멀티 디멘셔널 아이덴티티 분석: @LayerBankFi , @wallchain , @Kindred_AI 이 글은 웹3 환경에서 서로 다른 정체성 모델을 구축하는 세 가지 프로젝트를 다룬다. 레이어뱅크는 금융 활동을 기반으로 신용 성향을 포착하고 월체인은 소셜 네트워크 상의 영향력을 정량화하며 킨드레드는 장기적 기억과 감정적 상호작용을 지닌 에이전트를 통해 지속적인 정체성을 구성한다. 세 프로젝트는 서로 다른 차원의 정보를 제공하지만 아직 실질적 신용 시장을 단독으로 대체하기에는 기술적 단계와 활용 범위가 제한적이다. 첫째, 레이어뱅크는 이더리움, 아비트럼, 베이스, 옵티미즘 등 여러 체인에서의 대출·예치 기록을 통합해 금융 정체성을 구성한다. 모든 대출은 초과담보 방식을 사용하며 담보 가치가 일정 기준 아래로 떨어지면 자동 청산이 발생한다. 이러한 구조는 특정 기간 동안 이용자의 금융 습관과 위험 관리 성향을 자연스럽게 드러내며 여러 체인에서 수행된 활동은 통합 프로필에 반영된다. 이 시스템은 객관적 기록을 기반으로 하므로 시장 상황과 무관하게 비교적 강한 조작 저항성을 가진다. 둘째, 월체인은 소셜 플랫폼에서의 연결 관계를 수학적으로 계산해 영향력 점수를 부여한다. 이 점수는 특정 계정과의 거리, 상호작용 강도, 콘텐츠에 대한 반응 패턴 등을 반영해 0에서 1000 사이로 산출된다. 일정 기간 동안의 게시 빈도와 반응 품질도 지표로 활용된다. 소셜 정체성은 빠르게 갱신된다는 특징을 지니며 네트워크 위조나 집단적 인위 조작에 대한 방지 장치를 갖추고 있으나 경제적 비용이 낮기 때문에 금융 정체성에 비해 완전한 조작 방지는 어려운 편이다. 셋째, 킨드레드는 장기 기억을 가진 AI 에이전트가 개별 이용자와 지속적으로 상호작용하며 에이전트 자체의 정체성을 형성한다. 에이전트는 고유한 NFT 기반 정체성을 보유하며 사용자·커뮤니티와의 상호작용을 바탕으로 행동 성향이 축적된다. 특정 DAO 구조를 사용해 에이전트의 의사결정 과정에 참여할 수 있는 기반도 마련되어 있다. 다만 이 시스템은 정서적 상호작용과 개인화에 중점을 두고 있어 신용 검증 기능은 초기 단계에 머물러 있다. 이 세 모델을 하나로 바라보면 금융 기록은 장기적이고 비용 기반의 신뢰 신호를 제공하고 소셜 네트워크는 단기적이며 영향력 중심의 신호를 만들어내며 에이전트 정체성은 시간에 따라 누적되는 행동 패턴을 드러낸다. 이를 결합하면 조작 난이도, 정보의 시간 범위, 확인 가능성의 차이를 서로 보완하는 구조가 될 수 있다. 예를 들어 금융 기록은 강한 조작 방지 효과를 제공하고 소셜 영향력은 행동 일관성과 사회적 책임감을 보여주며 에이전트의 행동 패턴은 이용자의 장기적 성향을 관찰하는 데 기여할 수 있다. 그러나 현재 단계에서는 세 모델 모두 독립적으로 운영되고 있으며 서로의 데이터를 표준화된 방식으로 교환하거나 결합하는 체계는 부재하다. 실사용 환경에서도 대규모 미담보 신용이 안전하게 운영된 사례는 없으며, 규제 준수 기준 역시 정비되지 않았다. 또한 금융 정체성을 제외하면 대부분의 지표가 단기적 변화에 취약하거나 초기 개발 단계에 있어 신용 판단에 바로 적용하기 어렵다. 종합하면, 복합 정체성 구조는 미래에 신용 기반 서비스를 풍부하게 만들 잠재력이 있지만 현 단계에서는 기존 담보 구조에 보조적으로 활용하는 것이 안전하다. 예를 들어 일정한 담보 비율을 유지하되 금융 기록이나 소셜 지표를 고려해 대출 한도를 소폭 조정하는 방식은 현재 기술 수준에서도 충분히 현실적이다. 보다 넓은 적용을 위해서는 체계화된 데이터 규격, 프라이버시 보호 기술, 외부 시스템과의 연동 규칙 등이 마련되어야 하며 이용자 규모가 커진 상태에서 충분한 스트레스 테스트가 수행되어야 한다. 이러한 조건이 충족되면 세 정체성 모델은 장기적으로 더 풍부하고 정교한 신용 구조를 형성하는 기반이 될 수 있다.