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금융 업계 AI 성장 이끄는 기업 5곳 어딘가 봤더니... '영역별 전문화 가속'

2025.09.14. 23:11:16
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리서치 조사 기관 CB인사이츠(CB Insights)가 발표한 리포트에 따르면, 금융서비스 분야에서 생성형 AI를 활용한 스타트업들이 각각의 전문 영역에서 주목할 만한 성과를 거두고 있다. 회계 업무 자동화부터 AI 보안 솔루션, AI 에이전트 전용 금융 인프라까지 5개 주요 기업이 금융 업계의 AI 혁신을 이끌고 있다는 분석이다.

베이시스, 창립 14개월 만에 3,760만 달러 유치한 AI 회계 자동화의 급성장

2023년 설립된 뉴욕 기반 베이시스(Basis)는 회계회사를 위한 AI 에이전트를 개발한다. 베이시스의 AI 시스템은 회계 업무에 참여하고, 워크플로를 학습하며, 데이터 처리와 고객 파일 관리 같은 관리 업무를 자동화한다. 플랫폼은 기존 회계 소프트웨어와 통합되어 효율성을 향상시킨다.

창립 후 14개월 내에 3,760만 달러 투자를 확보하고 직원 수를 전년 대비 243% 늘리며 AI 기반 회계 솔루션에 대한 강력한 시장 수요를 보여주었다. 위스앤컴퍼니(Wiss & Company)와의 파트너십을 통해 플랫폼 효과를 검증했으며, 고객들이 일상 업무 완료 시간을 30% 단축했다고 보고했다. 하지만 플로카스트(FloQast)와 블랙라인(BlackLine) 같은 기존 업체들의 경쟁과 확장 압박에 직면해 있어 성장 궤도를 유지하기 위한 지속적인 차별화가 필요한 상황이다.

부스티드AI, 3조 달러 이상 자산관리 하는 AI 플랫폼 알파의 시장 지배력

2017년 설립된 토론토의 부스티드AI(Boosted.ai)는 금융기관을 위한 AI 기반 투자 관리 및 리서치 자동화 도구를 제공한다. 알파(Alfa) 플랫폼을 통해 300개 이상 고객이 3조 달러 이상의 자산을 관리하고 있어 기관 투자 관리 분야에서 상당한 침투력을 보여준다.

부스티드AI는 알파 플랫폼을 통해 핀테크 전용 생성형 AI를 개발한다. 이들의 에이전틱 AI는 투자 논리 검증, 경쟁사 분석, 실적 발표 분석, 주식 스크리닝, 거시 트렌드 모니터링을 수행한다. 직원 수는 2년간 10% 감소한 70명으로 제한적인 채용 모멘텀을 보이며, 성장 모드에서 운영 효율성과 고객 유지로 전략적 전환을 시사한다. 피델리티(Fidelity)와 RBC 등 금융기관으로부터 최근 1,070만 달러 시리즈C-II를 포함해 5개 라운드에 걸쳐 6,100만 달러를 조달했다.

칼립소AI, AI 라이프사이클 전반 보안으로 95% 성장 전망

아일랜드 더블린 소재 칼립소AI(CalypsoAI)는 모델 선택부터 배포, 런타임 모니터링까지 AI 라이프사이클 전반에 걸쳐 조직을 보호하는 AI 보안 솔루션을 개발한다. 플랫폼은 생성형 AI 시스템을 포함한 AI 애플리케이션에 대한 레드팀 테스트, 취약점 탐지, 런타임 보호를 제공한다.

매출이 2021년 200만 달러에서 2024년 380만 달러로 성장했으며, 2025년 전망치 740만 달러로 전년 대비 95% 성장을 나타낸다. 칼립소AI는 714/1000 모자이크 점수를 달성해 민간기업 상위 96퍼센타일에 위치하며, 포괄적인 라이프사이클 커버리지를 갖춘 빠르게 확장하는 AI 보안 시장에서 강력한 시장 지위를 확보했다. 팔란티어(Palantir), IBM, 스위스콤(Swisscom)과 주요 파트너십을 체결했으며 굿파이어(GoodFire)와 시타델AI(Citadel AI) 등 경쟁사 대비 포괄적인 테스트 기능과 경쟁력 있는 가격으로 선택 받았다.

카테나 랩스와 크로스민트, AI 에이전트 경제를 위한 금융 인프라 개척

보스턴 소재 카테나 랩스(Catena Labs)는 AI 에이전트가 거래를 수행하고 금융 운영을 관리할 수 있게 하는 AI 네이티브 금융 인프라를 개발하는 금융기관이다. 자율 AI 시스템이 금융 시장에서 운영할 수 있도록 특별히 설계된 신원 인증, 결제 처리, 스테이블코인, 리스크 관리 솔루션을 제공한다. 이들의 플랫폼은 AI 에이전트가 어떻게 신원을 확인하고, 거래를 실행하며, 신흥 '에이전트 경제'에서 금융 규정을 준수하는지 다룬다.

a16z 크립토 주도로 서클 벤처스(Circle Ventures), 코인베이스 벤처스(Coinbase Ventures), 톰 브래디(Tom Brady) 등 주목할 만한 엔젤들이 참여한 1800만 달러 시드 펀딩을 확보해 일반적인 시드 지표를 상회하는 8,200만 달러 밸류에이션을 달성했다. 971/1000 시장 점수를 기록한 빠르게 확장하는 AI 에이전트 경제에서 운영하며, 기존 은행들이 자율 에이전트 거래를 위한 전문 인프라가 부족한 금융서비스를 타겟으로 한다.

플로리다 올랜도의 크로스민트(Crossmint)는 기업들이 깊은 기술적 전문성 없이도 애플리케이션에 블록체인 기술을 통합할 수 있도록 돕는 API 도구와 결제 솔루션을 제공하는 웹3 인프라 회사다. 크로스민트의 '에이전틱 파이낸스(Agentic Finance)' 플랫폼은 AI 기반 상거래를 위해 특별히 설계된 AI 에이전트 지갑, 프로그래머블 지출 통제, 결제 시스템을 제공한다.

2024년 구독 매출이 1,100% 폭증했으며 아디다스, 레드불, 코인베이스를 포함한 4만 개 이상 기업에 서비스를 제공해 웹3 통합 서비스에 대한 강력한 제품-시장 적합성을 보여준다. 비자(Visa)와의 파트너십과 사이클AI(Cycle AI) 같은 인수를 통해 자율 AI 에이전트 거래를 가능하게 하며 AI 기반 상거래 인프라의 리더로 자리매김하고 있다. 리빗 캐피털(Ribbit Capital), 프랭클린 템플턴(Franklin Templeton) 등 최고 수준 투자자들로부터 2,360만 달러 시리즈A를 조달했다.

금융 AI 생태계의 다층적 분화와 투자 트렌드 분석

이번 CB인사이츠 리포트에서 주목할 점은 금융 AI 혁신이 단일한 방향이 아닌 다층적 전문화로 분화되고 있다는 것이다. 베이시스는 회계 업무 자동화, 부스티드AI는 투자 의사결정 지원, 칼립소AI는 AI 보안, 카테나 랩스와 크로스민트는 AI 에이전트 전용 금융 인프라라는 각기 다른 니치 영역에서 전문성을 구축하고 있다.

이들 기업의 투자 패턴을 보면, a16z, 리빗 캐피털 등 최고 수준의 VC들이 각각의 전문 영역에서 시장을 선도할 수 있는 기업들에 집중 투자하고 있다는 점도 주목할 만하다. 이는 금융 AI 시장이 '승자독식'이 아닌 '전문영역별 리더'가 공존하는 생태계로 발전할 가능성을 시사한다.

특히 각 기업들의 성장 궤적을 살펴보면, 베이시스의 급속한 인력 확장(243% 증가)과 단기간 대규모 투자 유치, 부스티드AI의 안정적인 고객 기반 확보(3조 달러 이상 자산 관리), 칼립소AI의 꾸준한 매출 성장(95% 전년 대비 증가 전망)은 각각의 전문 영역에서 차별화된 가치 제안이 시장에서 인정받고 있음을 보여준다.

FAQ (※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.)

Q: AI 에이전트가 금융거래를 수행한다는 것은 구체적으로 무엇을 의미하나요?

A: 리포트에 따르면 AI 에이전트가 사람의 개입 없이 투자 논리를 검증하고, 주식 스크리닝을 하며, 회계 업무를 자동으로 처리하는 것을 의미합니다. 예를 들어 부스티드닷에이아이의 AI는 실적발표를 분석하고 투자 결정을 지원하며, 베이시스의 AI는 회계 데이터를 처리합니다.

Q: 이런 AI 금융 서비스들의 보안은 어떻게 보장되나요?

A: 칼립소AI 같은 전문 보안 업체들이 AI 라이프사이클 전반에 걸친 보안 솔루션을 제공합니다. 레드팀 테스트, 취약점 탐지, 런타임 보호 등을 통해 생성형 AI 시스템을 보호하며, 특히 금융기관처럼 엄격한 보안 기준이 필요한 분야에 특화된 서비스를 제공합니다.

Q: 이러한 AI 금융 스타트업들의 성장 전망은 어떤가요?

A: 리포트상 대부분 기업들이 높은 성장률을 보이고 있습니다. 칼립소AI는 2025년 95% 성장을 전망하고, 크로스민트는 2024년 구독매출이 1100% 증가했습니다. 베이시스는 창립 14개월 만에 3760만 달러를 투자받는 등 시장의 강력한 수요를 보여주고 있습니다.

해당 기사에 인용된 리포트 원문은 CB인사이트에서 확인 가능하다.

리포트 명: Book of Scouting Reports: Generative AI in Financial Services

이미지 출처: 이디오그램 생성

해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다.




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