Splitit의 CEO인 난단 셰스 - 인터뷰 시리즈

난단 셰스Splitit의 CEO인 셰스는 결제, 디지털 상거래 및 금융 인프라 분야에 대한 깊은 전문성을 갖춘 노련한 핀테크 경영인이자 기업가입니다. 그는 2022년부터 Splitit을 이끌면서 이사회 임원으로도 활동해 왔습니다. Splitit에 합류하기 전에는 Fiserv에서 5년간 Carat 및 디지털 상거래 책임자로 재직하며 현대적인 결제 생태계 구축에 기여했고, 그 이전에는 Acculynk를 공동 설립하여 안전한 온라인 결제 인증 기술을 개척했습니다. 또한, 공동 설립하고 주요 전자 결제 플랫폼으로 성장시킨 Harbor Payments를 American Express가 인수했을 당시 American Express에서 리더십 역할을 수행했습니다. 20년이 넘는 기간 동안 셰스는 불편함을 줄이고 보안을 강화하며 가맹점의 수익성을 개선하는 결제 혁신에 꾸준히 집중해 왔으며, 이러한 경험을 바탕으로 Splitit을 차세대 선구매 후결제(Buy Now, Pay Later) 인프라 제공업체로 발전시키는 데 앞장서고 있습니다.

나눠 Splitit은 선구매 후결제(BNPL)를 소비자 중심의 대출 상품이 아닌, 가맹점 중심의 인프라로 전환하는 데 집중하는 핀테크 기업입니다. Splitit 플랫폼을 통해 고객은 기존 신용카드를 사용하여 구매 금액을 분할 결제할 수 있으며, 신규 대출, 신용 조회, 복잡한 신청 절차가 필요 없습니다. 핵심 혁신은 가맹점이 BNPL을 자체 결제 시스템에 완벽하게 통합하여 고객 관계 및 데이터를 관리하고 전환율과 평균 주문 금액을 향상시킬 수 있도록 지원하는 화이트 라벨 "서비스형 할부(Installments-as-a-Service)" 모델에 있습니다. 기존 신용카드 네트워크를 활용하고 단일 API를 통해 가맹점 시스템에 직접 통합함으로써, Splitit은 기존 BNPL 제공업체보다 위험 부담이 적고 원활한 대안을 제시하며, 강화되는 규제 환경에 발맞춰 브랜드가 직접 관리하는 간편한 결제 경험을 제공합니다.

귀하는 Harbor Payments와 Acculynk를 포함한 여러 결제 회사를 설립하고 매각한 경험이 있습니다. 이러한 경험이 결제 확실성이 에이전트 기반 상거래의 성장을 좌우하는 핵심 요소가 될 수 있다는 관점에 어떤 영향을 미쳤습니까?

저는 주로 결제 계층, 즉 문제가 발생하지 않는 한 거의 주목받지 못하는 상거래 부분에 집중해 왔습니다. 저는 발견이 관심을 끌지만, 궁극적으로 수익 창출을 가능하게 하는 것은 승인이라는 것을 배웠습니다.

인공지능 에이전트가 쇼핑에 영향을 미치는 에이전트형 상거래에서 에이전트는 예측 가능하고 빠르며 결제 승인이 확실한 결제 방식을 선호합니다. 결제 불확실성은 불편함을 초래하고 에이전트가 특정 판매자나 제품을 회피하게 만들 수 있습니다. 따라서 결제 확실성은 백엔드 문제에서 추천의 핵심 요소로 바뀝니다.

Splitit은 최근 에이전트 기반 커머스 파트너 프로그램을 출시했습니다. 자율형 AI 쇼핑 에이전트에 카드 연동 할부 결제 기능을 통합하는 것이 현재 전환율을 저해하는 요인으로 작용하는 결제 확실성 문제를 어떻게 해결할 수 있을까요?

Splitit은 카드 연동 후불 결제 기능을 자율 쇼핑 에이전트에 내장함으로써 Agentic Commerce 파트너 프로그램 할부 결제 구매를 결제 단계뿐만 아니라 AI 여정의 초기 단계까지 끌어올립니다. 이를 통해 상담원은 구매 옵션을 좁히고 무엇을 구매할지 결정하는 동안 고객의 지불 능력과 결제 방식에 적합한지 평가할 수 있습니다.

또 다른 장점은 당사 모델이 기존 카드와 결제 시스템을 활용하여 AI 에이전트가 더욱 안정적이고 간편하게 결제를 처리할 수 있도록 한다는 점입니다. 이는 많은 전환 실패 원인이 제품 적합성보다는 결제 불확실성에 있다는 큰 문제를 해결합니다. 소비자가 새로운 신용을 신청하거나 승인을 기다려야 하는 경우, 전환 과정이 중단됩니다. 기존 신용을 활용하면 전환 속도가 빨라집니다.

실질적으로, 귀사의 프로그램은 어떻게 AI 에이전트가 기존 카드와 결제 시스템을 활용하여 새로운 신용 신청이나 계정 생성 없이도 가격 경쟁력을 고려한 추천을 제공할 수 있도록 합니까?

Splitit을 사용하면 담당자가 구매자가 이미 가지고 있는 카드를 이용하여 총 구매 가격을 월별 납부액으로 전환할 수 있습니다. 이는 고객을 별도의 대출 절차로 유도하는 것과는 완전히 다릅니다.

구매자는 새로운 신청서를 제출하거나, 새 계좌를 개설하거나, 제3자 사이트로 이동할 필요 없이 기존 카드를 사용할 수 있습니다. 할부 계획은 구매자의 현재 거래 은행 내에서 유지되므로, 구매 결정 과정에서 더 일찍부터 구매 가능성을 고려할 수 있으며, AI 에이전트는 제품의 특징과 가격뿐만 아니라 구매자가 실제로 구매를 완료할 수 있는지 여부까지 평가할 수 있습니다.

당신은 AI 기반 검색이 이미 전환율보다 앞서 있다고 주장합니다. 그렇다면 에이전트 기반 상거래 흐름에서 결제는 구체적으로 어떤 부분에서 마찰을 일으키는 것입니까?

마찰은 자격, 승인, 워크플로라는 세 가지 영역에서 발생합니다. 쇼핑객이 AI를 통해 적합한 제품을 찾았더라도, 결제 옵션에 신용 평가가 필요하거나, 승인 과정이 예측 불가능하거나, 별도의 신청 또는 승인이 필요한 경우 구매 과정이 실패할 수 있습니다.

이것이 바로 발견과 전환 사이의 간극입니다. AI는 이미 구매 의도가 높은 고객 유입을 유도하고 있지만, 결제 인프라는 아직 미흡합니다. 기회는 분명히 존재합니다. 문제는 발견만큼이나 구매 완료를 원활하게 만드는 것입니다.

오늘날 많은 판매자들이 선구매 후결제(Buy Now Pay Later) 플랫폼을 이용하고 있습니다. 인공지능 기반 구매 여정에 통합된 카드 기반 할부 모델은 기존의 선구매 후결제 플랫폼과 어떻게 다를까요?

저희 카드 기반 할부 모델은 소비자의 기존 신용을 활용하는 반면, 기존의 선구매(BNPL) 방식은 구매자에게 구매 시점에 새로운 신용 신청을 요구하는 경우가 많습니다. 이러한 차이는 AI 기반 구매 여정에서 중요한데, 새로운 신용 승인 시도가 있을 때마다 거절 위험이 발생하기 때문입니다. 거절이 너무 자주 발생하면 AI 에이전트는 해당 가맹점의 우선순위를 낮추기 시작합니다.

기존 BNPL(선구매 후결제) 방식은 더 많은 절차와 새로운 브랜드를 필요로 합니다. 저희 모델은 가맹점이 주도권을 유지하고 구매자가 신뢰할 수 있는 카드를 사용하도록 보장하여 AI 에이전트의 불확실성을 줄입니다.

기술적인 관점에서 볼 때, 에이전트 기반 환경에서 결제 최적화보다 승인 예측 가능성이 더 중요해지고 있는 것일까요?

결제 최적화도 중요하지만, 승인 예측 가능성이 더 중요합니다. 다시 말해, 명확하고 간편한 구매 절차도 물론 중요하지만, 최종 결과는 결제 승인 여부에 달려 있습니다. 전통적인 상거래에서는 사람이 직접 모든 단계를 처리했기 때문에 기업들이 프런트엔드 효율성에 집중했습니다. 하지만 에이전트 기반 상거래에서는 AI 에이전트가 이러한 과정의 상당 부분을 처리합니다.

더 어려운 문제는 결제가 안정적이고 원활한 방식으로 처리될 수 있는지 여부입니다. 은행이나 결제 네트워크가 거래를 승인하는 과정인 승인 경로가 신뢰할 수 없다면, 아무리 훌륭하게 설계된 결제 시스템이라도 근본적인 문제를 해결할 수는 없습니다. 이러한 환경에서는 승인 과정의 예측 가능성이 단순히 결제 운영을 넘어 상거래 성과의 핵심 요소가 됩니다.

자율 에이전트가 소비자를 대신하여 구매 결정을 내리기 시작함에 따라 금융 기술 기업은 어떤 새로운 규정 준수 또는 규제 고려 사항에 대비해야 할까요?

동의가 핵심입니다. 기업은 대리인의 권한을 정의하고 승인 요건을 명확히 해야 합니다.

책임 소재가 명확해야 합니다. 에이전트 구매 및 한도 초과에 대한 명확한 감사가 이루어져야 합니다.

제어는 필수적입니다. 기업은 강력한 권한 설정, 제한 설정 및 예외 처리 로직이 필요합니다.

제 생각에는 결제 계층은 에이전트 구매를 가능하게 하고 책임성을 보장해야 합니다. 이를 위해서는 강력한 보안, 명확한 권한 부여, 그리고 잘 정의된 동의가 필요합니다. 인간이 거래에서 점점 더 멀어짐에 따라, 결제 계층에서의 강력한 거버넌스는 에이전트 기반 상거래에 대한 신뢰를 구축하는 데 필수적입니다.

할부 결제 방식은 기존 결제 방식과 어떻게 다르게 AI 추천 엔진에 영향을 미칠까요? 구매력의 변화는 상담원이 제품 순위를 매기거나 우선순위를 정하는 방식에 의미 있는 변화를 가져올까요?

기존 결제 방식은 제품 선택 후에 나타납니다. 할부 결제는 구매력 변화에 따라 더 일찍 도입될 수 있습니다. 정가로는 구매하기 어려웠던 제품도 예측 가능한 카드 기반 할부 결제를 통해 구매 가능해집니다. 이러한 변화는 AI 에이전트가 옵션을 순위 매기는 방식을 바꾸어 놓습니다. 이제 AI 에이전트는 제품 적합성뿐만 아니라 현실적인 구매 능력까지 고려합니다.

에이전트 기반 커머스가 실험 단계에서 대규모 도입 단계로 넘어가는지 판단하기 위해 어떤 신호나 지표를 주시하고 계신가요?

에이전트 기반 상거래가 새로운 것을 넘어 거래 방식을 재편하는 확장 가능한 채널로 발전하는 시점을 나타내는 다섯 가지 신호가 있습니다.

첫째, AI 기반 쇼핑 여정을 통해 발생하는 상거래 트래픽 비중을 모니터링해야 합니다. 이를 통해 소비자들이 해당 기술을 단순히 테스트하는 것이 아니라 실제로 도입하고 있는지 여부를 파악할 수 있습니다.

둘째, 전환 품질을 살펴보세요. AI 기반 세션이 단순히 클릭만 생성하는 것이 아니라 의미 있는 전환율을 달성하는 것이 중요합니다.

셋째, 승인 신뢰도가 높은 결제 방식이 추천 점유율을 얼마나 확보하는지 추적합니다. 이를 통해 결제 확실성이 상담원 행동에 영향을 미치는지 확인할 수 있습니다.

넷째, 더욱 심층적인 통합을 모색하십시오. 판매자, 플랫폼 및 결제 제공업체가 결제 기능을 에이전트 기반 워크플로에 직접 통합하면 실험적인 단계를 인프라로 전환할 수 있습니다.

다섯째, 가격 경쟁력을 고려한 추천을 제공했을 때 승인율, 전환율, 평균 주문 금액이 더 높아지는 것을 확인할 수 있습니다.

향후 에이전트 기반 거래가 전자상거래를 넘어 B2B 구매나 구독 관리와 같은 영역으로 확장될 것으로 예상하십니까?

전자상거래는 첫걸음일 뿐, 마지막 단계가 아닙니다. 에이전트는 정해진 규칙과 예산 내에서 모든 구매 프로세스에 가치를 더합니다. B2B 조달 및 구독 관리가 대표적인 예입니다.

이 모든 것은 기업들이 신뢰하고, 연결하고, 통합하는 결제 레이어에 기반합니다. 그렇기 때문에 Splitit은 다양한 카테고리에서 진정한 에이전트 기반 거래를 가능하게 하기 위해 Google의 유니버설 커머스 프로토콜(UCP)과 같은 개방형 표준을 지원합니다.

훌륭한 인터뷰에 감사드립니다. 더 자세한 내용을 알고 싶으신 분은 방문해 주세요. 나눠.