자연어 명령 → 블록체인 거래

파일럿에서는 고객이 거래 목표를 평범한 문장 형태로 입력한다. 예를 들어 특정 전략으로 자금을 운용하거나 디파이 상품에 자산을 배치하는 식의 요청이다.

AI 에이전트는 이 요청을 받아 다음 과정을 수행한다.

• 사용자의 의도를 해석해 거래 전략 설계
• 필요한 스마트컨트랙트 분석
• 각 단계의 위험 요소 검토
• 블록체인 거래 순서 준비
• 실행 전 고객에게 승인 요청

고객이 최종 승인하면 시스템은 여러 단계를 거친 실제 메인넷 거래를 실행한다.

이 방식은 기존 디파이 환경에서 흔한 문제를 해결하려는 시도다. 일반적으로 디파이 전략을 실행하려면 여러 프로토콜과 인터페이스를 직접 사용해야 하는데, AI가 이 과정을 자동으로 설계하면 사용자는 목표만 설명하면 되는 구조가 된다.

‘휴먼 인 더 루프’ 구조

중요한 점은 AI가 거래를 완전히 자율적으로 실행하지 않는다는 것이다.

시그넘 파일럿은 금융기관 환경에서 요구되는 통제 구조를 유지하기 위해 Human-in-the-loop(사람 승인 기반) 모델을 사용한다.

작동 방식은 다음과 같다.

• AI 에이전트가 거래를 설계하고 준비
• 위험 요소를 분석해 사용자에게 표시
• 사용자가 거래 내용을 검토
• 사용자가 최종 디지털 서명

이 서명이 없으면 거래는 실행되지 않는다.

즉 AI는 자동 실행 엔진이라기보다 거래 오케스트레이션과 의사결정 지원 역할을 한다.

자산 통제는 사용자에게: 셀프 커스터디

또 하나의 핵심 구조는 **셀프 커스터디(self‑custody)**다.

파일럿에서 거래 서명은 사용자의 기기에서 관리되는 지갑으로 이루어졌다. 개인 키는 사용자 환경을 벗어나지 않으며, 은행이나 AI 에이전트가 단독으로 자금을 이동시킬 수 없다.

이 구조는 최근 크립토 인프라에서 확산되는 방식과 유사하다.

• 자동화 시스템이 거래 제안을 생성
• 사용자가 지갑에서 최종 서명
• 개인 키는 항상 사용자 장치에 보관

이렇게 하면 자동화와 자산 통제를 동시에 유지할 수 있다.

AI가 수행할 수 있는 거래 종류

이번 시스템은 단순 송금보다 다단계 온체인 금융 작업에 초점을 맞춘다.

보도에 따르면 AI 에이전트는 다음과 같은 디파이 유형의 작업을 계획하고 실행할 수 있다.

• 스테이블코인 전송
• 토큰 교환(스왑)
• 온체인 대출 거래
• 탈중앙화 프로토콜 유동성 공급

예를 들어 사용자가 “자금을 수익 전략에 배치해 달라”는 목표를 입력하면 AI는

• 필요한 토큰 교환
• 프로토콜 승인
• 디파이 계약 상호작용

같은 단계들을 자동으로 구성한다.

다만 파일럿에서 사용된 블록체인 네트워크나 지원 자산 목록은 공개적으로 자세히 공개되지 않았다.

시스템을 움직이는 기술

보고된 정보에 따르면 이 시스템은 AI 에이전트와 블록체인 트랜잭션 도구를 결합한 구조로 구성된다.

주요 구성 요소는 다음과 같다.

• 자연어 명령을 이해하는 AI 모델
• 거래 흐름을 설계하는 오케스트레이션 레이어
• 스마트컨트랙트 분석 및 위험 점검 로직
• 사용자 지갑과 연결된 서명 시스템

일부 보도는 이 프로젝트가 시그넘의 AI@Sygnum 프로젝트 내부에서 개발됐으며, 내부 Model Context Protocol(MCP) 서버와 Anthropic의 Claude 모델을 기반으로 블록체인 작업을 조율했다고 전했다.

이 구조 덕분에 AI는 블록체인 데이터를 분석하고 필요한 거래 단계를 준비할 수 있지만, 최종 실행 권한은 사용자에게 남는다.

은행 입장에서 왜 중요한가

시그넘은 이번 프로젝트를 자사의 AI@Sygnum 전략의 일부로 설명한다. 이는 은행 내부와 고객 서비스에서 AI 에이전트를 활용해 복잡한 금융 작업을 자동화하려는 시도다.

장기적으로 이런 시스템이 보편화되면 금융 서비스 사용 방식도 달라질 수 있다.

지금은 트레이딩 인터페이스나 디파이 앱을 직접 조작해야 하지만, 미래에는

“이 자금을 특정 수익 전략에 배치해줘” 같은 자연어 요청만으로 금융 인프라를 활용하는 환경이 가능해질 수 있다.

실제 서비스 출시 전 남은 과제

현재 시스템은 파일럿 단계다. 일반 고객 대상 서비스로 출시되기 위해서는 몇 가지 조건이 더 필요하다.

시그넘이 언급한 주요 과제는 다음과 같다.

• 규제 및 컴플라이언스 승인
• AI가 생성한 거래 명령의 보안 검증
• 고객 보호와 운영 통제 체계 구축
• 자동화 금융 의사결정에 대한 거버넌스

은행 측은 이러한 규제·보안 문제를 해결한 뒤 상용화를 추진할 계획이라고 밝혔지만 구체적인 일정은 공개되지 않았다.

금융에서 AI가 ‘실행 단계’로 들어오다

이번 실험은 금융 기술의 큰 흐름을 보여준다.

지금까지 AI는 주로 분석과 추천 역할에 머물렀다. 하지만 점점 더 많은 시스템이 실제 거래 실행 단계까지 참여하기 시작하고 있다.

시그넘의 파일럿은 그 가능성을 보여준다. AI가 복잡한 블록체인 거래를 설계하고 조율할 수 있지만, 열쇠(자산)와 최종 결정권은 여전히 인간이 쥐고 있는 구조다.

이 균형이 유지되는 한, 규제 금융권에서도 AI 기반 온체인 거래가 점차 현실이 될 가능성이 있다.

자연어 명령 → 블록체인 거래

파일럿에서는 고객이 거래 목표를 평범한 문장 형태로 입력한다. 예를 들어 특정 전략으로 자금을 운용하거나 디파이 상품에 자산을 배치하는 식의 요청이다.

AI 에이전트는 이 요청을 받아 다음 과정을 수행한다.

• 사용자의 의도를 해석해 거래 전략 설계
• 필요한 스마트컨트랙트 분석
• 각 단계의 위험 요소 검토
• 블록체인 거래 순서 준비
• 실행 전 고객에게 승인 요청

고객이 최종 승인하면 시스템은 여러 단계를 거친 실제 메인넷 거래를 실행한다.

이 방식은 기존 디파이 환경에서 흔한 문제를 해결하려는 시도다. 일반적으로 디파이 전략을 실행하려면 여러 프로토콜과 인터페이스를 직접 사용해야 하는데, AI가 이 과정을 자동으로 설계하면 사용자는 목표만 설명하면 되는 구조가 된다.

‘휴먼 인 더 루프’ 구조

중요한 점은 AI가 거래를 완전히 자율적으로 실행하지 않는다는 것이다.

시그넘 파일럿은 금융기관 환경에서 요구되는 통제 구조를 유지하기 위해 Human-in-the-loop(사람 승인 기반) 모델을 사용한다.

작동 방식은 다음과 같다.

• AI 에이전트가 거래를 설계하고 준비
• 위험 요소를 분석해 사용자에게 표시
• 사용자가 거래 내용을 검토
• 사용자가 최종 디지털 서명

이 서명이 없으면 거래는 실행되지 않는다.

즉 AI는 자동 실행 엔진이라기보다 거래 오케스트레이션과 의사결정 지원 역할을 한다.

자산 통제는 사용자에게: 셀프 커스터디

또 하나의 핵심 구조는 **셀프 커스터디(self‑custody)**다.

파일럿에서 거래 서명은 사용자의 기기에서 관리되는 지갑으로 이루어졌다. 개인 키는 사용자 환경을 벗어나지 않으며, 은행이나 AI 에이전트가 단독으로 자금을 이동시킬 수 없다.

이 구조는 최근 크립토 인프라에서 확산되는 방식과 유사하다.

• 자동화 시스템이 거래 제안을 생성
• 사용자가 지갑에서 최종 서명
• 개인 키는 항상 사용자 장치에 보관

이렇게 하면 자동화와 자산 통제를 동시에 유지할 수 있다.

AI가 수행할 수 있는 거래 종류

이번 시스템은 단순 송금보다 다단계 온체인 금융 작업에 초점을 맞춘다.

보도에 따르면 AI 에이전트는 다음과 같은 디파이 유형의 작업을 계획하고 실행할 수 있다.

• 스테이블코인 전송
• 토큰 교환(스왑)
• 온체인 대출 거래
• 탈중앙화 프로토콜 유동성 공급

예를 들어 사용자가 “자금을 수익 전략에 배치해 달라”는 목표를 입력하면 AI는

• 필요한 토큰 교환
• 프로토콜 승인
• 디파이 계약 상호작용

같은 단계들을 자동으로 구성한다.

다만 파일럿에서 사용된 블록체인 네트워크나 지원 자산 목록은 공개적으로 자세히 공개되지 않았다.

시스템을 움직이는 기술

보고된 정보에 따르면 이 시스템은 AI 에이전트와 블록체인 트랜잭션 도구를 결합한 구조로 구성된다.

주요 구성 요소는 다음과 같다.

• 자연어 명령을 이해하는 AI 모델
• 거래 흐름을 설계하는 오케스트레이션 레이어
• 스마트컨트랙트 분석 및 위험 점검 로직
• 사용자 지갑과 연결된 서명 시스템

일부 보도는 이 프로젝트가 시그넘의 AI@Sygnum 프로젝트 내부에서 개발됐으며, 내부 Model Context Protocol(MCP) 서버와 Anthropic의 Claude 모델을 기반으로 블록체인 작업을 조율했다고 전했다.

이 구조 덕분에 AI는 블록체인 데이터를 분석하고 필요한 거래 단계를 준비할 수 있지만, 최종 실행 권한은 사용자에게 남는다.

은행 입장에서 왜 중요한가

시그넘은 이번 프로젝트를 자사의 AI@Sygnum 전략의 일부로 설명한다. 이는 은행 내부와 고객 서비스에서 AI 에이전트를 활용해 복잡한 금융 작업을 자동화하려는 시도다.

장기적으로 이런 시스템이 보편화되면 금융 서비스 사용 방식도 달라질 수 있다.

지금은 트레이딩 인터페이스나 디파이 앱을 직접 조작해야 하지만, 미래에는

“이 자금을 특정 수익 전략에 배치해줘” 같은 자연어 요청만으로 금융 인프라를 활용하는 환경이 가능해질 수 있다.

실제 서비스 출시 전 남은 과제

현재 시스템은 파일럿 단계다. 일반 고객 대상 서비스로 출시되기 위해서는 몇 가지 조건이 더 필요하다.

시그넘이 언급한 주요 과제는 다음과 같다.

• 규제 및 컴플라이언스 승인
• AI가 생성한 거래 명령의 보안 검증
• 고객 보호와 운영 통제 체계 구축
• 자동화 금융 의사결정에 대한 거버넌스

은행 측은 이러한 규제·보안 문제를 해결한 뒤 상용화를 추진할 계획이라고 밝혔지만 구체적인 일정은 공개되지 않았다.

금융에서 AI가 ‘실행 단계’로 들어오다

이번 실험은 금융 기술의 큰 흐름을 보여준다.

지금까지 AI는 주로 분석과 추천 역할에 머물렀다. 하지만 점점 더 많은 시스템이 실제 거래 실행 단계까지 참여하기 시작하고 있다.

시그넘의 파일럿은 그 가능성을 보여준다. AI가 복잡한 블록체인 거래를 설계하고 조율할 수 있지만, 열쇠(자산)와 최종 결정권은 여전히 인간이 쥐고 있는 구조다.

이 균형이 유지되는 한, 규제 금융권에서도 AI 기반 온체인 거래가 점차 현실이 될 가능성이 있다.