2023 테크판에서 주목할 빅 아이디어들-2

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학습 차원에서 틈틈이 해외 전문가들이 블로그나 미디어 그리고 책에서 쓴 글을 번역 또는 요약 정리하고 있습니다. 이번 포스팅도 그중 하나고요. 거칠고 오역된 부분이 있을 수 있습니다. 제대로 번역되지 않은 부분은 확인 주시면 반영토록 하겠습니다. 이번 글은 안드레센 호로위츠가 2023년 주목할 트렌드를 정리한 내용입니다. 언급된 주제들이 많아 10개씩 나눠 몇 차례에 걸쳐 공유합니다. 이번 글은 두 번째 입니다.

세계에서 가장 큰 회사(The Biggest Company in the World)

세계에서 가장 큰 회사는 컨슈머 헬스 테크 회사일 것이다. 이것은 다소 미친 것처럼 들릴 수 있다. 그러나 왜 이게 진실이 아니어야 하나? 세계에서 상위 5개 큰 회사들 중 4개가 컨슈머 회사들이고, 헬스케어는 가장 큰 산업들 중 하나다.

사실 구글과 메타 같은 컨슈머 거인들이 운영하는 글로벌 광고 산업 크기보다 훨씬 크다. 이 관점에서 넘버원 자리는 컨슈머 헬스 회사에 속해야 한다.

우리는 컨슈머 헬스 스타트업이 세계에서 가장 큰 회사가 되는 두 가지 경로를 보고 있다.

첫 번째는 수식적으로 통합돼 대부분의 케어(Care)를 소유하는 페이바이더(payvidor)를 구축하는 경로다. 페이바이더는 페이어(payor, 지불인)과 프로바이더(provider, 공급자)를 합친 말이다.

애플의 UX를 가진 유나이티드헬스그룹을 상상해 보라.-누가 이 보험 플랜과 공급자를 선택하지 않겠는가?.

두 번째는 모든 다른 케어 딜리버리 회사들을 가능케 하는 컨슈머 마켓플레이스나 인프라스트럭처 레이어를 구축하는 수평적인 경로다. 헬스케어의 비자와 아마존을 상상해보라.

우리는 헬스케어에서 소비자 경험을 개선하고 결과적으로 거대한 회사들을 구축할 수 있는 무한한 공간이 있다고 말할 것이다. 우리는 2023년 컨슈머 헬스케어가 최전선이자 중심일 것이라고 예상한다.

가치 기반 캐어 스택(The Value-Based Care Stack)

우리는 가치 기반 케어(value-based care, VBC) 하이프 사이클과 적용 커브(adoption curve)에서 어두움의 한가운데 있지만 우리는 내놓고 VBC 낙관주의자들이다. 우리는 또한 많은 가치 기반 모델들이, 가치를 아직 전달하지 못하는 것에 눈을 열어 두고 있다. 이와 관련해 한가지 중요한 이유는 레거시 FFS(fee-for-service) 세계에서 임상적인 그리고 운영적인 모델들은 가치 기반 패러다임으로 이식되고 있다는 것이다. 이것은 처음부터 가치에 초점이 맞춰지는 치료 모델들의 재배치 대(Versus) 시스템이 게임을 벌이는 결과로 이어지고 있다.

제대로 된 VBC는 근본적으로 다른 스택에서 구축될 목적에 맞구 구축되는 접근을 요구한다. 이 새로운 스택은 새로 진입하는 가치 기반 디지털 헬스 플레이어와 현재 플레이어들을  높은 가치 케어를 전달하기 위한 고유한 요구사항들 중심으로 똑같이 지원할 것이다.: 데이터 종합(애그리게이션, data aggregation) 그리고 활성화, 보험 통계 모델링, 컨트랙팅(contracting), 판결(adjudication), 패널 관리, 지속적인 캐어 워크플로우 지원, 소개, 공동 경영, 네트워크 디자인을 둘러싼 생태계 통합 공급자.

1세대 디지털 헬스 테크 스택이 버추얼 퍼스트 공급자들을 위한 관리적이고 운영적인 효율성에 대한 것이었다면 다음 세대는 공급자들이, 리스크를 감수하고, 지불인들이 리스크 감수 공급자 네트워크들과 함께 보다 통합된 방식으로 협업하도록 돕는 것에 대한 것일 것이다.

우리는 이 스택이 SaaS 플랫폼부터 솔루션 마켓플레이스, MSO들까지 많은 제품 포현형(phenotype)들이 다양한 구매 부분들과 기술적인 진화를 서비스하기 위해 나오고 있음을 보고 있다.

경쟁 우위로서의 컴플라이언스(Compliance as a Competitive Advantage)

소프트웨어가 세상을 먹어치우고 있다면 소프트웨어는 아직 컴플라이언스는 충분히 물지 못하고 있다. 포스트 도드 프랭크 시대, 금융 서비스 회사들은 10여 개 연방 및 주주 기관들에 걸쳐 5만 개 이상 규제들에 직면해 있다.(그리고 미국에서만 그럴 뿐이다. 기존 그리고 매우 수작업적인 컴플라이언스 및 리스크 프로세스들은 대규모 금융 기관들과 스폰서 은행들 지원을 받는 핀테크 스타트업들에서 모두 실패하고 있다.

나아가 컴플라이언스는단지 한 지역에서라도 비즈니스 운영에 복잡한데, 여러 국가들에 걸쳐 관리하는 것은 더욱 어렵다. 보다  글로벌 회사들이 핀테크를 내장하면서 글로벌 컴플라이언스 및 리스크 인프라에 대한 필요는 늘고 있다.

2023년 모든 크기 회사들은 이같은 문제들을 풀기 위해 소프트웨어로 향할 것이다. 우리는 2023년 핀테크 기업, 금융 서비스를 내장하는 회사들 등 서드파티들을 관리하는 스폰서 은행들을 위한 보다 많은 툴들과 글로벌 회사들을 기본 지원하는 컴플라이언스 인프라들을 보게 될 것으로 예상한다.

당신의 달러를 확장하는 도구들(Tools for Stretching your Dollar)

우리는 지난 5년 이상, 금융 거래의 프론트엔드를 둘러싼 혁신에 대한 상당한 투자와 집중을 봐왔지만 우리는 2023년 건전한 금융 서비스 사업을 운영하기 위해 종종 보이지 않는 백오피스 기능들을 보다 잘 관리하기 위한 툴들 개발을 향한 전환을 볼 것이다. 도전적인 거시 경제 환경과 함께 현금 관리, 자본 효율성, 자본 시장 관계를 유지에 대한 새로워진 집중은 기업들이 금융 상태를 보다 잘 관리할 수 있도록 돕는 여러 새로운 도구들과 서비스들 적용 및 확산으로 이어질 것이다. 당신의 달러를 늘리는 것이 다시 유행하고 있다.

GPT가 신용 상담을 하다(GPT Unlocks Credit Counseling)

오픈AI-특히 챗GPT 인터페이스-는 핀테크와 금융 서비스들에서 가장 흥미로운 신제품 사이클들을 이끄는 것 중 하나다.

이 기술에 대해 생각하는 방법 중 하나는 이것이 사람 보다 10배 낮은 비용에 노동 공급을 열어준다는 것이다. 이전에는 예를 들면, 신용 상담을 제공하기 위한 유일한 비용 효율적인 방법은 높은 수수료로 인건비를 보조하거나(직접, 또는 금융 제품 비용에 번들한다) 앱에서 덜 개인화된 경험을 제공하는 것이었다. 둘 중 어느 것도 뛰어난 해결책은 아니기 때문에 사람들 대부분은 스스로를 지키도록 남겨졌다.

인풋을 가져와서 거의 인간 수준 품질의 신용 상담 경험을 제공하기 위한 챗GPT의 능력은 이 모든 것들을 바꾸고 있다. 우리는 이 능력이 특히 서브프라임을 위해서도 이용할 수 있게 될 것이라고 생각한다. 간단한 금융 코칭은 많은 소비자들 신용 파일들을 개선할 수 있다. 이 기술은 현재 인플레이션, 실직, 크게 줄어든 저축 계좌 등 소비자 신용에 영향을 미치는 부정적인 거시 경제적인 요인들 일부들에 균형추로서 행동할 수도 있다.

비즈니스 뱅킹을 위한 인프라 스택(The Infrastructure Stack for Business Banking)

모든 회사들이 핀테크 기업이 되어 감에 따라 우리는 핀테크 인프라 회사들의 폭발을 보고 있다.: KYC/AML, 데이터 API, 서비스형 은행 계좌(bank accounts as a service),  발행사/처리업체(issuer/processors) 등. 이들 회사 덕분에 새로운 핀테크 회사를 선보이고 소프트웨어 회사들이 핀테크를 내장하는 것은 매우 쉽다.

그러나 이들 많은 인프라 회사들은 기업들이 소비자 활용 사례에 충족시키려 하고 있어 비즈니스 활용 사례를 다루는 회사들은 계속해서 자체 인프라를 구축해야 한다. 2023년 우리는 보다 많은 회사들이 비즈니스 뱅킹을 디지털 시대로 가져오는데 필요한 인프라 레이어들을 다루는 것을 보게 될 것으로 예상한다. (대부분의 은행들에서, 비즈니스 오너들은 여전히, 계좌를 열려면 여전히 직접 나올 것을 요구받고 있다.) 이들 인프라 도구들은 또한 B2B 마켓플레이스와 소프트웨어 플랫폼들이 그들 비즈니스 고객들을 위해 금융 서비스를 추가하는 것을 가속화할 것이다.

KYE를 위한 레이스(The Race for “Know-Your-Everything)

2023년, 새로운 창업자들과 기존 스타트업들은 핀테크 인프라 내에서 가장 탐나는 자리를 놓고 계속해서 경쟁할 것이다.: ID 검증 및 온보딩을 위한 원스톱 샵이다.

최근까지 KYC(Know Your Customer) 소프트웨어가 KYB(Know Your Business) 보다 많이 개발됐다. 다시 말해, 온보딩부터 신용 결정(credit decisioning)까지 KYB의 분명한 페인포인트(pain points)를 감안하면 우리는 KYB 생태계가 성숙해질 것으로 예상한다. 현재, 도전 과제들은 특히 크로스 보더 활용 사례들에선 어렵다. 국가들에 걸쳐 다른 데이터셋들은 검증 프로세스를 복잡하게 할 수 있기 때문이다. 보다 나은 ID 툴 필요성은 핀테크 회사들에 대한 규제 감시, 특히 AML과 사기로 인해 가중되고 있다.

우리가 보게 될 것은 무엇일까? 첫째 우리는 KYB와 KYC에서 선도 플레이어들이 각각 다른 서비스를 제공할 것으로 예상한다. KYB 프로세스에서 많은 서브 컴포넌트와 데이터는 KYC와 겹친다. SMB 기업들에 다가가려 하는 회사들에게는 특히 그렇다. 대부분의 개인 기업 등록에서 대부분의 구성 요소들은 전적으로 개인이 스스로 보고 하기 때문에 보다 광범위한 KYC 체크를 요구한다.

두번째 우리는 독점적인 분석 및 식별자(identifiers)들을 보게 될 것이다. 많은 선도 KYC 스타트업들은 광범위한 커버리지를 제공하기 위해 흩어져 있는 수백 개 데이터 소스들을 취합한다. 그러나 이들 데이터를 독점적인 식별자로 전환할 수 있는 곳은 거의 없다. 마침내, ID 검증 플레이어들은 온보딩, 신용 관련 워크플로우 같은 영역으로 광범위하게 보다 확장함으로써 수직적으로 통합할 수 있다.

핀테크는 은행이 되어가고 있다(Fintechs Are Becoming Banks)

2022년 신용 성과가 악화되면서 자본 공급자들은 그들의 요구 사항을 강화하고 있다. 이것은 시장 대부 업체가 융자를 늘리는 것을 어렵게 한다. 디지털적으로 무장한 대출자들은 점점 고객 예금, 창고 시설, 장기 포워드 플로 계약(long-term forward flow agreements) 같은 안정적인 자본 소스에 접근하는데 초점을 맞추고 있다.

소피와 렌딩클럽은 확실성과 낮은 자본 조달 비용을 제공하기 위해 법정은행인가(bank charters)을 얻기 위한 결정을 강조해왔다. 잔고에 있는 고객 예금으로 이들 회사는 불확실한 거시 기후에서 자체 운명을 통제할 수 있다. 반대로, 이 환경은 스타트업과 다른 마켓플레이스 제공 업체들에게는 불리하다.

2023년 우리는 보다 디지털 네이티브 대출자들이 법적 은행 인가를 추구할 것으로 예상한다. 현재 고금리 환경에서, 마켓플레이스 대출자들은 예금을 모으기 위해 결과적으로 대출을 사는 그들 자본 파트너들을 대표해 고이율 계좌를 제공하고 있다.

이 전략은 독자적인 자본 기반을 구축하는 것을 향한 첫 단계일 수 있다. 이들 디지털 대출자들이 은행이 되려 하면서 규제 당국자들이 어떻게 대응할지는 지켜봐야 할 것으로 보인다. 이것은 항상 열려 있는 질문이다.

라틴 아메리카에서 결제 인프라 기회(Payment Infrastructure Opportunity In Latin America)

지난 10여 년 간 버티컬 SaaS 회사들의 부상-토스트, 서비스타이탄, 프로코어-은 미국에서 SMB들이 그들 운영을 보다 효과적으로 할 수 있는 권한을 부여했다. 버티컬 SaaS 혁명은 아직 라틴 아메리카에는 이르지 못했지만 우리는 이 지역 SMB들이 소프트웨어의 가치를 이해하는 초기 신호를 보고 있다.

미국 버티컬 SaaS 회사들 입장에서 결제 처리, 페이롤 같은 통합 서비스를 제공하는 것은  상인들과 관계를 강화하고 수익화하는데 핵심이다. SMB들 사이에서 소프트웨어에 돈을 내려는 의지는 낮은 라틴 아메리카에서 이들 통합된 서비스는 버티컬 SaaS 플레이어들에게 보다 큰 역할을 한다.

따라서 나는 라틴 아메리카에서 화이트 라벨 결제 프로세서를 위한 기회를 보고 있다. 지금까지 이들 서비스를 레거시 기술로 제공하는 플레이어들은 거의 없었다: 그렇게 하는 곳들은 주로 엔터프라이즈와 대형 스타트업들에 초점을 맞추고 있다. 그러나 현재 고성장, 초기 단계 버티컬 소프트웨어 플레이어들을 지원하기 위한(이후 넒은 시장으로 확장하는) 것이 시작되고 있다. 이와 함께 NFC 같은 신기술을 활용함으로써  스타트업들은 기존 플레이어들이 지금 싸우고있는 높은 하드웨어 비용을 줄일 수 있다.

신뢰를 유지하면서 거대 언어 모델 수용하기(Embracing Large Language Models While Maintaining Trust)

2023년, 핀테크 회사들은 거대 언어 모델(Large Language Models, LLMs) 같은 새로운 기술 레일들을 구축함으로써  한계를 초월하는 것과 고객 신뢰를 유지하는 것 사이에서 우아한 균형을 맞출 필요가 있을 것이다. 핀테크 내에서 잠재적인 활용 사례들은 여전히 등장하고 있지만 GPT-3 같은 LLM들과 곧 나올 GPT-4는 기업들이 데이터셋들을 보다 빠르고 저렴하게 훈련하는데 도움이 될 것이다. 이와 함께 이들은 마침내 보험 클레임(insurance claims ) 처리나 대출 융자 같은 데이터 중심적인 수작업을 완전히 자동화할 것이다. 과거에 이것들은 단지 반자동화됐던 것들이다.

그러나 LLM들은 일부 쉽게 달성할 수 있는 과실을 잡을 수 있지만 보다 복잡한 활용 사례들은 사용자 신뢰를 요구할 것이다. 완전 자동화된 투자 결정이나 복잡한 자금 흐름에 대한 자동적인 금융 보고를 다룰 때 기업들은 이들 새로운 서비스들과 경험들과 고객들로부터 제기되는 잠재적인 회의 사이에서 균형을 맞출 필요가 있을 것이다.

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