우리는 현대 금융 서비스 역사에서 가장 놀라운 시기를 보내고 있다. 기술 발전 속도가 점점 빨라지면서 금융 기관 구조를 근본적으로 다시 재편할 수 있게 되었으며, 이와 동시에 기존의 산업 질서를 향상시킬 잠재력을 겸비한 새로운 경쟁자들을 끌어들일 수 있는 환경도 갖춰졌다 --- p.16

컴퓨터 연산 능력의 폭발적인 향상, 저장 장치 크기 및 비용의 현저한 감소, 데이터 전송 속도의 놀랄 만한 향상은 각각 하나의 변화만으로도 혁신적인데 세 가지 변화가 함께 일어나며 파괴적인 변화를 가져왔다. 이러한 향상된 역량들은 여러 가지 방식으로 결합될 수 있으며 클라우드 컴퓨팅의 부상이 대표적인 결합 방식이다. --- p. 37

기존 은행권이 혁신을 위해 자원을 선별해서 투입하고 기존 레거시 시스템을 유지하기 위해 고군분투하고 있는 동안 비금융 디지털 상품들이 빠르게 변화하고 있었다. 우버, 에어비앤비, 왓츠앱, 페이스북, 위챗 같은 원조 디지털 서비스는 해당 서비스가 속한 개별 산업뿐만 아니라 디지털 경험에 대한 소비자들의 기대를 다른 영역으로 확장하는 혁신을 일으켰다. 이들 기술 기업으로 인해 고객들은 적합한 디지털 서비스를 적시에 주문해서 이용할 수 있다는 경험을 하게 되었다. --- p. 55

금융 서비스는 글로벌 경제의 거대한 부분을 구성한다. 미국 GDP는 19조 달러인데, 이 중에서 7퍼센트가 금융 서비스다. 이는 핀테크 스타트업이 모두 차지하기에는 큰 규모이다. 이 상황에서 핀테크는 어느 한 가지에 특화해서 집중하는 방식을 선택했다. 가령, 현재 시스템 영역 테두리 안에서 제품과 서비스를 개발하는데, 기존 금융 기관들보다 훨씬 더 좋은 가치 제안을 제공하는 식이다. 구체적으로, 고객이 느끼기에 만족스럽지 않은 경험에 많은 비용을 지불하고 있는 영역을 특화 대상으로 잡고, 기술을 활용해서 더 저렴한 비용으로 훨씬 더 개선된 경험을 제공한다. --- p. 57

규제 당국은 규제 문제를 더 효율적이고 효과적으로 관리하기 위해 새로운 기술들을 활용하는 방안을 모색하고 있다. 이를 감독 기술이라고 하며, 이 분야는 아직 초기 단계에 머물러 있다. 이와 관련해서 흥미로운 이니셔티브가 이미 진행되고 있는데, 미국 증권거래위원회는 투자 어드바이저의 비리를 탐지하기 위해 머신러닝을 활용하고 있다. 싱가포르통화청은 데이터 분석 시스템을 구축하고 있으며, 이의 주된 목적은 금융 기관들의 자금 세탁과 테러 금융 위험에 대한 매달 제출하는 3천 건의 의심스러운 거래 보고서를 조사하는 것이다. --- p. 87

신생 핀테크 기업은 기존 금융 기관과 근본적으로 전혀 다른 존재다. 즉, 문화와 가치가 완전히 다르다. 그런 이유로, 핀테크 스타트업을 기존의 전통적인 조직 내부로 편입시켜서 파트너십을 구축하려는 시도는 잦은 실패로 끝났다. 이에, 많은 금융 기관은 핀테크 기업과의 효과적인 협업 방법을 배울 목적으로 사내 혁신 팀이나 랩을 만들었다. 이 랩이나 팀에는 기존 조직과 다른 새로운 종류의 물리적 환경이 갖춰지며, 혁신 프로그램, 연구, 디자인 활동이 중점적으로 추진된다. 이렇게 만들어진 랩에는 충분한 예산이 제공되지 못하며 권한도 제한적이어서 조직의 프로턱트 오너나 중간 관리자들의 관심을 확실하게 끌 만한 성과를 내기 어렵다. 이런 상황에서, 금융 기관과의 협업에 참여한 핀테크 스타트업은 기존 조직에 적용되지도 못할 컨셉을 증명하기 위해 많은 시간과 자원을 허비하고, 조직 내부에 만들어진 혁신 팀이나 랩은 권한도 없다는 좌절을 맛보게 된다. 이런 점에서, 기존 금융 기관 내부에 만들어진 혁신 팀의 높은 이직률은 놀라운 일이 아니다. --- p. 105

금융 서비스 재편에 있어 대규모 기술 기업들의 위치는 가히 독보적이다. 이들 기업의 금융 서비스 재편 방법은 핀테크나 기존 금융 기관들과 전혀 다르다. 새로 자리 잡은 핀테크 스타트업과 달리 대규모 기술 기업은 고개층을 확보할 필요가 없다. 왜냐하면 이들이게는 어떤 핀테크나 은행보다 더 두터운 고객층이 있기 때문이다. 레볼루트의 사용자는 2백만 명이고 제이피모간의 고객은 8천만 명인데, 이 수치는 구글 지메일 10억 사용자나 페이스북 20억 계정에 비해 왜소하다. --- p. 107

결제 토큰은 거래 수단, 가치 저장소, 광범위한 거래를 위한 계정으로 사용할 목적으로 만들어진 가상자산이다. 다시 말해서 결제 토큰은 거래를 보호하고 화폐 단위 생성을 제어하기 위해 블록체인 기술을 사용하는 암호화 토큰이다. 결제 토큰의 목적은 전통적인 법정 화폐 및 이와 연결된 결제 네트워크와 비슷한 기능을 제공하는 것이다. 이러한 이유로 인해, 사람들은 이러한 암호화 토큰을 가상자산이라고 부른다. 그러나 가상자산이 더 많아지고 많은 나라에서 가상자산을 법적으로 통화로 인정할 것인지에 대한 논란이 생기면서 가상자산에 대한 혼란이 자주 일어났으며, 일반적인 용어인 결제 토큰을 사용하기로 했다. 결제 토큰에 해당하는 가상자산으로 가장 잘 알려진 예로 비트코인이 있다. --- p. 190

여기서 플랫폼 기반 금융 서비스의 개념이 나온다. 고객 경험 제공자는 모든 상품을 직접 만들 필요가 없다. 금융 플랫폼은 고객 중심의 경험을 제공하는 데 집중하고 다양한 금융 기관으로부터 다양한 상품을 큐레이팅하고 고객 데이터를 활용하여 고객에게 최적화된 높은 수준의 개인화된 금융 상품을 추천할 수 있다. --- p. 273

플랫폼을 구축하는 데 있어 누가 최적의 포지션에 잇는가? 성공적인 플랫폼은 최첨단의 고객 중심의 경험을 디지털 환경에서 만들 수 있어야 한다. 플랫폼은 파트너 기관들의 다양한 금융 시스템의 상품을 한데 모아서 큐레이션하고 관리해야 한다. 더불어 상당한 수준의 자동화된 자문 서비스를 제공하고 고객에게 맞는 상품을 추천해야 한다. 마지막으로 금융 상품 중개와 관련한 금융법 상에서 방향을 찾아야 한다. 하지만 흥미롭게도 상품을 직접적으로 제공하지 않는다면 자금을 보유하거나 금융 상품을 만드는 것과 관련된 보수적인 금융 규제를 받을 필요가 없을 수도 있다. --- p. 274

여러 나라의 중앙은행이 다음 세대의 실시간총액결제시스템을 구축하기 위해 블록체인을 기반으로 진행한 실험들에 대해 논의했다. 이런 선행 연구에서 중앙은행들은 그들이 발행하는 화폐와 동일한 블록체인 기반의 디지털 토큰을 만들었다. 이러한 자산은 종종 거액결제용 중앙은행 디지털화폐라고 불린다. 거액결제용 CBDC의 주요 목적은 중앙은행의 결제 시스템 운영을 더욱 효과적으로 하는 데 있다. --- p. 297

기업이 비즈니스에 인공지능 기술을 접목하기 위해서는 해당 인력 확보와 상당한 규모의 내부 연구 개발이 필요하다. 하지만 최근에는 이러한 진입장벽이 급격히 낮아지고 있다. 이는 서비스로서의 인공지능 기술을 제공하는 제3의 업체들이 급격히 증가하고 있기 때문이다. 새로운 도구들이 등장하면서 기본적인 인공지능 애플리케이션을 만들기 위한 기술 전문성의 수준이 현저히 낮아졌다. 이러한 트렌드는 인공지능의 민주화라고 불리며, 인공지능에 대한 접근성이 높아진다고 하는 것이 더 정확한 표현일 수 있다. - 306

차별화된 규모의 데이터 흐름을 확보하기 위한 전략을 추구하는 것은 종종 인공지능 제품의 선순환 또는 인공지능 플라이휠 효과를 통해 일련의 전략적 이점을 확보하는 데 도움이 될 수 있다. 이는 데이터가 인공지능 제품을 개선해 기존 고객의 참여를 더욱 강화하고 새로운 고객을 유인해 선순환 주기를 만드는 데 사용할 수 있는 더 많은 데이터를 창출하는 과정을 설명한다. --- p. 313

미래의 금융 서비스는 흥분과 불확실성으로 가득 차 있다. 금융 혁신의 잠재력을 최대한 활용하려면 현재와 미래의 혁신이 금융 시스템의 핵심 목표에 부합하도록 모든 이해관계자가 협력해야 한다. 새로운 혁신은 보다 포괄적인 경제, 효과적인 위험 이전, 경제 성장을 위한 자본 형성, 은퇴를 위한 저축 등을 촉진할 수 있어야 하며, 이를 위한 시스템은 공정성, 견고성, 안정성을 확보해야 한다.

<br/>이 책은 빅데이터, 인공지능, 가상자산으로 대표되는 IT 기술이 금융 산업에 접목되어 향후 해당 산업에 어떠한 변화를 일으킬지 예상합니다. 시대적 변화의 원인, 인공지능 및 가상자산의 기술적 특성, 기존 금융 산업의 변화, 새로운 빅테크 기업들의 진입, 규제 기관들의 현황, 그리고 향후 미래 금융 산업에 대한 전망을 다룹니다. <br/><br/>디지털 시대의 경쟁 우위는 최고의 고객 경험을 제공하는 데 있습니다. 고객 경험의 궁극은 각 개인에게 최적화된 "개별 고객 경험"이고, 이를 위해서는 데이터와 인공지능 알고리즘이 필요합니다. 데이터가 많을수록 소비자를 파악하는 통찰력이 강화됩니다. 그리고 금융투자 분석의 고도화와 효율화가 이루어집니다. 플랫폼에 데이터가 쌓이는 선순환 구조가 강화될수록, 기존 기업들과 차원이 다른 경험을 제공하고 해당 산업 내 기존 회사들은 플랫폼에 종속되어 갑니다. 이들 디지털 플랫폼은 해당 산업을 포괄하는 하나의 ‘생태계’가 되어 갑니다. 기업 간의 경쟁이 아닌 생태계 간의 경쟁이 일어납니다. <br/><br/>플랫폼을 구축하기 위해서는 막대한 비용과 리스크가 수반되지만, 일정 임계점을 넘게 되면 복제 비용이 제한적이고 네트워크 효과가 발생하며 매출총이익률이 높아집니다. 매출이 기하급수적 속도로 증가하고 매출총이익률이 개선됨에 따라 지속가능한 현금 흐름을 갖게 됩니다. 이러한 지속가능한 현금흐름을 혁신 서비스에 과감하게 재투자하여 고객 경험의 수준을 다시금 높입니다. <br/><br/>빅데이터와 인공지능을 기반으로 하는 4차 산업혁명의 성공은 사회 각 분야에서 전문가로 활동하고 있는 의사결정자들의 IT 기획 능력에 달려 있습니다. 또한, 금융 혁신의 잠재력을 최대한 활용하기 위해서는 모든 이해관계자들의 이해와 협력이 필요합니다. 이 책을 통해 핀테크, 플랫폼, 인공지능, 가상자산에 대한 이해를 갖고 앞으로 다가올 변화 가운데 새로운 기회를 갖길 바랍니다. <br/><br/>국내의 여러 유수 기업들이 글로벌 무대에서 활약하고 있습니다. 하지만 금융 산업에서는 세계 최고 수준의 국내 기업이 아직 없습니다. 4차 산업혁명이라는 시대적 변화를 이용하여 골드만삭스, 블랙스톤, 캐피탈랜드와 같은 세계적인 금융 회사보다 우수한 국내 기업이 나타나길 기대합니다.

디지털 금융 전략을 설계하기 위한 핵심 지식이 골고루 담긴 책. 앞으로 새로운 금융이 점점 우리에게 찾아올 것이다. 그리고 일부는 이미 한국 바로 옆에 와 있다. 한국의 GS25편의점은 아직 은행이 아니지만, 일본의 세븐일레븐은 세븐은행을 통해 일본 전역의 편의점 ATM을 무인 은행 창구로 바꾸었다. 하이마트는 아직 은행이 아니지만, 중국의 온오프라인 가전기업 쑤닝은 쑤닝은행을 운영하고 있다. 타다는 아직 금융기업이 아니지만, 동남아시아의 차량공유기업 그랩(Grab)은 싱가포르에 인터넷은행 면허를 획득했다. 새로운 시대가 온다는 것은 새로운 성공의 기회들도 함께 온다는 것을 의미한다. 새로운 성공의 기회는 새로운 지식에서 만들어진다. 인공지능, 빅데이터 그리고 크립토는 새로운 기회를 만들어 낼 핵심 요소들이다. 이미 DeFi(탈중앙금융)라고 불리우는 무인(無人)은행 네트워크에는 약 100조 원의 자금이 몰려 있다. 한국은 제조업에서는 세계적인 성공을 거두었지만 금융에서는 아직 세계적인 성공을 거두지 못했다. 반도체, 전자, 조선 등에서는 국가단위의 야망을 고집하지만 금융에서는 국가단위의 야망을 드러내지 못하고 있다. 이 책을 통해 인공지능, 빅데이터, 크립토에 대한 필수지식을 학습하고 새로운 금융에 대한 창의적인 생각과 야망을 열어보자.