Rowspace, 사모펀드 업계에서 AI를 실질적으로 활용하기 위해 5,000만 달러 투자 유치

사모펀드는 판단력에 의존하지만, 알고 보면 판단력을 확장하는 것은 유난히 어려운 일입니다. 수십 년에 걸쳐 축적된 거래 메모, 인수 모델, 파트너 메모, 포트폴리오 데이터 등이 서로 연동되도록 설계되지 않은 여러 시스템에 흩어져 있습니다.

새로운 거래가 회사에 들어올 때마다, 분석가들은 가장 시급한 질문에 대한 답이 회사 내부 기록 어딘가에 묻혀 있더라도 매번 처음부터 다시 시작해야 한다.

바로 이 문제를 해결하기 위해 로우스페이스(Rowspace)가 탄생했으며, 샌프란시스코의 이 스타트업이 5,000만 달러의 자금을 확보하고 과감한 주장을 내세우며 스텔스 모드를 벗어난 이유이기도 합니다. 바로 사모펀드를 위한 AI로, 단순히 의사결정을 지원하는 데 그치지 않고 회사의 사고 방식을 실제로 학습한다는 것입니다.

이 회사는 세쿼이아(Sequoia)가 주도한 시드 라운드와 세쿼이아 및 에머전스 캐피털(Emergence Capital)이 공동 주도한 시리즈 A 라운드를 통해 공식 출범했으며, 스트라이프(Stripe), 컨빅션(Conviction), 베이시스 세트(Basis Set), 트와인(Twine), 그리고 금융 분야에 중점을 둔 엔젤 투자자 그룹이 참여했다.

이름은 공개되지 않았으나, 수천억 달러에서 거의 1조 달러에 달하는 자산을 운용하는 유명 사모펀드 및 신용 투자 회사들로 알려진 초기 고객사들이 이미 이 플랫폼을 이용 중이며, 그중 약 10개의 주요 기업과는 연간 계약 금액이 7자리 수에 달하는 계약을 체결했다.

MIT 졸업생 두 명, 해결하기 까다로운 하나의 문제

로우스페이스(Rowspace)는 마이클 마나팟(Michael Manapat)과 이보 링(Yibo Ling)이 공동 창업했다. 두 사람은 MIT 대학원생 시절 만나 서로 매우 다른 경력을 쌓아왔다. 마나팟은 스트라이프(Stripe)에서 수십억 건의 거래를 처리하는 머신러닝 시스템을 구축한 뒤, 노션(Notion)의 CTO로 재직하며 AI 분야로의 확장을 주도했다.

링은 금융 분야로 진로를 선택했다. 우버(Uber)와 바이낸스(Binance)에서 재무팀을 이끌며 두 차례나 CFO를 역임한 그는, 수년간 파편화된 시스템 전반의 데이터를 수동으로 종합해 투자 결정을 내려왔다. 2022년 말 ChatGPT가 출시되자 링은 실사 업무에 이를 테스트해 보았으나, 즉시 같은 벽에 부딪혔다.

“분명히 큰 잠재력은 있었지만, 실제로는 제대로 작동하지 않았습니다,”라고 그는 포춘(Fortune)지에 말했다. “올바른 맥락에서 올바른 정보가 필요합니다.” AI의 잠재력과 금융 분야의 복잡하고 독점적이며 기관별로 상이한 데이터 현실 사이의 그 격차가 바로 창업의 핵심 논리가 되었다.

공동 창업자이자 최고운영책임자(COO)인 링은 이를 다음과 같이 명료하게 설명했다. “대부분의 기술 도구는 금융 분야에 필요한 포괄성이나 미묘한 차이를 충분히 반영하지 못합니다. 반면 대부분의 금융 도구는 기술적 한계를 높여야 합니다. 우리는 이 두 가지를 모두 달성할 계획입니다.”

사모펀드(PE)를 위한 AI는 실제로 어떤 모습일까

Rowspace의 플랫폼은 문서 저장소, 투자 및 회계 시스템, 오래된 파워포인트 자료, 거래 메모 등 기업 전체 역사에 걸친 구조화 및 비구조화 데이터를 연결하고, 마나팟이 ‘금융 고유 관점’이라고 부르는 방식을 적용합니다. 이는 기업이 실제로 정보를 조정하고, 불일치를 해석하며, 의사결정을 내리는 방식을 반영하는 관점입니다. 가장 중요한 점은 이 모든 처리가 고객사의 자체 클라우드 환경 내에서 이루어진다는 것입니다. 고객사의 데이터는 결코 고객사의 통제 범위를 벗어나지 않습니다.

결과물은 Rowspace의 자체 인터페이스를 통해, 엑셀(Excel)이나 마이크로소프트 팀즈(Microsoft Teams)와 같은 도구 내에서, 또는 회사의 기존 데이터 인프라에 직접 연동하여 확인할 수 있습니다. 신규 거래를 검토하는 신입 애널리스트는 전화를 걸거나 공유 드라이브를 뒤지지 않고도 수십 년에 걸친 과거 의사결정 내역, 유사 거래 사례, 내부 심사 패턴을 즉시 확인할 수 있습니다.

“금융 분야는 중대한 결정을 내려야 하는 상황이 많습니다. 과거에는 신속하게 움직이는 것과, 회사가 보유한 모든 가능한 데이터를 활용해 충분히 정보를 바탕으로 한 세밀한 결정을 내리는 것 사이에 상충 관계가 존재했습니다. Rowspace의 공동 창립자이자 CEO인 마이클 마나팟(Michael Manapat)은 “우리의 AI 플랫폼은 이러한 상충 관계를 해소합니다”라고 말했습니다. “우리는 기업의 데이터를 금융 분야가 요구하는 엄격한 기준에 부합하는 확장 가능한 판단으로 전환하는 전문적인 인텔리전스를 구축하고 있습니다.”

이러한 포부는 마나팟이 사내에서 자주 인용하는 한 문장에 잘 담겨 있습니다. “결코 잊지 않는 회사를 상상해 보십시오. 경험 많은 투자자가 특정 방식으로 다양한 도구를 활용하는 업무 흐름을 체계화하고 복제할 수 있는 곳입니다. 그것이 가능해지면, 입사 1년 차 애널리스트도 수십 년에 걸친 조직의 노하우를 활용할 수 있으며, 판단력은 희석되지 않고 기업과 함께 확장될 것입니다.”

세쿼이아와 에머전스가 수직형 AI에 베팅하는 이유

이번 자금 조달의 배후에 있는 투자자들의 확신은 그 자체로 주목할 만한 신호입니다. 투자를 주도한 세쿼이아의 파트너 알프레드 린(Alfred Lin)은 로우스페이스(Rowspace)를 ‘점점 더 강력해지는 파운데이션 모델의 부상 속에서 어떤 AI 애플리케이션이 살아남을 것인가’라는 질문에 대한 직접적인 해답으로 제시했습니다.

“마이클은 스트라이프(Stripe)에서 수십억 건의 거래를 처리하는 머신러닝 시스템을 구축했으며, 노션(Notion)의 AI 진출을 주도하는 데 기여했습니다. 이보는 금융 분야의 리더이자 투자자로서, 바로 로우스페이스가 해결하고 있는 바로 그 과제들과 씨름해 온 인물입니다,”라고 린은 말하며, 마이클과 이보 모두 문제를 양측의 관점에서 바라보았으며, 기술적 깊이와 고객이 실제로 필요로 하는 바에 대한 직접적인 이해를 겸비하고 있다고 덧붙였다.

에머전스 캐피털(Emergence Capital)의 제이크 세이퍼(Jake Saper) 총괄 파트너는 데이터 인프라에 대한 논지를 한 걸음 더 발전시켜 다음과 같이 말했다. “그들은 독점 데이터를 연결하고, 이를 매우 엄격하게 조정 및 추론하는, 이전에는 불가능했던 작업을 수행하고 있습니다. 이러한 기반이 없다면 어떤 다른 AI 도구를 사용하든 소용이 없습니다.”

이러한 주장은 현재 소프트웨어 업계 전반을 휩쓸고 있는 우려, 즉 파운데이션 모델이 결국 애플리케이션을 상품화할 것이라는 우려를 정반대로 뒤집는 것이다. 린의 견해는 정반대다. 즉, 심층적이고 독점적인 데이터 계층 위에 구축된 수직형 AI 시스템이야말로 지속 가능한 경쟁 우위가 누적될 분야라는 것이다.

특히 알파(alpha)가 정의상 기업별 특성에 따라 달라지고 재현 불가능한 사모펀드(PE)용 AI의 경우, 이러한 논리에 반박하기는 특히 어렵다. 투자 관리의 백오피스 분야는 일반 AI가 침투하기 위해 고군분투해 온 마지막 미개척지 중 하나였다. 로우스페이스(Rowspace)는 그 원인을 파악했으며 해결책도 알고 있다는 전제 하에 최근 5,000만 달러를 조달했다.

관련 기사: 산탄데르와 마스터카드, 유럽 최초의 AI 기반 결제 시범 운영 실시

업계 리더들로부터 AI와 빅데이터에 대해 더 자세히 알아보고 싶으신가요? 암스테르담, 캘리포니아, 런던에서 열리는 ‘AI & Big Data Expo’를 확인해 보세요. 이 포괄적인 행사는 TechEx의 일환으로, ‘Cyber Security & Cloud Expo’를 비롯한 다른 주요 기술 행사와 함께 개최됩니다. 자세한 정보를 보려면 여기를 클릭하세요.

AI 뉴스는 TechForge Media가 제공합니다. 다가오는 기업 기술 행사 및 웨비나를 여기서 확인해 보세요.