코파일럿과 AI 에이전트 시대의 결제 방식

지능형 시스템의 시대가 열리면서, 경제적 가치의 기준이 "소프트웨어 판매"에서 "작업 판매"로 재정의되고 있습니다. 이러한 변화는 가격 책정에만 영향을 미치는 것이 아니라, 비즈니스 운영의 모든 측면에 파급 효과를 가져옵니다.

코파일럿과 자율적인 AI 에이전트로 나아감에 따라, 가격 모델은 진화해야 합니다. 우리는 주로 사람의 사용량 기준으로 책정되던 '좌석(seat) 라이선스' 모델에서, 사람-기계, 기계-기계 간의 상호 작용이 증가하는 세계로 점점 더 멀어지고 있습니다. 자율적으로 작업을 수행하는 AI 에이전트의 증가는, 기반 서비스에서 파생되는 경제적 가치에 대한 재평가를 요구할 것입니다.

AI 소프트웨어의 가격은 데이터베이스와 유사하게 컴퓨팅 자원을 기준으로 책정될 수 있습니다. 또한, 가치align을 더 긴밀하게 맞추어 성과 기반 접근 방식으로 가격을 책정할 수도 있습니다. 이는 새로운 결제 인프라를 필요로 합니다. 좌석 기반 모델이 영구 라이선스 모델을 한때 파괴했듯이, 사용량/성과 기반 가격 책정은 SaaS를 파괴할 것입니다. 10년 후에는 구독 가격 책정 시대를 이례적인 시대로 되돌아볼 수도 있습니다.

사용량 또는 성과 기반 가격 책정으로의 전환은 프로세스 흐름에 맞춰 데이터 인프라 우선 접근 방식을 필요로 합니다

사용량 기반 가격 책정으로 전환한다는 것은, 결제가 더 이상 뒷전으로 밀려날 수 없다는 것을 의미합니다. 결제는 처음부터 견고한 데이터 인프라 위에 구축되어야 합니다. 모든 청구 대상 행위 (API 호출, 연산, 트랜잭션 등)는 계량, 평가, 청구되어야 합니다. 이는 대량의 이벤트 데이터의 강력한 처리, 민첩한 수익화 규칙 적용, 그리고 재무 시스템과의 거의 실시간 통합을 필요로 합니다. 애자일 수익화(agile monetization)를 위한 데이터 관측성(Data Observability)의 등장을 보게 될 것입니다.

텔레콤 산업의 사용량 기반 결제와 명확한 유사점을 찾을 수 있습니다. 텔레콤 산업은 대량의 데이터 사용량, 복잡한 결제 시스템 (예: 계층화된 요금, 할인, 프로모션 행사, 번들 서비스), 실시간 처리, 규제 준수 및 안정성 등을 수용하기 위해 인프라를 재설계해야 했습니다.

사용량 기반 가격 책정의 결제 인프라 스택 전반에 걸친 파급 효과
수익화는 이제 제품 개발, 마케팅, 영업, 재무, 결제 및 고객 지원 등 조직 전체에 걸쳐 있는 포괄적인 프로세스입니다. 백 오피스에서 프론트 오피스, 그리고 고객 및 공급업체 생태계까지 확장됩니다. 실제로 사용량 기반 가격 책정은 CRM과 ERP 사이의 모든 것에 영향을 미칩니다.

CRM

• 기존 CRM 시스템 (예: Salesforce, Microsoft Dynamics)은 고객과의 관계를 관리하는 영업 담당자를 중심으로 설계되었습니다. 그러나 이러한 상호 작용은 더 이상 순전히 사람 주도가 아닙니다.
• 구모델에서는 영업사원의 목표가 큰 연간 계약 ($Y 좌석에 대해 $X)을 체결하는 것이었고, 계약 금액에 대한 수수료를 받았습니다. 그러나 소비 모델에서는 고객이 제품을 사용함에 따라 가치가 시간이 지남에 따라 드러납니다.
• 본질적으로 CRM은 이제 고객이 제품을 사용하는 방식에 대한 텔레메트리(telemetry)도 추적합니다 (이는 결제 및 갱신 대화와 직접적으로 연결되기 때문입니다).

CPQ

• CPQ 시스템은 영업팀이 구성 가능한 제품에 대한 복잡한 견적을 생성하는 데 도움을 줍니다. 각 SKU 제품에 대한 가격 변경은 일반적으로 하드 코딩되어 있으며, 구현하는 데 3~6개월이 걸릴 수 있습니다.
• 이 새로운 패러다임에서는 가격 책정 및 패키징이 다양한 모델 (사용량별, 계층형 요금제, 대량 할인, 초과 요금, 선불 크레딧, 성과 기반 요금 등)을 코드가 아닌 구성을 통해 지원할 수 있도록 민첩해야 합니다. 예를 들어, 소프트웨어 라이선싱, 클라우드 서비스 및 엔터프라이즈 솔루션이 있습니다.

CLM

• CLM 시스템은 법적 계약을 수동으로 관리하며, 조건, 규정 준수 및 위험 평가를 위해 사람의 검토가 필요합니다.
• 우리는 보다 자율적인 계약 검토 시스템, 조항 추출 및 동적 계약 협상으로의 전환을 보고 있습니다.
• 이러한 시스템은 AI 기반 조달, 결제 및 수익 인식 시스템과 더 잘 통합되어야 합니다.

조달

• 우리는 규칙 기반 승인 워크플로에서 감독 또는 미리 결정된 효용 곡선에 따라 자율적으로 협상하는 지능형 시스템으로 이동하고 있습니다.
• 지출 분석, 공급업체 위험 평가 및 수요 예측이 모두 향상될 것입니다.

결제/인보이스 발행

• 실시간 소비에 기반한 동적 결제로 이동합니다. 그러나 이는 결제의 최종 고객 경험에 더 큰 초점을 맞춰야 합니다. 고객이 월말에 청구서에 놀라는 대신, 이러한 시스템은 사용량과 지출에 대한 실시간 가시성을 제공합니다.

수익 관리

• 기존 수익 관리 시스템 (예: NetSuite, Zuora, SAP BRIM)은 미리 정의된 가격 모델과 예측 가능한 수익 인식 규칙을 중심으로 구축되었습니다.
• 회계 관점에서 사용량 기반 수익은 새로운 복잡성을 야기합니다. 재무팀은 더 이상 간단한 연간 구독을 기준으로 수익을 균등하게 인식할 수 없습니다.
• 시스템은 AI 기반 및 사용량 기반 결제 모델에 대한 복잡한 수익 인식을 자동화하고, ASC 606, IFRS 15 및 기타 금융 규정을 실시간으로 준수해야 합니다.
• 우리는 회계 마감 관리, 사업 계획, 수익 조정 등을 포함한 보다 자율적인 재무 운영을 보게 될 것입니다. 다차원 모델링은 마침내 마이크로 수준에서 수익과 비용 매칭을 가능하게 할 수 있습니다.

ERP

• 결제 및 수익화의 발전은 레거시 ERP 시스템을 재고할 수 있는 기회를 제공합니다. 이러한 툴은 애자일 가격 책정을 염두에 두고 구축되지 않았습니다. 상대적으로 정적인 가격 책정, 간단한 계약 조건, 그리고 최소한의 중간 변경을 가정했습니다. 사용량 기반 가격 책정은 그들의 경직성을 드러냅니다.
• 재무팀이 ERP에서 스프레드시트로 데이터를 내보내 조정하거나, 핵심 시스템이 처리할 수 없기 때문에 사용량 평가를 처리하기 위해 보조 데이터베이스를 구축하는 것을 종종 볼 수 있습니다.
• AI는 실시간 자율 의사 결정을 가능하게 함으로써 정적 계획, 재무 보고, 조달 및 공급망 관리/재고 관리를 혁신합니다.

큰 의미: 결제 인프라가 새로운 전략적 격전지이다

왜 지금 이것이 중요할까요? AI 기반 코파일럿과 에이전트가 지식 작업뿐만 아니라 재무, 조달, 영업 등에서 의사 결정을 맡게 됨에 따라, 우리는 가치가 결제 인프라 스택에서 재분배될 것이라고 믿기 때문입니다.

시사점 #1: 결제/수익화에 대한 데이터 관측성의 부상

사용량 기반 모델에서 고객 가치의 가장 정확하고 최신 소스는 CRM의 정적 계약이 아니라 실시간 제품 사용 데이터입니다. 따라서 결제 인프라는 더 넓은 조직을 위한 데이터 관측성이 됩니다.

이는 재무 및 제품 팀이 실시간 비용, 수익 및 성과 데이터를 볼 수 있도록 지원하여 더 스마트한 제품 결정과 가격 책정 실험을 가능하게 하는 새로운 솔루션 카테고리를 만듭니다.

시사점 #2: 결제 인프라가 새로운 수익 및 비용 인텔리전스 계층이 됩니다.

사용량 기반 결제는 비용 또한 동적임을 의미합니다. 비용은 컴퓨팅 사용량, API 호출 등과 같은 요인에 따라 달라집니다. 결과적으로 유연한 결제를 갖춘 회사는 계층형 사용량, 이벤트별 결제 또는 서지 가격 책정 등 새로운 가격 책정 전략을 더 빠르게 실험하여 새로운 경제적 가치와 민첩성을 확보할 수 있습니다.

따라서 수익과 비용의 일치는 기본 결제 인프라만큼만 좋습니다. 이는 결제 인프라의 역할을 높이고, 이사회는 "BillingOps" 또는 "FinOps"를 단순한 백 오피스 기능이 아닌 중요한 역량으로 면밀히 조사해야 합니다.

시사점 #3: CRM 및 ERP는 사라지지 않지만, 적응해야 합니다.

AI가 비정형 데이터 (예: 제품 사용 로그, 이메일, 통화 기록 및 고객 상호 작용)를 실시간으로 더 쉽게 접근하고 실행 가능하게 만들면서, 기존 CRM 또는 ERP와 같은 정적이고 거대한 저장소에 대한 필요성이 줄어듭니다. 현대 시스템은 엄격하고 미리 정의된 구조에 데이터를 저장하는 대신, 임시적이고 이벤트 중심적인 아키텍처로 이동하고 있습니다.

스타트업 및 투자자를 위한 기회

사용량 기반 또는 AI 기반 결제 모델로의 전환은 단순한 가격 책정 조정이 아니라, 수익 창출, 인식 및 최적화 방식에 대한 거대한 재편입니다. 위에서 논의한 바와 같이, 이는 결제 인프라 전체에 파급 효과를 미치며, 수익 조정, 영업 보상 계획 및 제품 개발 변경, 견고한 백엔드 시스템을 갖춘 서비스 엔지니어 필요, 하위 기능 수혜자를 위한 직관적인 프론트엔드 인터페이스 제공, 그리고 재무를 위한 수익 가시성에 영향을 미칩니다.

지금은 기회가 무르익는 변곡점입니다. 사용량 기반 수익화를 숙달하는 회사는 막대한 시장 점유율을 확보할 수 있으며, 이를 무시하는 회사는 제품 및 가격 혁신에서 뒤쳐질 수 있습니다. 투자자는 수익 예측 가능성, 제품 및 가격 민첩성, 수익 회계 및 규정 준수, 그리고 그 이상과 관련된 함의와 함께, 규모를 확장하면서 사용량 기반 복잡성을 처리하기 위해 "FinOps" 기능을 더 자세히 살펴봐야 할 것입니다.

Table Information Sources:

• Jefferies Zuora Initiating Coverage May 7, 2018
• Gartner, Customer Experience and Relationship Management, Worldwide, 2023
• MGI MarketView, CPQ Market Summary (Sep 18, 2024)
• Precedence Research, CLM Software Market Size (Jan 27, 2025)
• Fortune Business Insights, Procurement Software Market Size (Feb 3, 2025)
• Straits, Subscription and Billing Management Software (Jun 26, 2024)
• Gartner, Enterprise Resource Planning, Worldwide, 2023