소비 습관을 조정하도록 유도하는 인터페이스다. 그래서 사용자 입장에선 'Push’가 아니라 ‘Care’, ‘개입’이 아니라 ‘도움’처럼 받아들여진다. 이 정서적 UX 설계가 피로를 피하면서도 반복 사용을 가능하게 만든 비결이다.

• 신용점수 변화에 따라 ‘뱃지’를 제공하고
• 송금 미션을 완료하면 리워드가 주어지며
• 보험 점검은 퀘스트처럼 수행되고
• 월간 리포트는 콘텐츠 피드처럼 도착하며
• 복주머니 같은 시즌성 이벤트로 앱 방문을 유도한다

•  알림은 피드백이 되었고
• 카드 내역은 리포트가 되었으며
• 자산 현황은 콘텐츠가 되었고
• 보험 안내는 미션이 되었다

• 보험 부족 알림을 받아도 해결할 방법이 없다면 → 스트레스로 전환
• 신용점수 하락이 반복되면 → 무력감으로
• 똑같은 리포트가 계속 오면 → 콘텐츠 반복 피로

• 2025년 6월 기준 1개월 이탈률: 19.7%
• 7~9월 예측 이탈률: 16.4%
• 6개월 누적 이탈률: 약 25% 수준(출처: IGAWorks, 모바일인덱스 등)

대략 토스앱의 이탈율을 1개월로 보자면 5명 중 1명이 이탈하는 수준이다. 이는 평균적인 금융앱보다 약간 높은 편이며, 커뮤니티형 슈퍼앱 중에서는 평균 또는 살짝 위 수준입니다. 적어도 체류 시간은 길지만, 충성도는 짧아지고 있다는 '경고' 정도에 해당하는 수치이다. 즉,  토스는 커뮤니티의 법칙을 정면으로 마주하고 있는 상태이다.

6. 체류 시간은 긴데, 수익은 짧다
토스는 사용자 락인(lock-in)에는 성공했지만, 수익화에는 여전히 어려움을 겪고 있다.

 

• 2023년 연결 기준 매출: 7,946억 원
• 당기순손실: 약 1,300억 원(출처: 금융감독원 전자공시)

보험, 커머스, 쇼핑, 카드 등 확장 시도는 있었지만, 대부분의 사업이 PMF(Product-Market Fit)를 확보하지 못한 채 유지되고 있다. 게다가,

 

• 광고 수익화와 커머스는 금융 신뢰성과 충돌
• 금융상품 중개는 규제 리스크가 동반됨

결국 토스는 많은 사람을 붙잡았지만, 쉽게 돈으로 전환되지 않는 구조적 한계에 직면해 있다.

7. 마무리하며

토스는 단순한 금융앱이 아니다. 그것은 사람과 감정, 반복과 반응, 그리고 관계의 조정까지 포함된 커뮤니티형 플랫폼이다. 지금 토스는 기술적 완성도보다 더 어려운 과제를 마주하고 있다.

‘얼마나 개입해야 할까?’
‘어디까지 Care로 받아들여질까?’

정답은 없지만, 방향은 분명하다. 지속 가능한 플랫폼은 더 많은 기능보다, '덜 간섭하면서도 오래 관계 맺을 수 있는 설계’에서 비롯된다. 토스는 이제, 그 ‘균형의 기술’을 보여줘야 할 타이밍에 와 있다.

• “어떻게 하면 사용자가 더 오래 머무르게 할 수 있을까?”
• “어떻게 하면 재방문을 유도하고, 콘텐츠 소비를 촉진할 수 있을까?”

5. 국내 금융기업들의 움직임

국내 금융 기업들도 빠르게 움직이고 있다. 그런데, 자세히 살펴보면 여전히 '고객 응대 자동화'에 머물러 있는 경우가 많다. 챗봇, 상담센터 자동화, FAQ 대응 고도화 같은 영역은 기존 프로세스의 디지털화일 뿐이고, 진짜 의미 있는 AI 활용—그러니까 '알아서 잘'되는 경험을 제공하는 것—은 아직 거의 시도되지 않거나, 내부 테스트 단계에 머물러 있다.

물론, 이유가 있다.

5.1. 규제 리스크와 책임 소재 회피

AI가 고객 대신 의사결정을 ‘알아서’ 수행하기 위해서는 그 결과에 대한 법적 책임을 명확히 해야 한다. 하지만, 금융 분야는 규제 강도가 높고, 사고 발생 시의 위험 부담이 크기 때문에 대부분의 기업이 보수적인 접근을 취할 수밖에 없다. “이 종목을 추천합니다”가 아니라 “이 종목이 자주 검색되고 있어요” 같은 우회적 표현이 반복되는 것도 이러한 이유 때문이다.

5.2. 조직 문화와 시스템의 경직성

대부분의 금융사는 여전히 중앙 집중형 IT 구조를 갖고 있고, 새로운 기술이나 프로세스를 도입하기 위한 검토 및 승인 과정이 매우 느리다. 시범 운영은 가능하더라도, 그 결과를 전사 서비스로 확장하는 데는 또 다른 장벽이 존재한다. 내부적으로 AI가 ‘파일럿 프로젝트’로만 반복되는 이유다.

5.3. 고객 데이터와 의도 간의 거리

생성형 AI가 잘 작동하려면, 사용자의 의도(intention)를 명확하게 파악할 수 있어야 한다. 하지만 금융 데이터는 매우 구조화되어 있고, 사용자 행동의 맥락이 부족한 경우가 많다. ‘지출을 줄이고 싶다’, ‘이번 달 생활비가 빠듯하다’는 사용자의 상황을 데이터로 유추해내는 건 아직까지 상당히 어렵다. 결국 현재 국내 대부분의 금융 AI는, 사용자가 먼저 요청을 해야만 반응하는 소극적인 구조에 머물러 있다.

6. 그래서 어떻게 할 것인가

금융 서비스와 생성형 AI는 그 자체로 높은 궁합을 가진다. 그러나 국내에서는 아직도 상담 자동화나 응대 효율화 수준에 머무르고 있고, 그 원인에는 강한 규제와 관료적 조직 구조가 자리하고 있다. 그렇다고 해서 이 상황을 단순히 ‘규제를 없애야 한다’는 말로 정리할 수는 없다. 오히려 지금은 규제 환경 안에서 AI가 할 수 있는 역할을 재정의하는 작업이 먼저 필요하다.

첫 번째 방향은, AI의 개입 가능 구간을 정교하게 설계하는 것이다. 사용자의 자산을 직접 관리하거나 자동으로 거래를 실행하는 기능은 당연히 규제의 사각지대에 놓이기 쉽다. 하지만, 사용자의 자산 흐름을 예측하고 이상 패턴을 감지하거나, 복잡한 정보를 이해하기 쉽게 재구성하는 등의 ‘비결정 영역’은 이미 다양한 가능성이 열려 있다. 생성형 AI는 단순 정보 전달이 아니라, 맥락을 해석하고 사용자에게 다음 행동을 제안하는 데에 매우 적합하다. 문제는 기술이 아니라, 이런 구조를 설계하는 기획의 수준이다. 규제를 피해 가는 게 아니라, 규제 안에서 ‘사용자의 부담을 줄이고 만족도를 높이는 흐름’을 설계해야 한다.

두 번째 방향은, 금융사와 AI 전문 기업 간의 협력 모델 구축이다. 금융사의 책임 구조는 단단해야 한다. AI의 판단 오류가 곧 금융사 전체의 신뢰도에 영향을 주기 때문에, 내부적으로 AI 전권을 주는 데에는 분명한 한계가 있다. 따라서, AI 기술은 외부에서 ‘전문 툴’처럼 제공하고, 금융사는 이를 조정자 혹은 최종 결정권자로 두는 협력 구조가 현실적인 대안이 될 수 있다. 금융사 내부에서 모든 AI 모델을 만들고 운영하려 하기보다는, AI를 ‘서비스화된 도구’로 받아들이고, 이를 유연하게 연동하는 방식이 더 빠르고 안전하다.

세 번째 방향은, 규제가 상대적으로 덜한 글로벌 시장을 전략적으로 활용하는 것이다. 국내 규제가 복잡하고 AI 실험이 제한적인 상황이라면, 금융사가 직접 해외에 진출하거나 현지 파트너와 함께 ‘AI 기반 금융 서비스 샌드박스’를 시도하는 것도 가능하다. 특히 동남아시아, 중남미, 아프리카 일부 국가 등은 금융 접근성이 낮고, 디지털 전환 수요가 높기 때문에 새로운 서비스 실험에 열려 있다. 이러한 시장에서 사용자 중심의 생성형 AI 금융 경험을 구축하고, 그 성과와 데이터를 통해 역으로 국내 시장에 영향을 줄 수 있는 전략도 유효하다.

지금 필요한 건, 규제를 없애자는 선언이 아니라,  규제 안에서 가능한 ‘AI 경험 설계의 정교화’이다. 사용자 자산을 직접 만지지 않더라도, 충분히 AI가 개입할 수 있는 지점은 많다. 그리고 그 설계 능력은 곧, 금융사가 미래 고객과 만나는 방식의 핵심 경쟁력이 될 것이다.

1. 브라우저 시장 점유율 – 글로벌과 한국

1.1. 글로벌 기준 (2025년 6월)

• 모바일은 Chrome이 60% 이상, Safari가 30% 내외

1.2. 한국 기준

2. 브라우저와 서비스의 관계

2.1. Chrome

• Google 계정 기반의 Gmail, Docs, Drive, YouTube, Search 등과 유기적으로 연결됨
• 사용자의 온라인 생활 전체를 아우르는 플랫폼

2.2. Naver Whale

• 네이버 블로그, 카페, 검색, 쇼핑, 메일 등과 밀접하게 연결
• 특히 웨일북·교육시장에서의 보급이 점유율을 견인

2.3. Safari

• Apple 생태계 안에서의 기기 연동은 뛰어나지만, 웹 기반 서비스 연결성은 약함
• 결과적으로 점유율도 iOS 점유율 이상으로 확장되지 않고 있음

3. 최근 등장한 AI 브라우저 흐름

3.1. Perplexity와 OpenAI의 움직임

• Perplexity는 ‘Comet’이라는 AI 기반 브라우저를 출시했다. (2025년 7월)
  요약, 질의응답, 쇼핑 비교 등을 브라우저 내에서 처리하며, 유료 구독 모델($200/월)을 택했다.
• OpenAI는 자체 AI 브라우저를 준비 중이다.
  GPT 기반 Assistant를 중심으로 웹 환경을 통합하려는 시도이다.

3.2. 이들이 브라우저를 만드는 이유

3.3. Perplexity vs OpenAI 전략 비교

3.4. 아직은 'AI + 사이드바' 수준

4. 사용자 입장에서의 진짜 가치

"기존 브라우저로는 못 하던 걸 할 수 있어야 한다."

• 내 Gmail에서 메일을 읽고 요약한 뒤, 바로 회신까지 작성해주고 전송까지 해주는 흐름
• 검색 결과를 스크랩하고 비교하고 추천한 뒤, 쇼핑몰 결제까지 넘겨주는 자동화
• 캘린더 일정을 읽고, 회의 링크를 생성하고, 회의 후 요약을 정리해주는 연계

5. 지금은 “차별화 초기” 단계