Nandan Sheth, Splitit CEO – 인터뷰 시리즈

Nandan Sheth, Splitit의 CEO는 결제, 디지털 커머스 및 금융 인프라에 깊은 전문성을 가진 숙련된 핀테크 경영자이자 기업가로, 2022년부터 회사를 이끌면서 이사회에서도 활동하고 있습니다. Splitit에 합류하기 전에는 Fiserv에서 Carat & Digital Commerce 부문 책임자로 5년간 근무하며 현대 결제 생태계 형성에 기여했으며, 이전에 Acculynk를 공동 설립하여 안전한 온라인 결제 인증 기술을 선도했습니다. 또한 Harbor Payments를 공동 설립하고 이를 주요 전자 청구 플랫폼으로 성장시킨 후 American Express에서 리더십 역할을 수행했습니다. 20년 이상에 걸쳐 Sheth는 마찰을 줄이고 보안을 강화하며 가맹점 경제성을 개선하는 결제 혁신 구축에 지속적으로 집중해 왔으며, 이를 통해 Splitit을 차세대 ‘지금 구매, 나중에 결제’ 인프라 제공업체로 성장시키는 데 적합한 리더가 되었습니다.

Splitit은 구매 즉시, 나중에 결제(BNPL)를 소비자 대상 대출 상품이 아니라 가맹점 중심 인프라 계층으로 전환하는 데 집중하는 핀테크 기업입니다. 이 플랫폼을 통해 쇼핑객은 기존 신용카드를 사용해 구매를 할부로 나눌 수 있어 새로운 대출, 신용 조회 또는 장시간 신청 절차가 필요하지 않습니다. 핵심 혁신은 화이트 라벨 “Installments-as-a-Service” 모델로, 가맹점이 BNPL을 자체 결제 경험에 완전히 삽입할 수 있게 하여 고객 관계와 데이터를 유지하면서 전환율과 평균 주문 가치를 높입니다. 기존 신용카드 네트워크를 활용하고 단일 API를 통해 가맹점 시스템에 직접 통합함으로써 Splitit은 전통적인 BNPL 제공업체보다 위험이 낮고 보다 원활한 대안을 제시하며, 규제 감시가 강화되는 상황에 부합하면서 마찰 없는 브랜드 제어 결제 경험을 제공합니다.

Harbor Payments와 Acculynk를 포함해 여러 결제 회사를 설립하고 매각하셨습니다. 이러한 경험이 결제 확실성이 에이전시 커머스 성장의 결정적 요인이 될 것이라는 관점에 어떤 영향을 주었나요?

제 경력은 결제 레이어에 집중되어 왔으며, 이는 실패하지 않는 한 거의 눈에 띄지 않는 상거래의 부분입니다. 발견 단계는 주목을 받지만, 최종적으로 수익을 창출하는 것은 인가라는 것을 배웠습니다.

AI 에이전트가 쇼핑에 영향을 미치는 에이전시 커머스에서는 에이전트가 예측 가능하고 빠르며 승인 가능성이 높은 결제 방식을 선호합니다. 결제 불확실성은 마찰을 일으키고 에이전트가 특정 가맹점이나 제품을 회피하게 만들 수 있습니다. 결제 확실성은 백엔드 문제에서 추천의 핵심 요소로 전환됩니다.

Splitit이 최근 에이전시 커머스 파트너 프로그램을 출시했습니다. 카드 연동 할부를 자율 AI 쇼핑 에이전트에 삽입하는 것이 오늘날 전환을 제한하고 있다고 보시는 결제 확실성 병목 현상을 어떻게 해결하나요?

카드 연동 후불 기능을 자율 쇼핑 에이전트에 삽입함으로써 Splitit의 Agentic Commerce Partner Program은 할부 결제 구매를 체크아웃 단계가 아니라 AI 여정 초기에 이동시킵니다. 이를 통해 에이전트는 옵션을 좁히고 구매 결정을 내리는 동안 가격 적합성과 결제 적합성을 평가할 수 있습니다.

또 다른 장점은 우리 모델이 기존 카드와 결제 네트워크를 사용해 AI 에이전트에게 결제를 보다 신뢰할 수 있고 쉽게 만든다는 점입니다. 이는 큰 과제인 결제 불확실성으로 인해 많은 전환이 제품 적합성보다 실패하는 문제를 해결합니다. 소비자가 새로운 신용을 신청하거나 승인을 기다려야 하면 과정이 중단됩니다. 기존 신용을 활용하면 프로세스가 빨라집니다.

실제로 귀하의 프로그램은 새로운 신용 신청이나 계정 생성 없이 기존 카드와 결제 네트워크를 활용해 AI 에이전트가 추천에 가격 적합성을 반영하도록 어떻게 허용하나요?

Splitit은 에이전트가 쇼핑객이 이미 보유한 카드를 사용해 총 구매 가격을 월별 결제로 전환하도록 허용합니다. 이는 별도의 대출 흐름으로 사용자를 강제하는 것과는 크게 다릅니다.

쇼핑객은 새로운 신청을 하거나 새 계정을 열거나 제3자 사이트로 이동하지 않고 기존 카드를 사용합니다. 할부 계획은 쇼핑객의 현재 은행 관계 내에 머물며, 가격 적합성을 의사결정 과정 초기에 도입하고 AI 에이전트가 제품의 특징과 가격뿐 아니라 쇼핑객이 실제로 구매를 완료할 수 있는지도 평가하도록 돕습니다.

AI 기반 탐색이 이미 전환보다 앞서 있다고 주장하셨습니다. 에이전시 커머스 흐름에서 결제가 구체적으로 어디에서 마찰을 일으키나요?

마찰은 세 가지 영역에서 발생합니다: 적격성, 인가, 그리고 워크플로우. 쇼핑객이 AI를 통해 적절한 제품을 찾을 수 있지만, 결제 옵션이 신용 판단을 요구하거나 예측 불가능한 인가가 발생하거나 별도의 신청·승인이 필요하면 프로세스가 실패할 수 있습니다.

이것이 탐색과 전환 사이의 격차입니다. AI는 이미 높은 의도의 소매 트래픽을 유도하지만, 결제 인프라는 뒤처져 있습니다. 기회는 존재합니다. 도전 과제는 구매 완료를 탐색만큼 원활하게 만드는 것입니다.

많은 가맹점이 오늘날 Buy Now Pay Later 마켓플레이스에 의존하고 있습니다. 카드 기반 할부 모델이 AI 기반 구매 여정에 통합될 때 전통적인 BNPL 플랫폼과 어떻게 다릅니까?

우리 카드 기반 할부 모델은 소비자의 기존 신용을 사용하지만, 전통적인 BNPL은 종종 판매 시점에 쇼핑객에게 새로운 신용 신청을 요구합니다. 이 차이는 AI 기반 구매 여정에서 중요합니다. 새로운 신용 판단이 매번 거절 위험을 도입하기 때문입니다. 이러한 거절이 자주 발생하면 AI 에이전트는 가맹점을 낮은 우선순위로 두기 시작합니다.

전통적인 BNPL은 더 많은 단계와 새로운 브랜드를 필요로 합니다. 우리 모델은 가맹점이 통제권을 유지하고 쇼핑객이 신뢰할 수 있는 카드를 사용하도록 보장함으로써 AI 에이전트의 불확실성을 줄입니다.

기술적인 관점에서, 에이전시 환경에서 결제 최적화가 인가 예측 가능성보다 덜 중요해지고 있나요?

결제 최적화도 중요하지만, 인가 예측 가능성이 더 중요합니다. 즉, 명확하고 간단한 구매 흐름이 여전히 도움이 되지만, 최종적으로 결과를 좌우하는 것은 결제 승인입니다. 전통적인 상거래에서는 인간 쇼핑객이 각 단계를 직접 처리했기 때문에 기업이 프런트엔드 효율성에 집중했습니다. 에이전시 커머스에서는 AI 에이전트가 그 많은 탐색을 담당합니다.

더 어려운 문제는 결제가 안정적이고 마찰 없는 방식으로 승인될 수 있는가입니다. 인가 경로—은행이나 결제 네트워크가 거래를 승인하는 과정—가 신뢰할 수 없으면, 아름답게 설계된 체크아웃은 실제 문제를 해결하지 못합니다. 이러한 환경에서는 인가 예측 가능성이 결제 운영을 넘어 상거래 성능의 일부가 됩니다.

자율 에이전트가 소비자를 대신해 구매 결정을 내리기 시작하면서, 금융 기술 기업이 준비해야 할 새로운 컴플라이언스 또는 규제 고려사항은 무엇인가요?

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

책임이 뒤따릅니다. 에이전트 구매와 한도 초과에 대한 명확한 감사가 필요합니다.

제어가 필수적입니다. 기업은 강력한 권한, 한도 및 예외 로직이 필요합니다.

제 생각에 결제 레이어는 에이전트 구매를 가능하게 하고 책임성을 보장해야 합니다. 이를 위해서는 강력한 보안, 명확한 인가, 그리고 잘 정의된 동의가 필요합니다. 인간이 거래에서 점점 멀어짐에 따라, 결제 레이어에서의 강력한 거버넌스는 에이전시 커머스에 대한 신뢰 구축의 근본이 됩니다.

할부가 전통적인 체크아웃 옵션과 달리 AI 추천 엔진에 어떤 영향을 미치나요? 가격 적합성 변동이 에이전트가 제품을 순위 매기거나 우선순위를 정하는 방식에 의미 있게 변화를 주나요?

전통적인 체크아웃은 제품 선택 후에 나타납니다. 할부는 가격 적합성을 바꾸어 더 일찍 영향을 미칩니다. 전체 가격으로는 접근이 어려운 제품도 예측 가능한 카드 기반 할부로 실현 가능해집니다. 이는 AI 에이전트가 옵션을 순위 매기는 방식을 바꾸며: 제품 적합성뿐 아니라 실제 구매 가능성도 고려합니다.

에이전시 커머스가 실험 단계에서 규모화된 채택 단계로 이동하고 있는지를 판단하기 위해 어떤 신호나 지표를 주시하고 있나요?

다섯 가지 신호가 에이전시 커머스가 새로움에서 거래를 재구성하는 확장 가능한 채널로 전환되는 시점을 나타낼 수 있습니다.

첫째, AI 기반 쇼핑 여정이 유발하는 상거래 트래픽 비중을 모니터링합니다. 이는 소비자가 기술을 채택하고 있는지, 단순히 테스트하고 있는지를 보여줍니다.

둘째, 전환 품질을 주시합니다. AI 기반 세션이 의미 있는 전환율을 보이는 것이 중요하며, 단순 클릭만 생성하는 것이 아닙니다.

셋째, 인가 신뢰도가 높은 결제 수단이 추천 비중을 차지하는지를 추적합니다. 이는 결제 확실성이 에이전트 행동을 형성하고 있음을 보여줍니다.

넷째, 더 깊은 통합을 찾습니다. 가맹점, 플랫폼, 결제 제공업체가 결제를 에이전시 워크플로우에 직접 삽입하면 실험을 인프라로 전환합니다.

다섯째, 가격 적합성이 추천에 포함될 때 승인율, 전환율, 평균 주문 금액이 상승하는지를 관찰합니다.

앞으로 에이전트 기반 거래가 전자상거래를 넘어 B2B 조달이나 구독 관리와 같은 영역으로 확장될 것으로 보시나요?

전자상거래는 첫 단계일 뿐, 마지막은 아닙니다. 에이전트는 정해진 규칙과 예산으로 모든 구매 프로세스에 가치를 더합니다. B2B 조달과 구독 관리는 명백한 예시입니다.

이 모든 것은 기업이 신뢰하고 연결하며 삽입하는 결제 레이어에 의존합니다. 그래서 Splitit은 Google의 Universal Commerce Protocol과 같은 개방형 표준을 지원해 다양한 카테고리에서 실제 에이전시 거래를 가능하게 합니다.

멋진 인터뷰에 감사드립니다. 더 알고 싶으신 분은 Splitit을 방문하시기 바랍니다.