TD 은행 설문(2026년 2월)이 드러낸 소비자 태도의 전환
2026년 2월 TD 은행이 2,500명 이상의 미국 성인을 대상으로 실시한 연례 AI 인사이트 보고서는 수치 하나로 현재 상황을 압축한다. 응답자의 78% 이상이 일상생활에서 AI 기반 도구를 사용한다고 밝혔고, 직장에서는 취업자 응답자의 83%가 업무 보조용 AI를 활용한다고 응답했다(전년 63%에서 20%포인트 상승). AI가 시제품 단계를 지나 소비자 경험과 업무 과정의 기본값으로 정착했음을 보여주는 수치다.
AI 채택은 빠르게 진행되었지만, 신뢰와 통제에 관한 소비자 기대는 채택 속도를 따라잡지 못하고 있다. 설문에서 응답자의 62%가 AI가 신뢰할 수 있는 정보를 제공할 수 있다고 답했지만, 금융과 같은 중요한 결정에서 AI에 전적으로 맡기는 데 편안함을 느끼는 비율은 18%에 그쳤다.
이 44%포인트 간극이 기업의 전략과 시장 구조를 재편하는 핵심 변수가 된다. 소비자 행동 변화는 제품 설계와 고객 경험(CX) 요구를 바꾼다.
TD 보고서의 78% 채택 수치는 소비자들이 AI를 '옵션'이 아니라 '기대'로 인식하기 시작했음을 뜻한다. 기업은 속도와 편의성을 앞세운 기능 경쟁에서 벗어나, 설명가능성(explainability)과 통제권(user control)을 제품에 내장해야 한다. 금융회사를 예로 들면, AI 추천의 근거를 시각화하는 인터페이스와 사람 검토를 결합한 하이브리드 워크플로를 전면에 배치해야 금융 결정에서 AI를 전적으로 맡기지 않겠다는 82%의 소비자 불안을 실질적으로 낮출 수 있다.
인사(HR)와 생산성 전략도 재구성되고 있다. 직장 내 AI 사용률이 83%로 상승하고, 고용주 제공 도구 사용률이 전년 63%에서 75%로 뛰어오른 한편, 개인이 자체적으로 접근하는 도구 사용률도 66%에서 78%로 늘었다.
조직과 개인 양쪽에서 동시에 AI 사용이 확대된 셈이다. 응답자의 67%가 지난 1년간 AI 숙련도가 향상되었다고 답한 점은 채용·교육·성과관리 관행의 변화를 뒷받침한다.
기업들은 AI 숙련도를 직무 역량의 핵심 지표로 삼기 시작했으며, 인재 확보 경쟁은 기술 인력 채용에 그치지 않고 전체 조직의 'AI 문해력'을 높이는 교육 프로그램과 보상체계 설계로 확장된다.
기업 전략·인력관리에서의 즉각적 파급
금융·규제 리스크가 투자 판단의 변수로 떠올랐다.
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소비자들이 금융 결정에서 인간 감독을 원한다는 응답이 뚜렷한 만큼, 금융권과 핀테크 기업에는 두 가지 과제가 던져진다. 하나는 AI 모델의 거버넌스와 감사 가능성을 입증하는 데이터·로그 체계 구축이고, 다른 하나는 규제 준수(compliance)를 설계 단계에서 반영하는 제품 개발이다.
모델 거버넌스가 확보된 기업이 투자 프리미엄을 받을 가능성이 크다. 플랫폼과 에코시스템의 재편도 가속된다. 고용주가 제공하는 도구의 사용률이 75%로 높아짐에 따라 SaaS 벤더와 클라우드 사업자의 역할이 커진다.
플랫폼 사업자는 기업 고객의 데이터 보호 요구와 통합 관리 기능을 핵심 상품으로 내세우면서 매출 구조를 재편해야 하는 상황이다. 일부에서는 '채택률이 높아도 실제로는 제한적 사용'이라는 반론을 제기할 수 있다.
TD 보고서의 78%가 일상 사용을 보고했더라도, 사용의 깊이(depth)와 품질은 개인마다 다를 수 있다는 주장이다. 이 지적은 타당하다.
그러나 응답자의 67%가 AI 숙련도 향상을 경험했다고 답한 점과 직장 내 사용률이 83%로 늘어난 점을 함께 보면, 단순한 피상적 접촉이 아니라 기능적 활용의 심화가 병행되고 있음을 확인할 수 있다. 기업 전략은 '접점 확대'뿐 아니라 '숙련도 제고'에 균형 있게 투자해야 하는 이유가 여기에 있다.
투자 포인트와 규제·신뢰 위험 관리
이 변화는 단기적 서비스 개선을 넘어 산업 구조를 바꿀 가능성이 크다. AI를 제품으로만 제공하던 기업은 서비스와 거버넌스를 결합한 비즈니스 모델로 진화할 것이다. 인력관리 시장은 AI 역량을 평가·훈련·보상하는 새로운 기준을 도입하며 인사 툴 벤더의 수요를 끌어올릴 것이다.
투자 포트폴리오에서는 설명가능성·모델 감사·데이터 거버넌스를 갖춘 '신뢰 인프라' 보유 기업으로 자본이 집중될 가능성이 높다. 이 변화는 기술기업뿐 아니라 금융, 헬스케어, 교육 등 규제가 촘촘한 산업의 경쟁 구도에도 파급된다. TD 은행의 2026년 2월 조사 결과는 AI 확산이 단순 사용률 상승을 넘어 소비자 기대와 기업 전략의 축을 이동시키고 있음을 보여준다.
기업과 투자자는 이제 '얼마나 많은 AI 기능을 배포했는가'보다 '어떻게 신뢰와 통제를 설계했는가'로 경쟁해야 한다. 한국 시장의 경우, 높은 디지털 접속성과 대형 플랫폼의 존재가 채택 속도를 더 빠르게 끌어올릴 수 있다.
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다만 한국 기업의 AI 인력 교육 및 모델 거버넌스 투자 현황에 대한 공식 데이터는 별도 확인이 필요하다. 기업 경영진은 속도 경쟁에서 신뢰 경쟁으로의 전환을 전략적 우선순위로 설정해야 한다.
※ 이 기사는 KVIA의 2026년 2월 보도를 참조하여 작성하였다(원제: 'AI, 단순한 도구를 넘어 소비자의 일상과 업무의 핵심으로 자리 잡다: TD 설문조사 결과').
FAQ
Q. 일반 소비자는 AI 도구 확산 시대에 무엇을 준비해야 하나
A. 소비자는 우선 자신이 쓰는 AI 도구의 작동 원리와 한계를 파악하는 것이 중요하다. TD 보고서에서 67%가 지난 1년간 숙련도 향상을 경험했다고 밝힌 만큼, 개인의 디지털 역량이 AI 활용의 폭을 결정한다. 금융·의료 등 민감 영역에서는 AI 추천 결과를 반드시 전문가 또는 인간 담당자와 교차 검토하는 습관이 실용적이다. 각 플랫폼의 개인정보 처리방침과 설명가능성 제공 여부를 비교하는 것도 장기적으로 도움이 된다.
Q. 투자자는 AI 관련 기업 중 어디를 먼저 살펴봐야 하나
A. TD 보고서의 신뢰 지표(금융 결정을 AI에 전적으로 맡기는 데 편안함을 느끼는 응답자 18%)를 감안하면, 모델 거버넌스·감사 가능성·사용자 통제 기능을 제품에 내장한 기업이 규제 리스크에 더 잘 대응할 가능성이 크다. 기업의 AI 인력교육·재교육 프로그램, 클라우드·SaaS 파트너십의 범위도 점검 대상이다. 단기 매출 성장보다 거버넌스 체계의 견고성이 중장기 주가 방어력과 더 직접적으로 연결된다는 점을 투자 판단 기준으로 삼아야 한다.
Q. 규제 대응 측면에서 기업이 당장 고려할 사항은 무엇인가
A. 금융처럼 민감한 분야에서는 AI 권고의 근거 로그와 인간 감독 결정을 연동하는 시스템 구축이 가장 시급하다. 규제당국과의 사전 협의, 내부 감사 역량 강화, 외부 인증 취득은 단기적으로 비용이 들지만 중장기 리스크를 낮추는 투자다. 또한 제품 설계 단계에서 개인정보 최소 수집 원칙과 설명가능성 요건을 반영하는 것이 사후 교정보다 비용 효율적이다. 소비자의 82%가 중요 금융 결정에서 인간 감독을 선호한다는 데이터는 규제 당국의 시각과도 일치하므로, 이를 설계 철학으로 내재화하는 것이 경쟁력이 된다.
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