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모임 AI 금융 실행 에이전트 vertavia

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[projectLocation3String.KR01] AI 금융 실행 에이전트 vertavia

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    EmilyJo

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    # Vertavia 시장 및 사업 분석
    ## 1) 단기·중기·장기 관점의 주요 소비자 특성, 규모, 니즈
    ### 1-1. 단기 관점: 초기 검증 시장
    #### 주요 소비자
    초기에는 범용 금융 서비스가 아니라 다음과 같은 좁은 고객군에 집중하는 것이 적절합니다.
    - 25~39세 직장인
    - 금융·재테크에 관심은 있지만 금융 지식이 전문적이지 않은 사람
    - 월급, 예적금, 주식, ISA, IRP, 연금계좌 등을 일부 보유한 사람
    - 결혼, 전세·주택 구입, 이직, 출산 등 1~5년 내 재무 목표가 있는 사람
    - 여러 금융 앱을 사용하지만 통합적인 계획과 실행은 하지 못하는 사람
    - 투자 판단보다 계좌 개설, 상품 비교, 서류 준비, 이체·설정 같은 실행 과정에서 어려움을 느끼는 사람
    #### 예상 규모
    국내 20~30대 직장인 전체는 수백만 명 규모입니다. 이 가운데 금융·재테크에 관심이 있고, 구체적인 재무 목표를 가진 고객은 대략 수십만~100만 명 이상으로 추정할 수 있습니다.
    다만 초기에는 이 전체 시장을 목표로 하기보다 다음과 같은 1차 고객군으로 제한하는 것이 좋습니다.
    - 초기 인터뷰 및 베타 고객: 100~500명
    - 유의미한 초기 유료 고객 후보: 수천~수만 명
    - 초기 핵심 타깃 시장: “돈은 있지만 관리와 실행을 미루는 직장인”
    #### 핵심 니즈
    초기 고객은 복잡한 금융 지식보다 다음을 원할 가능성이 높습니다.
    1. **내 상황에 맞는 우선순위**
    - ISA와 IRP 중 무엇부터 해야 하는지
    - 비상금과 투자금을 얼마로 나눌지
    - 결혼자금과 장기투자금을 어떻게 분리할지
    2. **실행 가능한 계획**
    - “월 100만 원을 저축하세요”가 아니라 실제 계좌와 금액 단위의 계획
    - 이번 달, 다음 달에 무엇을 해야 하는지 명확한 체크리스트
    3. **금융 앱을 오가는 번거로움의 감소**
    - 상품 조사
    - 필요 서류 확인
    - 신청 준비
    - 계좌 설정
    - 자동이체 및 자산배분 설정
    4. **실수에 대한 불안 감소**
    - 잘못된 상품을 선택할까 하는 걱정
    - 세제혜택을 놓칠까 하는 걱정
    - 중요한 금융 업무를 잊는 문제
    초기에는 완전 자동 실행보다 **“추천 → 준비 → 사용자 승인 → 제한적 실행”**의 구조가 적합합니다.
    ---
    ### 1-2. 중기 관점: 목표 기반 금융관리 시장
    #### 주요 소비자
    중기에는 30~40대까지 확장할 수 있습니다.
    - 결혼·주택·출산·자녀교육 등 복수의 재무 목표를 가진 고객
    - 연소득이 안정적이고 금융자산이 3,000만 원 이상인 고객
    - 맞벌이 부부 및 가구 단위 금융관리 고객
    - 프리랜서·개인사업자처럼 소득이 불규칙한 고객
    - 직장인 대상 복지·금융교육 서비스를 제공하려는 기업
    #### 예상 규모
    중기에는 개인 단위뿐 아니라 가구 단위, 기업 복지 시장까지 접근할 수 있습니다.
    - 개인 유료 고객: 수만~수십만 명
    - 기업 복지 및 제휴 고객: 수백~수천 개 기업 가능
    - 자산관리·금융상품 연결 시장: 사용자 수보다는 관리 자산과 전환율이 중요
    특히 사용자당 월 구독료뿐 아니라 금융상품 가입, 계좌 개설, 자산관리 제휴에 따른 수익모델을 결합할 수 있습니다.
    #### 핵심 니즈
    - 여러 목표를 동시에 관리하는 기능
    - 목표별 자금 분리
    - 소득과 지출 변화에 따른 계획 자동 조정
    - 금융상품 만기 및 세제 혜택 일정 관리
    - 투자성과보다 목표 달성 가능성 중심의 시뮬레이션
    - 배우자와의 공동 재무계획
    - 연말정산, 세액공제, 보험, 대출, 연금 통합관리
    중기에는 단순한 “개인 금융 비서”를 넘어 **목표 기반 재무 운영체계**가 필요합니다.
    ---
    ### 1-3. 장기 관점: 금융 실행 인프라 및 생활금융 에이전트 시장
    #### 주요 소비자
    장기적으로는 다음과 같이 확장할 수 있습니다.
    - 전 연령대의 개인 고객
    - 고액자산가가 아닌 일반 대중
    - 금융 지식이 낮은 고객
    - 고령층 또는 디지털 금융 취약계층
    - 금융기관 및 플랫폼 기업
    - 기업의 임직원 금융복지 프로그램
    - 자산관리사, 세무사, 보험설계사 등 전문가
    #### 예상 규모
    장기적으로 Vertavia가 단순한 소비자 앱이 아니라 여러 금융기관과 서비스를 연결하는 실행 계층이 된다면 시장 규모는 개인 재무관리 시장을 넘어설 수 있습니다.
    - B2C 구독형 금융관리
    - 금융상품 비교·추천 제휴
    - 기업 금융복지
    - 금융기관용 고객관리·상담 보조
    - 전문가용 재무관리 도구
    - API 및 에이전트 실행 인프라
    장기적인 핵심은 사용자 수보다도 **얼마나 많은 금융 업무를 신뢰성 있게 처리하고, 반복 사용을 만들어내는가**입니다.
    #### 장기 니즈
    - 생활 이벤트에 따른 자동 금융계획 조정
    - 금융기관 간 업무 자동화
    - 사용자 승인 기반의 안전한 금융 실행
    - 가족 단위 금융관리
    - 세무·보험·대출·투자·연금의 통합
    - 사용자의 장기 행동을 지속적으로 관리하는 금융 코치
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    ## 2) 현재 시장성, 향후 3년 추세, 예상 경쟁업체
    ## 2-1. 현재 시장성
    Vertavia가 진입하려는 시장은 시장성이 높지만, 단순한 금융정보 서비스와는 차별화가 필요합니다.
    ### 긍정적인 요인
    1. **금융상품과 정보는 많지만 실행은 여전히 분절되어 있음**
    - 은행, 증권사, 카드사, 보험사 앱을 따로 사용해야 합니다.
    - 상품을 비교한 뒤 실제 신청과 설정은 사용자가 직접 해야 합니다.
    2. **마이데이터와 오픈뱅킹 확산**
    - 사용자 자산과 금융정보를 통합해 볼 수 있는 기반이 마련되고 있습니다.
    - 이를 기반으로 개인화된 계획을 제공하기 쉬워졌습니다.
    3. **생성형 AI의 금융 활용 확대**
    - 사용자의 자연어 질문을 이해하고 재무상황을 구조화하는 기술이 발전했습니다.
    - 금융정보를 요약하는 것에서 업무를 수행하는 방향으로 확장되고 있습니다.
    4. **20~30대의 금융 피로감**
    - 투자와 재테크 콘텐츠는 넘치지만 개인별 실행 우선순위를 정하기 어렵습니다.
    - 특히 주택, 결혼, 연금, 세금과 관련된 의사결정 부담이 큽니다.
    ### 부정적인 요인
    - 금융 실행은 보안과 규제 부담이 매우 큼
    - 금융기관별 앱 구조와 인증 방식이 서로 다름
    - 사용자가 AI에게 계좌 조작 권한을 부여하는 데 시간이 필요함
    - 금융상품 추천이 투자자문·중개·판매 규제에 걸릴 수 있음
    - 금융사들이 자사 앱 안에서 유사 기능을 직접 개발할 가능성이 높음
    따라서 Vertavia는 초기부터 “AI가 돈을 마음대로 움직인다”는 이미지를 피하고, **사용자가 확인하고 승인하는 금융 실행 보조 시스템**으로 포지셔닝해야 합니다.
    ---
    ## 2-2. 향후 3년 시장 추세
    ### 1년 차: 금융 AI 비서와 계획형 서비스 경쟁 심화
    예상되는 변화는 다음과 같습니다.
    - 금융사 챗봇의 고도화
    - 마이데이터 기반 자산관리 추천 강화
    - 소비·자산 분석 서비스 증가
    - 개인화된 재무 리포트 확산
    - AI를 활용한 금융상담 및 상품 탐색 증가
    이 시기에는 Vertavia가 단순 챗봇으로 보이면 경쟁력이 약합니다. 핵심은 **답변이 아니라 실제 업무 완료율**이어야 합니다.
    ### 2년 차: 승인 기반 금융 자동화 확대
    - 계좌 개설과 금융상품 신청 과정의 디지털화
    - 전자서명 및 본인인증 간소화
    - 오픈뱅킹·마이데이터 API 활용 확대
    - 기업 복지와 연계된 금융관리 서비스 증가
    - 금융기관과 핀테크 간 제휴 확대
    이 시기에는 “사용자 승인 후 금융업무를 대신 수행하는 에이전트”가 본격적으로 주목받을 가능성이 있습니다.
    ### 3년 차: 금융 에이전트 플랫폼 경쟁
    장기적으로는 다음 경쟁이 예상됩니다.
    - 개인 금융 에이전트
    - 은행·증권사 자체 AI 에이전트
    - 슈퍼앱 기반 금융 자동화
    - 글로벌 AI 비서와 국내 금융서비스의 결합
    - 금융상품 추천부터 가입·관리까지 연결되는 서비스
    Vertavia가 독립 플랫폼으로 살아남으려면 금융기관보다 뛰어난 사용자 경험, 기관 간 중립성, 실행 데이터, 신뢰성 있는 승인체계를 확보해야 합니다.
    ---
    ## 2-3. 예상 경쟁업체와 서비스
    ### 국내 직접·간접 경쟁자
    #### 1. 뱅크샐러드
    - 자산·소비·보험·대출 통합 조회
    - 마이데이터 기반 자산관리
    - 금융상품 추천
    - 강점: 데이터 연동, 브랜드 인지도, 개인화 경험
    - 약점: 사용자가 최종 신청과 실행을 직접 해야 하는 경우가 많음
    #### 2. 토스 및 토스뱅크
    - 송금, 자산조회, 투자, 대출, 보험, 카드 등 금융서비스 통합
    - 금융상품 탐색과 신청 절차의 간소화
    - 강점: 높은 사용 빈도와 강력한 앱 경험
    - 약점: 여러 금융기관을 중립적으로 조정하는 개인 에이전트와는 차이가 있음
    #### 3. 카카오페이
    - 자산관리, 보험, 대출, 투자, 결제 연결
    - 강점: 대규모 사용자 기반과 플랫폼 접근성
    - 약점: 금융 실행의 맥락을 장기 목표 단위로 관리하는 부분은 차별화 여지
    #### 4. 핀다 및 대출 비교 플랫폼
    - 개인 조건에 맞는 대출 비교와 신청
    - 향후 대출 외 금융상품으로 확장 가능
    - Vertavia의 금융 실행 모듈과 일부 경쟁
    #### 5. 은행·증권사 앱
    - 신한, KB, 하나, 우리, NH, 삼성증권, 미래에셋 등
    - 계좌 개설, 투자, 연금, 상품 가입을 직접 수행
    - 강점: 실행 권한, 고객 신뢰, 금융상품 보유
    - 약점: 자사 상품 중심이고 여러 기관을 통합한 중립적 계획이 어려움
    ### 해외 및 글로벌 참고 경쟁자
    #### 1. Monarch Money, Copilot, YNAB
    - 자산·소비 관리
    - 예산 및 목표관리
    - 강점: 재무관리 UX
    - 약점: 한국 금융상품과 인증·실행 환경에 직접 적용하기 어려움
    #### 2. Cleo, Plum, Revolut
    - AI 금융 코치, 자동저축, 금융 습관관리
    - 강점: 젊은 고객층과 행동 유도
    - 약점: 한국의 ISA, IRP, 연말정산 등 제도 적용이 제한적
    #### 3. Wealthfront, Betterment
    - 자동 투자 및 자산배분
    - 강점: 투자 실행 자동화
    - 약점: 한국 금융상품·규제 환경과 차이가 큼
    Vertavia는 이들과 비교해 **한국 금융제도에 특화된 목표 기반 계획 + 여러 금융 앱에서의 실제 실행 지원**을 차별점으로 삼을 수 있습니다.
    ---
    ## 3) 경쟁력 확보를 위한 차별화 기능과 전략
    ### 3-1. 목표 기반 자금 배분 엔진
    단순히 “투자 비중을 몇 퍼센트로 하라”고 제안하는 것이 아니라 다음을 함께 계산해야 합니다.
    - 결혼 예정 시점
    - 주택 구입·전세자금 필요 시점
    - 비상금 규모
    - 예상 소득과 지출
    - 투자 가능 기간
    - 손실 감내 수준
    - ISA·IRP·연금저축 등 계좌 특성
    예를 들어 “3년 뒤 결혼 예정”인 사용자에게 장기 투자자산과 단기 필요자금을 분리해 보여주는 방식입니다.
    핵심 결과물은 수익률 전망이 아니라 다음과 같아야 합니다.
    - 지금 해야 할 일
    - 이번 달 실행 금액
    - 목표별 계좌
    - 목표 달성 가능성
    - 계획이 어긋났을 때 조정 방법
    ---
    ### 3-2. 설명형이 아닌 실행형 에이전트
    Vertavia의 가장 중요한 차별화 기능입니다.
    예시 흐름은 다음과 같습니다.
    1. 사용자가 “3년 뒤 결혼자금 5,000만 원이 필요하다”고 입력
    2. 현재 자산·소득·지출 분석
    3. 적합한 자금 분리안 제시
    4. 상품 및 계좌 선택지 비교
    5. 필요한 서류와 가입 조건 안내
    6. 사용자에게 실행 범위와 위험 고지
    7. 사용자가 승인
    8. 금융 앱 조작 또는 신청 준비 수행
    9. 완료 여부 확인
    10. 다음 납입일과 점검 일정 관리
    여기서 중요한 것은 **AI가 어디까지 했는지 사용자가 명확하게 알 수 있어야 한다는 점**입니다.
    - 조회 완료
    - 추천안 생성
    - 신청서 작성 준비
    - 사용자 승인 대기
    - 실제 신청 완료
    - 기관 처리 대기
    - 실패 또는 추가 인증 필요
    ---
    ### 3-3. 세이프가드 중심의 승인체계
    금융 서비스에서는 자동화보다 통제가 중요합니다.
    필요한 기능은 다음과 같습니다.
    - 금액별 승인 단계
    - 투자위험도 초과 시 추가 확인
    - 신규 수취인·신규 계좌 이체 제한
    - 일일·월간 실행 한도
    - 실행 전 변경사항 요약
    - 실행 후 결과 영수증
    - 모든 에이전트 행동 로그
    - 사용자가 언제든 권한을 취소할 수 있는 기능
    - 고위험 작업은 자동 실행하지 않고 전문가 또는 사용자 확인으로 전환
    이는 보안 기능이면서 동시에 브랜드 신뢰를 만드는 핵심 요소입니다.
    ---
    ### 3-4. 한국 금융제도 특화
    다음과 같은 기능은 글로벌 금융 앱과 차별화하기 쉽습니다.
    - ISA·IRP·연금저축 비교
    - 세액공제 한도 및 납입 일정
    - 연말정산 예상 효과
    - 청약·주택자금 계획
    - 전세대출·주택담보대출 준비
    - 금융소득 및 자산배분 관리
    - 국내 금융기관별 가입 조건 비교
    - 한국식 소득·지출 구조에 맞춘 계획
    ---
    ### 3-5. 계획의 지속적인 재조정
    초기 계획 수립보다 더 중요한 것은 계획의 유지입니다.
    - 월급 변화
    - 보너스 수령
    - 지출 증가
    - 결혼·이직·이사
    - 금리 변화
    - 목표 시점 변경
    - 투자 손실 또는 수익
    이러한 변화가 생겼을 때 AI가 “현재 계획으로는 목표 달성 확률이 낮아졌습니다”라고 알려주고 대안을 제시해야 합니다.
    ---
    ### 3-6. 신뢰도와 투명성 자체를 제품 기능으로 만들기
    각 추천에는 다음이 포함되어야 합니다.
    - 추천 이유
    - 사용한 데이터
    - 가정값
    - 예상되는 단점
    - 추천하지 않은 대안
    - 수수료와 이해관계
    - 실제 실행 가능 범위
    금융 분야에서는 기능 수보다 **설명 가능성, 기록성, 통제 가능성**이 경쟁력이 됩니다.
    ---
    ## 4) 출시 플랫폼 우선순위와 이유
    ## 1순위: 모바일 웹
    현재 웹 베타가 존재하므로 초기 검증은 모바일 웹을 유지하는 것이 좋습니다.
    ### 이유
    - 설치 장벽이 낮음
    - 사용자 인터뷰와 랜딩페이지 연결이 쉬움
    - 재무 시뮬레이션과 계획 비교 기능 검증에 적합
    - 빠른 업데이트 가능
    - 광고·콘텐츠·검색 유입에 유리
    - 초기 사용자 행동 데이터를 얻기 쉬움
    모바일 웹에서는 다음을 우선 검증해야 합니다.
    - 어떤 재무 목표가 가장 빈번한가
    - 사용자가 어떤 정보를 입력하는가
    - 추천안을 얼마나 신뢰하는가
    - 계획을 실제로 실행하는가
    - 어떤 단계에서 이탈하는가
    ---
    ## 2순위: Android 모바일 앱
    폰 에이전트가 핵심이라면 Android 앱을 우선하는 것이 현실적입니다.
    ### 이유
    - 모바일 앱 조작 자동화 실험에 상대적으로 유리
    - 접근성 서비스, 화면 제어 등 기술적 실험 여지가 있음
    - 금융 앱 간 전환과 작업 수행에 적합
    - 푸시 알림, 백그라운드 작업, 승인 요청에 유리
    - 국내 사용자 기반이 큼
    다만 금융 앱 조작 자동화는 각 금융기관의 약관, 보안정책, 인증방식, 기술적 제한을 반드시 검토해야 합니다. 초기에는 실제 송금보다 다음과 같은 제한된 기능부터 시작하는 것이 안전합니다.
    - 금융 앱 조회
    - 필요한 메뉴 위치 안내
    - 신청서 입력 준비
    - 사용자 승인 전 단계까지 수행
    - 서류와 입력값 검증
    - 실행 결과 확인
    ---
    ## 3순위: iOS 앱
    iOS는 고소득·금융관심 사용자 비중이 높을 가능성이 있고 제품 신뢰도에도 도움이 됩니다. 다만 OS 정책과 앱 간 자동화 제약이 크므로 Android에서 핵심 실행 구조와 안전체계를 먼저 검증한 뒤 확장하는 것이 좋습니다.
    ---
    ## 4순위: PC 웹
    PC 웹은 다음 목적으로 활용할 수 있습니다.
    - 상세한 재무계획 검토
    - 부부·가족 단위 계획
    - 긴 문서와 비교표 확인
    - 전문가·기업 고객용 관리화면
    - 금융기관 및 제휴사 운영도구
    그러나 20~30대 직장인의 일상적인 금융 실행은 모바일 중심일 가능성이 높으므로 소비자용 초기 우선순위는 모바일 웹과 앱이 앞서야 합니다.
    ### 권장 순서
    1. 모바일 웹: 고객 문제와 계획 수립 검증
    2. Android 앱: 승인·알림·제한적 실행 검증
    3. iOS 앱: 고객 기반 확장
    4. PC 웹: 고급 분석 및 B2B·가족 기능 강화
    ---
    ## 5) 초기 시장 진입전략
    ### 5-1. 처음부터 모든 금융업무를 자동화하지 않기
    초기에는 가장 빈번하고 위험도가 낮은 업무 하나를 선택해야 합니다.
    예시:
    - ISA·IRP 가입 준비
    - 연말정산 및 세액공제 계획
    - 결혼자금 3년 계획
    - 월급 기반 자동저축 계획
    - 주택 마련 자금 시뮬레이션
    - 금융계좌 정리와 목표별 자금 분리
    “모든 금융을 대신해주는 AI”보다 **“3년 뒤 결혼자금을 준비하는 실행 에이전트”**처럼 좁게 시작하는 편이 고객에게 더 명확합니다.
    ---
    ### 5-2. 문제 중심 고객 인터뷰
    단순히 “이 서비스를 사용하시겠습니까?”라고 묻기보다 최근 실제 행동을 조사해야 합니다.
    - 최근 가입하려다 포기한 금융상품은 무엇인가
    - 금융 앱을 몇 개 사용했는가
    - 어떤 업무를 미뤘는가
    - 실제로 어떤 서류가 필요했는가
    - 어떤 단계에서 불안했는가
    - 금융상담이나 유료 서비스에 돈을 지불한 적이 있는가
    초기에는 50~100명의 심층 인터뷰와 20~30명의 실제 실행 테스트가 중요합니다.
    ---
    ### 5-3. 휴먼 보조형 MVP 운영
    완전한 자동화가 어려운 초기에는 AI와 운영자가 결합된 방식으로 고객가치를 검증할 수 있습니다.
    - AI가 재무상황을 구조화
    - 사람이 계획의 적절성을 검수
    - AI가 체크리스트와 서류를 생성
    - 사용자가 승인
    - 운영자가 실제 완료 여부 확인
    이를 통해 자동화 전에 어떤 작업이 빈번한지, 어떤 예외가 발생하는지 파악할 수 있습니다.
    ---
    ### 5-4. 특정 커뮤니티와 제휴
    초기 고객은 대중 광고보다 다음 채널에서 찾기 쉽습니다.
    - 직장인 익명 커뮤니티
    - 재테크·절약 커뮤니티
    - 결혼 준비 커뮤니티
    - 사회초년생 커뮤니티
    - 개발자·전문직 커뮤니티
    - 대학원생·초기 직장인 네트워크
    - 기업 사내 금융교육 프로그램
    특히 “ISA 가입을 미루고 있는 직장인”, “결혼자금을 모으는 맞벌이”처럼 구체적인 고객군을 대상으로 콘텐츠를 제작해야 합니다.
    ---
    ### 5-5. 실행 완료를 중심으로 초기 KPI 설정
    초기에는 가입자 수보다 다음 지표가 중요합니다.
    - 재무목표 입력 완료율
    - 계획 생성 후 실행 의향
    - 실제 실행 완료율
    - 승인 단계 이탈률
    - 30일 내 재방문율
    - 계획 수정 및 재사용률
    - 사용자당 처리한 금융 업무 수
    - 금융 업무 완료까지 걸린 시간
    Vertavia의 핵심 지표는 **계획 생성 수가 아니라 금융업무 완료 수**가 되어야 합니다.
    ---
    ### 5-6. 신뢰 확보를 위한 보안·규제 커뮤니케이션
    초기부터 다음 내용을 공개하는 것이 좋습니다.
    - 어떤 데이터에 접근하는지
    - 어떤 작업은 자동으로 할 수 없는지
    - 사용자가 승인하지 않으면 실행하지 않는다는 원칙
    - 데이터 보관기간
    - 제3자 제공 여부
    - 실행 로그 확인 방법
    - 사고 발생 시 대응 절차
    금융 서비스에서는 보안 설명이 마케팅의 일부가 되어야 합니다.
    ---
    ## 6) 시장 확대전략
    ### 6-1. 목표와 인생 이벤트를 기준으로 수직 확장
    초기 직장인 금융관리에서 다음 영역으로 확장할 수 있습니다.
    1. 결혼자금
    2. 주택 마련
    3. 연금·노후 준비
    4. 출산·자녀교육
    5. 이직·퇴직
    6. 보험 정리
    7. 대출 관리
    8. 세금 및 연말정산
    9. 자영업자·프리랜서 자금관리
    고객의 인생 이벤트에 따라 반복적으로 사용되는 구조를 만드는 것이 중요합니다.
    ---
    ### 6-2. 부부·가족 단위 서비스
    개인 금융관리에서 가족 단위로 확장하면 사용 빈도와 고객 유지율을 높일 수 있습니다.
    - 배우자와 목표 공유
    - 공동 주택자금 계획
    - 가계 현금흐름 관리
    - 자녀 교육비 시뮬레이션
    - 가족별 금융권한 설정
    - 특정 정보만 공유하는 프라이버시 기능
    단, 가족 간 금융정보 공유는 민감하므로 세밀한 권한 설정이 필요합니다.
    ---
    ### 6-3. 기업 복지 및 B2B2C
    기업은 임직원에게 다음 서비스를 제공할 수 있습니다.
    - 신입사원 금융교육
    - 연말정산 지원
    - 퇴직연금 및 IRP 안내
    - 임직원 재무건강 진단
    - 주거·결혼·출산 관련 금융 프로그램
    - 익명화된 조직 금융복지 리포트
    기업이 비용을 지불하고 직원이 사용하는 구조라면 개인의 직접 결제 장벽을 낮출 수 있습니다.
    ---
    ### 6-4. 금융기관과의 제휴 및 화이트라벨
    장기적으로 은행·증권사·보험사에 다음 형태로 제공할 수 있습니다.
    - 고객 상담용 AI 보조도구
    - 상품 가입 전 재무목표 분석
    - 이탈 고객 재활성화
    - 고객별 금융업무 체크리스트
    - 상담사 업무 자동화
    - 승인 기반 업무 실행 모듈
    다만 금융기관과 제휴할 경우 특정 기관 상품만 추천하는 구조가 되면 Vertavia의 중립성이 약해질 수 있으므로, 독립성과 제휴 수익의 투명성을 관리해야 합니다.
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    ### 6-5. 전문가 플랫폼으로 확장
    세무사, 재무설계사, 노무사, 보험설계사 등 전문가가 고객을 관리할 수 있는 도구로 확장할 수 있습니다.
    - 고객 재무정보 정리
    - 상담 전 사전 진단
    - 계획안 자동 생성
    - 고객 승인 이력 관리
    - 서류 및 일정 관리
    - 상담 이후 실행 추적
    이는 B2C와 B2B 사이의 확장 경로가 될 수 있습니다.
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    ### 6-6. 실행 데이터 기반의 개인화 고도화
    사용자가 어떤 계획을 세우고 실제로 어디서 이탈하는지 데이터가 쌓이면 다음 기능이 가능해집니다.
    - 특정 고객군별 실행 성공률 예측
    - 가장 효과적인 알림 시점 분석
    - 업무별 예상 소요시간 제시
    - 금융기관별 신청 성공률 비교
    - 사용자별 자동화 허용 수준 학습
    - 계획 실패 가능성 조기 경고
    다만 금융 데이터는 민감하므로 데이터 최소수집, 목적 외 사용 금지, 익명화·가명화, 명확한 동의체계를 전제로 해야 합니다.
    ---
    # 종합 의견
    Vertavia의 가장 큰 기회는 금융정보 서비스와 금융상품 판매 서비스 사이에 존재하는 **“실행의 공백”**입니다.
    다만 초기부터 모든 금융기관의 앱을 통합하고 자금을 직접 이동시키려 하면 기술·보안·규제 부담이 지나치게 커질 수 있습니다. 다음과 같은 단계적 접근이 적절합니다.
    1. **1단계:** 재무목표 기반 시뮬레이션과 실행계획
    2. **2단계:** 서류·신청·일정 준비 자동화
    3. **3단계:** 사용자 승인 기반의 제한적 금융업무 수행
    4. **4단계:** 금융기관 API 및 제휴를 통한 안정적인 실행
    5. **5단계:** 개인·가족·기업·전문가용 금융 에이전트 플랫폼 확장
    핵심 포지셔닝은 다음과 같이 정리할 수 있습니다.
    > “Vertavia는 금융정보를 알려주는 챗봇이 아니라, 사용자의 목표에 맞는 금융계획을 세우고, 사용자의 승인 아래 실제 금융업무까지 연결하는 실행 에이전트다.”
    이 포지셔닝을 지키려면 기능의 다양성보다 **실제 업무 완료율, 승인 통제, 보안 신뢰도, 한국 금융환경에 대한 깊은 이해**를 우선 확보해야 합니다.

    introduction

    1. 프로젝트의 시작 동기

    금융 정보를 알려주는 데서 끝나지 않고, 복잡한 실행까지 맡는 에이전트를 만들고 있습니다.

    Vertavia는 개인의 재무 상황과 목표를 이해하고, 필요한 금융 업무의 조사부터 준비·설정·실행까지 연결하는 AI 금융 실행 에이전트입니다.

    시작은 주변 직장인들이 털어놓은 고민이었습니다.

    대기업에서 근무하는 한 지인은 금융 정보는 넘쳐나지만, 정작 자신의 상황에 맞는 계획을 세우고 실행한 뒤 관리하는 것은 어렵다고 이야기했습니다.

    예를 들어 자산이 1억 원 있다면 ISA·IRP 같은 계좌를 어떻게 활용하고, 어떤 자산에 얼마를 배분해야 할지부터 막막합니다. 장기투자가 좋다는 이야기는 많지만, 본인은 3년 뒤 결혼이나 주택 마련을 위해 돈을 써야 합니다. 가까운 시기에 필요한 돈과 장기적으로 투자할 돈을 어떻게 나눌지도 고민입니다.

    계획을 세운 뒤에도 일이 남습니다. 상품과 조건을 비교하고, 필요한 서류를 준비하고, 여러 금융 앱을 오가며 신청과 설정을 마쳐야 합니다.

    ‘무엇을 하면 좋은지 아는 것’과 ‘실제로 해놓는 것’ 사이의 간극을 줄이고 싶었습니다.

    어떤 제품을 만들고 있나요?

    Vertavia가 지향하는 것은 자산을 모아 보여주는 대시보드나 금융 질문에 답하는 챗봇이 아닙니다.

    사용자가 자신의 자산·소득·목표·돈이 필요한 시점을 전달하면, 그 상황에 맞는 선택지를 조사하고 실행 계획을 구체화합니다. 이후에는 필요한 서류와 신청 절차를 준비하고, 사용자가 확인하고 승인한 범위에서 계좌 설정과 자금 배분 등 실제 업무까지 이어지는 경험을 만들고자 합니다.

    이를 위해 현재 스마트폰에서 앱을 조작하고 작업을 수행하는 폰 에이전트를 개발하고 있습니다. 사용자가 여러 앱을 오가며 직접 처리해야 했던 과정을 에이전트가 이어서 수행하도록 만드는 것이 핵심입니다.

    “이렇게 하세요”라는 설명을 넘어, “확인하고 승인해 주시면 여기까지 처리하겠습니다”라고 말할 수 있는 제품을 목표로 합니다.

    현재는 재무 시뮬레이션과 계획 비교, 할 일과 일정 관리 등을 제공하는 웹 베타가 있으며, 금융 실행 에이전트로 확장하는 단계입니다. 전체 금융 실행 기능이 이미 완성된 상태는 아닙니다.

    초기에는 테스트 데이터와 제한된 작업 범위에서 앱 조회 및 실행 준비 흐름을 검증하고, 사용자 인증·승인과 보안, 관련 요건을 확인하며 수행 범위를 넓혀가려 합니다.

    어떤 사용자를 위한 서비스인가요?

    우선 집중하는 대상은 금융·재테크에 관심은 있지만, 자신의 상황에 맞는 정보를 조사하고 실제 실행까지 연결하기 어려운 20~30대 직장인입니다.

    단순히 더 많은 정보를 원하는 사람보다는, 결혼·주택 마련·장기 자산 형성처럼 구체적인 목표가 있지만 이를 금융 계획과 실제 행동으로 옮기는 데 부담을 느끼는 사람의 문제를 해결하고자 합니다.

    2. 회의 진행 및 모임 방식

    업무와는 별개로 주 4회 60분 정기회의를 진행할 예정입니다.

    다만 이번 모집은 정기 회의만 참여하는 단기 사이드 프로젝트가 아니라, 제품과 사업을 전업으로 함께 만들어갈 공동창업자 모집입니다.

    현재 재학·재직 중인 분은 전업 합류 가능 여부와 시점을 함께 알려주시면 좋겠습니다.

    3. 나의 경험 및 경력, 맡게 되는 역할

    안녕하세요. Vertavia를 개발하고 있는 조명지입니다.

    호주 Adelaide University에서 Cybersecurity를 전공하고 있으며, 현재는 휴학 후 제품 개발과 창업에 집중하고 있습니다.

    이전에는 B2C 크롬 익스텐션 서비스와 PEF 내부 업무용 프로그램을 개발한 경험이 있습니다.

    현재도 직접 제품을 기획하고 개발하며 Vertavia를 만들어가고 있습니다. 저는 제품의 방향 설정과 초기 개발, 고객 문제 검증, 사업 추진을 맡습니다. 아이디어만 전달하고 구현을 맡기는 방식이 아니라, 직접 개발과 검증에 참여하면서 함께 제품을 만들어가려 합니다.

    동시에 기술·사업 운영·정보보안의 각 영역에서 저와 다른 강점을 가지고, 중요한 의사결정과 결과를 함께 책임질 공동창업자를 찾고 있습니다.

    4. 함께하고 싶은 분과 참여 조건

    COO · 사업 실행 및 운영

    여러 아이디어를 고객 문제와 검증 과제로 정리하고, 우선순위를 세워 실제 실행으로 연결할 분을 찾습니다. 고객 검증, 일정과 목표 관리, 초기 사업 운영을 함께 책임지는 역할입니다.

    CTO · 모바일 AI 에이전트 개발

    휴대전화에서 동작하는 AI 에이전트의 설계와 구현을 이끌 분을 찾습니다. Android·모바일 개발, 온디바이스 AI, 에이전트의 작업 수행과 오류 처리에 관심과 구현 경험이 있는 분과 함께하고 싶습니다.

    CIO · 정보보안

    민감한 금융·개인정보를 다루는 제품의 보안을 함께 책임질 분을 찾습니다. 데이터와 권한의 경계를 설계하고, 공격 검증과 방어 개선, 취약점 재검증을 제품 개발 과정에 연결하는 역할입니다.

    직함 자체보다는 어떤 문제를 직접 해결해 왔고, 앞으로 무엇을 책임지고 싶은지를 중요하게 생각합니다.

    짧은 기간 동안 기능만 구현하고 종료하는 팀보다는, 고객의 반응을 보며 방향을 수정하고 제품과 사업을 장기적으로 만들어갈 동료를 찾고 있습니다.

    먼저 서로의 경험과 문제의식, 일하는 방식에 대해 이야기하고 싶습니다. 구체적인 역할과 책임, 합류 시점, 지분 및 보상 조건은 대화를 통해 논의하고 합류 전에 명확히 정하고자 합니다.

    지원은 렛플 내 ‘지원하기’를 통해 부탁드립니다.

    지원 시 관심 있는 역할, 직접 만들어 본 결과물이나 해결한 문제, Vertavia에 관심을 가진 이유, 전업 합류 가능 여부와 시점을 함께 알려주세요.

    포트폴리오나 GitHub 등 참고할 수 있는 링크가 있다면 선택적으로 첨부해 주시면 좋겠습니다.

    project_tech_title

    • Android

      #Android

    • Kotlin

      #Kotlin

    • #llm

    • #on-device ai

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    EmilyJo

    EmilyJo

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    26.11.06 ~27.05.06  (182day)

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