[이데일리 마켓in 박소영 기자] 투자 신청 기업을 검토하기 위해 투자 심사 항목을 누른다. 투자 심사에 연결할 펀드 항목을 고른다. 심사할 기업 이름을 직접 입력한다. 세션을 생성하자 인공지능(AI) 심사역과 대화할 수 있는 창이 열린다. AI 심사역에게 심사가 필요한 기업과 나눈 대화를 정리한 파일을 업로드한다. 그러자 AI 심사역이 핵심 투자 포인트, 주요 리스크, 밸류에이션과 투자 조건, 확인과 필요 사항을 정리해준다.

AI 심사역 ‘메리(Merry)’가 작동하는 방식이다. 메리는 국내 투자사 엠와이소셜컴퍼니(MYSC)가 개발했다. 거대언어모델(LLM) 기반 올인원 심사 에이전트다. 메리는 투자 신청 기업이 제출한 비즈니스 데이터를 분석한다. 구체적으로 △재무 현황 △비즈니스 모델(BM) △경쟁사 구조 △임팩트 가치 등을 파악한다. 분석 결과로 실행 요약본까지 자동 생성한다. 사람 심사역은 메리와 대화하며 세부 검토도 할 수 있다.

김정태 MYSC 대표는 메리를 시연하며 “아무리 뛰어난 투자자도 나이가 들면 (실적이) 달라진다”며 “이때 AI는 그 어떤 조직도 누리지 못했던 복리식 성장을 누리게끔 해주는 수단이 될 거다”고 했다. 김정태 대표는 이어 “엔트로피 법칙(열역학 제2법칙)에 따라 좋은 조직이라도 시간이 지날수록 운영에 부침을 겪는다”며 “AI가 실무 시스템에 도움을 줌으로써 조직이 성장할 동력을 줄 수 있다”고 이야기했다.

김정태 MYSC 대표가 14일 서울 강남구 마이워크스페이스에서 열린 오픈업 행사에 참석해 자체 개발한 AI 심사역 '메리'에 대해 이야기하고 있다. (사진=박소영 기자)

국내 액셀러레이터(AC) 벤처스퀘어와 MYSC가 사내에 도입한 실무 AI 시스템을 공개하고 인사이트를 공유하는 자리를 가졌다. 이번 세미나는 벤처스퀘어가 2008년부터 개최해 온 스타트업 생태계 관련 기술·트렌드 행사인 ‘오픈업’ 일환이다. 양사는 자체 개발한 AI 비서와 심사역을 예시로 들었다. 이들이 조직 안에서 AI가 실제로 어떻게 일하고 판단하는지 보여줬다.

MYSC는 임팩트 투자사다. 일반 투자사보다 앞서 미래 변화를 예측하는 가설기반 투자를 집행한다. 다른 투자사보다 더 모험자본 투자하는 경향이 있다. 무엇보다 데이터 축적과 분석이 중요한 셈이다. 하우스는 AI 심사역 메리에 회사 구성원 모두가 그간 축적한 판단, 철학, 문화적 데이터를 학습시켰다. 김 대표는 “AI 에이전트가 없을 때 데이터는 대표이사인 제 노트북 속 폴더에만 존재하는 수준이었다”며 “결국 특정 전문가 머릿속에만 존재하는 건 데이터로서 효용가치가 떨어진다”고 설명했다.

그는 이때 핵심이 프롬프트 강제에 있지 않다고 강조했다. 그는 “AI에게 ‘너는 최고의 투자심사역이야. 이 사업계획서 보고 투자 심사 보고서 써줘’라는 프롬프트 강제는 좋지 않다”며 “이는 마치 신입사원에게 알아서 보고서를 잘 써오라는 뜻과 같다”고 했다.

그는 반대로 AI에 ‘궤적’을 제공하는 게 중요하다고 역설했다. 궤적 제공이란 보다 구체적인 인풋을 넣는 행위를 의미한다. 각 하우스가 쌓은 각종 데이터와 투자 판단 기준·철학을 AI 안에 심는 거다. 예컨대 △어떤 문제를 푸는지 △고객이 소비할 서비스나 제품인지 △실행력 있는 팀인지 △펀드 성격과 맞는지 △가장 큰 리스크는 무엇인지 등이 있다.

벤처스퀘어는 AI 비서 로키(Loki)를 개발했다. 로키는 하우스에서 심층 리서치 워크플로우, 자동화된 데이터 아카이빙 등 업무를 수행 중이다. 투자조합이나 제안서 문서 작성 등에도 활용된다. 로키가 제공하는 정보는 다른 에이전트들이 감시, 평가하게끔 했다.

두 대표는 AI 활용할 때 무엇보다도 단순 규칙을 투입하는 게 아니라 데이터와 맥락을 투입하는 게 중요하다고 강조했다. 명승은 벤처스퀘어 대표는 “대화의 맥락을 알려주지 않으면 엉뚱한 자료를 긁어 오거나, 최신 정보가 아닌 자신이 지닌 지식 안에서만 답하는 경향이 있다”고 짚었다.

그는 이어 “맥락을 만들려면 하우스가 지닌 데이터 베이스(DB)가 필요하다”며 “DB 접근 권한은 대개 대표자나 책임자급에 있는데, 이들부터가 (AI 도입과 운영, 개발 등에) 참여해야 한다”고 조언했다.