# Kathleen Wrynn > 캐슬린 린(Kathleen Wrynn)은 인베스코(Invesco)의 디지털 자산 부문 글로벌 총괄로, 암호화폐 연계 투자 전략 및 블록체인 애플리케이션을 포함한 토큰화 및 디지털 자산 전략을 이끌고 있습니다. - Canonical URL: https://iq.wiki/kr/wiki/kathleen-wrynn - Categories: People in crypto - Tags: Advisor, Influencer - Created: 2026-08-17T13:41:00.774Z - Last updated: 2026-08-17T13:41:00.774Z - Source: IQ.wiki — the world's largest blockchain and crypto encyclopedia (https://iq.wiki) --- **캐슬린 린(Kathleen Wrynn)**은 다국적 자산 운용사인 인베스코(Invesco Ltd.)의 [디지털 자산](https://iq.wiki/wiki/digital-assets) 부문 글로벌 총괄로, 금융 서비스 부문 내 디지털 자산 전략을 발전시키는 데 중추적인 역할을 한 것으로 알려져 있습니다. 린은 [블록체인](https://iq.wiki/wiki/blockchain) 기술 및 자산 운용 분야에서 풍부한 배경을 가지고 있으며, 이전에는 JP모건 체이스(JPMorgan Chase)와 DWS 그룹(DWS Group)에서 디지털 자산 이니셔티브 및 블록체인 애플리케이션을 전문으로 하는 리더십 직책을 역임했습니다. [\[1\]](#cite-id-8f5CFicfIu3hKS26) [\[2\]](#cite-id-L8XI8NJ1s6DLj13f)​ ## 초기 생애 및 교육 캐슬린 린은 브랜다이스 대학교(Brandeis University)에서 국제 및 글로벌학 학사 학위를 취득한 후, 브랜다이스 국제 경영대학원(Brandeis International Business School)에서 국제 경제 및 금융 석사 학위를 받았습니다. 이러한 학문적 추구는 특히 [블록체인](https://iq.wiki/wiki/blockchain) 부문 내에서 금융 및 기술 혁신에 대한 그녀의 정교한 접근 방식의 토대가 되었습니다. [\[2\]](#cite-id-L8XI8NJ1s6DLj13f)​ ## 경력 #### 노스웨스턴 뮤추얼 (Northwestern Mutual) 2007년 6월부터 2007년 8월까지 캐슬린 린은 뉴욕 메트로폴리탄 지역의 노스웨스턴 뮤추얼에서 재무 상담 인턴으로 근무했으며, 이는 나중에 [디지털 자산](https://iq.wiki/wiki/digital-assets) 관련 업무의 기초가 되었습니다. #### 도이치은행 (Deutsche Bank) 린은 도이치은행의 애널리스트 교육 프로그램을 통해 입사하여 2008년 6월부터 2009년 11월까지 인턴으로 근무했습니다. 2009년 11월부터 2014년 3월까지 자산 운용 부문 디지털 마케팅 매니저로 근무했습니다. 2014년 4월부터 2016년 1월까지 자산 및 자산 관리 부문 최고 지식 사무국(Chief Knowledge Office)에서 근무했습니다. 2016년 2월부터 2018년 3월까지 인덱스 투자 부문 최고 운영 사무국(Chief Operating Office) 부사장을 역임했습니다. #### DWS 그룹 (DWS Group) 린은 2018년 3월부터 2022년 9월까지 DWS 그룹에서 근무하며 자산 운용 운영, 제품 전략 및 디지털 제품 분야의 직책을 맡았습니다. 2018년 3월부터 2019년 8월까지 액티브 및 패시브 자산 운용 부문 최고 운영 사무국 부사장을 역임했습니다. 2019년 9월부터 2020년 8월까지 제품 전략 및 개발 부사장을 역임했습니다. 2020년 8월부터 2022년 4월까지 미주 지역 COO, 제품 부문 이사로 근무했습니다. 2021년 10월부터 2022년 9월까지 제품 부문 글로벌 디지털 제품 이사를 역임했습니다. #### JP모건 체이스 (JPMorgan Chase & Co.) 린은 2022년 9월 JP모건 체이스에 합류했습니다. 2022년 9월부터 2024년 4월까지 최고 기술 사무국(Chief Technology Office)에서 DLT 전략 리드 겸 상무이사(Executive Director)로 근무했습니다. 그녀의 업무에는 [분산 원장 기술](https://iq.wiki/wiki/distributed-ledger-technology-dlt) 및 [블록체인](https://iq.wiki/wiki/blockchain) 이니셔티브와 관련된 전략이 포함되었으며, 여기에는 [Web3](https://iq.wiki/wiki/web3) 생태계 제품 개발이 포함되었습니다. 2024년 4월부터 2025년 6월까지 글로벌 기술 전략 부문 상무이사로 근무했습니다. #### LWT 2023년 7월부터 린은 LWT의 이사회 멤버로 활동하고 있습니다. #### AI 2030 2024년 1월부터 2025년 6월까지 린은 AI 2030 [Web3](https://iq.wiki/wiki/web3) 이사회 멤버로 활동했습니다. #### 인베스코 (Invesco Ltd.) 2025년 6월부터 린은 뉴욕에 위치한 인베스코의 매니징 디렉터(Managing Director)이자 [디지털 자산](https://iq.wiki/wiki/digital-assets) 부문 글로벌 총괄로 재직하고 있습니다. 그녀의 책임에는 암호화폐 ETF와 16억 달러 규모의 토큰화 자산 포트폴리오를 포함한 회사의 디지털 자산 활동 감독이 포함됩니다. 그녀의 역할에는 인베스코 펀드의 토큰화 및 회사의 자산 운용 활동에 [암호화폐](https://iq.wiki/wiki/cryptocurrency) 투자 전략을 통합하는 것과 관련된 업무도 포함됩니다. 그녀의 재임 기간 동안 인베스코는 투자 상품의 [토큰화](https://iq.wiki/wiki/tokenization) 및 펀드 관리에서의 온체인 인프라 사용에 대해 [슈퍼스테이트(Superstate)](https://iq.wiki/wiki/superstate)와 파트너십을 맺었습니다. 린은 또한 [파리 블록체인 위크(Paris Blockchain Week)](https://iq.wiki/wiki/paris-blockchain-week-pbw) 서밋 세션과 토큰화 및 자본 시장의 변화를 다루는 패널을 포함한 업계 행사에 참여해 왔습니다. #### 세계 경제 포럼 (World Economic Forum) 2025년 10월부터 린은 세계 경제 포럼의 [디지털 자산](https://iq.wiki/wiki/digital-assets) 운영 위원회 위원으로 활동하고 있습니다. #### Nicsa 2025년 10월부터 린은 Nicsa의 [디지털 자산](https://iq.wiki/wiki/digital-assets) 위원회 공동 의장을 맡고 있습니다. #### 전문 자격증 린은 블록체인 위원회(Blockchain Council)로부터 Certified Quorum Developer, Certified Blockchain Expert™, Certified DeFi Expert™, Certified NFT Expert™ 자격증을 보유하고 있습니다. 또한 와튼 온라인(Wharton Online)을 통해 [블록체인](https://iq.wiki/wiki/blockchain) 및 [디지털 자산](https://iq.wiki/wiki/digital-assets) 경제학 프로그램을 수료했으며, MIT 슬론 경영대학원(MIT Sloan School of Management)에서 블록체인 기술 프로그램을 수료했습니다. [\[1\]](#cite-id-8f5CFicfIu3hKS26) [\[2\]](#cite-id-L8XI8NJ1s6DLj13f) [\[3\]](#cite-id-BtVz3XLIKPGLZsYS) [\[4\]](#cite-id-ODoRg9BI9NGwY8jW) [\[5\]](#cite-id-ivLIyMtaWCJzaPZf) [\[6\]](#cite-id-6bGfJ40xl2jcXSbx) [\[7\]](#cite-id-411gSWFf9qBMlr9S) ## 인터뷰 #### AI와 블록체인의 융합 #01 2024년 8월 22일, JP모건 체이스의 상무이사이자 CTO 전략 자문 그룹 멤버인 캐슬린 린은 AI4 유튜브 채널에 게시된 인터뷰에서 인공지능(AI)과 [블록체인](https://iq.wiki/wiki/blockchain) 기술의 융합에 대해 논의했습니다. 발표 시작 부분에서 린은 표현된 견해는 본인의 것이며 JP모건 체이스를 대변하지 않는다고 밝혔습니다. [YOUTUBE@VID](F5GzAkn_nJc) 린은 AI와 [블록체인](https://iq.wiki/wiki/blockchain)을 서로 다르지만 상호 보완적인 기능을 가진 기술로 설명했습니다. AI는 대량의 데이터를 처리하고, 패턴과 이상 징후를 식별하며, 의사 결정을 지원하고, 워크플로우를 자동화할 수 있습니다. 블록체인은 암호화 검증, 추적 가능성, 감사 가능성 및 수정 저항성을 포함한 특성을 가진 데이터 기록 및 공유를 위한 분산 인프라를 제공합니다. 린에 따르면 이러한 기능의 결합은 데이터 관리, 자동화 및 비즈니스 프로세스에 적용될 수 있습니다. 발표에서는 AI와 블록체인 간의 상호 작용이 일어나는 세 가지 영역인 [스마트 컨트랙트](https://iq.wiki/wiki/smart-contract) 자동화, AI 관련 참여를 위한 [토큰화](https://iq.wiki/wiki/tokenization) 및 인센티브, 영지식 머신러닝을 조사했습니다. [스마트 컨트랙트](https://iq.wiki/wiki/smart-contract)의 맥락에서 린은 [블록체인](https://iq.wiki/wiki/blockchain) 데이터 분석, 잠재적 사기 탐지, 협상 자동화 및 사전 정의된 조건에 기반한 의사 결정 지원과 같은 작업에 AI를 사용하는 것을 설명했습니다. 논의된 예시로는 공급망 관리, 환자 기록 관리 및 보험 관련 프로세스가 포함되었습니다. 린은 또한 탈중앙화된 AI 시스템에서의 [토큰화](https://iq.wiki/wiki/tokenization) 사용에 대해서도 언급했습니다. 이러한 맥락에서 블록체인 기반 토큰은 AI 모델 개발에 데이터나 컴퓨팅 리소스를 기여하는 참여자에게 보상하는 데 사용될 수 있습니다. 그녀는 연합 학습, 데이터 교환 및 거버넌스 메커니즘을 토큰 기반 시스템이 적용될 수 있는 영역으로 언급했습니다. 토큰화는 자산이나 기타 가치 있는 항목을 [블록체인](https://iq.wiki/wiki/blockchain)에서 소유권을 추적할 수 있는 [디지털 자산](https://iq.wiki/wiki/digital-assets)으로 변환하는 것으로 설명되었습니다. 논의된 또 다른 영역은 영지식 머신러닝이었습니다. 린은 [영지식 증명](https://iq.wiki/wiki/zero-knowledge-proofs-zkps)을 통해 한 당사자가 기본 데이터를 공개하지 않고도 정보를 확인할 수 있다고 설명했습니다. 머신러닝에 적용된 이 접근 방식은 기본 정보에 대한 액세스를 제한하면서 개인 데이터 세트를 처리하거나 확인하는 데 사용될 수 있습니다. 그녀는 세 가지 애플리케이션으로 프라이버시 보존 머신러닝, 모델 학습에 사용된 데이터 세트의 검증, 클라우드 인프라와 같은 환경에서 작동하는 머신러닝 모델의 무결성을 확인하는 메커니즘을 설명했습니다. 발표에서는 또한 AI와 [블록체인](https://iq.wiki/wiki/blockchain)을 결합하는 것과 관련된 몇 가지 기술적 및 운영적 제약 사항을 확인했습니다. 여기에는 두 기술의 컴퓨팅 요구 사항, 블록체인 트랜잭션 처리량 제한, 인프라 및 구현 비용, 블록체인 네트워크와 AI 플랫폼 간의 상호 운용성, AI 모델 개발을 위한 적절한 데이터의 가용성이 포함되었습니다. 린은 블록체인이 데이터 무결성과 투명성을 위한 메커니즘을 제공할 수 있지만, AI 시스템의 효과는 학습에 사용되는 데이터의 품질에 달려 있다고 언급했습니다. 마지막 섹션에서 린은 AI와 [블록체인](https://iq.wiki/wiki/blockchain)을 더 광범위한 기술 스택 내에 배치했습니다. 그녀는 블록체인을 데이터 및 분산 컴퓨팅 계층의 일부로, AI를 로직 및 인지 컴퓨팅 계층의 일부로 규정했습니다. 또한 증강 현실, 가상 현실 및 사물 인터넷을 포함한 물리적 및 공간 컴퓨팅 기술을 인터페이스 계층의 구성 요소로 설명했습니다. 따라서 이 발표는 이러한 기술의 융합을 분산 데이터 인프라, 컴퓨팅 지능, 디지털 또는 물리적 인터페이스 간의 상호 작용으로 프레임화했습니다. [\[7\]](#cite-id-411gSWFf9qBMlr9S)