실사 한 달이 하루로, VC·PE는 이미 AI로 일한다
안녕하세요. 트레져러입니다.
사업계획서를 보내면 24시간 안에 검토 결과가 돌아오는 VC가 있습니다.
해외 이야기가 아닙니다. 지금, 한국에서 실제로 일어나고 있는 일입니다.
같은 시간, 많은 하우스에서는 심사역이 IR 자료를 넘기고 인터뷰 녹취록을 정리하고 있습니다.
같은 일을 하는데 왜 이렇게 속도 차이가 나는 걸까요?
심사역의 시간은 어디로 새고 있을까요?
출처: AI 생성 이미지
심사역의 진짜 일은 판단입니다.
그런데 실제 하루를 들여다보면 많은 시간이 읽고 정리하는 데 쓰입니다.
먼저 소싱입니다. 수천 건의 피칭을 읽어야 겨우 몇 곳의 투자처를 찾을 수 있습니다.
다음은 실사입니다. 데이터룸이 열리면 몇 주 안에 수천 페이지를 검토해야 하는 시간 싸움이 시작됩니다.
마지막은 하우스의 지식입니다.
"예전에 비슷한 회사 봤던 것 같은데…"
과거 딜 기록과 IC 논의, 포트폴리오 데이터가 메일함과 드라이브에 흩어져 다시 쓰이지 못합니다.
AI가 가장 먼저 바꾸고 있는 곳이 바로 이 세 군데입니다.
해외는 이미 표준, 국내에서도 시작됐습니다.
출처: AI 생성 이미지
Deloitte가 기업과 PE 리더 1,000명을 조사한 결과, 86%가 M&A 업무에 생성형 AI를 쓰고 있었습니다.
그중 65%는 최근 1년 안에 도입했습니다.
McKinsey는 AI를 활용하면 딜 프로세스 비용이 약 20% 줄고, 기간은 10~30% 짧아진다고 분석했습니다.
LP의 67%는 AI 도입 여부가 GP 간 수익률 격차를 더 벌릴 것이라고 봤습니다.
이제 AI 역량은 펀드레이징에서 받는 질문이기도 합니다.
국내도 예외는 아닙니다.
초기 투자사 더벤처스는 AI로 1,500건 이상의 사업계획서를 검토했고, 이제 접수 후 24시간 안에 검토 결과를
전달합니다. AI의 선별 결과와 심사역의 최종 판단은 약 90% 일치했습니다.
심사역별 투자 성향을 학습해 기업을 추천하는 AI를 도입하거나, 'AI 파트너' 같은 전담 직책을 새로 만든
하우스도 생겼습니다.
AI는 실사에서 무엇을 대신할 수 있을까요?
출처: AI 생성 이미지
먼저 인터뷰입니다.
고객과 전문가 인터뷰 녹취록이 수십 건 쌓여도, AI는 이를 주제별로 묶고 발언 사이의 모순까지 짚어냅니다.
산업 리포트와 데이터룸도 마찬가지입니다.
시장 규모와 계약서의 리스크 조항을 뽑아내고, 투자설명서와 실사 보고서의 숫자가 다른 곳을 찾아 표시합니다.
경쟁사 비교와 재무모델 검토에도 쓰입니다.
경쟁사의 가격, 고객군, 펀딩 이력을 같은 기준으로 나란히 놓고,
재무모델에 숨은 핵심 가정과 지나치게 낙관적인 숫자를 드러냅니다.
가장 큰 차이는 과거 데이터를 활용할 때 나옵니다.
"예전에 비슷한 딜에서 IC가 지적한 리스크는 무엇이었나?" 같은 질문에, 하우스에 쌓인 데이터로 답합니다.
그런데 왜 많은 곳이 파일럿에서 멈출까요?
출처: AI 생성 이미지
LLM은 누구나 쓸 수 있지만,
우리 하우스의 과거 딜과 포트폴리오 데이터는 우리만 갖고 있습니다.
이 데이터를 AI와 연결하는 순간, 범용 챗봇이 아니라 우리 하우스의 투자 기준을 아는 분석 도구가 됩니다.
문제는 여기서부터입니다.
Deloitte 조사에서 AI 도입의 가장 큰 장벽은 데이터 보안(67%)과 데이터 품질(65%)이었습니다.
민감한 딜 정보를 안전하게 다루고 흩어진 데이터를 정리할 체계가 없으면,
툴을 도입해도 파일럿 단계에서 멈추기 쉽습니다.
이 문제는 비상장 투자에서 특히 크게 드러납니다.
비상장 투자는 정보 싸움인데, 현실은 등기부등본, 감사보고서, 뉴스를 정리해 엑셀로 옮기는 데 하루가 갑니다.
그렇다고 AI를 들이자니 민감한 딜 데이터가 밖으로 나갈까 걱정되고, 범용 AI는 비상장 기업을 잘 모릅니다.
데이터 걱정 없이 시작하는 AX 솔루션, 트레져러.
출처: 트레져러 홈페이지
트레져러는 바로 이 두 가지, 데이터와 보안을 처음부터 풀도록 설계된 비상장 투자 AX 패키지를 제공합니다.
자료 수집은 AI가, 판단은 심사역이
등기부등본, 공시·감사보고서, 뉴스 같은 원천 데이터를 직접 수집·정제해 하나의 데이터 레이어로 쌓고,
기업·인물·사건·숫자의 관계를 금융 온톨로지로 엮었습니다. 하우스의 과거 딜과 포트폴리오 데이터를 연결하면,
우리 하우스의 투자 기준을 이해하는 분석 환경이 완성됩니다.
데이터는 회사 밖으로 나가지 않습니다
Private VPC, 분리 배포, 망분리로 고객사 내부망 안에 배포합니다.
모든 결과는 출처·수치 교차검증과 환각 제어를 거치므로, 숫자 하나하나의 근거를 확인하고 감사할 수 있습니다.
검토 업무가 이렇게 바뀝니다
투자 후보 발굴부터 기업 분석, IC 보고용 Investment Memo 초안까지 한 흐름으로 이어지고,
실사와 밸류에이션, 포트폴리오 모니터링도 지원합니다.
그 밖에 AI Due Diligence,딜 파이프라인 관리, IC 보고 자동화까지 지원합니다.
첫 번째 워크플로가 끝나면, 다음은 10배 빠릅니다
한 번 만든 모듈과 온톨로지를 반복 재사용하기에, 다음 워크플로는 기존 개발 대비 10배 빠르게 배포됩니다.
AX가 일회성 프로젝트가 아니라 쌓이는 자산이 되는 것입니다.
NH투자증권, 미래에셋증권, 신한벤처투자, 더벨 등 금융·투자 기관들이 이미 트레져러와 협력하고 있습니다.