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슈퍼에이전트, 차세대 고객 접점으로 부상할 것인가 4화

26.10.06.

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◼ [고객 접점 재편] AI가 단순한 업무 수행 도구를 넘어 다양한 서비스를 연결하는 ‘단일 고객 접점’으로 진화

○ 기존 AI 에이전트가 업무 자동화 등 ‘수행 능력의 정교함’에 초점을 맞추었다면, 최근에는 하나의 AI로 다양한 서비스를 연결해 고객 접점을 선점하는 경쟁이 본격화

고객이 금융·쇼핑·여행 등 개별 서비스를 직접 접촉하는 방식에서 벗어나, 단일 AI 에이전트에 조건을 제시하면 서비스 탐색부터 비교·선택·실행까지 전 과정을 대행하는 구조로 전환

◼ [슈퍼에이전트의 초기 적용] 슈퍼에이전트는 금융보다 규제·거래 위험이 낮고, 검색·추천부터 실제 행동까지 연결하기 쉬운 ‘검색·포털·커머스 플랫폼’에서 먼저 확산될 가능성

○ 소비자는 이미 챗GPT·제미나이 등 AI 검색을 상품 탐색과 비교에 폭넓게 활용하고 있으며, 맥 킨지 조사에서도 미국 소비자의 절반 가량이 AI 검색을 이용 중인 것으로 나타남

쇼핑은 기존에 ‘검색→쇼핑몰 방문→상품 비교→구매’로 분절된 고객 여정을 하나의 AI가 통합적으로 처리할 수 있다는 점에서 슈퍼에이전트로의 진화 가능성이 가장 높은 영역

◼ [기존 브랜드의 경쟁력 저하] AI가 상위 고객 접점으로 활용되면, 시장 점유율이나 검색 노출도가 높은 금융사라도 AI의 추천 결과에서 배제될 가능성

○ 기업은 고객을 자사 채널로 유도하는 것을 넘어 챗GPT·제미나이 등 AI의 답변과 추천에 자사 브랜드·상품·콘텐츠가 선택되도록 정보를 최적화하는 전략을 마련할 필요

생성형엔진최적화(GEO, Generative Engine Optimization) 기법을 적용해 챗GPT·제미나이·클로드 등의 답변에 자사 브랜드·상품·콘텐츠가 노출되거나 추천되도록 정보를 체계화

◼ [금융 채널의 장기 변화] 슈퍼에이전트 도입이 본격화되면, 금융사의 채널 경쟁 역시 슈퍼앱에서 슈퍼에이전트 중심으로 재편될 가능성

○ (슈퍼앱 경쟁) 은행·카드·증권·보험 등 다양한 서비스를 하나의 앱 안에 얼마나 편리하게 배치하는지가 핵심 경쟁력을 좌우

○ (슈퍼에이전트 경쟁) 고객의 의도를 정확하게 파악하고 내부 데이터·상품·에이전트를 최적으로 조합하고 실행하는 역량이 핵심 경쟁력을 좌우

◼ 향후 금융사의 AI 경쟁은 개별 업무의 자동화를 넘어 고객의 금융 상황과 행동을 상시 파악하고 최적의 금융 행동을 선제적으로 제안하는 ‘AI 기반 고객관계관리(CRM)’로 확대될 가능성

○ 고객의 금융 상황을 분석해 적절한 상품을 탐색하고 조정하는 AI 기반 고객가치관리(CVM)은 고객 요청 분석부터 최적 서비스 조합, 개인화 제안, 거래 실행에 이르는 슈퍼에이전트 서비스로 발전

➔ 기술 변화에 발맞추어 기존 ‘상품을 잘 추천하는 AI’에서 ‘고객에게 지금 필요한 금융 행동을 판단하고 실행으로 연결하는 AI’로 고객 접점 전략을 전환할 필요

<맥킨지 조사 결과: AI 기반 초개인화 CVM 효과>

◼ AI 기반 초개인화 CVM은 단순 마케팅 자동화를 넘어 고객 접점 및 판매 방식의 전환을 유도하고 있으며, 실제 적용 금융사를 중심으로 고객 참여·가치·경험 전반에서 개선 효과가 확인됨

○ (①고객 데이터 및 의사결정) 고객 데이터를 기반으로 개인별 상황을 파악하고, 가장 적합한 다음 최적 행동(Next Best Action)·채널·시점을 결정

모든 데이터를 일괄 통합하기보다 우선순위 이용 사례(Use Case)를 중심으로 단계적으로 연결하고, 수백 개의 실시간 트리거를 구축해 고객 행동 변화에 즉각 대응하는 체계를 마련
예컨대 계좌 잔액 변동 시 대출·저축 제안, 항공권 구매 시 여행자보험 제안 등이 가능하며, 행동 기반 트리거를 활용하면 클릭률을 2~3배 제고할 수 있음

○ (②개인화 캠페인 및 고객 여정) AI를 활용해 고객별 맞춤형 콘텐츠를 대규모로 생성하고, 단 순 푸시(Push) 알림을 넘어 앱·웹 등 고객의 일상적인 금융 이용 접점 전반에 개인화 경험을 내재화

상품뿐 아니라 메시지 제목·이미지·문구·가치 제안 등을 고객별로 차별화. AI 활용 사례에서는 콘텐츠 제작 속도 15~20%, 잠재 고객 전환율인 클릭 투 리드(Click-to-lead) 최대 25% 개선 효과를 거둠
선도 은행은 푸시 알림과 풀(Pull) 채널을 연계해 초기 및 후속 커뮤니케이션을 체계화한 결과 잠재 고객을 발굴하고 확보하는 과정인 리드 제너레이션(Lead Generation) 최대 70% 개선 효과를 거둠

○ (③성과 제고) 선도 은행 적용 사례에서 AI 기반 초개인화 CVM을 통해 고객 참여도(20~30%), 고객 가치(10~25%), 고객 경험(15~25%) 전반에서 개선 효과가 확인됨

특히 서비스 알림을 많이 받는 고객이 일반 고객에 비해 판매 실적이 30% 높게 나타나는 점에 주목할 필요. 이는 보안·결제·상환 등 비마케팅 고객 접점도 새로운 판매 및 관계 강화 기회로 활용될 수 있음을 의미

참고문헌

[국내 문헌]

《디지털투데이》, 2025.7.25, “월마트, AI 슈퍼에이전트 도입…고객 경험·운영 효율 극대화”.

[해외 문헌]

Boston Consulting Group(BCG), 2026.1, “Battle for the Interface: Introducing the Consumer AI Disruption Index”.

Boston Consulting Group(BCG), 2026.1, “Consumers Trust AI to Buy Better. Brands Need to Move Quickly” .

Deloitte, 2026, “From Prompt to Purchase: Retail's Next Conversion Shift” .

Google. 2026.8, “New Connected Apps Are Coming to Gemini” .

McKinsey & Company, 2025.10, “New Front Door to the Internet: Winning in the Age of AI Search. ”

McKinsey & Company, 2026.9, “At last, customers first: AI-powered personalization can help banks create value” .

OpenAI, 2025.10, “Introducing Apps in Chat GPT and the New Apps SDK” .

Rakuten Group, 2026.8, “FY 2026 Second Quarter Financial Results” .

Salesforce, 2026, “Slackbot: Your Personal Agent for Work” .

Salesforce, 2026, “How Salesforce Uses Slackbot to Orchestrate Work Across 20+ Specialized Agents” .

Salesforce, 2026, “How to Set Up a Super Agent with Connected Subagents” .

Walmart Global Tech, 2025.7, “All in on Agents: How Walmart Is Building the Future of Retail with Agentic AI” .

※ 본 보고서는 연구자의 개인 의견으로 KB경영연구소 공식 의견과 다를 수 있으며, 인용시 출처를 밝혀주시기 바랍니다.제약 요인으로 작용할 수 있음

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김준산 투자 전문가

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