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1. 핵심 요약
- Datarails는 생성형 AI를 활용하여 재무 보고의 '마지막 단계'를 자동화하고, CFO가 데이터 기반 스토리텔링을 보다 효율적으로 수행하도록 지원합니다.
- 기존 시스템과의 연동성을 극대화하여 복잡한 데이터 통합 과정을 간소화하고, IT 부서의 지원 없이도 빠른 도입이 가능하도록 '안티 임플리멘테이션' 전략을 채택했습니다.
- 7천만 달러 규모의 시리즈 C 투자를 유치하며, 월간 매출 70% 성장세를 이어가고 있으며, 향후 재무 부서를 'AI 네이티브' 환경으로 전환하는 것을 목표로 합니다.
2. 기사 상세 번역
재무 리더의 새로운 과제: 스토리텔링
현대 CFO에게 가장 어려운 부분은 단순한 계산이 아닙니다. 바로 데이터에 기반한 설득력 있는 스토리텔링입니다. 장부 마감 및 변동 분석 후, 재무팀은 수치 변화의 원인을 설명하기 위해 차트를 파워포인트 슬라이드에 수동으로 복사-붙여넣는 데 며칠, 심지어 몇 주를 소비합니다.
Datarails의 생성형 AI 솔루션
11년 된 이스라엘 핀테크 기업 Datarails는 이러한 재무 보고의 '마지막 단계'를 자동화하도록 설계된 새로운 생성형 AI 도구를 발표했습니다. 이를 통해 재무 리더는 마치 '감(vibe) 코딩'을 하듯 간편하게 이사회 보고서를 작성할 수 있습니다.
Datarails는 최근 발표한 7천만 달러 규모의 시리즈 C 투자 라운드와 함께, 새로운 전략, 기획 및 보고 AI 재무 에이전트를 출시합니다. (https://www.datarails.com/datarails-raises-70m-series-c-ai-for-cfos/) 이 에이전트는 단순히 텍스트만 제공하는 것이 아니라, 완전한 형식의 자료를 통해 복잡한 재무 질문에 답변할 수 있습니다.
이제 재무 전문가는 "올해 수익성 변화의 원인은 무엇인가?" 또는 "지난달 마케팅 예산 초과 이유는 무엇인가?"와 같은 질문을 던지고, 시스템은 즉시 이사회에 보고할 준비가 된 파워포인트 슬라이드, PDF 보고서 또는 엑셀 파일을 생성합니다. 이러한 에이전트의 도입은 "CFO 오피스"가 데이터를 활용하는 방식에 근본적인 변화를 가져올 것입니다.
챗봇을 넘어선 솔루션
새로운 에이전트의 목표는 재무 부서에 만연한 데이터 파편화 문제를 해결하는 것입니다. 영업 리더가 Salesforce에서, CIO가 ServiceNow에서 일하는 것과 달리, CFO는 단일한 '진실의 시스템'을 가지고 있지 않습니다. 데이터는 ERP, HRIS, CRM 및 은행 포털 등 다양한 곳에 흩어져 있습니다.
재무 분야에서 AI 도입의 주요 장벽 중 하나는 보안입니다. CFO는 손익계산서 데이터를 공개 모델에 연결하는 것을 당연히 꺼립니다.
Datarails는 Microsoft의 Azure OpenAI Service를 활용하여 이러한 문제를 해결했습니다. Didi Gurfinkel CEO는 "우리는 Azure의 OpenAI를 사용하여 고객의 데이터 프라이버시와 보안을 보장합니다. 고객들은 데이터를 공개 LLM과 공유하는 것을 원치 않습니다."라고 설명했습니다. 이를 통해 플랫폼은 최첨단 모델을 활용하면서도 민감한 재무 데이터를 안전한 기업 환경 내에 유지할 수 있습니다.
Datarails의 새로운 에이전트는 이러한 분산된 시스템을 연결하는 통합 데이터 레이어 위에 구축되어 있습니다. AI는 회사의 자체 통합 내부 데이터에 기반하므로 일반적인 LLM에서 흔히 발생하는 환각 현상을 방지하면서 민감한 재무 데이터에 필요한 수준의 프라이버시를 제공합니다.
"CFO가 조직 수준에서 AI를 활용하려면 데이터를 통합해야 합니다."라고 Datarails CEO Didi Gurfinkel은 VentureBeat과의 인터뷰에서 강조했습니다.
데이터 통합 문제를 먼저 해결함으로써 Datarails는 이제 비즈니스 맥락을 이해하는 에이전트를 제공할 수 있습니다. "이제 CFO는 분석을 실행하고, 인사이트를 얻고, 보고서를 생성하기 위해 에이전트를 사용할 수 있습니다. 왜냐하면 이제 데이터가 준비되었기 때문입니다."라고 Gurfinkel은 덧붙였습니다.
재무 분야의 '감(vibe) 코딩'
이번 출시는 복잡한 코딩이나 수동 구성 대신 자연어 프롬프트를 사용하는 소프트웨어 개발의 더 넓은 트렌드에 발맞추고 있습니다. 기술 업계에서는 이를 '감(vibe) 코딩'이라고 부릅니다. Gurfinkel은 이것이 재무 엔지니어링의 미래라고 믿습니다.
"곧 CFO와 재무팀 자체도 애플리케이션을 개발할 수 있을 것입니다."라고 Gurfinkel은 예측했습니다. "LLM이 너무 강력해져서 하나의 프롬프트만으로 전체 제품 실행을 대체할 수 있습니다."
그는 사용자가 단순히 "지난해 예산과 실제 실적이 이랬습니다. 이제 내년 예산을 만들어주세요."라고 프롬프트하는 워크플로우를 예로 들었습니다.
새로운 에이전트는 이러한 유형의 복잡하고 다변수적인 시나리오를 처리하도록 설계되었습니다. 예를 들어, 사용자는 "다음 분기 매출 성장세가 둔화되면 어떻게 될까요?"라고 질문하고 시나리오 분석 결과를 받을 수 있습니다.
출력 결과가 엑셀 파일로 제공되기 때문에 재무팀은 수식과 가정을 검증하여 일반적인 AI 도구에서 흔히 볼 수 없는 감사 추적을 유지할 수 있습니다.
간편한 도입: '반(反) 구현' 전략
대부분의 엔지니어링 팀에게 새로운 기업 재무 플랫폼의 등장은 불길한 신호입니다. 데이터 마이그레이션, 스키마 재설계, 그리고 비기술 사용자가 선호하는 워크플로우를 포기하도록 강요하는 마찰이 불가피하기 때문입니다. Datarails는 기존 시스템을 '갈아엎는' 대신, 현대 재무 스택의 복잡한 현실을 수용하는 '반(反) 구현' 전략을 통해 이러한 마찰을 해소했습니다.
플랫폼은 데이터 저장과 프레젠테이션 레이어를 분리하여 조직의 기존 엑셀 파일을 프론트엔드 인터페이스로 취급하고 Datarails는 백엔드 데이터베이스 역할을 합니다.
"우리는 어떤 것도 대체하지 않습니다."라고 Gurfinkel은 설명했습니다. "구현은 매우 빠를 수 있습니다. 몇 시간에서 하루 정도면 충분합니다."
기술적인 관점에서 보면 '엔지니어링' 요구 사항이 거의 완전히 제거됩니다. 구축할 ETL 파이프라인이나 유지 관리할 Python 스크립트가 없습니다. 시스템은 NetSuite 및 Sage와 같은 ERP, Salesforce와 같은 CRM, 다양한 HRIS 및 은행 포털에 직접 연결되는 200개 이상의 기본 커넥터와 함께 제공됩니다.
복잡한 작업은 '노코드' 매핑 프로세스로 대체됩니다. 재무 분석가는 개발자가 아닌, 일반 계정 항목을 엑셀 모델에 매핑하는 셀프 서비스 워크플로우를 수행합니다. 월말 마감과 같은 모듈의 경우 "IT 지원이 필요하지 않다"고 명시적으로 약속하며, 이는 과도하게 업무에 시달리는 CTO에게는 반가운 소식입니다. 은행 통합이 필요한 새로운 현금 관리 모듈과 같은 복잡한 설정조차도 일반적으로 2~3주 이내에 완전히 작동합니다.
그 결과, 재무 혁신과 관련된 기술 부채는 쓸모없게 됩니다. 재무팀은 엔지니어링 팀에 데이터베이스 프로비전을 요청하지 않고도 '단일 진실 공급원'을 확보할 수 있습니다.
버전 관리에서 비전 관리로: 성공적인 전환
Datarails는 2015년 Gurfinkel과 공동 창업자 Eyal Cohen(COO) 및 Oded Har-Tal(CTO)에 의해 설립되었지만, 초기에는 엑셀 버전 관리에 초점을 맞추는 다소 건조한 문제를 해결했습니다. 초기에는 제품-시장 적합성을 찾기 위해 어려움을 겪었습니다.
2020년 전략적 전환이 이루어지면서 획기적인 전환점을 맞이했습니다. 팀은 재무 전문가들이 새로운 대시보드로 엑셀을 대체하는 것이 아니라 엑셀의 한계를 해결하고 싶어한다는 것을 깨달았습니다. 특히 수동 통합 및 데이터 파편화 문제를 해결하고 싶어했습니다. 중소기업 재무팀에 초점을 맞추고 '엑셀 네이티브' 자동화 철학을 채택함으로써 회사는 성공적인 발판을 마련했습니다.
이러한 정렬은 2021년 6월 Zeev Ventures가 주도한 5,500만 달러 규모의 시리즈 A 투자와 2022년 3월 Qumra Capital이 주도한 5,000만 달러 규모의 시리즈 B 투자로 이어지는 빠른 성장을 촉진했습니다. 회사는 2022년 말 인력의 18%를 감축하는 등 기술 침체기에 직면했지만, 이후 빠르게 회복했습니다. 2025년에는 Datarails의 전 세계 직원이 거의 400명으로 두 배 이상 증가했으며, 월말 마감 및 현금 관리 솔루션을 포함한 다중 제품 확장 전략이 추진되었습니다.
확장 지원
이번 시리즈 C 투자금 7천만 달러는 One Peak과 기존 투자자인 Vertex Growth, Vintage Investment Partners 등이 지원했습니다. 이번 자금 조달은 Datarails의 제품 스위트 확장에 힘입어 2023년 매출 70% 성장을 기록한 후 이루어졌습니다.
2023년 회사의 성장 중 50% 이상은 지난 12개월 동안 출시된 솔루션, 즉 Datarails 월말 마감(조정 및 워크플로우 관리를 자동화하는 도구) 및 Datarails 현금 관리(실시간 유동성 모니터링)에서 비롯되었습니다.
이러한 제품은 새로운 AI 에이전트가 효과적으로 작동하도록 하는 '배관' 역할을 합니다. 월말 마감을 자동화하고 현금 데이터를 통합함으로써 Datarails는 CFO가 AI에 질문할 때 기본 숫자가 정확하고 최신 상태인지 확인합니다.
Gurfinkel은 재무 부서를 'AI 네이티브'로 만들되 사용자가 가장 좋아하는 도구인 엑셀을 포기하도록 강요하지 않는 것을 목표로 합니다.
"우리는 어떤 것도 대체하지 않습니다."라고 Gurfinkel은 말했습니다. "우리는 엑셀을 연결하여 엑셀이 계산 및 프레젠테이션 역할을 하도록 합니다."
새로운 에이전트 출시를 통해 Datarails는 미래의 재무는 새로운 소프트웨어를 배우는 것이 아니라 이미 가지고 있는 데이터와 대화하는 것이라고 확신합니다.
3. 기술 용어 해설
- 생성형 AI (Generative AI): 텍스트, 이미지, 오디오 등 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 인공지능 기술입니다. Datarails에서는 재무 데이터를 기반으로 보고서, 슬라이드 등을 자동으로 생성하는 데 사용됩니다.
- LLM (Large Language Model): 대규모 텍스트 데이터를 학습하여 인간의 언어를 이해하고 생성하는 인공지능 모델입니다. OpenAI의 GPT 모델이 대표적입니다.
- Azure OpenAI Service: Microsoft Azure 클라우드 플랫폼에서 제공하는 OpenAI의 LLM을 활용할 수 있는 서비스입니다. 데이터 보안 및 프라이버시를 강화하여 기업 환경에서 안전하게 AI를 사용할 수 있도록 지원합니다.
- ERP (Enterprise Resource Planning): 전사적 자원 관리 시스템으로, 기업의 모든 자원을 통합적으로 관리하는 시스템입니다.
- HRIS (Human Resource Information System): 인사 정보 시스템으로, 직원 정보, 급여, 채용 등 인사 관련 데이터를 관리하는 시스템입니다.
- CRM (Customer Relationship Management): 고객 관계 관리 시스템으로, 고객 정보, 영업 활동, 마케팅 활동 등을 관리하는 시스템입니다.
- ETL (Extract, Transform, Load): 데이터를 추출(Extract), 변환(Transform), 적재(Load)하는 과정을 의미하며, 데이터 통합에 사용되는 기술입니다.
4. 수석 분석가의 Insight
Datarails의 솔루션은 CFO의 업무 효율성을 획기적으로 향상시킬 잠재력을 가지고 있으며, 특히 데이터 기반 의사결정의 중요성이 커지고 있는 국내 금융 시장에서 주목할 만합니다. 국내 IT 기업들은 Datarails와 같이 특정 산업의 니즈에 특화된 AI 솔루션을 개발하고, 기존 시스템과의 연동성을 강화하는 전략을 고려해야 할 것입니다. 또한, 데이터 보안 및 프라이버시를 최우선으로 고려하여 기업 고객의 신뢰를 확보하는 것이 중요합니다.
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