벤처투자 판단에 필요한 기업 정보는 공시와 정부 연구개발, 특허, 공공조달, 투자사 내부 자료에 흩어져 있다. 기관마다 기업 식별 기준과 산업 분류 체계가 달라 같은 회사를 하나의 데이터로 묶고 산업 단위로 비교하기도 어렵다. 재무 이력이 짧은 초기 기업은 기술과 시장, 팀, 투자 네트워크 같은 비재무 정보까지 함께 살펴야 평가의 빈틈을 줄일 수 있다. 애즈플로우는 분산된 기업 데이터를 연결하고 AI로 투자 후보를 분석하는 ‘팩트시트’의 기술력을 인정받아 혁신 IT 대상 AI·데이터 분야에 선정됐다.
애즈플로우의 AI 벤처투자 데이터 서비스 ‘팩트시트(Factsheet)’는 중앙일보가 주최하는 ‘2026 하반기 혁신 IT 대상’ AI·데이터 기술 분야에 선정됐다.
팩트시트, ‘2026 하반기 혁신 IT 대상’ 수상 (자료 제공: 애즈플로우)
‘2026 하반기 혁신 IT 대상’은 생성형 AI와 멀티클라우드, 네트워크·통신, XR·메타버스, 디지털 트윈 등 IT 분야에서 기술과 제품을 보유한 기업과 기관을 발굴하는 시상이다. 올해는 310여개 신청 기업을 대상으로 평가위원단의 심사를 거쳐 분야별 선정 기업과 기관을 정했다.
팩트시트는 스타트업과 투자사를 실시간 데이터로 연결해 기업 정보 수집부터 투자기업 발굴과 평가, 투자 이후 관리까지 지원한다. 스타트업이 경영지표를 한 번 입력하면 해당 기업이 권한을 부여한 투자사의 대시보드에 같은 정보가 즉시 반영되는 실시간 동기화(Live Sync) 구조를 적용했다.
스타트업과 투자사는 동일한 데이터를 바탕으로 투자 검토와 사후관리 업무를 수행할 수 있다. 기업이 투자사마다 자료를 별도로 작성해야 하는 부담을 줄이고 투자사는 최신 경영지표를 기준으로 포트폴리오 기업을 관리할 수 있도록 설계했다.
5대 공공데이터 연결해 22가지 관점으로 투자 매력도 분석
팩트시트는 공시(DART)와 정부 연구개발(NTIS), 특허(KIPRIS), 공공조달(나라장터), 표준산업분류(통계청) 등 5대 공공데이터에 플랫폼 라이브데이터를 결합한다. 기관별 데이터에서 같은 기업을 찾아내는 개체 식별(Entity Resolution) 기술을 적용하고 기업과 기술, 산업, 투자 관계를 그래프 형태로 연결한다.
애즈플로우는 이를 ‘도메인 특화 시맨틱 지식 베이스 데이터 레이어’로 구축했다. 기업마다 다르게 표기된 명칭과 기관별 산업 분류 체계를 하나의 기업 단위로 정리해 기존 코드 매칭 방식으로는 어려웠던 특정 산업군의 전체 기업 분석을 지원한다.
통합된 데이터는 투자기업 발굴과 평가에 활용된다. 팩트시트의 AI 추천엔진은 산업과 재무, 기술, 투자 네트워크 등 22가지 관점에서 기업의 투자 매력도를 정량적으로 분석한다.
재무 이력이 충분하지 않은 초기 기업에는 실리콘밸리 표준 벨-메이슨(Bell-Mason) 프레임워크를 적용한 ‘S-Valuation’을 활용한다. 재무지표만으로 판단하기 어려운 초기 기업의 기술과 시장, 조직 등 비재무 역량을 수치화해 투자 검토를 지원한다.
애즈플로우는 데이터 분석과 기업 평가 기술을 기반으로 관련 특허 2건을 출원했다. 2024년 11월에는 민간투자주도형 기술창업지원 프로그램인 팁스(TIPS) 과제에도 선정됐다.
현재 인포뱅크와 씨엔티테크를 비롯한 국내 액셀러레이터(AC)·벤처캐피탈(VC) 62개 기관과 217개 투자조합이 팩트시트를 사용하고 있다. 「벤처투자 촉진에 관한 법률」에 따른 벤처투자종합정보시스템(VICS) 의무보고 연동은 중소벤처기업부의 공식 승인을 받았다.
한국액셀러레이터협회(KAIA)의 공식 백오피스로도 채택됐다. 투자 자료를 공유할 때 이용자별 권한을 설정하고 자료 열람 기록을 관리하는 기능을 적용했으며 고객 유지율은 95%를 기록하고 있다.
애즈플로우는 기업과 기관 데이터를 연결하는 지식 베이스의 개체 매핑을 고도화하고 AI 추천엔진과 S-Valuation을 중심으로 데이터 인텔리전스 상품군을 추가할 계획이다. 산업 분류 크로스워크를 활용한 해외 데이터 파트너십도 추진해 국내 스타트업과 투자 데이터를 글로벌 시장에 연결하는 ‘K-스타트업 글로벌 데이터 게이트웨이’를 구축한다는 구상이다.
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