무엇보다 중요한 건 “누가, 언제, 어디서, 어떻게 이동했는지”라는 고유한 문맥이 티머니 플랫폼 안에 쌓일 수 있게 됐다는 것이다. 게다가 모바일 대중화라는 거대한 흐름 속에서 이동 기반 데이터는 단순히 과거를 설명하는 것이 아니라, 미래를 예측하고 제안하는 도구가 되어가고 있다. AI 기술의 발전으로 좀 더 많은 해석과 확장이 가능한 것도 중요한 요인이다. 

삼성페이는 훨씬 이전부터 강력한 하드웨어 기반을 갖췄다. MST로 거의 모든 단말기에서 결제가 가능했고, 삼성월렛, 홍채·지문 인증 등 통합 경험도 우수했다. 하지만 이상할 만큼, ‘결제 그 이후’에 대한 시도는 없다.

광고 플랫폼이나 리워드 시스템은 있지만, 데이터를 중심으로 사용자 흐름을 이해하고, 확장하는 전략은 보이지 않는다. 결국, 티머니가 교통 인프라라는 강점을 활용할 수 있듯이 삼성페이도 디바이스 기반 결제 데이터로 ‘사용자 중심 서비스’를 만들 수 있는 기회를 가진다. 둘 다 지금이 그 출발점일지도 모른다.

결제는 더 이상 차별점이 아니다.

지금의 과제는 명확하다.

티머니도, 삼성페이도, 결제 자체보다 그걸 사용하는 사람의 흐름과 문맥을 어떻게 이해하고 활용할 것인가가 중요하다. 아이폰에서 티머니를 ‘삑’ 하고 태우던 그 아침처럼, 별 거 아닌 것 같지만, 기술은 그렇게 사용자의 일상에 이미 들어와 있다. 이제는, 그 스며든 흐름을 어떻게 읽을 것인가가 모든 결제 서비스의 숙제다.

어쩌면 모든 모바일 금융의 숙제일지도....