AI는 콘텐츠 생성과 질문 응답에서 나아가 도구 호출, 작업 실행, 심지어 결제 개시까지 나아가고 있다. 하지만 AI 에이전트가 촉발한 거래는 과연 누가 승인하는가? 자금과 기초 자산은 신뢰할 수 있는가? 거래 과정에서 얼마나 많은 비즈니스 정보가 노출되는가? 문제가 발생하면 누가 책임을 져야 하는가?
10월 7일 싱가포르에서 열린 MONEY MOVES WITH AI 행사에서 법률, 결제, AI 관련 분야의 발표자들이 서로 다른 관점에서 이 문제들을 논의했다. 여러 발표는 '결제 자동화'를 단순한 효율성 향상으로 보지 않고, 거래 발생 전·실행 중·완료 후의 신뢰 메커니즘에 초점을 맞췄다.
결제는 자동 실행될 수 있지만, 책임의 경계는 여전히 명확해야 한다
VD Law Group의 매니징 파트너 Sergiu-Traian Vasilescu는 컴플라이언스를 사업 확장 이후의 보완 작업이 아니라 제품 설계의 일부로 간주한다.
그의 발표는 서로 다른 관할권의 규제 차이, 국경 간 사업 구조, 자금을 누가 보유하는지, 그리고 AI 에이전트가 결제를 실행할 때 발생할 수 있는 책임 문제를 다뤘다. 제품은 코드를 통해 빠르게 여러 시장에 진입할 수 있지만, 라이선스, 컴플라이언스 의무, 책임의 경계가 그에 따라 자동으로 적용되는 것은 아니다.
이는 AI 결제가 직면한 현실적인 문제이기도 하다. 에이전트가 지시에 따라 결제할 수 있을 때, 그 지시의 권한은 어디에서 오는가? 금액, 대상, 용도 제한은 누가 설정하는가? 오지급이나 권한 초과 조작이 발생했을 때 기업은 이를 검증할 충분한 기록을 남겨두고 있는가?
자동화는 운영 비용을 낮추지만, 동시에 권한과 책임 설계를 더욱 중요하게 만든다. 결제를 자동 실행하려면 '결제가 가능한가'에만 집중해서는 안 되며, '누가 결제를 허용하는지, 누구에게 결제를 허용하는지, 최대 얼마까지 허용하는지'를 사전에 명확히 해야 한다.
신원 검증이 거래 의도 검증을 의미하지는 않는다
오픈마이크의 여러 발표는 문제를 거래 단계까지 더 세분화했다.
그중 한 발표는 KYC와 KYT가 고객 신원 식별, 거래 상대방 스크리닝, 이상 징후 발견에 도움이 될 수 있지만, 특정 구체적인 조작이 실제로 사용자의 승인을 받았는지를 반드시 증명하지는 못한다고 지적했다. 계정이 실재한다는 사실이 곧 그 계정이 개시한 모든 거래가 보유자의 실제 의도에 부합한다는 것을 의미하지는 않는다.
이러한 구분은 AI 에이전트 시나리오에서 특히 중요하다. 에이전트는 API를 지속적으로 호출하거나 결제를 실행할 권한을 얻을 수 있으므로, 시스템에 필요한 것은 '누구인지 확인'하는 것뿐 아니라 '이번 조작이 승인 범위 내에 있는지'를 확인하는 것이다. 권한 한도, 용도 제한, 건별 확인, 추적 가능한 로그는 모두 추가로 논의할 수 있는 통제 방식이다.
리스크 관리는 자금 뒤에 있는 자산과 거래를 봐야 한다
또 다른 오픈마이크 발표는 PayFi와 TradFi의 리스크 관리에서 출발해 KYR(Know Your Receivable, 매출채권 파악)이라는 아이디어를 제시했다. 거래 양측을 검증하는 것 외에도, 자금 조달이나 결제의 근거가 되는 자산과 매출채권이 실제로 존재하고, 집행 가능하며, 추적 가능한지 판단해야 한다는 것이다.
발표자는 InvoiceMate를 사례로 들어, AI 리스크 오케스트레이션이 기초 거래와 매출채권을 검증하고 거래 상대방, 자금 용도, 결제, 상환 상황을 지속적으로 모니터링하는 데 어떻게 활용되는지 논의했다.
이는 리스크 관리의 문제를 '참여자가 누구인가'에서 '거래 뒤의 경제적 사실이 무엇인가'로 끌어올린다. 결제와 자금 조달 프로세스가 빨라질수록, 리스크 식별도 거래 전의 일회성 신원 심사에만 의존하지 말고 거래 자체를 최대한 따라잡아야 한다.
결제 데이터도 비즈니스 정보를 노출할 수 있다
x402와 AI 에이전트 결제에 관한 한 발표는 시각을 프라이버시로 전환했다. 에이전트가 모델, 데이터, 컴퓨팅 서비스를 호출하기 위해 수행하는 연속적인 결제는 점차 행동 궤적을 형성할 수 있다. 결제 대상, 빈도, 금액에서 외부 관찰자는 기업이 어떤 서비스를 사용하고 어떤 작업을 추진하고 있는지 추측할 기회를 얻을 수 있다.
따라서 결제의 투명성과 비즈니스 프라이버시 사이에는 균형이 필요하다. 발표에서는 신뢰 실행 환경(TEE), 기밀 컴퓨팅, 기밀 결제 등의 기술 방향이 민감한 정보 노출을 줄일 수 있는 가능한 수단으로 언급되었다. 이들이 어떤 구체적인 문제를 해결할 수 있는지는 실제 시스템이 어떻게 설계되고 배포되는지에 달려 있다.
국경 간 사업은 결제도 가능해야 하지만 수금도 가능해야 한다
DogPay의 Joanna는 기업의 국경 간 운영 관점에서 이 논의를 보완했다. 그녀는 AI 숏드라마 사업을 예로 들어, 기업이 여러 시장에 진입할 때 광고, 클라우드 서비스, 외부 팀 등의 지출이 여러 국가에 분산될 수 있다고 설명했다. 동시에 기업은 현지에서 수익을 거둬들이고, 그 자금이 현지 운영에 계속 투입될 수 있도록 해야 한다.
따라서 국경 간 결제는 단순히 한 지역에서 다른 지역으로 돈을 송금하는 것이 아니다. 여러 지역에서 사업을 운영하는 기업에게는 자금 유출과 현지 수금이 서로 연결되어야 하며, 결제, 수금, 후속 자금 사용이 함께 사업의 지속 가능한 운영에 영향을 미친다.
신뢰는 한 거래의 전후를 관통해야 한다
법적 책임, 거래 승인에서 기초 자산 검증, 결제 프라이버시, 국경 간 자금 배치에 이르기까지, 이 발표들은 같은 거래의 서로 다른 단계를 논의했다. AI 에이전트가 결제에 참여할 수 있는지 여부는 궁극적으로 결제 인터페이스를 호출할 수 있는지에만 달려 있지 않다. 권한이 어떻게 설정되는지, 리스크가 어떻게 식별되는지, 정보가 어떻게 보호되는지, 그리고 오류 발생 후 책임을 추적할 수 있는지에도 달려 있다.
행사는 DogPay가 주최했으며, Alibaba Cloud와 DeBox가 후원했다.
