Agentic AI era for the commerce landscape: Goldman Sachs는 에이전틱 AI가 소비자 의도를 포착하고 신뢰 가능한 거래를 지원하는 플랫폼으로 커머스 가치를 이동시킬 것으로 본다

개요

Goldman Sachs는 에이전틱 AI가 커머스 전반의 제품 탐색, 구매 행동 및 유통 경제를 어떻게 바꿀지 분석한다. 핵심 결론은 상업적 의도를 포착하고, 소비자 신뢰와 가맹점 참여를 유지하며, 안전한 거래 실행 인프라를 제공하는 기업에 가치가 더 귀속될 것이라는 점이다.

핵심 견해

Goldman Sachs는 에이전틱 커머스를 기존 쇼핑 행동의 즉각적 대체가 아닌 3–5+년의 장기 전환으로 본다. 현재 도입은 제품 탐색, 조사 및 추천에 집중되어 있으며, 종단간 에이전트 쇼핑으로 점진적으로 발전할 것으로 예상한다. 저위험·반복 구매 카테고리를 중심으로 미국 지출 $2.6tn가 채택 가능성이 높고, 카드 대면 결제에서 에이전트 침투율이 2% 증가할 때마다 전자상거래 성장이 약 1% 늘어날 수 있다고 추정한다. 거래 실패 비용이 낮은 영역은 더 빨리 도입될 수 있는 반면, 고가·고개인화·반품 가능성이 높은 구매는 더 오래 걸릴 수 있다. 보고서의 핵심 견해는 가치가 소비자 의도를 따라간다는 것이다. AI 인터페이스가 기존 검색 및 소매 사이트 탐색 일부를 대체할 수 있지만, 광고가 사라질 것으로 보지는 않는다. 대신 쇼핑 의도가 형성되는 AI 네이티브 스폰서 추천 및 기타 표면으로 광고 수익화가 이동할 것으로 예상한다. 이는 데스크톱에서 모바일로의 전환과 유사하다. 단기적으로 AI는 크리에이티브 비용, 최적화 및 ROAS를 개선하고, 시간이 갈수록 더 큰 비중의 상업적 의도가 AI 인터페이스 안에서 발생할 수 있다. 이는 소규모 가맹점의 탐색을 민주화할지, 아니면 소비자 의도에 접근하는 데 과금하는 새로운 관문을 만들지가 핵심 논쟁이다. 소매업체와 마켓플레이스에는 에이전트 기반 탐색과 직접 고객관계 유지 사이의 긴장이 있다. 대형 소매업체는 퍼스트파티 데이터, 충성도, 교차판매 및 리테일 미디어 경제를 수평형 에이전트에 넘기기를 꺼릴 수 있다. 반면 에이전트는 Shopify 가맹점을 포함한 소규모 가맹점의 탐색을 개선할 수 있다. Amazon 및 Walmart와 같은 대형 소매업체는 가격, 재고, 배송 속도 및 거래 신뢰성을 최적화하는 에이전트에서 우위를 유지할 수 있다. 2025년 6월 출시된 Walmart Sparky는 주간 활성 고객이 전년 대비 두 배, 전분기 대비 60% 증가했고 평균 주문 금액이 40% 높았던 사례로 제시된다. Walmart의 상품구색, 가격, 속도, 풀필먼트 네트워크 및 AI 플랫폼과의 제휴는 고객 확보와 증분 매출을 지원할 수 있으며, 데이터 공유 경계는 장기 고객 데이터를 보호한다. 소비 카테고리와 브랜드의 결과는 양극화될 것으로 예상된다. 종이제품, 세제, 포장식품 및 의류 기본품과 같은 일상 보충 구매에서는 에이전트가 구매 주기 전체를 수행하고 결품 시 상품을 대체하며 가치와 재고 가능성을 우선시할 수 있어 브랜드 충성도를 낮추고 PB 압력을 높일 수 있다. 반면 고관여·추천 주도 카테고리에서는 소비자 판단, 효능 주장, 충성도 및 DTC 투자가 계속 중요하다. 브랜드는 PDF에 묻힌 정보 대신 기계 판독 가능 제품 속성, 차별화된 기능, 스토리텔링, 인지도 및 AI 엔진 최적화가 필요하다고 본다. SharkNinja는 AI가 추천 대상을 좁힐 때 대체 위험이 낮은 고관여·혁신 주도 카테고리에 참여한다는 점에서, Tapestry는 에이전트가 대체재를 쉽게 제시하는 카테고리에서 브랜드 자산과 고객 참여가 선호를 뒷받침할 수 있다는 점에서 강조된다. 결제는 에이전틱 결제가 기존 카드 인프라 위에서 작동한다는 점에서 긍정적으로 평가된다. Google, Stripe, Visa 및 Mastercard 프로토콜은 에이전트, 가맹점 및 승인 절차를 연결하고 있으나 책임 체계는 미확정이다. Visa와 Mastercard는 승인, 토큰화 및 부가가치 서비스 역량을 확대하면서 유리한 위치에 있다고 본다. 전자상거래 성장 가속, 부가가치 서비스 부착 확대, 소규모 가맹점으로의 거래 분산이 지원 요인이 될 수 있다. 네트워크 보안 관련 부가가치 서비스가 5% 가속될 경우 Visa/Mastercard의 부가가치 서비스 성장은 각각 90bp/200bp, 총 순매출 성장은 20bp/80bp 가속될 것으로 추정한다. 소비자가 더 유연하고 저렴하며 단순한 금융을 선택할 경우 현대적 소비자금융 및 BNPL 발행사도 수혜를 입을 수 있다. 신뢰 인프라는 도입의 핵심 요건이다. 합법적 에이전트도 공유 클라우드 인프라, 프로그램형 탐색 및 기계 속도로 인해 기존 사기 신호를 약화시킬 수 있다. 따라서 검증된 에이전트 신원, 소비자 승인, 가맹점 모니터링, 사기 탐지 및 통제된 실시간 의사결정 수요가 늘어날 것으로 예상한다. 보고서는 소비자 검증, 가맹점 적법성 평가, 이상 거래 탐지, 금융 적격성 판단의 네 가지 의사결정 영역을 제시한다. Equifax는 폭넓은 신원·사업체·납세자·결제계좌·신용·소득·고용 데이터, TransUnion은 지속적 신원 확인과 네트워크 인텔리전스, FICO는 차입자 위험평가와 의사결정에서 위치한다. Cloudflare는 가맹점 엣지에서 합법적 쇼핑 에이전트와 악성 봇을 구분하고, Okta는 신원, 승인 및 에이전트의 데이터·행동 접근 통제에 위치한다. 신뢰 격차 자체가 도입 위험이기도 하다. 광범위한 사용은 의도 검증, 오구매, 사기 손실, 차지백 및 반품에 관한 명확한 규칙에 달려 있다. 결제 사기는 핵심 도입 위험이며, 환불 악용, 즉시결제 사기 및 피싱보다 분쟁 악용과 카드 테스트가 더 자주 언급된다. 합법적 자동화와 악의적 활동을 구분하기 어려워지면서 AI 및 사전승인 탐지 중심의 사이버보안 투자도 증가할 수 있다. 라이브 이벤트 티켓팅에서는 1차와 2차 플랫폼의 영향이 크게 다를 것으로 본다. 에이전트는 가격, 장소, 아티스트 및 공연장에 따라 관련 이벤트를 찾아 탐색 마찰을 줄이고, 여유 수용력이 있는 이벤트의 판매율과 활용도를 높일 수 있다. 차별화된 재고를 통제하고 고객 확보 의존도가 낮은 1차 티켓팅 플랫폼이 더 유리한 것으로 평가된다. 2차 마켓플레이스는 에이전트 채널이 유료 검색보다 낮은 고객 확보 비용을 제공하면 초기에 이익을 볼 수 있으나, 장기적으로 AI 플랫폼의 가격결정력과 추천·노출·수수료 부담에 노출된다. 총액 가격과 AI 기반 가격 비교는 경쟁을 가격과 풀필먼트 신뢰성으로 이동시키고, 동일 좌석 유형이 여러 시장에 상장될 때 서비스 수수료를 압박할 수 있다. 에이전트 주도 구매는 부가 판매율과 유료 노출의 가치도 낮출 수 있다.

분석 프레임워크

Goldman Sachs는 에이전틱 쇼핑의 도입 경로를 먼저 살펴본 뒤, 상업적 의도의 이동이 전자상거래, 광고, 소매업체 및 소비자 브랜드에 미치는 영향을 추적한다. 에이전트 주도 거래에 필요한 승인, 신원, 사기, 가맹점 검증 및 금융 의사결정을 정리해 결제·신뢰 인프라를 평가하고, 이를 선정 기업과 1차·2차 티켓팅 모델에 적용한다.

방법론 메모

• 산업 분석 프레임워크산업 가치사슬 상·중·하류 전이

  커머스 가치사슬 전이

  보고서는 에이전틱 쇼핑의 영향을 탐색과 광고에서 소매업체·가맹점 경제, 결제 승인, 신원 검증, 사기 방지 및 거래 실행까지 추적한다.

• 산업 분석 프레임워크대체효과 분석

  카테고리별 대체와 소비자 관여도 분석

  에이전트가 상품을 더 쉽게 대체할 수 있는 저관여·범용 구매와 브랜드 선호 및 소비자 선택이 더 중요한 고관여·차별화 구매를 구분한다.

• 경쟁 전략 프레임워크경제적 해자 및 경쟁우위

  경쟁적 위치 평가

  Goldman Sachs는 유통, 소비자 신뢰, 가맹점 참여, 거래 인프라 및 상업적 의도를 포착하는 능력을 기준으로 수혜자를 평가한다.

자산 매핑 및 비교

투자 논리에서 명시된 자산으로의 구조화 매핑(강점, 약점, 비교 대상, 위험).

• SharkNinja (SN)

  에이전틱 탐색 전환에 긍정적으로 기울어진 종목으로 강조된다.

  강점

  AI가 추천 대상을 좁힐 때 대체 위험이 낮은 고관여·혁신 주도 카테고리에 참여한다.

  비교

  기술 선도적 접근으로 평균 브랜드보다 앞서 있는 것으로 평가된다.

• Tapestry (TPR)

  에이전틱 탐색 전환에 긍정적으로 기울어진 종목으로 강조된다.

  강점

  에이전트가 대체재를 쉽게 제시할 수 있는 카테고리에서 브랜드 자산과 고객 참여가 선호를 지지할 수 있다.

  비교

  평균 브랜드보다 기술 선도적인 것으로도 설명된다.

  위험

  대체재를 쉽게 비교할 수 있다는 점은 여전히 과제다.

• Visa (V) and Mastercard (MA)

  카드 인프라와 부가가치 서비스를 통한 잠재적 수혜자.

  강점

  규모, 기존 승인 인프라, 토큰화 및 네트워크 보안 서비스 부착 가능성.

  약점

  에이전틱 거래의 책임 배분은 미해결 상태다.

  비교

  변화하는 소비자 행동 환경에서 신규 진입자보다 인프라 제공에 더 적합한 것으로 본다.

  위험

  사기 책임과 기술 요건에는 불확실성이 남아 있다.

• Equifax (EFX), TransUnion (TRU) and Fair Isaac (FICO)

  에이전틱 신원·사기·신용 의사결정 워크플로의 잠재적 수혜자.

  강점

  EFX는 광범위한 검증 데이터, TRU는 지속적 신원 및 네트워크 인텔리전스, FICO는 차입자 위험평가 및 의사결정을 제공한다.

  비교

  각 기업은 신원, 사기 및 신용 의사결정의 서로 다른 계층을 담당한다.

• Cloudflare (NET) and Okta (OKTA)

  에이전트 신원, 승인 및 사이버보안 요구 증가의 잠재적 수혜자.

  강점

  NET는 가맹점 엣지에서 자동화 트래픽을 인증·관리하고, OKTA는 에이전트를 인증된 소비자와 연결해 접근을 통제할 수 있다.

  비교

  NET는 가맹점 엣지에, OKTA는 신원 및 승인 계층에 집중한다.

  위험

  변화하는 프로토콜과 보안 환경이 구현에 영향을 줄 수 있다.

• Live Nation Entertainment (LYV) and StubHub Holdings (STUB)

  각각 1차 및 2차 티켓팅 익스포저의 사례.

  강점

  1차 티켓팅은 차별화된 재고를 보유하며 고객 확보 의존도가 낮다.

  약점

  2차 시장 재고는 더 범용적이며 가격 비교에 노출된다.

  비교

  Goldman Sachs는 1차 티켓팅 플랫폼이 2차 마켓플레이스보다 유리하다고 본다.

  위험

  새로운 유통 비용, 서비스 수수료 압력, 부가 수익 유출 및 유료 노출 가치 하락.

핵심 데이터

• 미국의 고채택 가능성 카테고리 지출$2.6tn에이전틱 커머스 채택 가능성이 높은 저위험·반복 구매 카테고리의 추정 미국 지출.
• 전자상거래 성장 민감도~1%카드 대면 결제에서 에이전트 침투율이 2% 증가할 때의 추정 전자상거래 성장 추가분.
• 전환 기간3–5+ yearsGoldman Sachs는 에이전틱 커머스를 장기 전환으로 설명한다.
• Walmart Sparky 주간 활성 고객Doubled y/y; +60% q/q2025년 6월 출시 이후 빠른 채택이 보고되었다.
• Walmart Sparky 평균 주문 금액+40%Sparky와 관련해 보고된 평균 주문 금액 상승.
• Visa/Mastercard 사이버보안 VAS 민감도5% acceleration in cybersecurity-related VASVisa/Mastercard의 VAS 성장을 각각 90bps/200bps, 총 순매출 성장을 20bps/80bps 가속할 것으로 추정.

영향과 시사점

보고서는 쇼핑 탐색의 경제적 가치가 상업적 의도를 보유하거나 수익화하고 신뢰 가능한 거래 실행을 제공할 수 있는 기업으로 이동할 것으로 본다. 커머스 인프라, 카드 네트워크, 현대적 신용 발행사, 신원·사기 의사결정 제공업체 및 사이버보안 기업에 긍정적인 반면, 범용화된 소매 카테고리와 2차 티켓팅 시장에는 더 큰 가격 및 유통 압력을 경고한다.

위험

• 광범위한 도입은 의도 검증, 오구매, 사기 손실, 차지백 및 반품에 관한 명확한 규칙에 달려 있다.
• 승인된 에이전트가 공유 클라우드 인프라에서 기계 속도로 작동하면 기존 사기 신호가 약화될 수 있다.
• 수평형 에이전트가 탐색을 통제하면 대형 소매업체는 퍼스트파티 데이터, 충성도, 교차판매 및 리테일 미디어 경제를 잃을 수 있다.
• 범용화된 소매 카테고리는 에이전트가 가격, 재고 가능성 및 배송 속도를 우선시하면서 대체 압력에 노출될 수 있다.
• 2차 티켓팅 플랫폼은 서비스 수수료 압력, 신규 추천 비용, 부가 수익 유출 및 유료 노출 가치 하락에 직면할 수 있다.

주시할 점

• 에이전틱 쇼핑이 탐색, 조사 및 추천에서 완전한 거래 실행으로 확대되는 속도.
• 에이전트 인증, 소비자 승인, 책임, 차지백 및 반품에 관한 새로운 표준.
• AI 플랫폼이 스폰서 추천, 추천 수수료 또는 기타 부과금을 통해 상업적 의도에 대한 통제를 수익화하는지 여부.
• Walmart Sparky의 채택, 주문 금액 추세 및 고객 확보에서 AI 제휴의 역할.
• Google, Stripe, Visa 및 Mastercard의 에이전트-가맹점 결제 프로토콜 채택.
• 자동화 커머스 성장에 따른 신원 검증, 사기 의사결정, 봇 관리 및 사이버보안 수요.