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.
즉 AI는 자동 실행 엔진이라기보다 거래 오케스트레이션과 의사결정 지원 역할을 한다.
또 하나의 핵심 구조는 **셀프 커스터디(self‑custody)**다.
이 구조는 최근 크립토 인프라에서 확산되는 방식과 유사하다.
이렇게 하면 자동화와 자산 통제를 동시에 유지할 수 있다.
이번 시스템은 단순 송금보다 다단계 온체인 금융 작업에 초점을 맞춘다.
보도에 따르면 AI 에이전트는 다음과 같은 디파이 유형의 작업을 계획하고 실행할 수 있다.
예를 들어 사용자가 “자금을 수익 전략에 배치해 달라”는 목표를 입력하면 AI는
다만 파일럿에서 사용된 블록체인 네트워크나 지원 자산 목록은 공개적으로 자세히 공개되지 않았다.
보고된 정보에 따르면 이 시스템은 AI 에이전트와 블록체인 트랜잭션 도구를 결합한 구조로 구성된다.
주요 구성 요소는 다음과 같다.
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.
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.
현재 시스템은 파일럿 단계다. 일반 고객 대상 서비스로 출시되기 위해서는 몇 가지 조건이 더 필요하다.
시그넘이 언급한 주요 과제는 다음과 같다.
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.
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