AI 에이전트가 거래할 때, 누가 그 뒤에 있는가? 검증 가능한 조직 정체성이 에이전틱 지급결제에 필수적인 이유

전 세계 기업들은 AI 에이전트에 대한 의존도를 빠르게 높여가고 있다. 다행히 책임 소재를 규정하는 법적 원칙은 여전히 견고하다. 부족한 것은 어떤 조직이 에이전트 뒤에 있고 누가 그 행위를 승인했는지를 기계적 속도로 입증할 수 있는 인프라다. 결제 분야의 에이전틱 AI에 관한 GLEIF의 새로운 토론 자료를 바탕으로, 이 글은 검증 가능한 조직 정체성이라는 신뢰 계층이 이 문제를 어떻게 해결하는지 살펴본다.

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오늘날 AI 에이전트는 텍스트를 작성하고 채팅창을 응대하는 것 이상의 일을 하고 있다. 이들은 서비스를 발굴하고, 조건을 협상하며, 갈수록 다른 에이전트와 함께 지급결제를 개시하고 있다. 주요 결제 네트워크와 인프라 제공업체들은 에이전트가 개시하는 거래를 지원하는 방향으로 움직이고 있으며, 이는 이것이 더 이상 이론적인 논의가 아니라 실무적인 논의임을 보여준다.

이 블로그는 GLEIF의 새로운 토론 자료인 결제 분야의 에이전틱 AI: 상호운용 가능한 신뢰 및 통제 체계 구축을 바탕으로 하며, 해당 자료는 GLEIF의 리서치 및 발간자료 페이지에서 확인할 수 있다.

이러한 변화의 규모는 전례가 없다. Gartner는 2026년 말까지 기업 애플리케이션의 최대 40%가 특정 업무 전용 AI 에이전트를 포함하게 될 것으로 전망하는데, 이는 1년 전의 5% 미만에서 크게 증가한 수치다. Gartner에 따르면 60% 이상의 기업이 2년 내 에이전트를 도입할 것으로 예상하고 있으며, 이는 Gartner가 추적하는 신흥 기술 중 가장 가파른 도입 곡선이다.

특히 금융 서비스 분야에서는, Cambridge Centre for Alternative Finance(CCAF)에 따르면 2026년 초 기준으로 금융기관의 52%가 최소한 에이전틱 AI를 시범 도입하고 있었으며, 이미 그보다 더 앞서 나간 기관들도 많았다.

물론 전체 잠재 시장은 이보다 훨씬 넓어서 지급결제, 무역과 공급망, 디지털 자산, 정부 서비스에까지 이르고 있다. 그러나 이 모든 분야에서 동일한 질문이 계속 제기된다. 조직의 에이전트에게 행위 권한을 부여해야 하는 주체는 누구이며, 거래 상대방은 그 권한이 실제로 부여되었음을 어떻게 검증할 수 있는가?

조직 정체성 분야에서 일하는 우리에게 이러한 패턴은 낯설지 않다. 새로운 유형의 행위자가 등장하면, 그제서야 비로소 그 행위자를 식별하고 책임을 묻기 위한 시스템이 구축된다. 에이전틱 세계에서 문제는 법이 부재하다는 것이 아니다. 문제는 증거가 없다는 것이다.

에이전트가 누구도 명시적으로 승인하지 않은 지급을 실행했을 때, 그 책임이 누구에게 있는지에 대한 질문은 여전히 새롭게 느껴지지만, 대부분의 경우 실제로는 그렇지 않다. 책임을 배분하는 법적 체계는 대체로 이미 성숙한 단계에 있다. 다만 이러한 법적 체계가 해내지 못하는 것은, 위임된 권한을 실질적으로 입증하고, 법적 지위를 확립하며, 분쟁이 발생했을 때 신뢰할 수 있는 증거를 제시할 실용적인 방법을 제공하는 일이다.

이런 점에서 지금 필요한 작업의 대부분은 입법자가 아니라 개발자의 영역에 속한다. 과제는 확립된 법적 원칙을 에이전트가 실행할 수 있는 기술적, 운영적 관행으로 전환하는 것이다. 더 구체적으로 말하면, 각 에이전트는 서로 다른 세 가지 사항에 대한 기계 판독 가능한 증거를 지녀야 한다. 자신이 대리하는 조직의 법적 정체성, 위임받은 권한, 그리고 그 권한의 범위다. 이러한 사항을 컴퓨터로 검증할 수 있게 되면, 책임 소재는 더 이상 신뢰에 의존하지 않고 증거에 의존하게 된다.

'에이전트 파악(Know Your Agent)'을 훨씬 뛰어넘는 것

현재 에이전트를 식별하려는 노력의 상당 부분은 기기 또는 개인 자격증명 수준에서 멈춰 있다. 물론 이 부분도 여전히 중요하며 빠르게 발전하고 있다. 그러나 이는 은행, 공급업체, 또는 규제 당국이 실제로 답을 필요로 하는 질문에는 답하지 못한다. 이 에이전트는 누구의 권한으로 행동하고 있으며, 그 권한은 실재하는가?

바로 이 지점에서 검증 가능한 LEI(vLEI, Verifiable LEI)가 필요하다. 법인식별기호(LEI, Legal Entity Identifier)는 이미 전 세계 3.4 million개 이상의 법인에 대해 '누가 누구인가'와 '누가 누구를 소유하는가'라는 질문에 답하고 있다. LEI의 디지털 대응물인 vLEI는 이러한 검증된 조직 정체성을 디지털 영역으로 확장하여, 거래 상대방이 법인을 대신하여 행동하는 개인이나 에이전트의 정체성, 권한, 역할을 컴퓨터로 검증할 수 있게 한다. vLEI는 기기 및 에이전트 정체성보다 상위에 위치한 조직 신뢰 계층으로서, 기기 및 개인 자격증명 수준에서 이루어지는 작업을 보완한다.

하드웨어 키는 특정 에이전트가 특정 기기에서 실행되고 있음을 증명할 수 있다. 그러나 그것만으로는 해당 에이전트가 로테르담의 인가받은 수입업자를 대리하고 있다는 사실이나, 그 에이전트를 승인한 사람이 필요한 권한을 지닌 역할을 맡고 있다는 사실을 증명할 수 없다. vLEI는 검증된 조직 내 검증된 개인에게까지 거슬러 올라가는 암호화된 신뢰 체인을 이용해 이를 가능하게 한다. 다시 말해, 책임 소재가 각 에이전틱 거래에 처음부터 내장되는 것이다.

디지털 조직 정체성을 실무에 적용하기

에이전틱 시스템은 일하는 사람처럼 행동하지 않는다. 일반적으로 에이전트는 특정 계약 조건에 따라 짧은 기간 동안 좁게 정의된 업무를 수행한다. 이는 에이전트를 책임지는 사람과 조직이 권한을 자주, 때로는 거의 즉시 부여하고, 모니터링하고, 철회해야 하기 때문이다.

어떤 에이전트가 누구의 위임 아래, 얼마 동안, 어떤 제한 조건에 따라 무엇을 할 수 있는지를 통제하는 '분할된 권한(partitioned authority)' 모델로 에이전트를 관리하는 방식은, 각 에이전트에 저마다 별도의 정체성을 부여하는 방식보다 훨씬 효율적이다. 디지털로 검증 가능한 조직 정체성을 기반으로 구축된 자격증명 모델은 바로 이러한 요소들을 염두에 두고 설계할 수 있으며, 이를 통해 에이전트의 권한이 자격증명과 함께 이동하여 거래가 개시되는 시점에 사후적으로 재구성되는 대신 그 자리에서 검증되도록 할 수 있다.

국경 간 지급결제가 시험대가 되다

이 조직 정체성 모델이 활용될 수 있는 잠재적 사례는 사실상 무궁무진하지만, 국경 간 지급결제 분야가 그 첫 번째 수혜자가 될 가능성이 높다. 이 분야에서는 하나의 거래 안에서 여러 관할권, 공급업체, 규칙집이 일상적으로 충돌한다.

에이전트가 개시하는 국경 간 지급결제의 경우, 에이전트의 조직 자격증명은 양자 간 신뢰 협정이나 플랫폼별 등록부에 의존하지 않고도 여러 관할권에 걸쳐 거래 상대방과 결제 제공업체가 기계로 판독할 수 있어야 한다. 시스템은 해당 거래 경로가 허용되는지, 거래 상대방이 허용된 대상인지, 위임 권한이 여전히 유효한지, 그리고 결제 뒤에 있는 조직을 독립적으로 검증할 수 있는지를 확인할 수 있어야 한다.

다행히도 글로벌 금융 시스템이 ISO 20022 구조화 데이터로 이전하는 작업이 계속 빠르게 진행되고 있으며, 이는 이러한 수준의 정체성 정밀도를 결제 메시지 자체에 담을 수 있음을 의미하고, 머지않아 거의 모든 곳에서 기본적으로 요구되는 사항이 될 수 있다.

공공재의 확장

이 중 어느 것도 Global LEI System이 이미 수행하고 있는 역할을 대체하지 않는다. 이 시스템은 애초에 자본시장을 중심으로 광범위한 공공재로서 구축되었다. 이제는 지급결제, 공급망, 디지털 자산, 정부 서비스 전반에 걸쳐 조직 정체성을 뒷받침하는, 기업 정체성을 위한 글로벌 디지털 공공 인프라로 발전해 나가고 있다. 책임 있는 에이전틱 활동을 뒷받침하는 것은 이러한 역할의 자연스러운 연장이다.

에이전틱 경제는 신뢰를 자신의 운영 방식에 처음부터 내장하는 생태계에 보상을 안겨줄 것이다. 개방적이고 표준화된 검증 가능한 조직 정체성은 이러한 신뢰를 가능하게 하는 요소 중 하나다. GLEIF는 이를 구현하는 데 도움을 주기 위해 표준화 기구, 규제 당국, 업계와 계속 협력해 나갈 것이다. 결제 분야의 에이전틱 AI에 관한 GLEIF의 전체 토론 자료는 이러한 메커니즘을 더 상세히 설명하며, 추가적인 논의와 피드백을 요청한다.

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