벤처투자 데이터 플랫폼 팩트시트(운영사 애즈플로우)는 투자사의 AI 업무 자동화 구축과 현장 안착을 지원하는 ‘FDE 서비스’를 출시했다고 7일 밝혔다.
엔지니어가 고객사 업무를 함께 분석하며 데이터 연동부터 자동화 설계, 운영 안정화까지 전 과정을 수행하는 서비스다.
배경에는 AI ‘도입과 활용의 간극’이 있다. 생성형 AI를 도입해도 기존 데이터와 연결되지 않거나 업무 프로세스에 녹아들지 못해 활용도가 떨어지는 사례가 적지 않다는 것이 회사 측 설명이다.
팩트시트는 경영진의 96%가 생성형 AI 투자를 확대할 계획이지만 실제 운영 환경에 안착했다고 응답한 기업은 36%에 그쳤다는 글로벌 IT 서비스 기업 랙스페이스(Rackspace)의 조사 결과를 근거로 들었다.
FDE는 고객사와 함께 문제를 풀며 AI를 실제 업무 환경에 정착시키는 현장 엔지니어 조직을 가리킨다.
데이터 분석 기업 팔란티어의 조직에서 출발한 개념으로, 지금은 글로벌 AI 기업들이 핵심 조직 모델로 운영하고 있다.
팩트시트는 이 모델을 국내 벤처캐피털(VC), 액셀러레이터(AC), 사모펀드(PE) 업무 환경에 맞게 옮겼다.
기존 시스템통합(SI)과의 차이로는 ‘성과 중심’을 꼽았다.
SI가 요구사항에 맞춰 시스템을 구축하는 데 집중했다면, FDE는 실제 업무에서 반복되는 작업을 찾아 자동화하고 운영 이후까지 개선을 이어간다.
회사 관계자는 “MCP(Model Context Protocol)는 강력한 도구이지만 어떤 업무를 자동화하고 어떤 데이터를 연결해야 하는지는 결국 현장에서 결정된다”며 “팩트시트 FDE는 그 마지막 단계를 고객과 함께 만드는 서비스”라고 설명했다.
우선 자동화 대상은 투자사가 가장 많은 시간을 쓰는 반복 업무다.
심사역이 “2호 펀드 LP 보고서 초안 작성해줘”라고 요청하면 시스템이 투자 데이터를 취합해 회사 양식에 맞는 초안을 만들어내는 식이다.
펀드별 LP 보고서 초안 작성과 이상 데이터 검토, 투자기업 실적·밸류에이션·리스크 변화 분석, 딜 정보를 회사 양식에 맞춰 정리하는 투자심의(IC) 자료, 트랙레코드와 포트폴리오 정보를 출자기관 양식으로 구성하는 출자제안서(IM) 등이 여기에 해당한다.
일정 목표는 계약 후 약 4주 안에 초기 구축과 데이터 연동을 마치고 30~60일 안에 첫 자동화 성과를 확인하는 것이다.
보고서 작성 시간 단축, 데이터 오류 감소, 리스크 모니터링 누락 방지 등 사전에 합의한 성과 지표로 효과를 검증한다.
팩트시트는 현재 실제 고객사에 적용해 운영 중인 9건의 구축 사례를 확보했고, 대표 사례로 투자 업무 자동화 프로젝트를 공개했다.
자연어 명령으로 LP 정기보고 초안을 생성하거나 포트폴리오 리스크 등급을 자동 산정하는 과정을 볼 수 있는 데모도 함께 선보였다. 홍종철 인포뱅크 iAccel 대표는 “AI 도입의 성패는 모델의 성능이 아니라 실제 업무 흐름에 얼마나 자연스럽게 안착시키느냐에 달려 있다”고 말했다.
서비스는 팩트시트 이용 고객사와 AI 전환(AX)을 추진하는 VC·AC·PE를 대상으로 제공된다. 사전 진단으로 고객사의 데이터 구조와 업무 프로세스를 분석한 뒤 효과가 가장 큰 자동화 과제를 선정해 진행한다.
함세희 팩트시트 대표는 “기업들이 AI를 도입하는 것보다 더 어려운 것은 실제 업무에 정착시키는 일”이라며 “팩트시트는 앞으로도 투자사 업무 특성에 맞춘 AI 자동화를 통해 심사역들이 반복 업무보다 투자 판단과 기업 발굴에 더 많은 시간을 쓸 수 있도록 지원하겠다”고 말했다. 이어 “LP 보고와 투자심의 자료 작성뿐 아니라 투자 검토, 포트폴리오 관리 등 투자 업무 전반으로 AI 자동화 영역을 확대해 국내 투자업계의 AI 전환을 지원해 나갈 계획”이라고 덧붙였다.
출처 : Platum(Startup;s Stroy Platform)(https://platum.kr/)
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