Q. 안녕하세요! 먼저 본인 소개를 간단히 부탁드릴게요. 어떤 일을 주로 맡고 계신지도 함께 알려주세요.

A. 안녕하세요. 저는 스마트 저금통 업데이트 프로젝트의 PM으로써, 전반적인 기획과 기술 설계를 맡은 ‘콴’이라고 합니다. 이 프로젝트에서 저는 단순히 데이터 기반 로직을 설계하는 것에 그치지 않고, 사용자가 서비스 전체를 체험하면서 느끼는 직관성과 예측 가능성을 높이기 위해 노력하고 있어요. 사용자가 예상한 대로 반응하는 흐름과 맥락이 잘 맞아떨어지도록 시스템 전체의 경험을 설계하는 데 초점을 두고 있습니다. 특히, 복잡한 시장 데이터를 다루는 알고리즘을 사용자 친화적인 형태로 전환해주는 역할에 많은 집중을 하고 있습니다.

Q. 스마트 저금통이 드디어 업데이트되었는데요, 이번 업데이트에서 가장 눈에 띄는 변화는 무엇인가요?

A. 가장 큰 변화는 데이터 해석 방식의 확장입니다. 이번 업데이트로 온체인 및 가격 기반의 8가지 핵심 지표를 동시에 분석합니다. 각 지표의 신호를 정량적으로 판단해 자동으로 저금 비율을 조정하죠. 이로 인해 시장이 급변하는 시점에도 더 정밀하게 반응할 수 있게 되었고, 사용자 입장에서는 이전보다 훨씬 안정적인 서비스를 경험할 수 있게 되었습니다.

Q. 이번 업데이트를 준비하게 된 계기와, 해결하고자 했던 핵심 과제는 무엇이었나요?

A. 스마트 저금통 알고리즘의 핵심 과제는 ‘다양한 데이터를 일관되게 해석할 수 있는 구조를 만들고, 이를 사용자 친화적인 방식으로 전달할 수 있는가’였습니다. 수학적으로 안정적인 동시에, 사용자가 직접 체감하는 흐름이 자연스럽고 예측 가능해야 했어요. 즉, 사용자가 복잡한 설명 없이도 시스템의 판단을 신뢰할 수 있는 직관적 반응이 핵심이었습니다.

Q. 실제 개발을 진행하면서 예상과 달랐던 점이나 얻은 인사이트가 있다면 들려주세요.

A. 이번 프로젝트는 조셉(CTO, 총괄기술책임자)과 함께 설계 초기부터 다양한 피드백을 주고받으며 완성도를 높일 수 있었습니다. 지표 선정 기준과 모델 구조에 대해 조셉과 치열하게 논의하고 여러 차례 실험을 반복한 끝에 판단 로직의 정밀도를 향상시킬 수 있었어요. 초기에 저는 기술적 성능 향상에만 집중하면 된다고 생각했어요. 하지만 개발을 진행하면서 사용자 입장에서는 ‘이유 없는 결과’는 쉽게 받아들이기 어렵다는 걸 체감했습니다. 그래서 알고리즘이 내놓은 판단이 어떤 배경에서 나왔는지를 간결하게 설명할 수 있도록 시각화 구조를 재설계했어요. 단순히 정확도가 높은 모델이 아니라, 사용자가 납득할 수 있는 AI가 중요하다는 인사이트를 얻었습니다.

Q. 가장 까다로웠던 기술적 문제는 무엇이었고, 어떻게 해결하셨나요?

A. 핵심 기술 과제 중 하나는 AI 최적화 파라미터의 탐색 속도 문제였어요. 초기에는 하나의 조합을 평가하는 데 하루 이상이 걸릴 정도로 연산 부담이 컸습니다. 그래서 탐색 알고리즘을 멀티스레딩으로 분산 처리하고, 탐색 공간을 동적으로 축소하는 구조로 개선했습니다. 결과적으로 연산 시간을 90% 이상 줄이는 데 성공했고, 실제 서비스에 적용할 수 있을 만큼 빠른 시간 안에 주기적으로 학습이 가능해졌습니다.

Q. 이번 업데이트에서 AI 도입으로 어떤 변화가 있는지 궁금합니다.

A. 이번 알고리즘 업데이트의 핵심은 ‘AI 도입을 통해 알고리즘 정밀도를 높였다’는 점이에요. 스마트 저금통의 알고리즘은 다양한 지표들의 상태를 함수로 변환하고 이를 가중 평균해 시장의 전체 방향성을 계산합니다. 이 계산 결과를 기반으로 tanh 함수 형태의 비선형 변환을 통해 저금 배수를 조정하죠. 여기에 AI가 각 지표의 민감도와 가중치를 반복 학습하면서 정밀도를 계속 높이고 있어요. 특히 이 구조는 조셉과 공동으로 설계한 함수 체계 덕분에 구현이 가능했어요. 초기 모델에서는 신호 왜곡 문제가 있었는데, 조셉이 제안한 정규화 구조와 민감도 조정 기법이 큰 전환점이 됐습니다.

Q. 사용자 경험 측면에서 특히 어떤 부분에 중점을 두고 설계하셨나요? 초보 투자자도 쉽게 쓸 수 있도록 한 포인트가 있다면요?

A. 사용자가 실제 상품을 체험하면서 ‘납득할 수 있는 시스템’이라는 신뢰를 쌓을 수 있도록 설계에 집중했습니다. 예를 들어, 시장이 하락했을 때 저금 비율이 올라가면 “요즘 시장이 하락 중이던데, 역시 기회 구간이구나!”, “나도 저금 비율을 조정하고 싶었는데 저금통이 나와 같은 판단을 했네”와 같은 이해와 납득이 생길 수 있고, 또 반대로 시장이 상승했을 때 저금 비율이 내려가면 “맞아, 지금은 방어적으로 구매할 때이지!”와 같은 공감을 하게됩니다. 이러한 경험이 반복되면 사용자는 이 시스템의 작동 원리를 구체적으로 알지 못하더라도 시스템을 이해하고 공감하면서 자연스럽게 신뢰하게 될거에요.

사용자는 기능을 체감하는 동시에, 그 배경에 있는 기술도 자연스럽게 받아들이게 됩니다. 이처럼 기능의 직관성과 기술의 설득력을 함께 설계하는 것이 핵심이었어요.

Q. 이번 업데이트가 비트세이빙이 말하는 ‘쉽고 꾸준한 장기 투자’ 철학과 어떻게 연결되어 있다고 생각하시나요?

A. 핵심은 ‘결정을 줄인다’는 데 있어요. 꾸준한 투자가 어려운 이유는 사람마다 감정과 상황에 따라 판단이 달라지기 때문인데, 자동화는 이를 극복할 수 있는 수단이에요. 스마트 저금통은 시장을 분석하고 결정을 대신해주는 구조를 제공함으로써, 사용자는 단순히 맡기기만 하면 되는 경험을 할 수 있게 됩니다. 이는 결국 비트세이빙의 궁극적인 철학, ‘쉽고 꾸준한 장기 투자’와 맞닿아 있어요.

Q. 마지막으로, 이번 스마트 저금통 업데이트를 한 문장으로 표현한다면요?

A. “복잡한 시장을 대신 읽고 저축을 설계해주는, 똑똑하고 믿음직한 자동 투자 파트너.”

비트세이빙은 디지털 자산 관련 주제로 소통하는

세이빙스쿨 오픈채팅방을 운영하고 있어요.