모건스탠리가 발표한 노트에서 온라인 여행사(OTA)가 인공지능(AI) 도입으로부터 오히려 이익을 얻을 수 있다고 평가했다. 이는 AI 에이전트가 전통적인 예약 플랫폼을 완전히 배제할 것이라는 시장의 우려에 대한 정면 반박이다.
2026년 2월 28일, 인베스팅닷컴의 보도에 따르면, 모건스탠리는 초기 단계의 ‘에이전틱(agentic) AI’ 여행 도구가 OTA를 우회하는 대신 사용자를 OTA의 앱과 웹사이트로 유도하여 거래를 완료하게 한다고 분석했다. 은행 측은 주요 플랫폼들이 스스로 결제 리스크, 고객 서비스, 환불, 규제 의무를 감수하려 하지 않는 경향을 보이고 있어, 실제 거래 흐름의 중심에는 여전히 OTA가 남아있다고 지적했다.
요지: 초기 AI 여행 도구는 OTA를 대체하기보다 거래를 OTA로 유입시키며, OTA는 여전히 merchant of record(판매자 표기·결제 책임자)로서의 지위를 유지하고 있다.
모건스탠리는 이 같은 역학이 OTA에 중요한 이점을 제공한다고 보았다. OTA가 판매자 표기(merchant of record) 지위를 유지하면, 소비자 탐색 및 구매 관련의 귀중한 데이터 확보가 계속 가능하다. 해당 데이터는 풍부한 숙박 재고(inventory) 접근성과 결합되어 OTA를 AI 혼란의 희생양이 아니라 불가결한 파트너로 만들 수 있다고 평가했다.
보고서는 Booking.com을 사례로 들어 직접 앱 트래픽의 가속화를 근거로 제시했다. 월간 활성 사용자(MAU)는 최근 4분기 동안 연간 기준으로 각각 8%, 9%, 11%, 12%의 증가세를 보였다. 모건스탠리는 이 같은 직접 채널 성장이 마진 측면에서 더 매력적이라고 판단했다.
규모(scale)는 여전히 구조적 우위로 작용한다는 점도 강조했다. Booking Holdings Inc. (NASDAQ:BKNG)은 전 세계에서 400만 개 이상의 숙박시설을 등재하고 있는데, 이는 주요 호텔 그룹들의 재고보다 약 40배에 해당한다고 모건스탠리는 밝혔다. 또한 수익의 약 90%가 독립 호텔, 소형 체인 및 대체 숙박(alternative accommodation)에 연계되어 있어, 이러한 롱테일(long-tail) 공급은 AI 플랫폼이 쉽게 복제하거나 무시하기 어렵다는 것이다.
일부 투자자들은 AI가 OTA를 약화시켜 오히려 호텔 브랜드에 이익이 될 수 있다고 전망해왔으나, 모건스탠리는 이러한 관점이 잘못된 해석일 수 있다고 지적했다. 현재의 산업 구조는 유료 검색(paid search)과 유사한 면모를 보이며, 핵심 데이터 흐름과 구매 경로는 당분간 그대로 유지될 가능성이 높다고 평가했다.
용어 설명
OTA(온라인 여행사)는 호텔, 항공권, 숙박 등 여행 상품을 소비자에게 중개하는 플랫폼을 뜻한다. 대표적 기업으로는 Booking.com, Expedia, Agoda 등이 있다. 에이전틱(agentic) AI는 사용자의 지시를 바탕으로 스스로 행동하고 거래를 중개하거나 추천을 제공하는 AI 유형을 말한다. merchant of record는 거래에서 공식 판매자로 기록되어 결제 처리, 환불, 세금 및 규제 준수 의무를 지는 주체를 의미한다. Paid search는 검색 광고를 통한 유입과 거래가 중심이 되는 상업 모델을 일컫는다.
시장·경제적 영향 및 전망
모건스탠리의 분석을 바탕으로 한 향후 시장 영향은 다음과 같이 요약 가능하다. 첫째, OTA의 데이터 수집과 판매자 표기 지위 지속은 OTA의 수익성 및 마진에 우호적일 가능성이 크다. 직접 채널(앱·웹) 이용 증가로 고객 획득 비용(CAC)이 개선되고, 교차판매 및 패키지 판매 등 마진 높은 상품 판매가 확대될 수 있다.
둘째, 호텔 및 브랜드 입장에서는 AI 도구가 소비자와의 직접 접점을 늘릴 여지가 있으나, 결제·환불·고객응대 등 운영 리스크를 직접 부담하기보다 OTA와의 협력·위탁 모델을 선호할 가능성이 크다. 이에 따라 호텔 브랜드의 수익성 개선은 제한적일 수 있다.
셋째, 주식 시장 관점에서는 규모와 재고 우위를 가진 OTA(예: NASDAQ:BKNG 등)가 AI 관련 불확실성 속에서도 방어적인 포지션을 유지할 가능성이 높다. 다만 단기적으로 AI 관련 기술 투자 비용, 플랫폼 간 경쟁 심화, 규제 변화(데이터 보호·결제 규제 등)는 수익성에 변동성을 야기할 수 있다.
넷째, 소비자 가격 및 예약 채널 다변화 측면에서는 AI가 가격비교와 맞춤형 제안을 더 정교하게 만들어 결국 경쟁 심화와 가격 투명성 증가로 이어질 수 있다. 이는 소비자에게는 긍정적이나, OTA와 호텔의 마케팅·수수료 전략 재설계를 요구할 것이다.
다섯째, 규제·법적 리스크는 향후 중요한 변수다. 결제 책임 주체에 대한 법적 해석, 데이터 사용·보호 규제, 소비자 보호 강화 등은 OTA의 운영 모델에 직접적인 영향을 미칠 가능성이 있다. 특히 merchant of record로서의 책임 범위와 의무가 강화되면 운영비용 상승과 수익성 압박이 발생할 수 있다.
종합 평가
모건스탠리의 분석은 초기 AI 도입이 OTA를 자동적으로 도태시키지 않는다는 점을 제시하며, 데이터, 재고, 판매자 표기 지위, 규모 등 기존 OTA의 구조적 우위가 여전히 유효하다고 결론지었다. 투자자 및 업계 관계자는 이 같은 구조적 우위를 감안하여 기술 투자, 채널 전략, 규제 대응 계획을 세울 필요가 있다. 향후 AI 기술의 고도화와 규제 환경 변화에 따라 시나리오가 달라질 수 있으므로 지속적 관찰이 필요하다.
