헬스케어는 프랙탈(Fractal)의 Vaidya.ai, 법률 서비스는 렉스레지스(Lexlegis)의 Lexlegis.ai 등) 개발에 많은 투자를 하는 기업들의 생태계를 조성하는 데에 더욱 집중할 가능성이 높다.

[사이드 바 2] 방법론

BCG 연구는 생성형 AI 공급을 가능하게 하는 주요 핵심요소를 기준으로 미국, 중국, 그리고 생성형 AI 중견국의 상대적 우위에 대한 광범위하고 정량적인 비교를 진행했다. 이 비교는 절대적인 지표가 아닌 추가 분석을 위한 기반으로 사용되었으며 가장 많은 기회를 가진 국가와 지역을 파악하고 각각의 주요 강점과 어려움을 파악하는 데에 도움이 됐다.

핵심요소의 상대적 우위에 대한 정량적 평가는 생성형 AI를 광범위한 AI 기술 군의 일부로 보고, 과거 각국이 전반적인 AI 분야에서 보유했던 역량과 기여도를 부분적으로 반영했다. 이는 주로 생성형 AI가 최근 부상한 탓에 국가 간 비교에 활용할 신뢰도 높은 장기 데이터를 구하기 어렵다는 점을 고려한 것이다. 그러나 더욱 중요한 이유는 AI의 긴 역사에서 측정되는 지표들이 특히 인재와 혁신 생태계 측면에서 지속적인 핵심 역량을 보여주기 때문이다.

BCG의 주된 목표는 핵심요소를 기준으로 상대적 경쟁력을 파악하는 것이었기 때문에 다음과 같은 방식으로 핵심요소와 국가/지역별로 정규화된 점수를 매겼다.

• 각 지표는 국가/지역별로 절댓값을 나타낸다. 생성형 AI 공급 경쟁은 규모의 영역이기 때문에 도출된 값은 인구, 경제 규모 또는 그 외 요소를 토대로 정규화되지 않았다.

• 각 지표의 값은 0에서 1 사이의 국가/지역 점수로 (순차적으로) 정규화 시켰으며, 1은 데이터셋 내 국가의 실제 최댓값을 의미하고 0은 절댓값 0으로 설정했다.(예외: 에너지 핵심요소의 경우 산업용 전기 요금을 반영했으며 0의 경우 실제 최저가를 의미한다.)

• 이후, 지표에 따라 정규화된 점수의 평균을 통해 국가/지역의 핵심요소 점수를 도출했다. 핵심요소와 관련된 모든 지표에서 데이터셋에 포함된 국가들 중 최대 절댓값을 기록했을 시 해당 핵심요소 점수로 1이 부여된다.

다음은 BCG가 생성형 AI 공급 핵심요소 우위에 대한 기본적인 분석을 위해 사용한 지표이며, 괄호 안에는 출처가 표시되어 있다.

인재:

• 선도적 AI 논문 저자 거주지 기반 세계 상위 2,000명 AI 전문가 점유율.(AMiner)

• 선도적 AI 논문 저자 거주지 기반 상위 300개 AI 기관 점유율.(AMiner)

• 자국 기업에 고용되어 있지 않은 경우를 포함한 국가 내 AI 전문 인재 풀의 규모.(BCG Talent Tracker)

IP:

• 1959년 이후 특정 국가의 연구자 또는 기관이 독자적으로 또는 파트너십을 통해 개발한 유의미한 머신러닝 모델 점유율.(Epoch AI)

• 2019년~2023년 사이에 특정 국가의 저자 그리고/또는 기관이 생산한 AI 논문의 수.(SCImago)

• 2019년~2023년 사이에 자기인용을 제외하고 자국 내 저자 그리고/또는 기관이 피인용된 AI 논문의 수.(SCImago)

• 2019년~2023년 사이에 세계 지식 재산권 기구(WIPO)에 출원된 AI 관련 특허의 수.

데이터:

• 정부 디지털화를 측정하는 유엔 전자정부 발전지수(United Nations e-Government Development Index) 순위.(UN)

• 디지털 데이터 생산의 상대적 정도를 측정하기 위한 핸드셋 및 컴퓨터 기반 (예: USB/동글로 연결된) 모바일 브로드밴드 활성 가입자 수.(국제 전기통신 연합)

위의 지표들은 각 국가의 디지털화 수준과 (디지털) 데이터 생산량에 대한 방향성을 제시해 준다. 그러나 데이터 사용의 규제 유연성 또는 이와 관련하여 데이터 맥락화(contextualization) 수준(예: 다른 형식과 소스를 가진 데이터가 쉽게 통합될 수 있는지)과 같은 다른 주요 요소에 대한 설명을 제시하지는 못한다.

에너지:

• 각 국가의 ‘최대 산업도시’의 일반적인 산업용 사용자의 시간당 전력량(kWh) 가격.(fDi 벤치마크)

핵심요소로서 에너지의 주요 요소는 데이터 센터 증축 시 전력망 연계에 소요되는 리드타임이며, 이는 대부분의 국가가 당면하는 도전 과제다. 아쉽게도 이 지표는 신뢰할 만한 국가 간 비교 지표가 정립되어 있지 않으며, 그로 인해 BCG의 정량적 비교 분석도 전력 요금 비교에 국한되어 있다.

컴퓨팅 파워:

• 하이퍼스케일러, 코로케이션(colocation)과 엔터프라이즈 시설을 포함한 기존 데이터 센터 용량은 기가와트로 측정되었다. 그러나 중국의 경우에는 전체 데이터 센터 용량을 측정하기가 어려워 수요량이 반영되었다.(BCG Henderson Institute의 국가 및 산업 분석 리포트)

• 엔비디아의 A100 또는 H100 칩과 같이 AI 워크로드에 최적화된 최첨단 반도체 접근성에 대한 이진 분류 점수. 공식적인 접근 장벽이 없는 국가와 지역은 점수 1을 부여하고 장벽이 존재하는 경우(예: 수출 규제) 점수 0을 부여함.(미국 상무부, BCG Henderson Institute 분석)

• 2티어 반도체 접근에 대한 이진 분류 점수. BCG 분석에 포함된 모든 국가는 공식적으로 반도체 하드웨어에 대한 접근성을 보유하고 있기 때문에 점수 1을 부여함.(BCG Henderson Institute 분석)

자본력:

• 2019~2024년 국가별 벤처캐피탈 펀드 중 AI 관련 투자 점유율(중국의 경우 정부 주도형 벤처캐피탈 펀드의 상당한 수준의 AI 투자 포함).(Pitchbook)

• 국가별 상위 20개 상장 테크 회사의 R&D 지출액.(유럽위원회, BCG Henderson Institute)

• 국부 펀드 및 연기금 펀드 중 주식 및 기타 투자의 형태로 관리되고 있는 자산의 점유율 (채권, 부동산/인프라 투자 및 안전자산 제외).(BCG Henderson Institute)

BCG는 연구의 초점을 생성형 AI의 공급에 맞춤으로써, CEO가 시장의 격변을 가져올 생성형 AI 기술을 보다 안정적이고 유연한 방식으로 확보할 방법을 찾도록 지원한다. 생성형 AI 주요 기업 및 떠오르는 도전자들을 보다 자세히 살펴보도록 하겠다.

생성형 AI 강대국

현재 미국과 중국만이 생성형 AI 벨류체인에 대한 강력한 접근성과 통제력을 가지고 있다. 두 국가는 생성형 AI 관련 가장 많은 IP를 생성하고 있으며, 세계 최대 수준의 AI 인력을 보유하고 있다. 또 세계에서 가장 방대한 데이터 생태계와 가장 높은 데이터 센터 인프라와 용량을 보유하고 있으며, 자본 접근성에서도 선두를 달리고 있다.

현재는 미국산 생성형 AI가 가장 우세

미국은 수십 년 간 쌓아온 AI 리더십을 기반으로, 생성형 AI에서 확고한 우위를 점유하고 있다. 1950년 이후 개발된 전 세계 주요 AI 모델²의 약 70%는 미국의 대학이나 기업에서 개발했거나, 이들 기관과의 파트너십을 기반으로 개발되었다. 뿐만 아니라, 고성능 LLM의 57% 역시 미국 대학과 기업 주도로 개발되었다(보기 1 참고).

현재 전 세계 AI 연구인력 상위 2,000명 중 60%가 미국에서 활동하고 있으며, 2022년부터 2024년까지 이주한 AI 전문가의 약 4분의 1이 미국으로 향했다. 현재, 미국의 AI 인재 풀은 약 50만 명까지 증가해 전 세계에서 가장 높은 숫자를 기록하고 있다.

또한, 미국을 기반으로 활동하는 AI 연구진들은 AI 개발 초기부터 현재까지 AI 관련 유수 논문의 35%에 기여했다.³

미국에 거점을 두는 생성형 AI 스타트업들은 2019년부터 650억 달러에 달하는 전례 없는 민간 투자를 유치했다. 알파벳(Alphabet), 아마존(Amazon), 메타(Meta), 마이크로소프트(Microsoft) 등과 같은 기존 테크 대기업이 집행한 AI 관련 자본지출 규모 역시 2024년을 기준으로 2,000억 달러 이상을 기록할 것으로 보인다. 이들 기업은 강력한 컴퓨팅 파워, 하드웨어 공동 설계까지 포함하는 풀 스택(full-stack) 접근, 풍부한 자본, 글로벌 시장에 대한 접근성, 세계적인 우수 인재에 대한 접근성, 사내 모델 개발 조직 또는 외부 개발사와의 강력한 파트너십 등을 기반으로, 가까운 미래에 미국의 생성형 AI 리더십을 효과적으로 지원할 수 있는 강력한 입지를 보유하고 있다.

인력과 자본을 넘어, 미국은 대규모 추론을 지원할 수 있는 인프라도 구축했다. 즉, 지속적으로 생성형 AI를 사용자에게 공급할 수 있는 환경이 갖춰져 있다. 미국은 세계 최대의 데이터 센터 허브로서, 2024년 기준 약 45기가 와트의 용량을 보유하고 있다. 전력망 연결을 위한 긴 대기시간으로 인해 발생하는 과제가 있지만, 데이터 센터 확대를 지원할 수 있는 최신 하드웨어에 대한 안정적인 접근성에 대한 기반도 확보했다(미국의 엔비디아(Nvidia) 뿐 아니라 대만 TSMC와의 강력한 파트너십 기반).

[2] Epoch AI에 따르면, 중요한 AI 연구 모델로 분류되기 위해서는 다음 중 한 개 이상의 기준을 충족해야 한다. 1) 널리 인정되는 벤치마크를 기준으로 높은 수준의 개선 기록 2) 1,000건 이상의 피인용 건수 등 높은 피인용 건수 기록 3) 높은 시대적 관련성 4) 높은 활용도

[3] 2023년 10월 엔지니어링 리서치 저널( Journal of Engineering Research) 수록 논문 “혁신적 머신러닝에 대한 광범위한 연구: 최근 60년간 높은 피인용 건수 및 임팩트를 기록한 논문에 대한 분석” 기준 (A.E. Ezugwu, J. Greeff, Y. Ho. 著)

중국산 모델의 빠른 추격

중국은 일부 주요 핵심요소를 기준으로 미국을 따라잡고 있으며, 주요 LLM 생산에서 빠른 성과를 보이고 있다. 중국의 알리바바(Alibaba) 그리고 생성형 AI 스타트업 01.AI 등 두 기업은 전 세계 주요 오픈소스 모델의 4분의 1 이상에 기여하고 있다. 또한, 바이두(Baidu), 텐센트(Tencent) 등의 기존 테크 대기업과 AI 신흥 강자로 불리는 지푸 AI(Zhipu AI), 바이촨 AI(Baichuan AI), 문샷 AI(Moonshot AI), 미니맥스 AI(MiniMax AI) 등의 생성형 AI 스타트업 역시 고성능 모델을 잇달아 출시하고 있다. 특히, 작년 한 해 동안 중국의 주요 모델들은 시장 선도 모델과의 격차를 큰 폭으로 줄이는데 성공했다(보기 2 참고). 중국산 상위 모델들의 경우 중국어 벤치마크에 대해서 선도 모델과의 격차를 실질적으로 줄여나갔다.

중국의 생성형 AI 생태계는 해외 오픈소스 또는 오픈 웨이트 파운데이션 모델에 대한 접근성 덕분에 많은 혜택을 받아왔다. 예를 들어, 01.AI의 이(Yi) 모델 패밀리는 메타의 라마(Llama)를 기반으로 한다. (“오픈소스 및 폐쇄형 모델 현황” 사이드바 3 참고) 중국 정부는 향후에 이와 유사한 역할을 할 중국 내 오픈소스 모델을 충분히 공급하겠다는 방침을 피력했으며, 이를 통해 기술 역량을 확대하고 있는 많은 소규모 기업을 지원하고 있다.

[사이드 바 3] 오픈소스 및 폐쇄형 모델 현황

모든 생성형 AI 모델이 같은 방식 또는 목적으로 개발되는 것은 아니다. BCG 분석은 오픈소스 또는 폐쇄형 구분 없이 가장 일반적인 성능을 가진 대규모 파운데이션 모델에 집중했다. 시간이 지날수록 더 작고 특화된 모델이 중요해지더라도, 지정학적 영향력 측면에서는 이처럼 큰 모델들이 핵심 역할을 할 가능성이 높기 때문이다.

일반적으로 오픈소스 소프트웨어는 소스코드를 공개함으로써 유저가 재량에 따라 배포하고 수정할 수 있는 소프트웨어를 말한다. 반대로, 독점 또는 폐쇄형 소스 소프트웨어는 개발자 승인 없이는 공개적으로 접근 또는 수정할 수 없다.

생성형 AI의 경우, 오픈소스 LLM은 모델 아키텍처, 학습을 위한 소스코드, 학습을 위한 데이터, 사전 학습된 가중치를 공개적으로 배포하게 된다. 허깅페이스(HuggingFace)의 스몰LM(SmolLM)과 같은 완전 오픈소스 모델은 예외적이며, 메타의 라마와 같은 오픈 웨이트 모델이 더 일반적이다. 오픈 웨이트의 경우, 모델이 특정 목적을 위해 세부적으로 조정될 수는 있지만 완전히 개조될 수는 없다. 부분 또는 완전 오픈 모델이 독점 모델에 비해 능력과 성능 면에서 부족한 것으로 여겨졌으나 특히 메타의 알마 모델 패밀리로 인해 그 격차가 점점 좁혀지고 있는 것으로 보인다.

오픈소스 및 오픈 웨이트 모델은 혁신을 가속화하고 확장 시키는 데에 도움이 되어왔으며 많은 경우 세계적으로 영향을 끼쳤다. 예를 들어, 샌프란시스코의 아바쿠스 AI(Abacus AI)는 최근 알리바바의 오픈소스 큐원 모델을 적용한 모델을 출시했다.

오픈소스 모델을 배포하는 전략적 이유는 개발사마다 다르다. 알리바바의 경우 오픈소스를 자사 모델 침투율을 높이기 위해 활용 중인 것으로 알려졌으며, 향후 알리바바의 추론 클라우드 인프라를 통해 수익화를 꾀할 수 있을 것으로 보인다. 제3자에게 클라우드 서비스를 제공하지 않는 메타의 경우, 오픈 웨이트 라마 모델은 생성형 AI가 메타의 핵심 사업인 광고 사업에 끼칠 영향을 고려한 메타의 기술 독립성(Technological self-Sufficiency)을 확보하기 위한 전략적 노력이다.

생성형 AI를 개발하기보다 사용하는 기업의 경우, 오픈소스와 (상대적으로 적지만) 오픈 웨이트 모델은 프레미스 기반으로 호스팅 될 수 있기 때문에 맞춤화와 보안 측면에서 장점을 제공한다. 그러나 오픈 웨이트 모델을 유지하기 위해서는 오프 더 셀프, 독점적 모델에 비해 인재와 컴퓨팅 파워에 대한 투자가 더 많이 요구된다.

오픈소스 모델에 대한 규제는 복잡한 정책 문제다. 일부는 부분 오픈 모델도 AI를 “악용하는 사람들(Bad Actors)”에게 너무 많은 권한을 준다고 말하는 반면 AI 악용을 방지하는 가장 좋은 대책은 AI 기술 그 자체에 대한 광범위한 접근성이라고 주장한다.

아직 미국에 뒤처져 있지만, 중국 역시 강력한 AI 인재풀을 보유하고 있으며 칭화대학(Tsinghua University), 상하이 교통대학(Shanghai Jiao Tong University) 등과 같은 유수의 연구 수행 기관을 보유하고 있다. AI 신흥 강자 4개 기업은 모두 칭화대 교수 또는 졸업생이 창업했다. 2019년과 2023년 사이 중국의 세계 지적재산권 기구(World Intellectual Property Organization) 특허 출원 건수는 76,000건에 달하였는데, 이는 미국의 4배 수준이며 중국이 가진 AI 인재 풀의 강점을 보여준다.

중국 역시 약 20기가 와트 규모의 충분한 데이터 센터 인프라를 보유하고 있으며, 2016년부터 2023년까지 연평균 500억 달러 규모인 공공 R&D 예산을 통해 상당한 자본을 확보하고 있다. 실제로 중국 정부의 벤처캐피털 펀드 규모를 보면 공공 투자를 통해 AI 혁신을 촉진하려는 중국의 의지를 엿볼 수 있다. 200년 이후 정부 벤처캐피털은 전체 펀드의 약 4분의 1, 즉 1,800억 달러 이상을 AI 기업에 투자했고, 이중 약 1,000억 달러가 2019년부터 2023년 사이에 투자됐다.⁴

국내외 민간 투자가 AI 선도 기업의 발전을 적극적으로 이끌어 왔는데, 01.AI를 포함한 AI 선도 기업들은 최근 몇 년간 알리바바를 비롯한 중국의 하이퍼스케일러들의 투자를 포함하여 60억 달러 이상의 투자를 유치했다.

[4] Martin Beraja, Wenwei Peng, David Y. Yang, and Noam Yuchtman. “정부는 AI 분야에서 벤처 자본가 역할을 수행한다,” National Bureau of Economic Research Working Paper Series (2024년 7월)

현재 중국이 AI 모델 학습과 추론을 위한 첨단 칩을 확보하는 데 제한이 있으나, 이는 부가적인 발전을 지연시키는 정도에 그칠 가능성이 높다. 다수의 중국 기업들이 첨단 칩에 대한 접근권을 유지하고 있는 것으로 알려졌으며, 엔비디아는 미국의 무역 규제 대상에서 제외된 칩 모델을 설계했다. 이에 따라 중국 기업들은 2023년에만 50억 달러어치의 칩을 구매했다.

또한 중국은 자국 내 반도체 제조 설비에 공격적으로 투자 중이다. 중국 정부는 약 400억 달러의 투자를 약속했고, 화웨이(Huawei)는 최근 AI 작업에 최적화된 어센드 910(Ascend 910) 칩을 출시했다. 화웨이가 엔비디아와 같은 첨단 컴퓨팅 하드웨어 부문에서 경쟁할 수 있을지 여부와 특히 상단의 소프트웨어 계층에 대한 논란이 있지만, 최근 몇 달간 자사 어센드 플랫폼에서 고성능 LLM인 아이플라이텍(iFlyteck)의 싱훠 4(Xinghuo 4)를 학습시키며 하나의 이정표를 달성했다.

중국 기업들은 글로벌 시장 진출의 포부도 가지고 있다. 알리바바의 경우 말레이시아, 필리핀, 태국, 한국, 멕시코에서 데이터 센터를 확장 중이며, 이를 통해 자사 큐원(Qwen) 생성형 AI 모델의 범위를 확대하고 있다.

부상하는 생성형 AI 중견국

미국과 중국 간의 갈등으로 “두 초강대국”의 서사가 설득력 있는 힘을 얻게 되었다. 그러나 다른 국가들에서도 모멘텀이 커지고 있다. 예를 들어, 유럽연합(EU)은 확실한 강점을 가진 회원국들 간의 강력한 상호보완성을 가지고 있다. 걸프 지역에서는 강력한 기술 산업의 부재에도 불구하고, 고도로 집중되고 민첩한 자본과 저렴한 에너지에 힘입어 발전을 가속화하고 있다. 한국과 일본은 모두 강력한 기술 산업을 보유하고 있으며, 이를 확장할 수 있는 자본력을 가지고 있다.

EU산 모델

개별 국가 차원에서는 가질 수 없는 것이 국가연합 차원에서는 가능해지는 경우가 있다. EU는 회원국 간 상호 보완적인 핵심요소와 하나의 통합 시장으로서 달성할 수 있는 규모의 이점을 누릴 수 있다.

분산된 강점 기반의 성장. EU는 이미 생성형 AI 스타트업 초기 생태계를 보유하고 있다. 프랑스 기업인 미스트랄(Mistral)은 세계 최고 LLM 중 7개를 개발했고, 지금까지 12억 달러 규모의 투자를 유치했다. 독일 스타트업 알레프 알파(Aleph Alpha) 역시 강력한 파운데이션 모델(세계 최고 LLM 중 2개)을 개발했고, 최근에는 산업 특화 애플리케이션에 집중하고 있다.

중소 생성형 AI 스타트업들도 투자를 유치하고 있다. 2023년 설립된 큐타이(Kyutai)는 3억 5,000만 달러의 투자를 유치했고, 고급 음성처리에 특화된 모시(Moshi) AI 모델을 출시했다. 에이치(H)는 2억 2,000만 달러의 초기 자본으로 생산성 향상 AI 에이전트 개발을 추진 중이다. 풀사이드(Poolside)는 6억 2,600만 달러의 투자를 유치하여 코드 생성에 특화된 선도 모델을 개발 중이며, 블랙 포레스트 랩스(Black Forest Labs)는 1억 5,000만 달러의 투자를 유치해 텍스트를 이미지로 변환하는 파운데이션 모델을 발전시키고 있다.

미국과 중국 기업과 비교했을 때, 이러한 기업들의 규모와 자본력은 작지만 성장의 기반이 되는 우수한 인재를 보유하고 있다(보기 3 참고). EU 내 광범위한 AI 전문가가 늘어나고 있으며, 랑스와 독일에만 10만 명 이상의 AI 전문가가 있다.

EU는 총 GDP가 18조 달러에 달하는 대규모 시장이라는 장점도 있다. 이렇게 큰 시장 규모 덕분에 EU의 일반 데이터 보호 규정(GDPR)과 최근 제정된 EU AI 법 등 까다로운 AI 규제 프레임워크에도 불구하고, 생성형 AI 기업들이 EU 내 사업을 포기할 가능성이 낮다.⁵ 오히려 이러한 규제는 EU에서 개발 및 추진되는 지능형 서비스에 대한 수요를 창출할 수 있는데, 이는 사용자 데이터 보호와 신뢰성을 중시하는 관점에서 긍정적으로 평가될 수 있다.

[5] 2024년 7월 규제상의 이유로 EU에서는 특정 모델을 출시하지 않겠다고 발표한 메타(Meta)는 본 글에서 정의한 생성형 AI 기업에 포함되지 않는데, 이는 메타가 파운데이션 LLM은 개발하나 자체적으로 최종 사용자에게 추론을 제공하거나 이를 수익화하지 않기 때문이다.

EU의 데이터 센터 용량은 2024년 기준 8기가 와트로 미국과 중국에 이어 세계에서 세 번째로 크다. 유럽의 전기 요금이 비싸다는 단점이 있지만, 국가별 편차를 활용할 수 있다. 예를 들어, 산업용 전기 요금의 경우, 독일과 비교하였을 때 프랑스는 20%, 스웨덴과 핀란드는 60% 가까이 저렴하다. 또한 EU 시장에 생성형 AI 모델을 공급하고자 하는 기업들에게는 앞서 언급한 규제상의 이유로, 데이터 센터를 EU 내에서 확장하는 것 외에 대안이 없다.

이와 같은 강점을 바탕으로 한 협업의 예도 이미 실행되고 있다. 예를 들어, 미스트랄의 모델은 프랑스에서 설계되고, 이탈리아 슈퍼컴퓨터에서 학습되며, 스웨덴 데이터 센터에서 고객에게 주로 제공된다. 이때 데이터 센터는 네덜란드에 본사를 둔 ASML이 독점적으로 생산하는 EUV 리소그래피(lithography) 장비를 사용하여 생산된 칩을 사용한다.

투자 격차 해소. EU의 가장 큰 도전과제는 모델 확장 및 데이터 센터 인프라 확대(전력망 개선 포함)를 위한 투자를 유치하는 것이다. EU는 과거부터 기술 부문 투자에 소극적이었고, 이로 인해 대형 테크 기업을 육성하는 데에 어려움을 겪었다. 반면 미국의 GDP는 EU의 1.5배에 불과하지만, 세계 1,000개 상장 테크 기업 중 시가총액 기준으로 미국이 차지하는 비중은 EU의 약 18배에 달한다.⁶

그 결과, EU의 테크 기업들의 투자 자본은 미국 경쟁사 대비 매우 적은 수준이다. 2022년 EU 20대 테크 기업들의 R&D 투자액은 총 400억 달러였던 반면, 미국 20대 테크 기업들의 R&D 투자액은 2,000억 달러에 달했다. 또한 EU의 생성형 AI 기업들이 2019년부터 받은 누적 투자액이 35억 달러로, 미국 생성형 AI 기업들이 받은 민간 투자액의 5%에 불과하다.

그러나 최근에는 긍정적인 모멘텀의 신호도 보인다. 유럽 경쟁력에 관한 드라기(Draghi) 보고서와 유럽투자은행(EIB) 및 유럽연합 집행위원회(EC)의 최근 발표는 모두 EU 내의 강력한 기술 생태계의 필요성을 강조하며, 스타트업들이 확장할 수 있는 충분한 자금 확보를 요구하고 있다. EU는 이를 위해 회원국들의 공공 R&D 지출(2016년에서 2022년까지 연평균 약 400억 달러)과 같은 자원을 활용할 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 그러나 이를 실현하려면 분산된 의사결정 환경에서 집중적인 노력을 요한다.

[6] 2024년 10월 말 기준, 세계 1,000개 테크 기업 중 미국 기업의 시가총액은 24조 7000억 달러였던 반면 EU 기업의 시가총액은 1조 4000억 달러였다.

유럽 항공기 컨소시엄인 에어버스(Airbus) 공동 설립이 대표적인 협력의 선례다. 그러나 EU 소버린 클라우드(Sovereign Cloud) 인프라 개발을 위한 가이아 X(Gaia X) 이니셔티브 사례에서 나타나듯, 국가 간 협력이 순탄하지만은 않다. 현재의 정책적 모멘텀이 시의적절하게 실행으로 이어질지는 지켜봐야 한다.

사우디아라비아, UAE 산 모델

고성능 생성형 AI 생태계를 구축하기 위해서 막대한 비용이 들어가기 때문에, 일부 국가들은 공개된 IP를 활용하고 인재와 컴퓨팅 파워에 전략적으로 투자할 수 있다. 또는 강력한 자본력을 활용하여 모델 개발을 아웃소싱한 후, 모델을 직접 소유하고 대규모로 운영하는 방법을 선택하는 국가도 있을 수 있다. 이런 접근 방법은 국부 펀드와 같은 대규모 자본을 중앙에서 관리하는 사우디아라비아, UAE 등의 국가에 가장 적합하다.

성장에 대한 투자. 걸프 지역에서 사우디아라비아와 UAE는 각각 자국 경제를 다각화하고 지역의 기술 발전을 가속화하기 위해 대규모 투자를 추진하고 있다.

AI에 대한 두 국가의 직접 투자 의지는 분명하다. UAE는 100억 달러 규모의 AI 벤처캐피털 펀드를 만들었는데, 이는 미스트랄이 지금까지 받은 총 투자액의 8배 이상에 달한다. 사우디아라비아는 최근 발표한 데이터 센터 확장을 위해 1,000억 달러를 투자할 계획(프로젝트 트랜센던스, Project Transcendence)이며, 이전에 발표한 1,000억 달러 규모의 기술 펀드(프로젝트 알랏, Project Alat)에 더해 추가적으로 AI 개발에 400억 달러를 투자할 예정이다. 이러한 투자는 더 큰 자본 풀을 기반으로 한다. 세계 20대 국부펀드 중 5개가 UAE 펀드로 총 운용자산이 약 2조 달러에 달하며, 사우디아라비아의 공공투자펀드(PIF)는 총 9,200억 달러 자산을 운용하고 있다.

두 국가 모두 대학과 UAE의 G42와 같은 국부펀드 기반 스타트업을 통해 AI R&D 생태계 구축에 많은 투자를 해왔다. 2022년 이후 UAE와 사우디아라비아의 AI 인재풀은 각각 36%, 17% 증가했으며, 은 각각 40%, 70% 증가했다(보기 4 참고).

걸프 지역의 데이터 센터 인프라는 절대적 규모가 아직 작아서, 사우디아라비아와 UAE의 경우 데이터 센터의 용량이 각각 0.4기가 와트 수준에 불과하다. 그러나 미국 대비 평균 30%에서 50%까지 낮은 걸프 지역의 에너지 가격에 힘입어, 데이터 센터 규모가 빠르게 증가하고 있다. 최근 UAE에 대한 첨단 칩 수출 제한이 완화되었는데, 사우디아라비아 정부는 자국도 동일한 혜택을 받을 것으로 기대하고 있다. 이는 AI 워크로드에 최적화된 하드웨어의 지속적 접근성을 높일 것으로 보인다. 그럼에도 불구하고 실제 데이터 센터의 확장 속도는 여전히 불확실하다.

현재까지의 진전은 주목할 만하다. 사우디아라비아 국영 석유기업 아람코(Aramco)는 세계에서 가장 큰 산업용 생성형 AI 모델을 개발했으며, 사우디 데이터인공지능청(SDAIA)은 메타 라마2 기반의 아랍어 LLM 패밀리 올람(ALLaM)을 출시했다. UAE 기술혁신연구소(Technology Innovation Institute)의 팰컨(Falcon) 모델 2가지는 세계 최고의 LLM 중 하나로 인정받고 있으며, UAE AI 기업 G42는 고성능 아랍어 모델 패밀리 자이스(Jais)를 개발했다. 이러한 성과는 개발사들의 강력한 아랍어 코퍼스 데이터 접근성에 기반한 모델 학습 덕분이다.⁷

임계질량 도달. 사우디와 UAE가 자립형 모델 개발 생태계를 구축하는 데 필요한 AI 인재 파이프라인을 유지할 수 있을지는 불확실하다. 걸프 지역 내 인재풀은 눈에 띄게 확장됐음에도 불구하고(현재 UAE와 사우디에는 각각 약 7,000명과 5,000명의 AI 전문가 거주 중) 독일(AI 전문가 55,000명)이나 프랑스(50,000명)와 같은 국가에 비해 여전히 작다.

더 중요한 포인트는 사우디와 UAE 기업들이 수익성 있는 인텔리전스 공급사가 되기 위해서는, 생성형 AI 모델 개발에 대한 자본 투자를 정당화할 만한 대규모 기술 수출 시장을 확보해야 한다는 것이다. UAE A I기업 G42는 인도의 힌디어 사용 소비자를 대상으로 난다(Nanda) LLM을 개발하는 등 정확한 목표를 향해 나아가고 있는 것으로 보인다.

[7] 자이스 모델 학습에는 3,300억 개의 아랍어 토큰이 사용된 것으로 보도됐다. 참고로 메타 라마 3.1은 15조 개의 토큰으로 학습됐다.

한국, 일본산 모델

생성형 AI 주요 핵심요소에 대한 일정 수준의 역량을 갖추고 있음에도 불구하고, 규모가 부족한 국가도 있다. 바로 한국과 일본이다. 규모 달성을 위한 투자가 이뤄진다면 적어도 국내 또는 지역 내에서 더 큰 경쟁력을 확보할 수 있다. 한국과 일본은 내수 시장이 크고 상당한 자본 규모를 보유하고 있기 때문에, 필요한 투자를 진행할 수 있는 여건은 갖췄다.

물론 두 국가가 직면한 과제들이 없지 않지만, 일부 주요한 핵심요소에서 강점을 보이고 있기에 간과할 수 없는 국가들이다.

기존 기술 강점 활용. 한국과 일본은 모두 R&D 투자액이 높은 대기업이 주도하는, 강력하고 고도로 집중된 기술 생태계를 가지고 있다. 한국과 일본의 20대 기술 기업의 연간 R&D 투자액은 각각 280억 달러와 260억 달러로 다른 생성형 AI 중견국보다 높다. 참고로 독일은 140억 달러, 프랑스는 40억 달러다(보기 5 참고). 집중적인 R&D 투자는 강력한 특허 성과로 이어진다. 2013년 이후 한국과 일본은 생성형 AI 중견국 중 AI 특허출원 1위와 3위를 차지했다.

한국과 일본은 하드웨어 벨류체인에서 중요한 위치를 차지한다는 점에서 고품질 반도체칩에 대한 안정적 접근성이 보장된다. 현재 한국은 하이엔드(10나노미터 미만) 칩 제조에서 약 30%의 시장 점유율을 보유하고 있으나, 최첨단 칩에서는 엔비디아에 뒤처지고 있으며 향후 몇 년 내 점유율이 하락할 것으로 예상된다. 한국과 일본은 반도체 핵심자재의 주요 수출국이기도 하다. 한국은 인듐, 일본은 포토레지스트 처리, 물질 제거 및 세척, 제조 자동화 장비와 비소를 수출한다.

두 국가 모두 아직 세계적인 수준의 LLM을 출시하지는 못했지만, 파운데이션 모델 개발에서는 뚜렷한 성과가 있었다. 한국에서는 삼성과 네이버가 자체 LLM을 구축했으며, 통신 대기업 KT도 국산 AI 칩을 기반으로 LLM 전략을 추진 중이다. 한국의 최대 인터넷 검색 엔진 기업인 네이버는 자사의 데이터 접근성을 강점으로 활용하고 있다. 참고로 한국은 구글(Google)이 인터넷 검색 시장을 지배하지 못한 유일한 4개국 중 하나다.

일본에서는 대학과 민간기업 간의 파트너십을 기반으로 오픈 소스 ‘후가쿠 LLM’을 개발했다. 이화학연구소(RIKEN)의 슈퍼컴퓨터 후가쿠(Fugaku)를 활용하여 훈련한 후가쿠 LLM은 일본어 성능 벤치마크 테스트에서 높은 점수를 기록했다.

라쿠텐(Rakuten) 등 대형 테크기업들도 라마나 미스트랄과 같은 외국 오픈 소스 모델을 활용하여 일본어에 최적화한 LLM을 출시했다.

충분한 시장 수요와 컴퓨팅 파워 확보. 한국과 일본이 필요한 투자를 정당화하려면, 두 국가에서 개발된 생성형 AI가 진출할 충분히 큰 타겟 시장을 확보해야 한다. 이 관점에서 경제 규모가 약 2.5배 큰 일본에 비해 한국이 불리하다고 생각될 수 있다. 하지만 한국 개발사들은 생성형 AI 수출 시장 확보를 위해, 훨씬 공격적인 움직임을 보인다. 예를 들어 네이버는 사우디아라비아와 협력하여 아랍어 LLM을 공동 개발하고 있으며, 다른 한국 기업들도 태국, 베트남, 말레이시아 시장 특화 모델을 구축하고 있다.

일본은 한국 대비 더 큰 내수시장과 데이터 센터 인프라(2024년 기준 용량이 1.9기가 와트)를 보유하고 있다. 이는 독일과 비슷한 수준이며 한국의 0.9기가 와트보다 앞서 있다.(단, 향후 몇 년 안에 한국이 계획된 데이터 센터 건설 프로젝트를 통해 용량을 두 배로 늘릴 예정이며, 이때 일본 대비 낮은 에너지 가격의 장점을 활용할 수 있다.) 그러나 일본 생성형 AI 모델 개발사들이 미국 하이퍼스케일러 기업들과 생성형 AI 공급 시장에서 경쟁할 수 있을지는 아직 불투명하다. 많은 하이퍼스케일러 기업들이 일본에서의 입지를 확대하기 위해 투자를 늘리고 있으나, 현재까지 일본 자국 내 생성형 AI 모델 개발사 중 명확한 승자가 없는 상황이다.

네이버와 삼성이 입지를 확실하게 구축하고 있는 한국 시장에서, 한국 기업들이 지속적으로 확장하고 있는 세계 최고 개발사들과 페이스를 맞추기 위한 자금이 충분할지는 불확실하다. 이는 한국 20대 기술 기업 총 R&D 투자의 70%를 담당하는 삼성에 크게 의존할 것으로 보인다.

한국과 일본 기업이 경쟁력 있는 국내 생성형 AI 공급사로서의 경쟁력을 갖추기 위해서는, 공공·민간 부문이 전략적 국가 과제를 중심으로 긴밀히 협력해온 전통을 어떻게 활용하느냐가 관건이 될 것으로 보인다. 두 정부 모두 강력한 정부 주도형 AI 발전 의지를 표명했지만, 얼마나 빠르고 구체적이게 실행으로 이어질지는 좀 더 지켜볼 필요가 있다.

연구 혁신에 베팅

LLM 은 주로 2017년 구글이 최초로 발표한 오픈 IP 아키텍처를 기반으로 개발된다. 그러나 최근 들어 점점 더 많은 기업들이 오픈 IP에서 벗어나, 엔지니어링 혁신을 창출하여 LLM을 개선하고 있다. 물론 이 같은 개선 역시 자본 집약도와 컴퓨팅 파워 용량이 주요 강점이 되는 기존의 ‘규모의 패러다임’을 벗어나지는 못하고 있다.

규모의 패러다임이 근본적인 AI 혁신의 종말이라고 볼 수는 없다. 기존 LLM 아키텍처에 의존하지 않는 새로운 접근 방식이 등장해서 더 낮은 컴퓨팅 비용으로 우수한 성능을 제공할 가능성도 분명 존재한다. 만약 이런 혁신이 독점 기술 형태로 유지된다면, 현시점에서 우위를 결정짓는 요소들이 재편돼 해당 기술을 확보한 이들이 유리한 위치를 선점할 것이다.

획기적인 혁신은 미국, 중국 혹은 생성형 AI 중견국뿐만 아니라 AI R&D의 강력한 유산을 갖고 있지만, 오늘날 주요 핵심 요소에서는 한계를 보이는 국가에서도 나올 수 있다. 특히, 영국·캐나다 그리고 상대적으로 규모는 작으나 이스라엘 역시 AI 연구에 중요한 기여를 한 국가들이다(보기 6 참고).

최고 수준의 AI 연구진을 상당수 보유하고 있다. 영국은 세계 4위, 캐나다는 7위에 해당되어, 두 국가 모두 AI 전문 인력 보유 측면에서 상위권에 속한다.

강력한 인재풀은 경제적 성과로 이어졌다. 캐나다에 본사를 둔 생성형 AI 스타트업 코히어(Cohere)는 세계 최고 수준의 LLM 커맨드(Command) 시리즈 4개를 개발했다. 세계 최고의 AI 연구 스타트업 중 하나인 영국 딥마인드(DeepMind)는 2014년 구글에 인수되어 알파고(AlphaGo), 알파폴드(AlphaFold), 세계 최고의 LLM 패밀리 중 하나인 제미나이(Gemini) 등을 개발하면서 구글 AI 혁신을 선도해왔다.

이스라엘은 영국과 캐나다 대비 인구가 훨씬 적지만, 최고 수준의 AI 연구 인력을 가장 많이 보유한 15개국에 포함된다. 뿐만 아니라, 1인당 AI 전문가 수가 가장 많은 국가 중 하나다. 이스라엘의 높은 AI 인재 밀집도는 국가 규모가 작음에도 불구하고 스타트업 AI21 랩스(AI21 Labs)를 통해 잠바(Jamba), 쥬라기(Jurassic) 모델 등 최고 수준의 LLM 5개를 개발해낼 수 있게 했다.

리더를 위한 행동 강령

기업이든 국가든, AI 분야에서 일어나는 새로운 지정학적 변화에 대응하려면 지정학적 역량을 강화해야 한다. 이는 다가오는 변화를 감지하고, 이에 맞춰 운영 모델을 조정할 수 있는 능력을 의미한다.

한편, 기업은 생성형 AI의 공급 다각화에 이해관계를 가지고 있다. 코로나19를 통해 얻은 교훈은 명확하다. 대혼란은 심각한 공급망 병목현상으로 이어지고 기업가치가 파괴되는 현상을 초래할 수 있으며, 이는 선택권의 중요성을 다시금 부각시킨다.

경영진은 국가별 규제, 언어 및 레거시 기술 인프라에 걸쳐 기업의 활동이 원활하게 이뤄지도록 해야 한다. 특정 생성형 AI 모델은 일부 국가에서는 사용할 수 있지만, 다른 국가에서는 사용할 수 없을 수 있기 때문에 지역별 공급망을 구축하고 다국적 기업의 기술 운영 일부를 현지화해야 한다.

만약 이용 가능한 모델이 미국과 중국 단 두 국가에서만 공급된다면, 지정학적 충격이 발생할 경우에 기술의 가용성이 흔들릴 수 있다. 따라서 CEO는 생성형 AI에 대한 포트폴리오 관점에서 고려해야 한다. 오픈 소스와 폐쇄형 모델의 조합을 포함한 다양한 생성형 AI 모델을 활용하면 모델별 특장점을 활용하는 동시에 관할권별로 모델 접근성을 높일 수 있다(“오픈소스 및 폐쇄형 모델 현황” 사이드 바 3 참고).

또한, AI 주권이 곧 국가 안보, 경제적 가치, 소프트 파워의 핵심 요소로 떠오를 수 있으므로, 생성형 AI 중견국으로 부상할 잠재력이 있는 국가나 지역의 정부는 입지를 차지하기 위해 무엇이 필요한지를 고려해야 한다. 핵심 요소 전반에서 견고함을 확보하기 위해서는 각국이 당면한 우선순위를 다르게 설정해야 한다. 적합한 인재를 유치하고 유지하는 데 집중해야 할 수도 있고, 자국 AI 선도 기업을 육성하기 위한 투자를 강조해야 할 수도 있으며, 데이터 센터 인프라 확장을 우선시해야 할 수도 있다.

민간 및 공공 부문 리더가 내리는 선택은 관세, 글로벌 인재 유출 제한 또는 데이터 규제와 같은 급격한 변화를 가져올 수 있는 규제 및 정책으로 이어진다. 동시에 기술 환경은 빠르게 진화하고 있으며 진입 비용도 마찬가지로 빠르게 증가하고 있다. 이처럼 유동적인 환경에서 생성형 AI 전체 지형을 제대로 파악할 수 있는 역량이 더욱 중요해질 것이다.

보스턴컨설팅그룹(Boston Consulting Group) 및 BCG 코리아

[기고문] 스마트폰이 그러했듯이 … 전기차 캐즘, 소프트웨어 혁신으로 극복

BCG — Thu, 23 Jan 2025 06:21:10 +0000

유승훈 BCG코리아 MD 파트너

(매일경제 / 2025. 1. 22)

글로벌 전기차 시장은 중요한 변곡점을 맞이하고 있으며, 지역별로 상반된 양상을 보이고 있다. 미국은 전기차 성장 둔화와 함께 전통 OEM들이 기존 포트폴리오를 조정할 것으로 보이며, 테슬라의 시장 지배력은 여전히 유지될 전망이다. 반면, 유럽은 중국 업체들의 적극적인 진출과 상대적으로 안정적인 수요를 기반으로 전기차 시장을 확대할 가능성이 크다.

현재 전기차 시장이 겪고 있는 캐즘은 주로 미국 소비자들이 선호하는 중대형 및 픽업트럭 전기차 모델의 부족에서 비롯되었다. 과거 스마트폰 시장에서 아이폰이 캐즘을 극복하며 산업 전환을 이끌었던 것처럼, 전기차 시장도 소프트웨어 정의 차량(SDV)과 같은 혁신을 통해 하드웨어와 소프트웨어의 결합을 이루어야 캐즘을 극복하고 새로운 기회를 창출할 수 있다. 이를 위해 OEM들은 규모의 경제, 기술 혁신, 그리고 지역 맞춤형 전략 수립을 통해 경쟁력을 강화해야 한다.

부품사들은 OEM의 권역화 전략에 대응해 합병과 설비투자 모델 도입, 현지화를 통해 원가 경쟁력을 높여야 하며, 동시에 빠르게 변화하는 시장에 유연하게 대응할 수 있는 조직 체계를 구축해야 한다. BCG의 전망에 따르면, 전기차 시장은 2027년부터 새로운 성장기에 진입할 것으로 보이며, 이 과도기를 성공적으로 넘긴 기업들은 전기차 산업의 선도적 위치를 확보할 수 있을 것이다.

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[인터뷰] 보스턴컨설팅그룹(BCG) 코리아 송지연 소비재 파트너, “백화점·대형마트·편의점, 오프라인 경계 흐려질 것”

BCG — Mon, 20 Jan 2025 05:07:39 +0000

송지연 보스턴컨설팅그룹(BCG) 소비재 파트너

(한국경제 / 2025. 1. 18)

보스턴컨설팅그룹(BCG) 코리아 송지연 파트너는 최근 한국경제와 ‘백화점, 대형마트, 편의점 등 유통산업’을 주제로 인터뷰를 진행했다.

송지연 파트너는 인터뷰에서 “앞으로 백화점, 대형마트, 편의점 등 오프라인 유통 포맷의 경계가 흐려질 것이라며, 올해를 통합의 원년으로 삼아야 한다.”라고 전망했다. 그는 “지난 30년간 백화점, 할인점, 편의점 등 목적과 역할이 분명한 체인형 오프라인 유통업체들이 각각 규격화된 매장을 확장하며 성장했지만 e커머스의 침투율이 높아짐에 따라 그런 ‘포맷 플레이’가 더 이상 통하지 않을 것”이라며, 이로 인해 앞으로 경계를 무너뜨리고 통합적 관점에서 혁신하는 유통업체만 살아남을 것이라 설명했다. 또한, 송 파트너는 “한국 유통 대기업들의 쿠팡 등 e커머스의 등장 이후 벌인 ‘e커머스 미투 게임’은 실패했다”며 “오프라인 DNA로는 아마존이 될 수 없었던 것”이라고 분석했다.

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지정학적 변화와 경제 안보가 이끄는 무역의 미래

BCG — Fri, 17 Jan 2025 07:13:50 +0000

불과 10여 년 전까지도 국제 무역의 방향은 기업과 노동자들에게 새로운 시장을 열어주기 위해 설계된 자유무역 시스템에 의해 결정되고 있었다. 하지만 오늘날에는 가 국제 무역을 정의하는 핵심 요소로 자리 잡고 있다.

BCG가 2018년부터 관찰해온 글로벌 무역 변화에 관한 연구에 따르면, 지정학적 경쟁, 동맹, 그리고 국가적 야망이 세계 경제 구조를 얼마나 급격히 재편하고 있는지 확인할 수 있다(사이드 바 1 “연구 개요” 참조). BCG는 향후 10년간 전 세계 무역 총 규모가 연평균 2.9%의 성장세를 유지할 것으로 전망하지만, 무역의 흐름은 크게 변화할 것으로 예상된다(보기 1 참조).

[사이드 바 1] 연구 개요

2024 BCG 글로벌 무역 모델은 2023년부터 2033년까지의 글로벌 상품 무역을 예측한다. 이 모델은 글로벌 무역, 금융 기관, 데이터 분석 등 다양한 분야의 BCG 전문가 팀에 의해 개발됐다. 이 모델은 역사적 상관관계와 인공지능(AI)을 활용해 10년 단위 전망치를 산출하며, GDP·인구·실업률·공공 및 민간 소비·환율· 인플레이션·은행금리·GDP 디플레이터 등 거시경제 지표를 측정하는 5억 개의 데이터 포인트를 사용한다. 입력 데이터는 정부, 국제금융기구, 경제분석 전문 기업 및 기타 출처에서 제공된다. 이 모델은 14개 주요 지역에서 150개 이상의 수출국과 22개 산업 분야에서 5,000개 이상의 물리적 제품 또는 원자재를 다룬다. 무역 가치는 변동 외환율을 기반으로 실질 가치로 표현된다. 연료 집약적 수출 가치를 비연료 집약적 수출 가치와 구별하기 위해 여러 디플레이터가 사용된다.

올해의 무역 모델에는 다음과 같은 몇 가지 개선 사항이 포함한다:

• 무역 가치는 연도 간 변동성을 줄이기 위해 2010년 기준 미국 달러(실질 가치)로 산출한다.

• 향상된 AI 및 머신러닝을 적용해 20년 동안 9개의 다른 거시 경제 변수를 추적하고 더 상세한 모델을 생성한다.

• 새로운 무역 협정, 무역 전쟁, 군사 갈등 및 관련 제재, 기후 관련 무역 정책 등 새로 등장한 영향들의 영향을 사례별로 반영하며, 특정 미래 예측에 조정이 적용된다.

2033년까지 국가 및 지역 간 무역 흐름은 어떻게 바뀔 것인가

전 세계 150개 이상의 국가의 무역 및 경제 데이터를 분석하고, 최근 국가 및 지역 정책 이니셔티브가 미칠 영향을 종합적으로 평가한 결과, 글로벌 무역 경로에서 몇 가지 주요 변화가 나타나고 있다.

• 북미는 탄탄한 무역 블록으로 자리 잡으면서, 아시아(특히 중국)에 대한 의존도를 지속적으로 줄여 나갈 것이다. 현재로서는 이러한 공급망 전환이 효과를 발휘하고 있다.

• 중국은 서방과의 무역 둔화에 따라 다른 국가들에게 더 강력한 무역 파트너로 부상할 것이다.¹ 자체적인 기술 발전과 빠르게 성장하는 신흥 시장과의 긴밀한 경제 관계가 중국의 성장을 견인할 것이다.

• 글로벌 사우스(Global South)는 인도와 동남아시아와 같은 경제 성장의 원동력을 바탕으로 세계 무역에서 중요한 세력으로 떠오를 것이다. ² 개발도상국들이 글로벌 공급망에 더 많이 기여하고 새로운 역량을 개발함에 따라, 남반구 국가 간의 무역도 급격히 증가할 것으로　예상된다. 또한　기존의 천연자원 중심 상품 수출에서 벗어나， 더욱 정교한 제조 상품으로 확장되고 있다.

• 유럽연합의 대중국 무역 성장세는 대체로 정체될 것으로 보인다. 유럽은 미국과 일본과 같은 기존 무역 파트너뿐만 아니라 인도, 터키, 아프리카 등 신흥 시장에 대한 의존도가 높아지고 있다.

도널드 트럼프 대통령 당선인의 새 행정부 출범에 따른 미국 무역 정책의 주요 변화는 이러한 흐름을 크게 가속화시키고, 특정 시장에서의 미국 수입 비용을 증가시킬 것이다(사이드 바 2 “미국 고율 관세의 영향 추정” 참조).

[1] 서방(West)에는 미국, EU27, 영국, 캐나다, 한국, 일본, 호주, 뉴질랜드가 포함된다.

[2] 글로벌 사우스(Global South)는 중국을 제외한 유엔 G77 소속 133개 회원국을 의미한다.

[사이드 바 2] 미국 고율 관세의 영향 추정

도널드 트럼프 대통령 당선인은 대선 캠페인과 취임 전후로 자신의 관세 정책에 대해 여러 차례 언급을 달리했다. 예를 들어, 트럼프는 최근 취임 즉시 중국산 제품에 대해 10% 인상하고, 멕시코와 캐나다의 수입품에 대해 25%의 관세를 부과할 것이라고 밝혔다. 이외에도 트럼프는 중국산 제품에 60%, 기타 국가의 수입품에 대해 10% 또는 20%의 관세를 부과하는 방안을 여러 차례 제안한 바 있다. 주요 무역 파트너인 EU, 멕시코, 캐나다, 중국은 2018년부터 2020년까지와 마찬가지로 미국산 제품에 대해 보복 관세를 부과하겠다고 선언했다.

예시를 위해, BCG는 중국산 제품에 대한 60% 관세, 캐나다와 멕시코에서 수입되는 제품에 대한 25% 관세, 그리고 나머지 국가들의 수입품에 대한 20% 관세의 직접적인 영향을 모델링했다. 이 관세들이 2023년 수준을 기준으로 미국의 주요 10개 수입국에서 상품을 수입하는 데 640억 달러의 추가 비용을 초래할 것으로 추정된다(사이드 바 보기 1 참조). 트럼프가 제안한 다른 모든 정책이나 미국의 무역 파트너국들의 잠재적인 보복에 대한 영향을 아직 모델링하지 않았다. 우리는 관련 동향을 면밀히 모니터링하고 있으며, 이를 바탕으로 글로벌 무역 모델을 업데이트할 예정이다.

미국이 수입하는 제품군을 기준으로 가장 큰 영향을 받는 것은 자동차 부품과 자동차로, 이는 주로 멕시코, EU, 일본과의 무역에 타격을 줄 것이다. 소비자용 전자제품, 전자기기, 패션 제품은 중국산 제품에 대한 높은 관세로 인해 가장 큰 영향을 받을 것이다. 우리는 60%의 관세율이 미국으로 수입되는 중국산 소비자 전자제품의 비용에 610억 달러를 추가할 것으로 추정한다(사이드 바 보기 2 참조).

냉전 종식 이후 이어졌던 상대적 안정기와 다자주의의 시대가 막을 내리고, 지역 강대국의 부상, 동맹의 변화, 경제적 민족주의, 국가 안보가 특징인 다극화 시대가 도래함에 따라 이러한 흐름이 향후 10년 동안 더욱 두드러질 것으로 예상된다. 기업 경영자들은 변화하는 지정학적 흐름이 공급망과 비즈니스 전략에 미칠 영향과， 이에 따른 위험과 기회를 모두 고려해야 한다. 또한 다양한 시나리오에서 발생 가능한 혼란에 적응하고, 이러한 상황에서 만들어낼 수 있는 기회를 활용하기 위한 구체적인 계획이 필요하다.

우리는 향후 10년 동안 예상되는 주요 무역 변화들을 분석했다(보기 2 참조).

북미의 요새화

미국·멕시코·캐나다 간의 긴밀한 무역 관계는 주로 중국 수입 의존도를 완화하기 위한 리쇼어링·니어쇼어링·프렌드쇼어링을 통해 북미 지역의 경제 성장을 촉진하고 있다. 미국과 멕시코 간 연간 무역액은 2033년까지 3,150억 달러 증가해 연평균 성장률(CAGR) 4%를 기록할 것으로 예상되며, 미국과 캐나다 간 무역은 북미 시장을 대상으로 하는 기업들이 공급망을 이 지역으로 점점 더 이전함에 따라 1,470억 달러 증가할 것으로 전망된다.³ 다만 미국의 멕시코 및 캐나다산 수입품에 대한 관세 정책에 큰 변화가 생기면, 무역 흐름의 규모와 방향이 달라질 수 있다.

미국·멕시코·캐나다협정(USMCA)과 수십억 달러 규모의 미국·캐나다 정부 지원금(전기차, 리튬이온 배터리, 재생에너지 시스템 등 산업분야)은 ‘북미의 요새화’라는 무역체제의 견고함을 뒷받침한다.

멕시코는 미국과 캐나다 시장을 위한 플랫폼으로서 제조업 투자를 계속해서 유치할 것이다. 하지만 이 잠재력을 실현하려면 멕시코는 교통 인프라, 전력 생산, 인적 자본에 더 많은 투자를 해야 하며, 이는 향후 병목현상을 대비하기 위한 필수 과제이다.

장기적인 자본 투자를 고려하는 기업들에게 또 다른 변수는 2026년에 예정된 USMCA 재협상이다. 미국 정부는 중국 기업들이 저비용 중국산 전기차 및 기타 상품에 대한 미국의 높은 보호무역 장벽을 우회하기 위해, 멕시코에서 조립 및 수출을 하는 방식으로 USMCA의 무관세 혜택을 활용하려는 움직임에 우려를 표하고 있다. 중요한 관전 포인트는 미국이 USMCA 재협상을 통해 멕시코가 북미 제조업 가치 사슬 내 중국의 외국인 직접 투자(FDI)를 심사하도록 요구할지 여부다.

프렌드쇼어링 또한 북미 무역 관계를 재정의하고 있다. 무역 관계가 대체로 안정적으로 유지된다는 가정하에, 2033년까지 미국과 EU 간 연간 무역은 3,030억 달러 증가해 CAGR 3.1%를 기록할 것으로 예상된다. 이는 EU가 러시아산 탄화수소 의존도를 줄이면서 미국산 액화천연가스(LNG) 판매가 증가하고, 재생에너지 기술이 성장을 주도할 것이기 때문이다. 자동차 및 첨단 제조업과 같은 전략적 부문에서 관세를 줄이고 무역 정책을 조화시키려는 노력 또한 양측의 유대를 강화할 것이다. 그러나 대서양 양안 중 어느 한쪽에서라도 보호주의가 강화된다면, 이러한 모멘텀이 둔화될 수 있다.

[3] 본 보고서의 전망 및 기타 예측은 2010년 불변 미국 달러를 기준으로 하고 있다.

중국의 전략적 전환

미국과 EU와의 무역이 둔화되면서, 중국은 나머지 세계와의 무역에서 강력한 성장을 보이고 있다. 2033년까지 중국과 서방의 연간 양방향 무역은 2,210억 달러 축소될 것으로 예상되는데, 이는 연평균 1.2% 감소를 의미한다. 미국과 중국 간의 경우 연간 무역이 1,590억 달러 감소할 수 있으며, 미국이 중국산 제품에 대한 관세를 크게 인상할　경우 감소 폭은 더 커질 수 있다. 지금 이 순간에도 상황은 여전히 변하고 있다. 트럼프 당선인은 중국산 수입품에 대해 추가 10%의 관세를 부과할 것이라고 언급했으며, 이전에 중국에 대한 관세를 40%에서 60%로 설정할 것을 제안한 바 있다. 60% 관세 시나리오가 적용된다면, 2033년 미중 무역액은 기준 시나리오 대비 27% 더 줄어들 것으로 예상된다. 중국산 수입품의 비용은 대체 공급처가 없으며 수입량이 일정하게 유지된다면 2,000억 달러 이상 증가할 것이다.

반면, 중국의 글로벌 사우스와의 무역은 2033년까지 1조 2500억 달러로 급증할 것으로 예상되며, CAGR은 5.9%에 이를 것으로 예상된다. 이는 서방에 대한 경제적 의존도를 줄이고 신흥 시장과의 관계를 돈독히 하려는 중국의 지정학적 전략을 뒷받침한다. 일대일로(Belt and Road Initiative) 같은 인프라 사업과 적극적인 상업 활동을 통해 중국이 글로벌 사우스에 막대한 투자를 쏟으면서, 세계에서 가장 역동적인 성장 시장 중에서 중국 기업들이 큰 기회를 맞이하고 있다. 이 가운데 중국과 아세안(ASEAN·동남아시아 국가연합) 10개국과의 무역이 대략 성장의 절반 정도를 차지할 것으로 예상된다. 중국은 아세안 및 개별 동남아 국가들과의 자유무역협정을 개선해왔으며, 아시아 태평양 15개국이 참여하는 지역 포괄적경제동반자관계(RCEP)에도 참여 중이다.

글로벌 사우스 향한 중국의 전략적 전환을 나타내는 또 다른 지표는 BRICS+ 회원국들과의 관계다. BRICS+는 원래의 회원국인 브라질, 러시아, 인도, 남아프리카 공화국과 글로벌 사우스 출신 신규 회원 4개국이 속해 있다. 중국의 BRICS+ 내 무역은 향후 10년 동안 중국의 총 무역 성장의 44%를 차지할 것으로 예상된다. 또한 중국은 아프리카에서 더 넓은 경제적 영향력을 확보하려 할 것이다. 다만, 인도와 중국 간의 경쟁처럼 그룹 내 라이벌 관계가 성공을 가로막을 수도 있다.

우크라이나 전쟁이 계속되고 서방과 러시아 간의 갈등이 심화됨에 따라, 중국과 러시아 간의 무역 관계는 크게 증가할 것으로 예상된다. 2033년까지 양국 간 연간 무역이 2,690억 달러(CAGR 6.3%) 증가할 것으로 추정된다. 시베리아 파워-1(Power of Siberia-1)과 제안된 시베리아 파워-2(Power of Siberia-2) 파이프라인 프로젝트는 러시아산 천연가스에 대한 중국의 접근성을 높이는 핵심 사업이며, 양국 간 협력을 더욱 공고히 할 것이다. 이 파이프라인이 완공되면 글로벌 에너지 및 원자재 시장이 재편되고, 러시아의 서방 의존도는 줄어들 가능성이 크다. 동시에 EU에서 수입하던 자동차, 가전제품, 의류 및 기타 소비재 부문에서 중국에 새로운 수요 시장이 열릴 것이다.

그러나 중국의 전략적　전환이 고통 없이 이루어질 것이라고 말할 수는 없다. 미국, 캐나다, EU의 높은 관세와 특정 중국산 기술집약 제품에 대한 전면적인 금지 조치로 인한　무역 손실분은 중국의 보복 조치와 맞물려 완전히 대체되긴 어려울 것이다. 중국의 총 무역 성장률은 향후 10년 동안 연평균 2.7%로 제한될 것으로 예상되며, 이는 같은 기간 동안 중국의 실제 연간 GDP 성장률 3.8%보다 낮은 수치다.⁴ 또한, 2017년부터 2022년까지 중국이 누려온 연간 4% 무역 성장률보다도 느리다.

중국의 여러 제조 산업에서 증가하는 잉여 생산능력으로 사상 최대 무역흑자를 기록함에 따라, 미국과 EU뿐만 아니라 인도 및 다른 무역 파트너들로부터 반발을 살 위험도 존재한다.

[4] 옥스포드 이코노믹스, BCG 분석.

글로벌 사우스의 부상

글로벌 무역에서 가장 중요함에도 불구하고 가장 주목받지 못한 변화는 글로벌 사우스 국가들의 영향력이 커지고 있다는 점이다. 133개의 개발도상국으로 이뤄진 글로벌 사우스는, 전 세계 GDP의 약 18%를 차지하지만,　또한 전 세계 인구 62%를 차지한다. 뿐만 아니라 세계 무역 규모의 약 30%를 점유하고 있다.

글로벌 사우스 국가들은 미국과 EU를 우회하는 새로운 무역 동맹과 파트너십을 형성하고 있다. 이는 서방 시장에 대한 의존도와 영향을 줄이는 다극화 세계 무역 체제로 재편되는 광범위한 지정학적 추세의 일부다. BRICS+가 대표적 예시이며, 이외에도 2018년에 설립된 54개국 아프리카대륙 자유무역지대(AfCFTA), 라틴 아메리카의 메르코수르와 태평양동맹, 아세안 등이 있다. 이 글로벌 사우스 지역에서의 연결성 및 인프라 발전을 강조하는 중국의 일대일로(Belt and Road Initiative) 사업과, 중국에서 다른 저비용 국가로 일부 생산을 이전하는 움직임 역시 글로벌 사우스 무역을 촉진하고 있다.

향후 10년간 글로벌 사우스 무역에서 몇 가지 큰 변화가 예상된다. 중국과의 무역은 계속해서 성장할 것으로 보이지만, 지난 5년 동안 7.5%였던 CAGR은 5.9%로 둔화될 것으로 보인다. 이는 자국 제조 공정이 성숙함에 따라 나타날 변화다. 반면, 글로벌 사우스 국가들 간의 연간 무역은 향후 10년 동안 6,730억 달러 증가할 것으로 예상되며, 이 기간 동안의 CAGR은 3.8%로, 2017년에서 2022년까지의 2.8%에서 가속화될 것이다. 또한, 글로벌 사우스와 북반구 간의 무역도 가속화될 전망이다. 향후 10년 동안 연평균 3.7% 성장할 것으로 예상되며, 이는 이전 5년 동안의 2.3%에서 증가한 수치다. 예를 들어, 2024년 12월, EU와 남미의 메르코수르 무역 블록은 20년 이상의 협상 끝에 자유무역 협정에 도달했다고 발표했다.

또 신흥 경제국들이 더 복잡한 산업으로 발전하면서 전 세계 무역의 구성도 진화할 것이다. 글로벌 사우스 내 무역은 기존의 농산물, 광물, 에너지에서 벗어나고 있다. 자동차, 소비자용 전자제품, 화학 제품, 금속, 패션 아이템 등 제조업 부문이 더 큰 비중을 차지하게 되고, 글로벌 사우스와 산업화된 국가들 간의 무역에서도 유사한 경향이 나타날 것이다.

아세안의 성장 전환

아세안은 글로벌 사우스 내부에서뿐만 아니라 세계 다른 지역과의 관계에서 주요한 역할을 하는 플레이어로 부상하고 있다. 이 지역은 미국과 중국 간의 무역 긴장 등 지정학적 요인으로 촉발된 생산 이전의 최대 수혜자 중 하나로 꼽힌다. 아세안 국가들의 제조 역량이 향상되고, 특히 전자제품 분야에서 산업 밸류체인 내 비중이 커지면서, 향후 10년간 아세안 전체 무역 규모는 연평균 3.7%씩 성장할 것으로 예상된다. 많은 기업이 공급망 리스크를 줄이기 위해 ‘차이나+X(China+X)’ 전략을 채택해 중국과 함께 아세안에 투자해 공급망을 다각화하고 있다. 일부 아세안 국가들은 중국과 미국 양국으로부터 투자를 동시에 유치하고 양국 경제를 잇는 연결고리 역할을 하기도 한다.

아세안과 중국 간 무역은 2033년까지 연평균 5.6% 성장해 2033년에는 5,580억 달러에 이를 것으로 전망된다. 이는 중국의 이 지역에 대한 대규모 투자를 진행하고, 아세안-중국 자유무역협정이 개정되며, 중국-베트남, 및 중국-태국 간의 양자 협정이 체결되는 등의 요인에 힘입는다.

그렇다고 해서 아세안이 향후 10년 동안 아무런 어려움 없이 성장할 것이라는 의미는 아니다. EU가 수입품에 탄소 가격 제도를 도입하면서, 특히 금속, 시멘트, 화학제품 등 아세안 제조업에 큰 타격이 예상되고 결국 아세안의 대유럽 무역 성장률은 연평균 1% 수준에 그칠 전망이다. EU는 최근에 산림을 개간한 땅에서 수확된 농산물의 수입을 제한하고 있다. 아세안 기업들이 EU 시장에서 경쟁력을 유지하려면, 지속가능성을 개선하기 위한 노력이 필수적이다.

아세안과 미국 간의 무역 성장도 연평균 4.3% 수준으로 다소 둔화될 것으로 예상된다. 게다가 미국 정부가 아세안에서 조립된 상품 중 중국산 부품·원재료 비중이 높은 경우 관세 회피 수단으로 간주해 더 엄격한 규제를 가할 가능성도 있다. 아세안이 지속적인 성장을 이루려면, 지역 내 국가들이 국내 및 지역 공급망을 강화해야 하며, 모든 국가에서 글로벌 무역의 혜택을 고르게 누릴 수 있도록 역량을 길러야 한다.

인도 무역의 급증

인도는 세계 주요 경제국 대부분과 우호적인 관계를 추구하면서, 글로벌 사우스 무역에서 또 하나의 중요한 역할로 떠오르고 있다. 인도의 전체 무역액은 CAGR 6.4%로 증가해 2023년까지 1조 8,000억 달러에 달할 것으로 전망되며, 인도의 높은 GDP 성장률과 비슷한 수준이다. 중국에 집중된 공급망을 다각화하려는 기업들 사이에서 인도가 생산 기지로서의 인기를 얻고 있고, 제조업에 대한 정부의 막대한 지원금, 방대한 저비용 노동력, 그리고 빠르게 개선되는 인프라가 인도의 무역 성장을 이끈다.

무역 대상 지역별로 보면, 인도의 무역 성장은 고르게 분포될 것으로 보인다. 미국과의 연간 무역은 향후 10년 동안 두 배 이상 증가해, 2033년에는 1,160억 달러에 이를 것으로 예측된다. 이 추세는 세계 최대 민주주의 국가인 양국 간 정치·경제적 유대가 더욱 강해진 결과로, 특히 국방과 기술 분야에서 두드러질 것이다. 인도의 EU, 아세안, 아프리카와의 무역도 향후 10년 동안 약 80% 증가할 것으로 전망된다. 또한 일본 및 메르코수르 국가들과의 무역은 두 배　가까이 증가할 것이며, 호주와 한국과의 무역은 세 배 이상 증가할 것으로 보인다. 또 인도가 러시아산 저가의 에너지를 수입하면서 러시아와의 무역도 급증할 것으로 예상된다.

중국과의 무역 성장률은 여전히 강력하지만, 다소 둔화가 예상된다. 그 이유 중 하나는 인도의 대중 무역 적자가 커지고 있어 인도 정부가 경제적 부담을 느끼고 있기 때문이다. 또한 인도는 민감한 산업 분야에서 이뤄지는 중국의 직접적인 투자에 대해 점점 경계하는 추세다. 양국 간 지속되는 국경 분쟁도 이러한 경제적 경계심을 더해주고 있다.

EU의 경쟁력 강화 집중

지정학적 긴장, 에너지 가격 안정성 문제, 가치 기반 무역에 대한 집중 등이 EU의 미래 무역 전망에 영향을 미치고 있다. 최근 발표된 전기차 수입 관세와 같은 새로운 무역 장벽 때문에 향후 10년 동안 EU와 중국 간 무역이 정체될 가능성이 높다. 러시아와의 무역은 우크라이나 침공 이후 취해진 조치들로 크게 영향을 받았으며, 이 조치들이 계속 유지될 경우 2033년까지 약 1,060억 달러 감소할 것으로 예상된다.

그럼에도 불구하고 EU와 다른 국가 간의 무역은 2033년까지 연평균 2% 성장할 것으로 보인다. 미국과의 연간 무역은 EU의 미국산 액화천연가스(LNG) 수입에 힘입어 향후 10년 동안 3,030억 달러 증가할 것으로 예상된다. 또한 인도, 터키, 아프리카와의 무역도 가속화될 전망이다. 최근 EU와 메르코수르가 체결한 협정이 발효된다면, 남미와의 무역도 더욱 확대될 예정이다. 아프리카, 특히 북아프리카는 공급망 니어쇼어링의 중요한 거점으로 부상할 가능성이 높고, 대륙 전체적으로는 친환경 전환에 필요한 에너지와 광물의 주요 공급원이 될 것이다. 인도와의 무역은 정보기술, 제약, 제조 분야를 중심으로 연평균 6% 성장할 것으로 예상된다. 다만 아세안은 북미와 달리 EU 공급망 회복탄력성을 지원하는데 큰 역할을 하지 못할 것으로 보인다.

이러한 추세는 마리오 드라기 전 유럽중앙은행(ECB) 총재의 최근 보고서에서 언급된 바와 같이 상당한 지정학적 함의를 가질 것이다. 그 결과, EU는 더 이상 높은 수준의 세계 무역 성장률이나 기존 무역 관계에 의존하기 어렵다. 신흥 경제국들과의 더 깊은 유대와 EU 내수 시장의 강화도 중요한 요소가 될 것이다.

변화하는 세계에서 성공하는 다섯 가지 필수 전략

지정학적 변화를 헤쳐 나가고 비즈니스 연속성을 보장하기 위해, BCG는 비즈니스 리더들에게 다음과 같은 조치를 취할 것을 권장한다.

• 회복력 있고 투명한 공급망 구축

기업은 공급망 확장을 통해 소싱 전략을 다양화하고 평가해야 한다. 현재의 주요 공급업체와의 관계를 강화시키는 동시에, 추가 공급업체를 사전 검증해둘 필요가 있다. 또 공급망에 대한 실시간 모니터링이 가능한 ‘컨트롤 타워’에 투자함으로써, 예기치 못한 혼란에 신속히 대처하기가 쉬워진다. 제품 사양 최적화 및 핵심 부품을 자체 생산하는 방식으로 수직 통합을 고려해 볼 수도 있다. 이러한 노력은 지정학적·공급망 혼란 상황에서도 운영을 지속할 수 있게 해주며, 더 큰 유연성을 제공할 수 있다.

• 지정학적 역량 강화

변화하는 지정학적 환경을 감지하고 대응하는 능력을 강화해야 한다. 의사결정 프로세스를 강화해 기민함을 유지할 필요가 있다. 자본 배분과 전략적 계획에 지정학적 시나리오와 분석을 반영하여, 조직이 위험을 관리하고 기회를 포착할 수 있을 만큼 유연함을 갖추도록 해야 한다.

• 성장 시장에서의 존재감 확대

글로벌 사우스의 고성장 지역을 우선순위에 두고 새로운 기회를 포착해야 한다. 이 지역에서 탄탄한 현지 역량을 갖추면 경쟁력이 높아지고, 장기적인 성장을 확보하기 쉬워진다.

• 스마트 니어쇼어링을 채택

기업은 비용 절감, 안정적인 비즈니스 환경, 공급망 탄력성의 이점을 동시에 누릴 수 있는 니어쇼어링 전략을 고려해야 한다. 생산 거점을 본국 시장에 가까운 지역으로 이전함으로써, 운송 비용을 절감하고 탄소 배출을 낮추며 공급망 위험을 완화할 수 있다. 스마트 니어쇼어링은 탄력성을 높이고 다양한 지역에서 변화하는 소비자 수요와 규제 압력에 더 쉽게 대응할 수 있게 해준다.

• 지역 차별화에 투자

글로벌 무역이 분열되고 지역화가 가속화됨에 따라, 조직은 차별화된 구조와 기술 스택을 채택해야 한다. 모든 시장에 일률적으로 적용되는 방식은 더 이상 통하지 않을 것이다. 맞춤화된 접근 방식이 민첩성을 높일 수 있고, 분열해가고 있는 글로벌 시장에서의 경쟁력을 유지하는 데 도움이 된다.

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지정학적 요인은 글로벌 상거래의 지도를 꾸준히 재편성하고 있다. 무역의 미래를 정의하는 지정학적 영향력을 예측하고 분석하며 적응하는 능력은 향후 10년 동안 경쟁우위를 좌우하는 점점 더 중요한 요소가 될 것이다.

보스턴컨설팅그룹(Boston Consulting Group) 및 BCG 코리아

[CES 2025] AI는 자동차 산업을 어떻게 밸류 업 시키는가?

BCG — Thu, 16 Jan 2025 01:38:21 +0000

전 세계 기업이 최신 기술과 제품을 선보이는 CES 2025가 지난 10일 폐막했다. CES는 산업 트렌드를 공유하는 세계 최대 규모의 소비자 가전 및 기술 박람회로, 이번 박람회는 우리 일상으로 성큼 들어온 인공지능(AI)의 면면을 확인할 수 있는 기술의 장이었다. 특히 모빌리티, 헬스케어 등 다양한 산업을 재편하고 있는 AI 기술의 확산으로 기업들은 전략을 재고하고, 업무 프로세스를 혁신하며 새로운 성장 기회를 모색해할 필요성이 높아졌다. 또한 비용 최적화, 지속 가능성, 혁신을 수용할 수 있는 인력 및 리소스 준비 등의 균형을 유지하며 효과적인 확장에 대한 고민을 피할 수 없게 됐다.

자동차 및 모빌리티 업계에서는 아직 AI와 생성형 AI의 전환 및 실행 과정을 재무적 성과로 측정하는 종합 접근 방식이 성공적으로 적용된 사례가 많지 않다. BCG는 이번 CES 2025 모멘텀에서 AI 기술이 자동차 산업의 미래 모빌리티 기업을 어떻게 재편할 것이며, 기업에 어떤 기회를 제공할 수 있을지 보고서를 통해 제언한다.

자동차 및 모빌리티 기업을 위한 핵심 고려 사항

자동차 및 모빌리티 기업이 업계 선두주자로 도약하기 위해서는 AI 및 생성형 AI 기술을 통해 팀 역량을 강화하고, 업무 프로세스를 재구성하며, 해당 기술의 도입을 가치 및 비용 중심의 손익계산서(P&L) 목표와 전략적으로 일치시켜야 한다. 이를 위해서 생성형 AI를 이론적 가치의 실험 도구에서 검증된 수익성의 핵심 동력으로 전환하는 작업이 필요하다. 전기차로의 전환 가속화, 변화하는 무역 정책, 타 산업에서의 급격한 기술 발전으로 인해 AI 및 생성형 AI를 활용해 자동차 및 모빌리티 산업에서 지속 가능한 가치를 창출해야 하는 필요성이 그 어느 때보다 커지고 있다.

BCG는 다양한 산업 분야에서 진행한 350개 이상의 프로젝트에서 얻은 인사이트를 바탕으로, 기술의 잠재적 가치를 실질적인 경제적 효과로 전환하기 위해 기업이 따라야 할 네 단계의 생성형 AI 계단형 모델을 정의했다(보기 참조). 이 계단형 원칙에 따라 AI 전환을 실행한 고객사들은 기준점 대비 8%에서 12%의 비용 절감을 실현했으며, 3년 이내에 10~15배의 투자 수익률을 달성할 가능성을 보였다.

자동차 및 모빌리티 업계의 AI와 생성형 AI 전환 성공 사례에서는 다음 세 가지 핵심 요소가 두드러진다.

1. 사용자 채택 (People Adoption)
사용자들의 도구 채택을 촉진함으로써 일상 업무에 원활히 통합되도록 지원

2. 프로세스 재설계 (Process Redesign)
프로세스를 재설계하여 AI 역량을 기술 팀을 넘어 제조, 제품 설계와 같은 핵심 기능에 내재화

3. 손익계산서 연계 (Execution to P&L)
실행 과정을 손익계산서에 연계해 진행 상황을 재무 지표로 측정. 이는 수익성의 압박을 받는 자동차 및 모빌리티 기업들에게 중요한 고려 요소. 효과적으로 결과를 측정하고 지속하기 위한 구조적이고 체계적인 접근 방식이 필수

실제 사례들을 통해 선도적인 자동차 및 모빌리티 기업들이 사용자 채택과 프로세스 재설계를 통해 상당한 성과를 달성한 것을 확인할 수 있다. 이제 업계가 직면한 과제는 AI 기반 변혁의 가치를 완전히 포착하고 지속하기 위해 손익계산서와의 실행 연계를 한 단계 더 발전시키는 것이다.

사용자 채택 촉진을 통한 일상 업무로의 통합

선도 기업들은 AI 및 생성형 AI 도입 시 노력과 자원을 전략적으로 배분하기 위해 을 활용한다. 이는 알고리즘(10%)과 기술(20%)이 중요한 구성 요소이긴 하지만, 전체 자원의 대부분인 70%를 인력과 프로세스 전환에 집중해야 한다는 뜻이다.

변화 관리에 투자하면 도구 채택률이 두 배로 증가해, 투자하지 않은 경우 까지 끌어올릴 수 있다. 잘 설계된 기술 도구를 개발하는 것이 중요한 만큼, 사용자가 이를 어떻게 채택하고 기존 워크플로에 통합할 것인지 고려하는 것도 동일하게 중요하다.

BMW는 BCG와 협력해 Knowledge Navigator라는 내부 AI 기반 챗봇 도구를 구축했다. 이 도구는 내부 문서와 데이터 소스 내에서 맥락에 맞는 연구를 지원하며, 조직 전반에 걸쳐 중요한 데이터에 더 빠르고 편리하게 접근할 수 있도록 한다. 이를 통해 여러 플랫폼에서 작업의 속도와 정확도가 크게 향상되었다. 예를 들어, 품질 관리 및 조달 팀은 사양 데이터, 기술 표준, 공급업체별 정보를 손쉽게 찾아볼 수 있어, 복잡한 검색이나 동료 의존을 최소화할 수 있다.

이 도구가 해결한 주요 과제 중 하나는 정보의 추적 가능성과 유효성 문제이다. 이 솔루션은 자동으로 인용, 소스 파일 링크, 페이지 번호를 참조해 검증이나 심층 분석을 쉽게 할 수 있도록 하고, 데이터 소스 간 충돌 정보와 버전 불일치를 표시한다. BMW는 이 솔루션을 확장함으로써 모든 팀이 가치 있는 인사이트에 원활하고 일관되게 접근할 수 있도록 해, 이 도구를 필수적인 조직 자원으로 채택하도록 장려하고 있다.

AI 또는 생성형 AI 도입의 성공은 광범위한 채택 여부에 달려 있다. 조직 전반에서 사용자들이 이러한 도구를 채택하고 일상적인 워크플로에 통합하면, 도구가 가진 변혁적 영향을 극대화할 수 있다. 다양한 생성형 AI 솔루션 간의 에이전트 기반 조정을 도입하면 사용이 간소화되고 기술이 대규모로 접근 가능해져 채택률을 더욱 높일 수 있다. 그러나 채택만으로 도구가 완전한 가치를 제공한다고 보장할 수는 없다. 기업은 AI와 생성형 AI의 역량을 핵심 운영에 매끄럽게 통합하고 의도한 가치를 극대화하기 위해 프로세스와 워크플로를 신중하게 재설계해야 한다.

프로세스 재설계를 통한 AI의 잠재 역량 극대화

AI와 생성형 AI 도구가 창출하는 가치를 극대화하려면, 자동차 및 모빌리티 기업은 모든 가용 역량을 포함하도록 프로세스를 재설계해야 한다. 프로세스와 워크플로를 전반적으로 개편한 기업은 최대 50%의 효율성 향상을 보고했으며, 이는 기술에만 초점을 맞춘 AI 또는 생성형 AI 구현만으로는 얻을 수 없는 이점이다.

제너럴 모터스(GM)는 BCG 및 마이크로소프트와 협력해 AI 기반의 타깃 고객 선정 엔진을 개발하고 이를 구현하기 위해 주요 프로세스를 재구성했다. 이는 다양한 1차 및 3차 데이터 입력을 통합해 마케터가 타깃 고객을 정의하고 효과적인 캠페인을 설계할 수 있도록 지원한다. 해당 도구와 이를 기반으로 하는 데이터 분석 플랫폼을 개발하고 운영하기 위해 상당한 노력이 투입되었으며, 마이크로소프트 애저(Azure)의 데이터 및 분석 역량 또한 GM 및 BCG 팀의 협업에서 중요한 역할을 했다. 초기 테스트 결과, 이 엔진은 다른 모델보다 일관되게 우수한 성능을 보이며 GM이 비용 및 데이터 보안을 최적화할 수 있도록 지원했다.

이 성공의 핵심 요소 중 하나는 데이터 수집 및 타깃 고객 생성과 같은 지원 요소를 내부화하여 중요한 프로세스에 대한 GM의 통제력을 강화한 것이다. 또한, 기술 팀과 비즈니스 부서 간 긴밀한 협업을 통해 특정 고객 세그먼트의 브랜드 또는 차량 구매 가능성을 보여주는 인사이트가 중요한 마케팅 캠페인의 설계와 실행에 직접 반영될 수 있었다. 이러한 노력은 GM이 AI 기반 마케팅 엔진의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있는 기반을 마련했다.

또 다른 사례로, BMW는 BCG와 협력해 AI 기반의 입찰 지원 도구(Tender Assistant)를 도입, 입찰 및 제안 요청(RFP) 프로세스를 혁신하고 간소화했다. 이 고급 도구는 입찰 및 RFP 초안을 자동으로 작성 및 조정해 최적의 표준을 따르도록 하고, 필수 정보의 포함 여부를 확인한다. 채팅 기반 지원 및 최적화를 통해 이 도구는 반복 작업을 줄이고 품질을 개선했으며, 조달 팀과 비즈니스 팀 간 협업을 간소화했다. 입찰 지원 프로세스를 재설계한 결과, BMW는 전체 프로세스에서 50%의 시간 절감을 실현하면서도 품질은 유지할 수 있었다.

기업이 AI 또는 생성형 AI 도구를 기업의 핵심 비즈니스 운영에 완전히 통합하려면, 기존 프로세스를 새로운 기술의 기능과 역량에 맞게 재설계해야 한다. 그러나 통합 과정은 워크플로의 수정만으로 끝나지 않는다. 기업은 이러한 새로운 프로세스를 구체적인 재무 성과와 직접 연결해야만 한다.

손익계산서 연계로 재무적 가치 증대

AI 또는 생성형 AI 전략을 추진하기 위해서는 효율성 개선이 손익계산서(P&L)에 어떤 영향을 미칠지 명확히 정의하고, 이를 추적하고 측정하는 데 전념해야 한다. 이러한 개선은 매출 성장과 수익 개선 모두를 이끌어낼 수 있다. 그러나 AI 솔루션의 성과를 추적하고 구현을 관리하는 과정은 복잡하고 시간이 많이 소요된다. 이를 해결하기 위해, 기업은 AI 전환 전담 조직을 설립하여 구현을 감독하고 사전에 설정된 재무 목표를 달성하도록 해야 한다.

자동차 및 모빌리티 업계에서, AI 기반 전환을 측정 가능한 P&L 성과에 직접 연계한 종합적 접근 방식을 성공적으로 적용한 사례가 드문 건 사실이다. 그럼에도 다른 산업의 전환 경험에 비추어 보면, AI를 수익 창출 수단으로 만드는 것은 실현 가능할 뿐만 아니라 곧 생존에 필수적인 요소가 될 것이다.

예를 들어, 한 글로벌 화학 기업은 BCG와 협력하여 변혁적인 AI 도입 프로젝트를 실행했다. 이 이니셔티브는 측정 가능한 재무적 결과를 보장하기 위해 철저한 가치 추적을 포함했다. 기업은 AI의 기회를 프로세스 전반에서 체계적으로 평가하며 가장 큰 가치를 창출할 수 있는 도구를 식별했다. 이러한 도구는 상호 보완적으로 작용하여 집합적 영향을 극대화했다. 주요 솔루션으로는 자동 입찰 지원 시스템, 제안 요청(RFP) 응답 자동화 도구, HR 서비스 챗봇 등이 포함되었으며, 각각의 도구는 특정 과제를 해결하고 정량화된 성과를 제공하도록 설계되었다.

성공을 보장하기 위해, 이 기업은 각 도구의 예상 가치에 기반하여 명확하고 높은 수준의 재무 목표를 설정했다. 특히 각 도구가 실제로 제공한 절감 효과를 지속적으로 모니터링하여, 성과를 예상치와 비교 평가했다. 이렇게 구조화된 접근 방식을 채택하고 목표 대비 결과를 철저히 추적함으로써, 이 기업은 AI 투자의 잠재력을 발휘하고 그 효과를 극대화할 수 있었다.

자동차 및 모빌리티 업계의 일부 기업은 다른 산업의 선도 기업들에 비해 뒤처져 있을 수 있으나, 이 격차는 몇 년이 아닌 몇 개월 수준으로 좁힐 수 있다. 현재 AI와 생성형 AI 도입 초기 단계에 있는 만큼, 향후 1~2년 내에 격차를 해소할 명확한 계획을 수립해야 할 시점이다. 이를 통해 AI 기반 가치 창출의 잠재력을 완전히 실현하고 급변하는 산업에서 경쟁 우위를 확보할 수 있을 것이다.

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AI와 생성형 AI로부터 최대의 가치를 이끌어내는 일은 결코 쉬운 일이 아니지만, 선도 기업들은 이미 잠재력을 실질적인 성과로 전환하며 성과를 창출하고 있다. 자동차 및 모빌리티 기업들에게 있어, 비용 절감, 운영 효율성 향상, 새로운 수익원 개발 능력은 업계 경쟁 지형을 근본적으로 변화시킬 수 있다. 기술적 구현을 넘어 성공을 위해서는 사용자 채택을 촉진하는 전략적 설계, 신중한 프로세스 재설계, 명확한 절감 목표에 대한 지속적인 집중이 필요하다. 또한, 실행을 보장하기 위해서는 적극적인 프로그램 관리가 필수적이다. 이 여정은 복잡할 수 있지만, 해당 원칙을 수용하는 자동차 및 모빌리티 기업은 상당한 비용 절감을 달성하고 지속적인 경쟁 우위를 확보하며 빠르게 변화하는 산업 환경에서 리더로 자리매김할 수 있을 것이다.

보스턴컨설팅그룹(Boston Consulting Group) 및 BCG 코리아

2030년 은행의 미래 : 빠른 혁신 없이는 예정된 실패

BCG — Fri, 10 Jan 2025 05:42:29 +0000

개요

수십 년간 더딘 혁신 속도와 안정적인 성과를 추구했던 리테일 뱅킹(소매금융)은 대격변에 직면해 있다. 상업 환경을 재구성하는 두 가지 게임 체인저가 등장했으며, 이는 수익과 효율성을 높일 기회를 제공함과 동시에 변화에 적응하지 못하는 은행들에게는 위협으로 작용하고 있다.

1. 고객이 은행과의 관계를 분리하고 더 쉽게 거래 은행을 전환함에 따라 수익의 유동성이 높아진다. 은행 고객은 수수료와 거래 조건에 점점 더 집중하고 있으며, 금융 선택을 전환하는 데 더 익숙해지고 있다. 규제 기관 역시 전환 장벽을 낮추기 위해 노력하고 있다. 이러한 요소가 결합되어 최근 몇 년간 5%~7%에 머물러 있던 시장 수익의 변동을 매년 15%~20% 수준으로 변동시킬 수 있다.

2. 단위 비용을 줄이고 생산성을 향상시키기 위해 새로운 기술이 도입된다. 지난 30년 동안 소매 금융의 생산성은 인플레이션율과 비교하였을 때 거의 높아지지 않았다. 은행의 워크플로우가 현대화된 것과 마찬가지로 소매 금융 역시 변화가 일어날 것이다. 생성형 AI와 디지털화는 은행에게 상품 단위 비용을 50% 이상 절감할 수 있는 가능성을 제시하며, 기술이 경쟁 역학을 재편성할 것이다.

이 두 가지 게임 체인저, 즉 보다 유동적인 수익과 기술을 통한 비용 절감은 소매 금융 경제의 새로운 시대를 열게 될 것이다. 한편, 소비자 접점의 디지털화, 마진 감소, 규제 압력 증가를 포함한 추세는 계속될 전망이다. 이 새로운 현실에 신속하게 대응하는 은행은 개선된 금리와 경험을 제공함으로써 비용을 대폭 절감하고 더 많은 고객을 확보할 수 있다. 이와 반대로 적응하지 못한 은행은 상대적으로 높은 비용과 고객 감소에 직면할 것이다. 실제로 2030년까지 은행 수는 현재보다 30~50% 감소할 것으로 예상된다.

새로운 소매 금융 세계에서의 성공은 쉽지 않을 것이다. 최소한, 디지털 우선 접근 방식을 기반하여 이를 인간의 접점으로 보완하는 판매 구조의 재조정이 필요할 것으로 보인다. 은행은 확장성을 우선시하고 투자자에게 합리적인 대차대조표를 제시해야 한다. 또한, 대부분의 은행은 은행 상품/서비스 제공 속도(Delivery time)를 약 3분의 2로 단축하는 동시에 가치 있는 인재에게 더 매력적인 환경을 제공해야 할 것이다.

이 리포트에 제시된 견해는 업계 전문가 및 실무자와 50회 이상의 인터뷰, 소매 금융 모델링 및 시뮬레이션 결과를 포함한 광범위한 조사를 바탕으로 하였다. 때로는 중요한 지역별 차이와 출발점의 다양성을 인정하면서도, 우리의 목표는 변화하는 소매 금융 경제에 대한 관점을 제시하고, 의사 결정권자가 효과적으로 성과를 내고 경쟁할 수 있는 경로를 설계하도록 지원하는 데 있다.

1조 달러 규모의 재조정

수익 유동성 증가 및 기술의 영향력 확대를 포함한 주요 소매금융의 동향은 2030년까지 은행 손익(P&L)에서
1조 달러의 글로벌 재조정을 초래할 것으로 예상된다. 이 새로운 현실에서, 글로벌 시장 규모가 확대되는 상황에서도 선도 기업과 후발 주자 간의 차이가 더욱 확대될 것이다.

1조 달러 규모의 추정치는 BCG의 수익 풀 분석, 소매금융 우수성(REBEX) 벤치마킹, 소비자 설문 조사 정보를 바탕으로 데이터 기반 시뮬레이션을 통해 생성되었다. 글로벌 소매 금융 분석은 (i)미국, (ii)기타 선진국, (iii)소매금융이 아직 초기 단계에 있는 개발도상국 세 가지 주요 지역에 초점을 두고 있다. 우리는 소매 금융의 지역적 특성과 지역 간의 중요한 차이점을 인정한다. 그러나 간결성을 유지하기 위해, 주로 글로벌 인사이트와 선진국 중심의 분석을 다루며 지역적 특성은 선택적으로 반영했다.

배경 설명을 위해 최근 수십 년 동안 소매 금융의 혁신 속도를 더디게 만들었던 트렌드를 살펴볼 것이다. 먼저 은행이 2030년까지 변화하지 않고 현재의 트렌드가 금융 성과를 좌우하는 세계를 모델링할 것이다. 그 후, 앞서 언급한 두 가지 게임 체인저를 활용하여 열 수 있는 새로운 기회를 살펴볼 것이다.

지속적인 추세는 은행업의 수익성을 저해할 것

2000년대 초반까지만 해도 선진국의 은행 총 지점 수는 계속해서 증가하고 있었다. 일부 시장은 2009년까지 물리적 영업 인프라가 성장하기도 했으며, 미국이 주목할 만한 사례로 두드러진다.

오늘날 미국에는 여전히 성인 10만 명당 30개의 지점이 운영되고 있으며, 이는 2008년의 41개 지점에서 감소한 수치다. 더딘 변화 속도를 반영하듯 선진국의 지점 폐쇄율은 연간 3%~5% 수준에 머물러 있으며, 현재 성인 10만 명당 단 2.1개의 지점을 운영하는 네덜란드 등의 몇 가지 예외 사례만 존재한다.¹

지점 네트워크의 지속적인 존재는 디지털 채널을 선호하는 고객들의 증가 추세와, 많은 은행들이 주장하는 진정한 디지털화와는 극명히 대조된다. 변화는 여전히 더디다. 많은 경우 여전히 지점이 고객 관계를 소유하고 있으며 관련 수익 역시 지점에 귀속된다. 그럼에도 불구하고, 2030년까지 모든 지역에서 단순 상품과 복합 상품 모두에 대해 디지털이 주요 판매 채널이 될 것으로 예상된다(보기 1 참조).

디지털 채널로의 전환이 증가하는 것은 놀라운 일이 아니다. BCG 조사에 따르면, 의류 및 신발과 같은 물리적 상품의 경우에도 미국에서 판매의 최대 75%가 이미 온라인에서 이루어진다. 2019년 이후, 독일에서 온라인으로 판매된 자동차의 수는 10배 이상 증가했다. 신선식품을 포함한 식료품의 온라인 판매도 최근 몇 년 동안 여러 시장에서 두 배로 증가했다.

[1] 국가 간 일관된 정의에 본질적인 어려움이 있음을 인지하고 있으며, 여기에서는 세계은행 수치를 참조한다.

또한 최근의 고금리 기조가 서서히 막을 내리며 상품화와 마진 침식은 2030년까지 소매 은행에 지속적이고 어려운 과제가 될 것으로 예상된다. 예금 유치를 위한 치열한 경쟁은 이미 은행 마진에 압박을 가하기 시작했으며, 동시에 자금 조달 비용이 증가하고 있다.규제 압력 역시 지속될 것으로 예상되는 또 다른 트렌드다. 지금까지 규제의 중점은 자본 요건, 은행이 고객에게 부과하는 수수료 제한 및 데이터 보호와 같은 이슈에 초점이 맞춰져 있었다.

이와 같은 규제 강화의 일환으로 최근 훨씬 더 많은 벌금이 부과되었다. BCG 분석에 따르면 글로벌 금융 시스템은 2008년에서 2022년 사이에, 2000년에서 2007년 사이의 연평균에 비해 20배나 많은 벌금을 미국 규제 기관으로부터 부과 받았다. 또한 규제 감독의 강화는 은행의 법률 및 준법 감시 비용을 직접적으로 증가시키며, 2023년 로이터(Reuters) 조사에 따르면 약 35%의 은행이 다음 해에 준법 감시 팀의 확장을 예상했다.

이번 보고서를 위한 설문조사에 참여한 산업 전문가 중 60%~70%(지역에 따라 다름)는 향후 기후 보호 의무 조치가 강화될 것으로 예상했다. 또한 최신 바젤 규제 프레임워크에 따라 추가적인 자본 요건이 적용될 것으로 전망된다.

2030년까지 은행이 혁신을 이루지 못한다면?

은행들이 변화를 수용하지 않고 혁신 속도의 획기적인 변화를 우선시하지 않는다면, 소매 금융 산업의 수익성은 크게 떨어질 수 있다. 만약 현재와 같은 비즈니스 관행이 유지된다면, 2030년까지 연간 약 4%의 완만한 매출 성장만 달성될 것이며 이는 글로벌 매출은 약 3조 7,000억 달러 수준으로 끌어올릴 것이다. 그러나 이러한 매출 증가는 소매 은행 벨류체인 전반에 걸친 비용 상승에 의해 상쇄될 가능성이 높다.

선진 시장에서 3~5%의 지점 폐쇄율로 인한 비용 절감이 다른 요인에 의해 상쇄되면서, 프론트 오피스 비용은 연간 약 4% 증가할 것이다. 이러한 요인으로는 인플레이션과 전 세계적으로 증가하는 모바일 뱅킹 지출, 그리고 개발도상국에서의 지점 네트워크 구축 등이 포함될 수 있다. 특히 오프라인 채널과 디지털 채널이 병행하여 구축되고 있는 개발도상국에서는, 채널 관리에 대한 필요가 증가하여 미들 오피스 비용이 전반적으로 증가할 것이다.

마지막으로 가장 큰 비용 증가는 백 오피스 기능에서 발생할 가능성이 높다. 은행은 기존 기술만으로 점점 더 복잡한 애플리케이션을 유지하는 것에 어려움을 겪을 것이고, 법률 및 준법 감시를 포함한 지원 기능은 더욱 복잡한 규제 요건을 처리하며 계속 확대될 것이다.

전반적으로 은행이 지금과 동일한 운영을 지속한다면 2023년에 63%였던 글로벌 은행 비용수입비율(CIR)이2030년까지 약 74%로 상승할 것으로 예상된다. 즉, 소매 은행의 전망은 암울할 것이다.

두 가지 게임 체인저 요인

다행히도, 우리는 이 시나리오가 실현되지는 않을 것으로 본다. 두 가지 요인이 지금 실행하는 은행에는 기회가, 그렇지 않은 은행에는 위협이 될 것이다. 첫째, 고객 유동성이 급격히 증가할 것이라는 명확한 신호가 있다. 2030년까지 수익의 15%~20%가 이동하며 경쟁의 대상이 될 가능성이 있다. 둘째, 기술에 의한 단위 비용의 급격한 하락으로, 신속하게 움직이는 은행에 진정한 변혁적 기회를 제공할 것이다.

점차 증가하는 수익 흐름의 유동성

은행 고객의 충성도가 감소하고 있다는 많은 신호가 관찰되고 있으며, 다른 산업에서도 유사한 트렌드가 나타나고 있다. 고객은 금융 관계를 분리하고 공급업체를 더 쉽게 변경할 수 있기 때문에, 소매 은행의 수익 흐름에 유동성이 높아진다.

플래드(Plaid)와 해리스 여론조사(The Harris Poll)가 실시한 조사에 따르면 미국과 영국의 온라인 활성 고객 중 약 80%가 핀테크 사용자로, 이는 고객이 더 이상 기존 은행만을 고집하지 않는다는 것을 의미한다. 마찬가지로, BCG의 REBEX 소비자 설문조사에 의하면 미국 고객의 약 80%와 다른 선진국의 60% 이상이 네오뱅크를 인식하고 있을 뿐만 아니라 전환 의향까지 보였다.

또한 고객은 수수료와 조건을 더욱 의식하고 민감해지고 있다. REBEX 설문 조사에서 나타나듯이 미국 고객이 은행을 바꾸는 대표적인 5가지 이유는 조건 및 가격과 관련이 있다. 예를 들자면, 응답자의 40% 이상이 디지털에 있어서 후발주자인 은행일지라도 더 나은 예금 금리를 제공한다면 충분히 바꿀 의향이 있다고 말했다. 은행 상품 구매를 위해 비교 사이트를 더 많이 사용하는 것도 동일한 맥락이다. 독일에서 모기지 판매의 약 40%가 이미 온라인 플랫폼을 통해 이루어지고 있으며, 이는 2010년의 13%에서 크게 증가한 수치이다.

또한, COVID 이전부터 이어진 주식 거래 앱의 성황에서 알 수 있듯이, 소매 금융 고객은 한결 쉽게 금융 상품을 선택한다. 마지막으로, 규제 기관은 전환에 대한 기존 장벽을 낮추기 위해 노력하여 유동성 증가를 지원하고 있다. PSD2(및 PSD3)는 고객 락인(Lock-in) 효과를 줄여, 금융 관계를 이전하고 경쟁력 있는 제안에 접근하기 쉽게 한다.

오늘날 적절한 기술 역량에 우선순위를 두는 소매 은행은 더 저렴한 가격으로 더 혁신적인 서비스를 효율적으로 제공할 수 있다. 또한 소매 은행은 더 크고 유동성이 높은 고객 풀을 확보하게 된다.

기술에 의한 비용의 급격한 하락

OECD에 따르면, 1995년에서 2015년 사이에 금융 부문 생산성은 미약하게 증가하였으며, 제조업과 에너지를 포함한 다른 부문에 뒤처졌다. 실제로, 인플레이션율 이상으로 생산성이 증가한 사례는 거의 없었다. BCG의 분석에 따르면, 미국에서 은행 FTE 당 인플레이션 조정 신용 규모는 1991년 이후 연간 약 2% 미만으로 증가했다. 같은 기간 독일에서는 연간 약 1%의 생산성 증가를 보여준다.

이제 더딘 생산성 증가의 시대는 끝난 것으로 보인다. 금융 상품의 생산 및 관리는 주로 IT 시스템과 직원 간의 업무 인수인계 및 기타 수작업을 포함하는 프로세스와 워크플로우로 이루어진다. 그러나 우리는 이미 고객 업무에서 엔드투엔드(end to-end) 디지털화와 생성형 AI가 밸류체인 전반에 걸쳐 디지털 프로세스를 가속화하고 이전보다 더 확장 가능하게 만드는 것을 확인하고 있다. 상품에 따라 다르지만, 기술을 통해 기본적인 예적금 상품에서 최소 20%, 모기지의 경우 50% 이상의 비용 절감이 가능하다고 추정한다.

생성형 AI는 영업인력(RM, PB)이 고객과 보다 효과적으로 협력할 수 있도록 지원한다. 이때, 프론트 오피스에서 생산성 향상을 실현하는 것과 동시에 백 오피스에서 실질적인 단위 비용 절감을 이끌어낸다. 관련 도구로는 맞춤형 스크립트와 비교 상품 추천이 포함된다. 문서 작성과 같은 단순 작업의 자동화는 신기술이 제공하는 이점을 더욱 극대화할 것이다.

소매 금융의 새로운 경제 도래

2030년을 전망할 때 두 가지 게임 체인저가 동시에 작용할 것으로 보인다. 소매금융은 오늘날보다 경쟁이 치열하지만 수익성도 높을 것이다. 수익성 증가는 주로 미국을 비롯한 선진국에서 기술 중심의 생산성 향상으로 인해 일어난다.

은행이 생산성 향상의 일부를 고객에게 전달하면서, 비용 효과가 추가 마진 감소보다 더 클 것이다. 결과적으로 글로벌 CIR은 현재 63%에서 2030년 61%로 개선될 것으로 보이며, 이는 비즈니스 관행이 유지될 경우 예상되는 74%에 비해 큰 폭의 개선을 나타낸다(보기 2 참조).

미국에서 평균 CIR은 현재 64%에서 57%로 감소하는 반면, 세전 자기자본이익률(ROE)은 2023년 35%에서 36%로 상승할 것이다. CIR의 증가는 기타 선진국에서 훨씬 더 두드러질 것이며, 2023년 68%에서 2030년 59%로 감소하고, 세전 자기자본이익률 (ROE)는 12%에서 13%로 상승할 것으로 전망된다.

4가지 주요 효과는 비즈니스 관행이 유지될 경우와 비교했을 때, 상당한 경제적 변화를 가져올 것이다.

• 은행은 디지털과 원격 채널에 대한 고객의 선호도가 높아짐에 따라 영업 인프라를 개편할 것이다. 은행은 미국과 기타 선진국에서 약 3분의 2의 오프라인 지점을 폐쇄하고, 대신 디지털과 원격 영업에 집중할 것으로 예상한다. 이를 통해 은행은 최대 3,550억 달러 절감을 기대할 수 있다.

• 은행은 더 많은 모바일 고객을 유치하고 이를 유지하기 위해 더욱 노력할 것이다. 전략적 마케팅 노력이 중요하며, 기존 및 잠재 고객 사이에서 교차 판매를 촉진하는 더 많은 아웃바운드 통화량을 위한 충분한 인력을 갖춘 원격 허브도 마찬가지로 중요하다. 이 분야의 생산성은 생성형 AI의 도입으로 개선될 것이지만, 전체 마케팅 지출은 약 100~150억 달러 증가할 것으로 예상된다.

• 단위 비용의 급격한 감소로 백 오피스 비용이 줄어든다. 미국과 여타 선진 시장에서는 기존 비즈니스 방식 대비 운영 비용이 약 40~50% 절감되어, 전체적으로 약 800억 달러의 비용 절감 효과를 달성할 것으로 보인다. 지원 부서의 규모도 약 20% 축소되어, 1,300억 달러의 추가 절감 효과가 기대된다.

• 은행이 고객 풀을 두고 경쟁함에 따라 상품 전반에 걸친 마진이 더욱 줄어들 것이다. 세계적으로 은행이 생산성 향상으로 얻은 이득의 일부를 다시 고객을 유치하거나 유지하는 데 사용함에 따라, 결과적으로 약 2,250억 달러의 수익 감소가 발생할 것으로 예상된다.

역사적으로 소매 금융이 비교적 안정적이었다면, 게임 체인저는 ‘승자 독식’의 시나리오를 만들어낼 것이다. 이는 일부 은행이 소매 금융의 새로운 경제에서 이익을 거두는 한편, 다른 은행은 기존 고객을 잃으면서 동일한 비용을 계속 부담하여 수익성을 상실하게 됨을 의미한다.

진화하는 경쟁 환경

새로운 경제는 경쟁 환경에 근본적인 변화를 가져올 것이다. 선진국의 경우, 2030년까지 현재 은행의 30%~50%가 사라질 것으로 예상한다. 핀테크는 선진 시장에서 점진적으로 시장 점유율을 확대할 것이지만, 빅테크 기업은 독자적으로 주요 경쟁자로 자리 잡기보다 기존 은행의 수익을 잠식할 것이다. 또한 사모펀드가 수년 전보다 더 취사적으로 투자하고, 비은행 금융 투자자는 구조적으로 불리해질 것으로 예상한다.

기존 은행 간 통합 가속화

BCG의 최근 REBEX 분석에 따르면 오늘날 미국과 다른 선진국 은행의 약 25%는 비교적 수익성이 낮다(CIR>75%). 미국 지역 은행의 평균 CIR은 약 85%(3분위는 약 95%)이다.

이러한 은행 중 소형 플레이어는 큰 변화를 위해 필요한 기술에 투자하는 데 어려움을 겪을 가능성이 크다. 결과적으로 생산성 향상 효과를 고객에게 돌려줄 수 없어 고객을 유치하고 유지하는 데 불리한 위치에 놓일 것이다. 이러한 압박으로, 많은 은행들이 서로 통합하여 규모 확장을 통해 수익성을 높이려고 할 것이다. 지역 은행의 통합 압박이 강화됨에 따라 규제 기관도 역할을 하게 될 것이다.

개별 시장에서 비효율적인 규모로 운영되며 국경 간 시너지 효과를 얻지 못하는 다국적 은행들은 해당 시장에서 철수를 결정할 가능성이 있다. 반면, 일부 은행들은 규모를 확장하여 소규모 지역 경쟁자들을 능가하려는 전략을 취할 수도 있다. 전반적으로, 선진국의 은행 통합 속도는 2030년 현재보다 약 두 배로 증가할 것으로 예상되는데, 이는 그 이후 은행의 절반이 사라질 수 있다는 것을 의미한다(보기 3 참조).

통합은 또한 고객을 기존 금융 관계에서 벗어나 새로운 금융 관계를 찾도록 만들기 때문에, 다른 플레이어는 이를 통해 수익을 기대할 수 있다.

핀테크, 선진국에서 시장 점유율을 천천히 확보

BCG의 핀테크 컨트롤 타워에 따르면 핀테크는 지난 10년 동안 막대한 자금을 유치했으며, 투자 흐름은 2012년(38억 달러)에서 2021년(1,216억 달러)까지 꾸준히 증가했다. 2012년 이후 유입된 자금은 총 2,450억 달러를 초과한다.

그러나 대부분의 핀테크는 유의미한 시장 점유율 및 수익성 확보에 어려움을 겪어왔다. 2022년 말 기준 전 세계 432개 디지털 은행 중 단 20개만이 수익성이 있었으며, 그중 11개는 아시아태평양(APAC) 지역에 기반을 두고 있다. 브라질의 누뱅크(NuBank)를 제외한 모든 핀테크 기업은 시장 점유율 확보와 유지를 위해 고군분투하고 있다. 20개의 수익성 있는 디지털 챌린저 뱅크(인터넷 은행)의 경우, 평균적으로 대출 시장에서 1.7%의 시장 점유율과 자국 시장에서 0.3%의 예금 점유율을 기록하고 있다(보기 4 참조).

시장 점유율 확보에 어려움이 있음에도 불구하고, 디지털 은행 후발주자는 기존 은행에게 위협이 된다. 누뱅크(NuBank), 팅크오프(Tinkoff), 카카오뱅크, 엠뱅크(mBank)는 운영 우수성을 달성하고, 활성 고객을 확보하며, 고객 당 및 상품 당 건전한 수입을 달성하여 자국 시장에서 큰 반향을 일으켰다. 폴란드에서 엠뱅크(mBank)는 기존 은행으로부터 총 수익의 15%를 확보하여, 기존 은행의 CIR을 7%p 높였다. 영국의 디지털 은행 후발주자가 이와 비슷하게 성공한다면 상위 5개 은행의 CIR이 6~7% 포인트 증가할 것이다.

핀테크 기업들은 앞으로 두 가지 유형의 전략을 채택할 것으로 예상한다. 하나는 제품 포트폴리오를 다양화하여 고객 당 수익을 증대하는 전략(브라질의 누뱅크(NuBank)나 영국의 레볼루트(Revolut)가 좋은 예)이고, 다른 하나는 고객과의 관계를 더욱 강화하는 전략이다. 또는 두 가지 전략을 모두 추진할 수도 있다.

성공적인 에코시스템 플레이어는 여전히 예외적인 사례로 남을 것

은행이 참여한 성공적인 에코시스템 사례는 대체로 저개발 국가에서 발견되는 경향이 있다. 대표적인 예로는 브라질의 이타우(Itau), LjaBB, 브라데스코(Bradesco), 산탄데르 에스페라(Santander Esfera), 카자흐스탄의 카스피(Kaspi), 폴란드의 구디 밀레니엄(Goodie Millennium), 태국의 SCB Snap 등이 있다.²

[2] 물론 싱가포르의 DBS PayLa와 같이 통상적인 상황에서 벗어난 경우도 있다. 통합 결제 서비스에 대한 규제/정부 지원을 고려할 때 특별한 사례이다.

선진국에서 성공을 위한 전제 조건이 종종 충족되지 않기 때문에, 이러한 추세가 대체로 지속될 것으로 예상된다. 몇 가지 예시는 다음과 같다.

• 비은행 상품에 대한 전자상거래 시장은 이미 포화 상태이다. 선진국의 은행들은 플랫폼을 만들거나 큐레이팅 하는 데 있어 본질적 이점을 거의 가지고 있지 않는다.

• 선진국의 많은 은행들은 비은행 상품 판매에 경험이 부족하며, 여전히 은행 상품을 성공적으로 교차 판매하기 위한 분석과 판매 역량을 구축해야 한다.

• 선진국의 엄격한 데이터 보호 규정은 이미 은행이 고객 데이터(예: 결제 거래 데이터)를 타겟팅 목적으로 활용하는 것을 어렵게 만들고 있다. 향후 더 엄격한 규제가 도입될 경우, 이는 더욱 어려워질 수 있다.

이것이 비은행 상품이 선진국에서 성공할 수 없다는 것을 의미하지는 않는다. 성공의 핵심은 은행 서비스와의 긴밀한 통합에 집중하는 것이다. 모기지 상품을 지속 가능성 관련 자문 서비스와 통합하고, 태양광 패널이나 열 펌프 설치와 같은 다른 서비스를 함께 제공하는 것을 예로 들 수 있다.

빅테크는 주요한 은행권 플레이어로 자리 잡기 어려울 것

구글, 애플, 마이크로소프트와 같은 기업들이 은행과 협력을 시도했음에도 불구하고, 이러한 기업들이 선진국에서 자체 은행을 설립할 것으로 보이지는 않는다. 규제 장벽이 너무 높고 ROE가 낮아 이러한 기업들에게 매력적이지 않기 때문이다.

그러나 빅테크 기업들은 신용카드에서 소비자 대출에 이르는 은행 제공 서비스를 자사의 핵심 상품에 계속 포함시킬 것으로 예상된다. 이를 통해 자사 상품의 매력도를 높이고, 자사 기술 생태계 내에서 고객 충성도를 강화할 수 있기 때문이다. 기존 은행들에게는 은행 서비스가 빅테크 상품에 통합되는 것이 마진 감소와 고객 접점 상실 위협으로 작용할 수 있다.

언제나 그렇듯이 예외와 특이 사례는 존재한다. 중국에서는 알리바바와 텐센트와 같은 기술 기업이 자체 은행을 보유하고, 수직적 밸류체인에 침투하고 있다. 이들은 엔드투엔드 (end-to-end) 주택 구매부터 자동차 구매, 유지 관리, 중고차 판매를 포함하는 엔드투엔드 자동차 관리까지 가능케 한다.

사모펀드와 비은행

사모펀드 회사들은 이전 몇 년간의 트렌드와는 달리, 소매 은행에 선택적으로 투자할 것으로 예상된다. 이 새로운 접근 방식은 두 가지 주요 변화에 의해 주도될 것이다.

첫째, 금리 인상으로 인해 예금 가치가 상승했고, 이는 인수 비용을 증가시켰다. 둘째, 레버리지 금융 및 대출 포트폴리오 인수와 관련된 규제 감독이 강화되면서, 사모펀드 회사들의 투자 유인이 더욱 감소했다.

금리 인상은 소매 은행업에 진출하려는 다른 비은행 기관에도 장애물이 되고 있다. 은행은 예금과 같은 저렴한 자금 조달 수단을 활용할 수 있지만, 비은행은 구조적으로 금리 상승으로 인해 불리한 위치에 놓이게 된다.

소매 은행의 과제

2030년의 금융 환경은 현재 우리가 보는 환경과 크게 다를 것으로 예상된다. 뒤처진 기업들이 고객을 빠르게 잃는 것과 반대로 성공적이고 혁신적인 기업들은 큰 수익원을 확보하게 될 것이다. 지역적 차이와 다양한 시작점을 인정하면서도 새로운 환경에서 성공하려면 소매 은행들은 5가지 주요 과제에 집중해야 한다.

• 영업 방식의 전면적 재조정: 고객 확보 및 영업을 위한 디지털 역량 확장 – 필요에 따라 원격 채널로 지원

• 확장성 확보: 디지털화 및 생성형 AI 활용 통한 단위 비용 축소 – 선도 기업의 경우 50% 이상 절감 가능

• 투자자 유치를 위한 대차대조표 및 사업 포트폴리오 재구성: 자본 집약도를 낮추고 자금 조달원을 효과적으로 관리

• Deliver speed(서비스 속도) 대폭 단축: 더 나은 계획 수립과 권한을 가진 조직을 통해 은행 변화(CTB: Change The Bank) 프로젝트 기간을 최대 3분의 2까지 단축

• 인재 유지 및 유치 재고: 앞으로 직원들과 핵심 기술 인재들에게 더욱 매력적인 환경을 제공하는 것 필요

영업 방식을 완전히 재구성하여 ‘디지털 우선(Digital First)’ 모델로 전환하고, 원격 인적 지원을 병행

지점은 여전히 대부분의 소매 은행에서 영업 조직의 중심을 이루고 있다. 더욱 유동적인 수익 흐름으로 이익을 얻고자 하는 기업들은 디지털 및 원격 채널에 집중함으로써 이 구조를 변화시켜야 한다. 디지털 우선 접근 방식으로의 성공적인 전환을 위해선 세 가지 전략적 조치가 필요하다.

첫째, 은행은 디지털 고객 경험에서 획기적인 변화를 구현하고 새로운 원격 자문 역량을 구축하여 영업 인프라를 재구축해야 한다. 많은 소매 금융 고객은 이미 온라인으로 은행 상품을 구매하고 싶어 하며, 이러한 추세는 2030년까지 빠르게 가속화될 것이다. 2030. 엔드투엔드(end-to-end) 디지털 고객 여정은 복잡한 상품을 포함한 상품 온보딩을 간편하고 독립적으로 처리할 수 있도록 지원할 것이다.

BCG의 Digital 360 Diagnostic 분석에 따르면, 오늘날 최고 수준의 모바일 앱을 갖춘 은행들은 자국 내 경쟁사들보다 유리한 지점 운영 경제성을 비롯해 더 많은 성과를 거두고 있다. 미국의 JP모건체이스와 폴란드의 ING는 모바일 벤치마크에서 경쟁사를 앞지르는 동시에 해당 시장에서 지점당 최대 200%와 최대 100% 더 많은 고객에게 서비스하고 있다. 또한 두 회사 모두 경쟁사보다 7% 포인트 낮은 CIR을 달성하고 있다.

하지만 디지털이 익명성을 의미해서는 안 된다. 고객이 상품을 구매하는 순간에 고객을 지원하려면 여전히 인간(RM & PB)의 참여가 중요하다. 고객을 지원하기 위한 원격 자문가 활용 방안이 온 보딩 여정에 원활하게 통합되어야 한다. 반대로 원격 RM은 상품이 필요한 고가치 고객 또는 디지털 온 보딩 여정을 중단한 고객에게 적극적으로 다가가야 한다. 이를 위해 은행은 완전히 새로운 중앙 집중화된 원격 자문 모델(또는 최소한 원격 판매 모델)과 부서를 구축해야 한다. 원격 및 가상 모델의 높은 확장성으로 인해 은행은 교차 판매를 촉진하고 수익 흐름이 더 유동적인 환경에서 고객 충성도를 높일 수 있다.

강력한 판매 중심의 디지털 및 원격 채널을 구축하면 2030년까지 기존 지점의 3분의 2 이상을 줄이는 동시에
시장 점유율을 높일 수 있다. 네덜란드의 ING 사례는 이것이 생각만큼 극단적이지 않다는 것을 보여준다. ING는 2015년 이후로 75% 이상의 지점을 폐쇄하는 동시에 소매 예금 시장 점유율을 높이는 데 성공했다(보기 5 참조). 현재 ING는 네덜란드에 40개 미만의 지점을 가지고 있다.

나머지 은행 지점은 고객 확보 및 자문에 집중해야 한다. 이를 위해 더 복잡한 상품에 대한 고객 상담과 디지털 채널 및 애플리케이션 사용에 대한 고객 교육에 중점을 둔 새로운 지점의 형태를 만들어야 한다. 고객 서비스 자체는 디지털 또는 원격 채널로 전환될 것이다.

둘째, 은행은 고객을 더 잘 이해해야 한다. 이는 고객 이탈 위험의 증대를 조기에 인식하고 더 높은 수준의 고객 이동성에 대응하기 위해 타겟팅 된 교차 판매를 실행하는 데 필수적이다.

따라서 행동 패턴과 수익 잠재력에 따라 고객을 세분화할 수 있는 차세대 분석 역량의 구축이 필수적이다. 소매 은행이 수집하는 거래 정보가 이러한 새로운 역량의 핵심이 될 것이다. 생성형 AI의 도움으로 디지털 또는 직접 채널을 통해 자동 생성된 맞춤형 제안 및 접근 방식을 이용해 식별된 고객을 타겟팅 할 수 있다. 주요 예로는 앱, 온라인 뱅킹, 이메일, 모바일 메신저 등이 있다.

셋째, 은행은 고도로 자동화되고 개인화된 저접촉, 고빈도 고객 참여 모델을 구축해야 한다. 이를 통해 은행은 고객 관계를 유지하고 강화할 수 있다.

효과적인 조율이 가장 중요하며, 어떤 고객에게 다가갈지, 적절한 상품을 제공할지, 어떤 채널을 사용할지를 결정하는 자동화된 의사결정이 필요하다. 이를 성공적으로 처리하려면 빠르게 학습할 수 있는 자동화된 캠페인 생성이 필수적이다.

은행은 진정한 옴니채널 워크플로우를 구축해야 한다. 이는 지점과 원격 센터 모두에서 활용되어야 하며, 현재 이행 여정 상태와 같은 세부 정보를 포함한 고객 정보에 대한 360도 가시성을 제공해야 한다. 이 일환으로, 운영 모델은 채널 중심에서 고객 및 세그먼트 중심으로 전환되어야 한다.

기술 파트너십 강화를 통한 확장성 확보

은행 상품은 여전히 프로세스에 뿌리를 두고 있기 때문에, 컴퓨팅 및 디지털화는 확장성을 높일 수 있는 다양한 기회를 제공한다. 이러한 추세와 관련 비용 절감을 통해 은행은 수익 흐름이 보다 유동적인 환경에서 시장 점유율을 빠르게 확보할 수 있는 능력을 향상시키며, 고객에게 보다 매력적인 금리를 제공할 수 있다.

이미 고객사 프로젝트 케이스에서 생성형 AI가 밸류체인 전반의 디지털 프로세스를 크게 가속화하고, 이전보다 더 확장 가능하게 만드는 사례가 확인되고 있다. 몇 가지 예를 들자면, GenAI 도구는 고객 대화에 따라 실시간으로 업데이트되는 RM 대화 지침을 통해 프론트 오피스 생산성을 대폭 향상시킬 수 있다. 또한, 회의록을 자동으로 기록하여, 단순한 작업이나 규제 관련 업무의 부담을 줄일 수 있다.

표준 작업의 자동화를 통해 신용 결제 프로세스의 효율성을 60% 이상 향상시킬 수 있다. 마찬가지로 AI와 사전 정의된 규칙 체계를 도입하면 신용 조회 프로세스에서 약 50%의 잠재적인 절감 효과를 거둘 수 있다. 상품에 따라 이 기술을 통해 예적금에서 최소 20%, 모기지에서는 50% 이상의 비용 절감도 가능할 것으로 추정된다. 그 외에도 다양한 활용 가능성이 있다. AI와 생성형 AI의 미래 발전은 이러한 생산성 향상의 가능성을 더욱 확대할 것이다.

명확하게 말하자면, 2030년까지 이러한 기술의 도입은 은행이 경쟁력을 유지하기 위한 필수적인 요소가 될 것으로 보이며, 이는 오늘날의 인터넷 뱅킹 기능처럼 뚜렷한 경쟁 우위를 제공하기보다는 기본 요건이 될 것이다. 그러나 이것이 모든 은행이 동등일한 수준으로 발전할 것이라는 뜻은 아니다.

가장 성공적인 기업들은 자동화, 생성형 AI 및 고급 분석 사용에 대한 전체론적 접근 방식을 취할 것이다. 예를 들어, 프로그래밍 가능한 백오피스 구축에 착수함으로써 백오피스 운영 비용을 크게 절감하는 동시에 데이터와 리드 품질을 개선할 수 있다. 이를 활용하여 위에서 약술한 새롭고 디지털 중심적인 판매 방식을 구현하는 것이 가능해진다.

물론 대부분의 은행은 기술 기업으로 변모하지는 않을 것이다. 이를 위한 혁신 역량이나 문화를 거의 갖추고 있지 않기 때문이다. 새로운 기술을 성공적으로 활용하려면 소매 은행은 자체 역량을 처음부터 구축하는 대신 기술 공급업체 및 (B2B) 핀테크 기업과 협력해야 한다. 이는 은행이 관련 제3자를 단순한 공급업체가 아닌 파트너로 대하는 방법을 배우고, 이를 위해 온보딩 및 관리 프로세스를 재설계해야 함을 의미한다. 이는 지금까지 매우 소수의 은행만이 성공적으로 달성한 과제이다.

동시에, 은행의 전체 기술 인프라를 현대화하지 않으면 효율성을 향상시키는 애플리케이션을 점진적으로 활용하는 것은 불가능하다. 대부분의 은행은 레거시 기술 아키텍처와 온프레미스 환경에서 운영되고 있기 때문에, 모듈식 업그레이드가 핵심이 될 것이다. 최근 비용 상승 및 기타 과제들을 감안할 때, 새로운 코어 뱅킹 시스템으로의 급격한 마이그레이션은 피하는 것이 좋다.

생성형 AI의 활용뿐만 아니라, 밸류체인에서 차별화되지 않는 부분을 아웃소싱하는 것도 확장성을 높이는 데 기여할 수 있다. 그 대표적인 예로 KYC 프로세스를 들 수 있다. 이러한 과정을 신속하고 효율적으로 실현하기 위해서는 관료적 장벽의 일부 축소와 새로운 공급업체 온보딩 프로세스의 간소화 등이 필요하다.

포트폴리오 및 대차대조표 재구성

최근 발표된 은행 산업 보고서에서 자세히 논의된 바와 같이³, 은행의 주가순자산비율(P/B)은 역사적으로 낮은 수준에 있으며, 많은 은행들이 자본 비용을 충당하기 위해 고군분투하고 있다(보기 6 참조). 새로운 경제 환경에서 수익성을 개선하고 그에 따른 밸류에이션을 높이는 두 가지 방법이 이미 제시된 바 있다. 여기에는 판매 인프라를 재구축하고 확장 가능한 프로세스를 도입하며 기술을 활용해 비용을 획기적으로 절감하는 것이 포함된다.

주요 재무 지표와 밸류에이션을 개선하는 또 다른 방법은 수익성을 높이고 자본 집약도를 낮추기 위해 사업, 활동 및 상품을 재조정하는 것이다. 은행은 저수익 사업 부문에서 철수하거나 최소한 저수익 자산 종류에 대한 노출을 줄여야 한다. 또한 더 유리한 자기자본이익률을 가진 새로운 전략적 성장 분야에 투자해야 한다.

결제 서비스 기업과 독립형 자산 관리 업체는 적은 자본 또는 무자본으로 수수료 수익을 창출하기 때문에 은행보다 훨씬 높은 주가수익비율(P/E)을 보이는 경우가 많다. 전 세계 은행은 최근 자본이 적게 들고 확장 가능한 디지털 투자 상품을 출시하거나 인수하여 이러한 비즈니스 모델을 추구하고 있다. 영국에서 JP모건의 넛메그(Nutmeg) 인수와 스위스에서 UBS의 최근 움직임이 두 가지 예이다.

대차대조표 중심 대출 활동에서 벗어나기 위한 다른 옵션으로는 결제 서비스로의 확장 또는 방카슈랑스를 포함한 비은행 상품으로의 확장 등이 포함될 수 있다. 유럽의 주요 보험사들은 2010년에서 2021년 사이에 은행들이 달성한 ROE의 두 배를 기록했다. 여러 유럽 은행의 경우 보험은 이미 세전 전체 수익의 약 30%를 차지하고 있다.

[3] 7조 달러의 기회를 포착하기 위해 은행은 고객 및 사회를 위한 보다 과감한 서비스 전략 필요.

물론 수익성이 낮고 자본 집약적인 사업을 중단하고 보다 매력적인 활동으로 확장에 성공하는 것은 결코 쉬운 일이 아니다. 이러한 움직임은 소매 은행의 전반적인 전략적 목표와 일치해야 하며, 특정한 결정과 관련된 명확한 근거와 경쟁 우위가 뒷받침되어야 한다. 아울러 충분한 규모를 달성하여 수익성을 높일 수 있어야 한다. 또한, 사업 포트폴리오를 면밀히 검토하고, 수익성, 자본 배분, 비용 배분, 자금 기반 기여도 등을 기준으로 과감한 결정을 내리는 것이 벨류에이션을 높이는 데 필수적이다.

RWA 생산성과 자금 조달원 또한 지난 10년보다 더 엄격하게 관리해야 한다. 이는 특히 현재 높아진 금리 또는 정상적인 금리 수준으로 돌아온 상황에서 더욱 중요해진다. 은행들은 더 나은 판매 방식을 통해 고객 예금을 유지하기 위해 노력하는 것 외에도, 위험 자산을 정리하고 전반적인 신용 품질을 개선해야 할 필요가 있다.

Delivery cost/speed(서비스 시간) 대폭 단축

전달 시간을 단축하기 위해 소매 은행은 두 가지 중요한 수단을 우선시해야 한다. 첫째, 특히 기술 관련 분야에서 의사 결정 프로세스를 정교화해야 한다. 여기에는 기술 전문성을 갖춘 역량 있는 인재를 고위 경영진 및 이사회에 통합하여 주요 CTB (Change The Bank) 프로젝트에 대해 보다 정보에 입각하고 효과적인 의사 결정을 보장하는 것이 포함된다.

둘째, 조직적 권한 부여가 핵심이며 소매 은행은 팀에 필요한 리소스와 권한을 제공해야 한다. 여기에는 더 작고 자율적인 주문 이행 유닛을 만들기 위한 일부 재편이 포함될 수 있다. 해당 유닛은 다른 팀에 대한 의존도를 줄이면서 특정 문제를 해결할 수 있다.

이러한 문제를 해결함으로써 소매 은행은 의사결정과 조직 효율성을 개선할 뿐만 아니라, 소유권과 책임을 명확하게 정의하는 보다 긍정적인 조직 문화를 조성할 수 있다. 이는 또한 다섯 번째 이자 마지막 과제인 핵심 인재를 유치하고 유지하는 데에도 도움이 될 것이다.

핵심 인재 유지 및 유치

인구 구조와 급속히 고령화되는 노동력은 중요한 문제이다. 2030년까지 미국, 프랑스, 독일, 싱가포르 및 여러 선진국에서 인구의 약 22%가 65세 이상이 될 것으로 예상된다. 이는 1970년 당시 약 5~12%에 불과했던 비율과 비교되는 수치이다.

현재 직원들이 더 빠른 속도로 은퇴할 것으로 예상되는 가운데, 은행 업계는 신규 인재들의 매력도가 급격히 저하된 문제를 해결해야 한다. 랜드스태드(Randstad)의 최근 조사에 따르면, 2008년 이후 미국에서 직업으로서 금융업의 인기가 22% 감소했으며, Z세대와 밀레니얼 세대의 10%만이 해당 부문에 관심을 가지고 있는 것으로 나타났다. 또한, 한스 뵈클러 재단(Hans-Böckler-Foundation)의 조사에 따르면, 독일 내 66%의 은행원이 자신의 직업을 다른 사람에게 추천하기보다 반대할 것이라고 답했다.

2030년을 대비해 기술적 도전에 준비된 강력한 인력을 확보하려면, 은행은 직원 가치 제안을 근본적으로 재구성해야 한다. 특히 제품 관리자, 디자이너, 데이터 분석가와 같은 기술 및 분석 직무를 점점 더 집중 공략해야 한다.

BCG의 최신 ‘직업의 미래’ 설문 조사에 따르면 보상이 여전히 고용주 선택의 주요 요인으로 작용하고 있지만, 유연성과 일과 삶의 균형과 같은 요소 또한 중요한 고려 사항으로 나타났다(보기 7 참조). 이번 조사는 또한 공정한 대우와 유의미한 업무 제공을 포함하여 은행이 인재를 유지하기 위해 필요한 조치들도 제시했다.

에필로그

우리는 소매 금융이 소비자 행동의 변화와 새로운 기술뿐 아니라 진화하는 규제 환경에 의해 급격한 변화의 문턱에 서 있다고 믿는다. BCG는 지역적 차이를 인정하면서, 2030년에 성공하고자 하는 전 세계 은행들이 따라야 할 주요 과제를 제시했다.

소매 은행의 성공은 사회 전반에 걸쳐 매우 중요한 역할을 한다. 안정적인 소매 은행만이 모든 계층, 직업, 연령대의 사람들이 자신의 저축을 안전하게 관리하고 투자하며 번영을 이룰 수 있도록 돕는 본연의 목적을 수행할 수 있다. 뿐만 아니라, 소매 은행은 개인의 꿈, 내 집 마련이라는 가족의 꿈을 비롯한 고객의 꿈을 실현하도록 돕기 위해 존재한다.

현재 많은 소매 은행들은 금리 인상으로 인한 수익 증가의 혜택을 누리고 있으며, 이를 통해 변화를 모색할 수 있는 여지와 함께 전진할 수 있는 특별한 기회를 제공받고 있다. 하지만 지금이 바로 행동할 때이다. 변화에는 시간이 필요하다. 총체적인 과제를 해결하기 위해 은행의 변화는 하루빨리 시작되어야 한다.

보스턴컨설팅그룹(Boston Consulting Group) 및 BCG 코리아

[인터뷰] 보스턴컨설팅그룹(BCG) 코리아 장진석 디지털 파트너, “AI 활용한 수익처 다양해져…韓, 소비자 맞닿은 서비스 집중을”

BCG — Fri, 03 Jan 2025 08:00:22 +0000

장진석 보스턴컨설팅그룹(BCG) 디지털 파트너

(매일경제 / 2024. 12. 11)

보스턴컨설팅그룹(BCG) 코리아 장진석 파트너는 최근 매일경제와 ‘AI 기반 수익 창출 전략’을 주제로 인터뷰를 진행했다.

장진석 파트너는 인터뷰에서 “아직 AI 서비스 기업들은 ‘돈 먹는 하마’이고 돈을 어마어마하게 퍼붓고 있는 상황”이라며, 이로 인해 여러 회사들이 AI 알고리즘과 거대언어모델(LLM)을 만드는 데 많은 자금을 투입하고 있다고 설명했다. 또한, 장 파트너는 “이 같은 파운데이션 모델 기업도 결국 돈을 벌게 되겠지만 이들보다 직접적으로 AI를 서비스하는 기업이 빨리 수익을 낼 수 있을 것”이라며 “거대 모델을 사용하는 데 들어가는 비용이 급격히 낮아지고 있기 때문에 낮아진 조달 비용을 기반으로 수익성 확보가 가능하다”라고 덧붙였다.

보다 자세한 내용은 하기 링크를 통해 알아볼 수 있다.

글로벌 소비 트렌드 – 인플레이션에 의한 지출 증가 이면의 소비 패턴 분석 및 브랜드 맞춤 전략 제시

BCG — Thu, 02 Jan 2025 23:00:26 +0000

주요 내용 요약

• 인플레이션 속에서 브랜드들이 성장 기회를 찾는 것이 쉽지 않으나 소비자 지출 패턴을 이해하면 적절한 전략을 수립할 수 있다.

• 소비자가 고가 제품에 기꺼이 더 많은 지출을 하는 산업(예: 퍼스널 케어, 자동차)에 속하는 브랜드는 새로운 구매 계기를 창출해 신규 고객을 유치할 수 있다.

• 소비자가 구매 빈도를 늘려 지출이 증가하는 산업(예: 레저 여행, 게임)에 속하는 브랜드는 기존 고객과의 접점을 늘려 소비지출 점유율을 확대할 수 있다.

• 소비자가 지출을 줄이려는 산업(예: 스낵, 외식)에 속하는 브랜드는 기존 고객 유지 및 소비 유도를 위해 접점을 늘리고 맞춤화하는 전략이 필요하다.

소비자의 지출이 늘어나는 주된 이유로 인플레이션이 꼽히지만, 사실 많은 소비자들이 의도적으로 지출을 늘리는 이유도 크다. 이는 소득과 저축 상황에 대한 자신감, 안정적인 직업 상황, 이전에 누리지 못했던 것을 구입하는 즐거움, 또는 단순히 자신을 위해 보상하기 위한 욕구에서 기인한다.

물론 인플레이션은 소비자들에게 현실적인 난관으로 작용한다. 결과적으로 일부 소비자는 특정 상품 및 서비스 산업에서 지출을 줄이며, 인플레이션 효과를 상쇄하기 위해 쇼핑 습관을 조정하거나 의도적으로 소비를 줄인다. 브랜드 입장에서도 인플레이션은 어려운 요인이다. 이런 환경에서 성장 기회를 발굴하는 것은 쉽지 않다.

그러나 본 연구는 소비자 지출이 변화하는 이유와 무관하게, 브랜드가 이를 기반으로 성장 전략을 수립할 수 있음을 보여준다. 소비자 행동의 동기와 변화를 이해하는 것이 핵심이다. 소비자의 행동 변화는 구매 빈도 변화와 새로운 제품 탐색 의향(브랜드 내부 또는 외부에서의 업그레이드)을 포함한다. 브랜드는 이에 대응해 제품 채택률을 극대화하고 맞춤화한 접근 전략을 통해 밀접한 구매를 유도할 수 있다.

소비 방식의 차이점

인플레이션은 전 세계 소비자에게 영향을 미치며 지출 증가와 높은 상관관계를 보인다. 다만, 이는 산업과 시장에 따라 다르게 나타난다.

• 예를 들어, 의류에 대한 지출 증가의 주요 원인은 인플레이션이 아니라 의도적인 소비 증가로 나타나며, 이는 가전제품 및 가정용 전자제품과 크게 대비된다.

• 인도와 중국 소비자들은 인플레이션에 유사한 영향을 받는 것으로 보이지만(두 국가의 인플레이션율은 다르나 산업별 반응 패턴은 유사하다), 인도 소비자는 지출 증가에 대해 훨씬 더 낙관적으로 평가한다. 많은 인도 소비자들이 의도적으로 소비를 늘리는 것으로 조사된다.

조사에 따르면, 응답자의 30%가 조사 대상 산업 카테고리 전반에서 지출을 늘렸다고 응답했다. 이는 높은 가격 외에도 다양한 요인에 기인한다. 응답자 중 80%는 실제로 ‘스스로 원해서’ 지출을 늘린 것으로 조사됐으며, 종합하면 조사에 응한 소비자 중 약 25%가 의도적으로 소비를 늘리는 경향을 보인 셈이다.

브랜드를 위한 시사점

브랜드는 소비자 지출의 미묘한 변화에서 기회를 포착할 수 있다. 특히, 기존의 일반적이지만 때로는 부정확한 통념보다는 본 연구에서 제시하는 실제 소비자 패턴을 기반으로 한 전략에 의존할 때 이러한 기회를 효과적으로 활용할 수 있다.

BCG는 산업 카테고리별 차이를 분석한 결과, 몇 가지 실행 가능한 카테고리 전형을 도출할 수 있었다(자세한 내용은 “[사이드 바] 세 가지 카테고리 전형” 참조).

[사이드 바] 세 가지 카테고리 전형

설문 조사 결과는 다양한 방식으로 분석할 수 있으며, 이를 통해 브랜드의 전략 수립에 참고할 수 있는 세 가지 일반적인 카테고리 전형을 도출했다.

브랜드 충성도 (Brand Loyal)
일부 카테고리에서는 소비자가 동일한 제품을 계속 구매하고자 하지만 구매 빈도를 조정함으로써 지출을 늘리거나 줄인다.
– 브랜드는 이러한 소비자를 공략하기 위해 기존 고객으로부터의 점유율을 극대화하고 신규 고객을 유치할 수 있는 새로운 소비 계기를 창출하는 데 집중해야 한다.
브랜드 무관심 (Brand Agnostic)
일부 카테고리에서는 소비자가 더 많은 지출이나 지출 감소 필요에 직면했을 때 다른 제품을 탐색하는 경향을 보인다.
– 이러한 경우, 브랜드는 더 많이 지출하려는 소비자를 위한 소비 계기를 마련하고, 지출을 줄이려는 소비자와의 접점을 늘리는 전략을 개발해야 한다.
빈도 우선 (Frequency First)
구매 빈도가 주요한 영향을 미치는 경우, 소비자는 더 많이 또는 더 적게 지출하기 위해 제품을 변경하는 경향을 보인다.
– 브랜드는 새로운 구매 또는 소비 계기를 창출하고, 업그레이드 또는 다운그레이드 옵션을 강조하는 전략에 집중해야 한다.

이에 따라 브랜드는 다음과 같은 조치를 취할 수 있다.

• 고가 제품 소비 증가 카테고리
소비자가 고가 제품에 더 많은 지출을 하거나 지출할 가능성이 높은 카테고리(예: 퍼스널 케어, 자동차)의 경우, 브랜드는 신규 구매 또는 소비 계기를 창출해 신규 고객을 유치해야 한다.

• 구매 빈도 증가 카테고리
소비자가 구매 빈도를 높이며 지출을 늘리는 카테고리(예: 레저 여행, 게임)의 경우, 브랜드는 접점 전략을 강화해 고객의 증가된 수요를 충족하고 새로운 소비 계기를 제공함으로써 점유율을 확대해야 한다.

• 지출 감소 카테고리
소비자가 지출을 줄이거나 줄일 가능성이 높은 카테고리(예: 스낵, 외식)의 경우, 브랜드는 리워드 및 로열티 프로그램과 같은 맞춤형 접점을 통해 기존 고객의 지속적인 소비를 유도해야 한다.

여기서 더 나아가 브랜드들은 세분화된 소비자 특성을 파악해야 한다. 예를 들어, 고소득층은 스낵 및 음료 카테고리에 더 많은 지출을 하며, 다른 제품을 탐색하려는 경향이 높게 나타난다. 반면, 중산층과 저소득층(잠재적 중산층) 소비자는 해당 카테고리에서 지출을 줄이며 구매 빈도도 감소하는 경향을 보인다. 예를 들어, 고소득층 소비자는 감자칩을 더 자주 구매하며, 프리미엄 브랜드의 고급 제품을 선택할 가능성이 높다. 하지만 중산층 및 저소득층 소비자는 구매 빈도가 줄어들며, 브랜드는 이들 고객군의 소비 감소로 매출을 놓칠 위험이 있다. 따라서 브랜드는 고소득층 소비자가 다른 브랜드로 이탈하거나 중산층 및 저소득층 소비자가 구매 빈도를 줄이는 상황에 대응하기 위한 전략을 마련해야 한다.

물론, 인플레이션 및 기타 글로벌 트렌드는 앞으로도 소비자들의 지출 방식, 지출처, 그리고 지출 이유(또는 지출하지 않는 이유)에 지속적으로 영향을 미칠 것이다. BCG는 글로벌 소비자 심리 조사 및 분석을 통해 시장, 카테고리, 지역, 그리고 소득 계층 전반에 걸쳐 이러한 소비자 심리 변화를 지속적으로 추적할 예정이다.

[부록] 연구 개요

2024년 9월, BCG는 브라질, 캐나다, 칠레, 중국, 콜롬비아, 프랑스, 독일, 인도, 인도네시아, 일본, 멕시코, 나이지리아, 페루, 필리핀, 사우디아라비아, 남아프리카 공화국, 아랍에미리트, 영국, 미국 등을 포함하는 19개 시장에서 23,130명의 소비자를 대상으로 설문 조사를 실시했다.

이들 국가는 전 세계 인구의 59%를 대표하며, 설문 조사 응답자는 연령, 소득, 성별, 지역, 인종 측면에서 소비자 기반과 인구통계학적 균형을 잘 반영하고 있다. 조사 대상 산업 카테고리는 의류, 음료, 자동차, 외식, 게임, 가전제품 및 가정용 전자제품, 보험, 레저 여행, 모바일 서비스, 모바일 기술, 퍼스널 케어 및 뷰티, 스낵 등을 포함한다.

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