AI 시대의 돈 관리법 : 2025년 가장 많이 쓰인 금융 앱 TOP 10

1. 2025년, 돈을 ‘직접 관리하는 시대’는 끝났다

2025년을 사는 우리는 더 이상 엑셀로 가계부를 쓰지 않는다.
은행 앱을 열면 인공지능이 내 소비 패턴을 분석해
“이번 주 외식비가 평소보다 18% 많습니다”라고 알려준다.
이건 단순한 알림이 아니라 AI 자산관리의 실질적 개입이다.

한마디로, AI가 개인의 금융 행동을 학습하고, 소비·저축·투자까지 조정하는 시대가 열렸다.

2025년은 그 변화가 대중화된 첫 해였다.
AI는 더 이상 전문가들의 영역이 아니며,
‘모두가 쓰는 돈 관리 도구’가 되었다.

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2. 금융 앱의 진화: 데이터 → 분석 → 행동

금융 앱은 단순히 데이터를 보여주는 도구에서,
사용자 행동을 ‘결정’하도록 설계된 플랫폼으로 진화했다.

단계	과거	현재
1세대	은행 잔고·거래내역 확인	단순 정보 제공
2세대	예산·가계부 기능	사용자가 직접 입력
3세대	AI 분석·추천 기능	자동 분석 및 제안
4세대(현재)	행동형 AI	사용자의 패턴을 예측해 조치 실행

예를 들어, AI는 사용자의 월 소득, 카드 사용 패턴, 대출 상환 일정을 학습하고,
다음 달 지출을 예측한다. 그리고 특정 항목이 초과되면 자동으로 절약 루틴을 제시한다.

이제 “돈을 아끼는 법”은 개인의 의지가 아니라, AI 알고리즘의 선택이 되었다.

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3. 2025년 가장 많이 쓰인 금융 앱 TOP 10

통계청과 앱애니(App Annie)의 2025년 데이터에 따르면,
올해 금융 카테고리에서 사용자 수 기준 TOP 10 앱은 다음과 같다.

순위	앱명	주요 기능	AI 활용 포인트
1	토스 (Toss)	통합 금융 관리	지출 예측·신용지수 자동 관리
2	뱅크샐러드	자산 통합·투자 리포트	AI 예산 추천·소비 피드백
3	카카오페이	결제·송금·보험	맞춤형 금융 제안·보험 비교
4	네이버페이	포인트·쇼핑·투자	쇼핑 소비 패턴 기반 절약 제안
5	신한SOL	은행+투자 통합	자산별 포트폴리오 자동분석
6	KB마이데이터	자산 통합·목표 저축	AI 재무 코칭 서비스 강화
7	NH올원뱅크	농협 중심 금융 앱	지역·연령별 소비 데이터 분석
8	우리WON뱅킹	금융상품 추천	대출 리스크 분석·자동 상환 계획
9	뮤직스 (MUSICS)	금융+엔터테인먼트 결합형	구독형 지출 관리 시스템
10	세이프머니	보안형 가계관리	AI 이상 거래 탐지·지출 통제 기능

 

이들 앱의 공통점은 단 하나 —
모두 인공지능을 중심에 두고 있다.

AI는 단순히 편리함을 주는 도구가 아니라,
사용자의 ‘금융 습관’을 근본적으로 바꿔놓고 있다.

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4. AI가 바꾼 돈의 흐름 – “예측형 소비”의 시대

2025년의 금융 환경은 예측(Predictive) 이 핵심 키워드다.
과거에는 돈이 ‘나간 뒤’에 기록되었다면,
이제는 ‘나가기 전에’ AI가 경고한다.

예를 들어,

• 토스는 6개월 간의 패턴을 분석해 “12월 전기요금이 상승할 가능성이 높습니다.”라고 예측한다.
• 뱅크샐러드는 ‘월초 과소비 경향’을 감지하면 일일 예산을 줄여준다.

AI가 소비자의 ‘반복되는 실수’를 학습하고 수정한다는 점에서,
돈의 흐름은 더 이상 ‘무의식적’이지 않다.

즉, 2025년의 자산관리는 “행동 교정 기반의 금융”으로 진화했다.

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5. 마이데이터, 그 너머로

AI 기반 금융 서비스의 핵심은 데이터 통합성이다.
2025년 현재, 마이데이터(MyData) 사업은 전 국민의 85%가 이용 중이다.
은행, 증권, 보험, 카드, 공공데이터까지 하나의 플랫폼에서 연결된다.

AI는 이 데이터들을 종합 분석해
“소비자는 어떤 시점에 지출이 몰리는가?”,
“불필요한 금융상품은 무엇인가?”를 도출한다.

이 과정에서 맞춤형 금융 코칭,
즉 개인별 ‘AI 재무비서’가 등장했다.
대표적으로 신한SOL의 ‘AI 재무코치’, KB의 ‘리브봇(LiivBot)’이 있다.

이들은 이미 사용자의 신용등급, 소득 패턴, 대출 리스크를
정확히 예측할 수 있을 만큼 고도화됐다.

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6. AI가 저축 습관을 바꾸다

AI 자산관리의 가장 큰 효과는 ‘자동저축’이다.
2025년 주요 앱의 저축 관련 기능은 단순 이체를 넘어선다.

• 소비가 많을수록 자동 저축액이 늘어나는 역(逆) 저축 알고리즘
• 잔돈을 자동으로 모으는 마이크로세이빙 기능
• 예측된 지출을 고려한 월별 가변 저축률 설정

결과적으로,
2025년 사용자들의 평균 저축액은 2023년 대비 15% 증가했다.
이건 금리가 아닌 습관이 만든 수익이었다.

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7. AI와 투자: 로보어드바이저의 대중화

2025년 현재, 국내 로보어드바이저 이용자는 1,100만 명을 넘었다.
2020년 200만 명 수준에서 5배 이상 증가한 수치다.

대표 서비스는 다음과 같다.

• 신한투자증권의 ISA AI 포트폴리오
• KB증권의 AI ETF 포트폴리오 서비스
• 토스증권의 AI 맞춤형 리밸런싱

AI는 시장 데이터를 학습해
리스크 성향, 투자 기간, 유동성 등을 분석한 후
최적의 포트폴리오를 제시한다.

중요한 건, 이제 투자 결정이 사람보다 AI의 추천을 더 신뢰받고 있다는 점이다.

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8. 보안과 프라이버시, 새로운 신뢰의 기준

AI 금융 서비스의 확산은 보안 리스크도 키웠다.
2025년 금융보안원 보고서에 따르면,
AI 기반 금융 플랫폼의 보안 사고는 전년 대비 30% 증가했다.

이 때문에 주요 앱들은

• 생체인증 고도화 (음성+얼굴 복합 인증),
• 이상 거래 AI 탐지 (이용 패턴 기반 실시간 차단),
• 탈중앙화 데이터 암호화(DID 기술)
  등의 보안 강화를 추진했다.

2025년의 금융 서비스는 결국 “신뢰 기술의 경쟁”이었다.

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9. AI 자산관리의 명암

AI는 인간보다 정확하지만, 완벽하지 않다.

장점:

• 소비 습관 교정
• 저축 자동화
• 금융 정보 접근성 향상

단점:

• 과도한 의존 → 개인의 재정 판단력 약화
• AI 추천 오류 → 특정 금융상품 쏠림
• 데이터 독점 → 금융기관 간 불균형 심화

즉, AI는 금융의 효율성을 높이지만,
그만큼 개인의 금융 자율성은 줄어들고 있다.

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10. 2026년을 위한 시사점

2025년은 “AI가 돈을 관리하기 시작한 첫 해”였다.
이제 2026년의 과제는 AI와 인간의 역할을 분리하는 것이다.

• AI에게 맡길 일: 지출 관리, 저축, 데이터 분석
• 사람이 결정해야 할 일: 투자 방향, 위험 감내 수준, 삶의 가치 판단

AI는 숫자를 최적화할 수 있지만,
삶의 균형은 스스로 정해야 한다.

기술은 돈을 지켜주지만,
태도는 부를 만들어준다.