Master
특정 투자 성향과 철학을 대표하는
AI투자 도우미
BingX
AI Master
자신에게 맞는 Master와 전략을 쉽게 고르고, AI가 매수부터
포지션 종료까지 자동으로 처리한다는 점을 이해한 뒤 투자를
맡기도록 재설계한 프로젝트
Risk Tolerance
Intuitive TypeBold TypeStrategic TypeLong-term Type
Strategy style
AggressiveModerateConservative
[ 01 — About Service ]
투자 거장의 전략을 선택해
AI에게 자동 거래를 맡기는 암호화폐 트레이딩 서비스
AI Master는 사용자가 선택한 전략에 따라 AI가 자동으로 거래하는 서비스입니다.
사용자는 AI와 대화하며 전략을 추천받거나, 관심 있는 Master를 직접 선택해 그 안의 전략을 살펴볼 수 있습니다.
서비스 안에는 서로 다른 투자 성향을 대표하는 7명의 Master가 있고, 각 Master는 다시 여러 자동 매매 전략을 가지고 있습니다.
전략
Master가 가진 구체적인
자동 매매 방식
사용자가 Master와 전략을 고르고 정해진 최소 금액 이상을 투입하면,
AI가 전략에 따라 자동으로 매수와 매도를 진행합니다
즉 사용자는 어떤 Master의 어떤 전략에 얼마를 맡길지 결정하고, 이후의 실제 거래는 AI가 수행합니다.
[ 02 — Current Experience ]
사용자는 어디서 시작하고 무엇을 골라야 하는지,
AI가 어디까지 대신하는지 알기 어려웠습니다
기존 화면에는 여러 Master와 전략, 채팅 추천, 거래 기능이 함께 제공됐습니다.
그러나 사용자가 무엇부터 확인하고 어떤 순서로 결정해야 하는지 알려주는 안내는 충분하지 않았습니다.
어디서부터 시작해야 할지 알 수 없었습니다
사용자는 7명의 Master와 여러 전략을 처음부터직접 살펴봐야 했습니다. 무엇을 기준으로 Master를 고르고,어떤 정보부터 확인해야 하는지 알려주는 출발점이 없었습니다.
전략 추천 이후의 과정이 명확하지 않았습니다
채팅 또는 Master 탐색을 통해 전략을 추천받더라도,왜 이 전략이 추천됐는지, AI가 어디까지 자동으로 거래하는지,다음에는 무엇을 해야 하는지 이해하기 어려웠습니다.특히 실제 투자금을 입력하는 단계에서도 전략 종료와 중지,투자금 정산 방식이 충분히 설명되지 않았습니다.
전략과 성과 정보를 한 번에 비교하기 어려웠습니다
Master마다 전략의 위험 수준과 성과 정보가흩어져 있어 차이를 빠르게 파악하기 어려웠습니다.해당 전략이 거래하는 코인의 실제 가격을 확인하려면AI Master에서 나가 별도의 차트 목록에서 다시 찾아야 했습니다.
[ 03.1 — Secondary Research · Community ]
커뮤니티와 앱 리뷰에서도
사용법을 이해하기 어렵다는 반응이 나타났습니다
Reddit, Google Reviews, App Store Reviews에서 AI 투자 기능과 인터페이스에 대한 사용자 반응을 살펴봤습니다.
★★★★★
사용법이 너무 어렵고 인터페이스가 좋지 않습니다.
★★★★★
인터페이스가 복잡해 무엇을 해야 할지 이해하기 어렵습니다.
리뷰에서 확인된 반응은 단순히 투자 전략이 어렵다는 문제에 그치지 않았습니다.
사용자는 서비스를 어디서 시작해야 하고, 어떤 순서로 이용해야 하는지도 이해하기 어려워하고 있었습니다.
[ 03.2 — Secondary Research · Survey ]
AI 기능 경험자 9명 중 8명이 ‘설명 부족’을
불편으로 꼽았습니다
커뮤니티에서 확인한 혼란이 거래소 AI 기능의 사용 경험에서도 나타나는지 확인하기 위해,
암호화폐 거래소 앱 사용자 22명에게 AI 기반 기능의 이용 경험을 물었습니다.
여기에는 전략 추천, 카피 트레이딩, 리스크 분석과 같은 기능이 포함됐습니다.
59.1%
전체 22명 중 13명은 거래소의 AI 기능을 한 번도 사용하지 않았습니다. 이 중 10명은 기능을 알고도 사용하지 않았고, 3명은 기능의 존재를 몰랐습니다.
88.9%
AI 기능을 실제로 사용해본 9명 중 8명은 가장 불편한 점으로 ‘설명 부족’을 선택했습니다.
76.9%
AI 기능 미사용자 13명 중 10명은 기능이 개선된다면 사용해볼 의향이 있다고 답했습니다.
설명 부족만이 AI 기능을 사용하지 않은 이유라고 단정할 수는 없습니다.
다만 AI가 무엇을 하고 결과를 어떻게 봐야 하는지 알기 어려운 점은, 사용을 망설이게 하는 이유 중 하나로 보였습니다.
설문만으로는 사용자가 어떤 순간에 망설이고, 왜 거래를 시작하지 않는지 알 수 없었습니다. 그래서 사용자를 직접 만나 구체적인 경험을 물었습니다.
[ 04 — Primary Research · Interviews ]
암호화폐 거래 경험이 다른 사용자 4명에게
AI 거래를 망설인 이유를 물었습니다
암호화폐 거래 경험이 있는 사용자 4명을 인터뷰했습니다. 거래 경험 횟수에 따라 초급 참여자 2명과
고급 참여자 2명으로 나누어, AI 거래를 받아들이는 방식과 망설이는 지점을 비교했습니다.
[ 05 — Analysis ]
초급 참여자는 이해하기 어려워했고, 고급 참여자는
AI에게 맡길 필요를 느끼지 못했습니다
인터뷰에서 나온 말을 비슷한 내용끼리 묶어보니,
초급과 고급 참여자가 AI 거래를 망설이는 이유가 다르게 나타났습니다.
초급 참여자
무엇을 봐야 할지 몰랐습니다
초급 참여자들은 어떤 정보가 중요한지, 자신에게 어떤 기능과 전략이
필요한지 판단하기 어려워했습니다.
AI Master에서도 무엇을 기준으로 Master와 전략을 골라야 하는지 알 수 없어
여러 화면을 오가며 탐색했다고 말했습니다.
AI가 어디까지 대신하는지 몰랐습니다
AI가 추천만 해주는지, 실제 매수와 매도도 진행하는지,
전략은 언제 끝나는지 명확히 이해하기 어려워했습니다.
특히 실제 돈을 넣는 화면에 도달하면, 전략을 중지하는 방법과
투자금이 정산되는 시점에 대한 의문이 커졌습니다.
고급 참여자
AI에게 맡길 필요를 느끼지 못했습니다
고급 참여자들은 이미 자신만의 거래 원칙과 방식을 가지고 있었습니다.
시장을 직접 해석하고 매수와 매도 시점을 판단하는 과정 자체를
거래의 중요한 가치로 보고 있었습니다.
검증되지 않은 시스템에 돈을 맡기기 어려웠습니다
고급 참여자들은 체결 속도, 시스템 안정성, 거래 환경의 신뢰성을
중요하게 생각했습니다.
이들에게 AI Master는 편리한 자동화 도구라기보다, 충분히 검증되지 않은 시스템에
판단과 자금을 맡기는 위험으로 받아들여졌습니다.
insight
초급 참여자는 AI 거래에 관심은 있었지만, 사용법과 작동 방식을 이해하기 어려워했습니다.
반면 고급 참여자는 작동 방식을 알아도 AI에게 거래를 맡길 필요를 크게 느끼지 못했습니다.
따라서 사용법과 AI의 작동 방식을 더 쉽게 설명하면 문제를 줄일 수 있다고 본 초급 사용자를 우선 타깃으로 정했습니다.
[ 06 — Competitor Research ]
다른 투자 서비스는 원하는 투자 방식과 감수할 수 있는 위험을 먼저 묻고,
상품별 예상 수익·위험도·투자 기간을 나란히 보여줬습니다
로보어드바이저 펀드 서비스는 사용자가 원하는 투자 방식과 감수할 수 있는 위험 수준을 먼저 물었습니다.
이후 각 상품의 예상 수익, 위험도, 투자 기간을 같은 위치와 형식으로 보여줘 차이를 쉽게 비교할 수 있도록 했습니다.
Carmignac · Robo-advisor · Fund Service Interfaces ]
AI Master와 로보어드바이저는 제공하는 상품과 사용자가 다릅니다.
하지만 처음 온 사용자에게 낯선 투자 옵션을 설명하고, 자신의 성향에 맞는
선택을 돕는다는 점에서는 같은 문제를 풀고 있었습니다.
반면 기존 AI Master는 여러 투자자 캐릭터와 전략을 먼저 제시했습니다.
사용자는 자신의 투자 성향을 파악하거나 동일한 기준으로 전략을 비교하기 전에
Master의 이미지와 인상부터 마주했습니다.
그 결과 사용자는 어떤 전략이 자신과 가까운지 판단하기보다,
알고 있는 인물이나 눈에 띄는 이미지에 의존해 탐색을 시작했습니다.
[ 07.1 — Define · Empathy Map ]
사용자에게는 Master의 이미지보다
전략을 판단할 기준이 필요했습니다
인터뷰와 커뮤니티 리서치에서 확인한 사용자의 말과 행동을 한 장의 공감 지도로 정리했습니다.
사용자들은 전략 간 차이를 명확하게 이해하지 못한 채 ‘공격적이다’, ‘안정적이다’ 와 같은 인상으로 Master를 받아들이고 있었습니다.
하지만 실제 돈을 넣는 단계에서는 이미지나 인상만으로 결정할 수 없었습니다. 감수할 수 있는 위험 수준과 선호하는 투자 방식처럼,
자신의 상황과 연결해 전략을 판단할 기준 이 필요했습니다.
[ 07.2 — Define · User Journey ]
두 가지 탐색 경로가 있었지만, 모두 실행 전에 불확실성이 커졌습니다
사용자는 두 가지 방식으로 전략을 탐색할 수 있었습니다.
- 01.AI와 대화하며 전략을 추천받는 경로
- 02.관심 있는 Master를 직접 선택해 전략을 탐색하는 경로
채팅 경로에서는 채팅이 전략 추천의 시작점이라는 사실과 대화 방법이 명확하게 드러나지 않았습니다.
직접 탐색하는 경로에서는 여러 Master와 전략 중 무엇을 골라야 하는지 판단하기 어려웠습니다.
두 경로는 모두 전략을 선택하고 투자금을 입력하는 단계에서 만났습니다. 이때 사용자는 AI가 어디까지 자동으로 거래하는지, 전략은 언제 끝나는지, 투자금은 어떻게 정산되는지 알기 어려웠습니다.
[ 07.3 — Define · HMW ]
Master와 전략을 고르고 투자금을 넣어 성과를 확인하기까지,
네 가지 질문으로 정리했습니다
- 01.
어떻게 하면 초급 사용자가 자신의
투자 성향을 기준으로 Master를 선택하도록
도울 수 있을까? - 02.
어떻게 하면 사용자가 현재 단계와 AI가
자동으로 처리하는 범위를 이해하도록
도울 수 있을까? - 03.
어떻게 하면 사용자가 AI의 추천을 익숙한 방식으로 확인하고 대화를 이어가도록
도울 수 있을까? - 04.
어떻게 하면 전략 성과와 실제 코인 가격을 화면을 벗어나지 않고 비교하도록
도울 수 있을까?
[ 08.1 — Feature Categorization & Prioritization ]
문제와 가장 직접적으로 연결된 아이디어부터 남겼습니다
가능한 기능을 모두 추가하기보다, 사용자가 전략을 고르지 못하는 문제와 돈을 맡긴 뒤의 과정을 이해하지 못하는 문제를 먼저 해결하기로 했습니다.
아이디어는 다음 두 가지 기준으로 정리했습니다.
- 이해 — 어디서 시작하고, 무엇을 골라야 하며, 현재 어느 단계인지 알 수 있는가?
- 신뢰 — AI가 내 돈으로 무엇을 하고, 언제 내가 개입할 수 있는지 알 수 있는가?
[ 08.2 — Iteration ]
사용자가 직접 전략을 조정하게 하자, AI에게 맡긴다는 가치가 사라졌습니다
신뢰를 높이기 위한 첫 번째 아이디어는 사용자가 매수와 매도 조건을 직접 설정하게 하는 것이었습니다. 자신의 돈이 어떻게 움직일지 직접 정할 수 있다면 불안도 줄어들 것이라고 생각했습니다.
그러나 이 방식에서는 사용자가 다시 투자 전략을 이해하고 설계해야 했습니다. 결국 AI가 사용자를 대신해 판단하고 거래한다는 AI Master의 핵심 가치도 약해졌습니다.
초급 참여자가 원한 것은 더 많은 설정 권한이 아니라, AI의 판단과 자신의 개입 시점을 아는 것이었습니다. 따라서 수동 설정 대신 각 단계의 결정 주체와 개입 시점을 보여주는 방향으로 전환했습니다.
[ 08.3 — Crazy 8s ]
한 화면에서 비교되고, 다음 행동이 보이는 안을 선택했습니다
8분 동안 8개의 아이디어를 빠르게 그리는 Crazy 8s 방식으로 온보딩, Master 추천, 전략 선택, 실행 확인 화면의 여러 구조를 탐색했습니다.
비교에 필요한 정보가 한 화면에서 읽히는지, 사용자가 다음에 해야 할 행동이 분명하게 보이는지를 중심으로 각 아이디어를 검토했습니다.
[ 08.4 — Information Architecture ]
서로 다른 두 가지 탐색 방식을 하나의 실행 과정으로 연결했습니다
사용자가 전략을 찾는 방식을 하나로 통일하지 않았습니다.
AI와 대화하며 추천받고 싶은 사용자와, 자신의 투자 성향을 기준으로 직접 살펴보고 싶은 사용자를 위해 두 가지 경로를 유지했습니다.
대화로 추천받기
- 채팅 시작
- AI와 대화
- 전략 추천
직접 탐색하기
- 투자 성향 확인
- Master 추천
- 전략 탐색·선택
두 경로는 전략 선택 이후 하나로 합쳐집니다.
- 전략 상세 확인
- 투자금과 자동화 범위 확인
- 전략 실행
- 진행 상황 확인
- 종료·정산
채팅과 직접 탐색 중 어느 방식을 선택하더라도, 실행 전에는 AI가 하는 일과 사용자의 개입 범위를 동일하게 확인하도록 구성했습니다.
[ 08.5 — Wireframe & Design System ]
핵심 흐름을 단순한 화면으로 먼저 검증하고, 하나의 시각 규칙으로 정리했습니다
먼저 단순한 와이어프레임으로 정보의 순서와 화면 간 이동을 검토했습니다.
이후 현재 단계, 추천 근거, 전략 정보, 실행 전 안내가 모든 화면에서 같은 방식으로 읽히도록 컴포넌트와 시각 규칙을 정리했습니다.
[ 09 — Key Features ]
1. 개인화된 에이전트 추천
[ PROBLEM ]
사용자는 명확한 선택 기준 없이 7명의 Master와 그 안의 여러 전략을 직접 살펴봐야 했습니다.
무엇을 기준으로 골라야 할지 알 수 없어, 익숙한 인물이나 눈에 띄는 이미지에 의존했습니다.
서비스를 시작할 때 감수할 수 있는 위험 수준인 Risk Tolerance 와 선호하는 투자 방식인 Strategy Style 을 먼저 물었습니다.
응답이 끝나면 여러 Master를 한꺼번에 보여주는 대신, 사용자의 투자 성향과 가장 가까운 Master 1명을 먼저 추천했습니다. 사용자는 추천된 Master의 화면으로 바로 이동해 그 Master가 가진 전략부터 살펴볼 수 있습니다.
첫 선택지를 7명에서 1명으로 줄여 탐색 부담을 낮추고, 사용자가 자신의 투자 성향과 연결된 기준을 가진 상태에서 전략을 살펴보도록 했습니다.
탐색을 없앤 것이 아니라, 다른 Master와 전략을 비교할 수 있는 첫 번째 기준을 제공한 것입니다.
2. 현재 단계 가시성
[ PROBLEM ]
사용자는 자신이 지금 Master를 고르는 중인지, 전략을 선택하는 중인지, 실제 투자금을 맡기는 단계인지 이해하기 어려웠습니다.
화면 상단에 현재 위치와 다음 행동을 보여주는 단계 구조를 추가했습니다.
- Master 추천
- 전략 선택
- 투자금 확인
- 전략 실행
사용자는 자신이 지금 무엇을 결정하고 있는지 확인할 수 있고, 각 화면에서는 전략 살펴보기, 투자금 확인하기, 전략 시작하기 처럼 다음 행동을 구체적으로 안내받습니다.
투자금을 입력하는 마지막 단계에서는 앞서 정의한 AI의 자동화 범위와 전략 종료 방식을 다시 확인한 뒤 실행하도록 했습니다.
이를 통해 사용자는 여러 화면을 눌러보지 않아도 현재 위치와 다음 행동을 파악할 수 있습니다.
3. 익숙한 채팅 인터랙션
[ PROBLEM ]
AI Master는 AI와 대화하며 전략을 추천받는 기능을 제공했습니다. 하지만 기존 화면에서는 채팅 아이콘의 형태와 위치, 대화가 시작되는 방식이 익숙한 메신저와 달라 채팅이 전략 추천의 진입점이라는 사실이 바로 드러나지 않았습니다.
채팅 아이콘의 형태와 위치, 대화가 열리는 방식을 사용자가 이미 익숙한 메신저와 유사하게 변경했습니다.
사용자는 새로운 조작 방식을 배울 필요 없이 채팅을 열고 AI와 바로 대화를 시작할 수 있습니다.
이를 통해 채팅을 단순한 문의 기능이 아니라, 관심 있는 시장과 투자 방식에 관해 대화하며 전략을 추천받는 탐색 경로로 명확하게 보여줬습니다.
4. 비교와 성과를 하나의 플로우로
[ PROBLEM ]
기존 AI Master에서는 선택한 전략의 성과는 확인할 수 있었지만, 해당 전략이 거래하는 코인의 실제 가격 차트는 연결되어 있지 않았습니다.
전략의 성과를 실제 시장 움직임과 비교하려면 AI Master에서 나가 차트 목록에서 코인을 다시 찾아야 했습니다. 화면을 이동하는 과정에서 전략을 살펴보던 맥락도 함께 끊겼습니다.
전략 성과 차트와 해당 코인의 실제 가격 차트를 같은 화면에 배치하고, 좌우로 넘겨 확인할 수 있도록 구성했습니다.
- 전략 성과 차트 — 해당 전략으로 투자금이 어떻게 변했는지
- 코인 가격 차트 — 전략이 거래하는 코인의 실제 시장 가격이 어떻게 움직였는지
사용자는 AI Master를 벗어나지 않고 전략의 성과와 실제 시장 움직임을 연이어 비교할 수 있습니다.
전략 정보 탐색부터 성과 확인까지 하나의 흐름 안에서 이어지도록 했습니다.
[ 10 — User Test ]
참여자 5명 모두 핵심 과정을 완료했지만, 세부 전략과 일부 아이콘은 더 설명이 필요했습니다
리디자인 프로토타입을 이용해 투자 성향을 입력하고, Master를 추천받아 전략을 선택한 뒤 실행 전 정보를 확인하는 핵심 과정을 테스트했습니다.
사용성 테스트 참여자 5명 모두 전략 탐색부터 실행 확인까지의 과정을 완료했습니다.
리디자인은 시스템의 전반적인 사용 편의성을 0점에서 100점 사이로 평가하는 SUS(System Usability Scale · 시스템 사용성 척도)에서 평균 88점을 기록했습니다(n=5).
확인된 점
- 5/5명이 핵심 과정을 끝까지 완료했습니다.
- 투자 성향을 먼저 입력한 뒤 Master를 추천받는 순서를 이해했습니다.
- 상단의 단계 표시를 통해 현재 위치와 다음 행동을 파악할 수 있었습니다.
- 실행 전 화면에서 AI의 자동 매수·매도·포지션 종료 범위를 확인했습니다.
- 전략 화면을 벗어나지 않고 전략 성과와 코인 가격을 확인할 수 있었습니다.
추가로 개선할 점
- 일부 기능 아이콘은 처음 보는 순간 의미가 분명하지 않았습니다.
- 전략 상세 정보를 해석하기 위해 잠시 멈추는 행동이 관찰됐습니다.
- 전문적인 투자 정보를 초급 사용자가 더 빠르게 이해하도록 설명 순서와 표현을 추가로 다듬을 필요가 있었습니다.
참여자가 5명인 탐색적 테스트이므로, SUS와 태스크 완료 결과는 제품 성과를 확정하는 지표가 아니라 후속 개선 방향을 확인하는 참고값으로 해석했습니다.
[ 11 — Reflection ]
AI가 더 많이 대신하는 것보다,
무엇을 맡겼는지 알게 하는 일이 중요했습니다
01. AI UX에서 중요했던 것은 자동화의 양보다 이해할 수 있는 과정이었습니다
사용자는 AI가 단순히 더 많은 일을 대신해주기를 원한 것이 아니었습니다.
자신의 돈으로 AI가 무엇을 하고 있는지, 거래는 어떤 순서로 진행되는지, 언제 자신이 개입할 수 있는지를 알고 싶어 했습니다.
02. 통제감은 직접 설정하는 것만으로 만들어지지 않았습니다
처음에는 사용자에게 더 많은 설정 권한을 주는 것이 통제감을 높인다고 생각했습니다.
그러나 AI 서비스에서는 직접 조작할 수 있는 범위뿐 아니라, AI가 무엇을 하고 언제 사용자가 개입할 수 있는지를 예측하게 하는 것도 중요한 통제 방식이라는 점을 배웠습니다.
03. AI에 대한 신뢰는 기능보다 결정 과정을 설명하는 방식과 연결되어 있었습니다
AI가 어떤 Master와 전략을 추천했는지뿐 아니라, 왜 추천했는지, 거래가 시작되면 무엇을 자동으로 처리하는지, 사용자는 언제 중지할 수 있는지를 설명해야 했습니다.
불확실한 순간마다 필요한 정보를 제공하는 것이 사용자가 AI에게 돈을 맡기기 위한 전제였습니다.