잭 헨리 앤드 어소시에이츠(Jack Henry & Associates, Inc.)(나스닥: JKHY)가 MVB 파이낸셜(MVB Financial Corp.)(나스닥: MVBF) 산하 빅터 테크놀로지스(Victor Technologies, Inc.)를 인수했다고 1일(현지시간) 발표했다. 계약 금액과 세부 조건은 공개되지 않았다.
2025년 10월 1일, 나스닥닷컴의 보도에 따르면 이번 인수로 잭 헨리는 빠르게 성장 중인 ‘페이먼트 애즈 어 서비스(Payments-as-a-Service, PaaS)’ 시장에서 경쟁력을 확대할 전망이다. PaaS는 금융기관이 비은행(Non-bank) 브랜드나 타사 플랫폼에 결제 기능을 직접 내장해 제공하는 사업 모델을 뜻한다.
빅터는 매달 수십억 달러 규모의 결제를 처리하는 클라우드 네이티브·API 우선(API-first) 결제 기술 기업이다. 잭 헨리는 이번 합병을 통해 기존 고객인 은행·신용조합뿐 아니라 핀테크 및 상업 고객군을 더욱 효과적으로 지원하며 예금 성장과 수익 다변화를 꾀한다는 전략이다.
➤ 급성장 중인 PaaS 시장
시장조사업체 리서치 앤드 마켓(Research and Markets)은 PaaS 시장 규모가 2025년 191억 달러에서 2029년 439억 달러로 확대될 것이며, 연평균 성장률(CAGR)이 23.1%에 달할 것이라고 전망했다. 이러한 고성장성을 감안할 때, 잭 헨리의 이번 발 빠른 투자 결정은 장기적 성장 모멘텀 확보 측면에서 의미가 크다.
“PaaS는 금융기관이 일종의 ‘확장형 결제 백본’으로 변모할 수 있는 핵심 동력이다.”
업계 관계자들은 빅터 인수를 통해 잭 헨리가 핵심 시스템(Core)과 결제 허브를 통합하여 단일 인터페이스로 제공함으로써, 거래당 수수료·서비스 과금·데이터 분석 등 부가가치 창출원를 다각화할 수 있을 것으로 분석한다.
➤ 기존 솔루션과의 호환·확장 계획
빅터는 이미 잭 헨리 ‘실버레이크(SilverLake)’ 코어 뱅킹 시스템과 ‘JHA PayCenter’에 통합돼 있다. 잭 헨리는 향후 심이터(Symitar) 신용조합 시스템, 트레저리 매니지먼트(Treasury Management) 플랫폼까지 지원 범위를 확대하고, 자사 신규 클라우드 네이티브 ‘잭 헨리 플랫폼’과도 직접 연계할 계획이다.
특히 API-우선 설계는 파트너 핀테크가 별도 인프라 구축 없이 빠르게 잭 헨리 결제 네트워크에 접속하도록 돕는다. 이는 금융기관의 ‘타임 투 마켓(Time-to-Market)’ 단축과 동시에 사용자 경험(UX) 개선을 가능케 한다.
➤ 재무적 영향 및 예상 시너지
회사 측은 인수가 2026 회계연도 잔여 기간과 2027 회계연도에 주당순이익(EPS)을 소폭 희석할 것으로 예상한다. 그러나 2028 회계연도부터는 수익 기여(Accretive) 효과가 본격화될 전망이다.
일반 투자자 입장에서 EPS 희석은 단기적 우려 요인일 수 있지만, 견조한 PaaS 성장률·규모의 경제·수수료 기반 매출 등을 감안하면 중장기 가치 창출 가능성이 우세하다는 평가가 나온다.
➤ 용어 해설: ‘API-First’·‘클라우드 네이티브’
API-First란 서비스 개발 단계에서부터 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 핵심으로 설계해, 다양한 외부 시스템과 손쉬운 연동을 보장하는 방식을 의미한다. 클라우드 네이티브는 애플리케이션을 가상화·컨테이너 기술 기반으로 구축해, 유연한 확장성·자동화·신속한 배포가 가능하도록 하는 최신 소프트웨어 아키텍처 접근법이다.
은행권은 이러한 기술 채택을 통해 IT 유지 비용을 절감하면서도, 고객이 요구하는 실시간·모바일 중심 금융 환경에 대응할 수 있다.
➤ 기자 해설: 국내 금융권에 주는 시사점
국내 은행·핀테크 역시 마이데이터·오픈뱅킹 등 플랫폼 경쟁으로 결제·송금 서비스를 외부 브랜드에 제공하는 사례가 늘고 있다. 잭 헨리-빅터의 결합은 ‘핵심 시스템 중심 결제 허브’ 전략의 가능성을 확인시켜 준다. 결제 트래픽 확대·데이터 기반 비즈니스 확장에 관심 있는 국내 사업자는 이번 사례를 벤치마킹할 필요가 있다.
또한 PaaS는 간편결제·BNPL(선구매 후지불)·구독경제와 같이 소비자 경험이 중시되는 서비스들과 높은 상호작용을 보인다. 장기적으로는 인공지능(AI) 위험 관리·정책 자동화와 결합돼, 금융사의 리스크 절감 및 고객 맞춤형 상품 설계에도 기여할 것으로 기대된다.
※ 본 기사는 나스닥닷컴 보도자료를 바탕으로 작성됐으며, 내용 중 일부는 기자의 추가 분석을 포함한다.
