👋🏻 바쁜 현대인을 위한 3줄 요약
AI 엔지니어였던 그녀의 개인프로젝트에서 시작한 M&A 기업 추천 모델이 디글의 시초!
100억 미만 소규모딜 성공률은 1%, 작은 규모의 M&A일수록 Tech가 꼭 필요한 이유
국내 서쳐 커뮤니티 구축과 플랫폼 대중화를 위한, AI 서치펀드 파트너가 되는것이 디글의 비전.
안녕하세요 디글 AI(Diggle)의 에디터 Anita입니다 😊
첫 인터뷰 콘텐츠의 주인공은, 바로 디글 AI의 이예은 대표님!
디글에 대해 그 누구보다 잘 알고있고, 특히 국내 SearchFund 시장을 혁신하고자 하는 뚜렷한 비전을 가진 이예은 대표님의 열정적인 인터뷰, 지금 시작합니다.
그녀는 왜 디글 AI를 시작하게 되었나?
이예은 대표님, 간단한 자기소개 부탁합니다.
안녕하세요. 디글 AI의 대표 이예은 입니다. 디글을 시작한지는 이제 막 6개월 정도 되었습니다.
미국 Wesleyan 대학교에서 Science in Society (Critical Theory)를 전공하고, Columbia University에서 Data Science, Health (Population and Family Health) 분야 석사를 했습니다. 한국에는 ‘22년에들어왔어요.
Masters of Engineering, Columbia University – New York, US 2024 –
• Degree: Data Science & AI
디글 AI를 창업할 결심은 어떻게?
AI 엔지니어로 연구실에서 일하면서, Social tech를 기반으로 사회 이슈를 해결하는 서비스들을 많이 개발했었어요. 예를 들면, 코로나 시기에 코로나의 양상을 분석하는 서비스를 만들거나, 헬스케어와 관련된 툴을 만들었습니다. 뿐만 아니라, 고령화와 관련된 연구도 많이 했었는데, 일본이나 싱가포르 정책을 많이 살펴봤었어요. 그러다 이미 고령화가 많이 진행된 일본과 같은 나라에서는 이미 소규모 M&A가 활성화 되었다는 뉴스를 보게 됐습니다. 이를 위한 기업 분석 서비스나 정부의 적극적인 정책이 많더라구요. 그러다 제 머릿속에 이런 생각이 들었어요.
“나도 이런 서비스를 만들 수 있겠는데?”
‘아이디어와 타이밍이 괜찮다.’라는 생각이 들면 빠르게 실행시키는 편이에요 전. 그래서 바로 한국 중소기업청에 들어가 기업과 관련된 파이낸스 데이터를 찾았죠. 그리고 이걸 활용해 작은 규모의 기업이 M&A를 효율적으로 할수 있는 기업 분석 및 추천 모델을 개발했어요. 물론 그때까진 개인적인 프로젝트였어요.
하지만, 개발할수록 그냥 사이드 프로젝트로만 두기엔 아깝다는 생각을 했습니다. 같이 일하는 교수님이나 금융계에 계신 지인 분들이 제 프로젝트를 보고는 모두 이 기술을 가지고 창업을 해보라는 권유를 했어요. 누군가에겐 그냥 흘러가는 말일 수 있었겠지만, 전 가벼운 말로 생각하지 않았습니다. 제대로 비즈니스로 키워보자 라는 마음이 생겼죠. 특히, 해외에 비해 한국의 중소규모 M&A 시장은 여전히 폐쇄적이고, 인력 기반이라는 점에서 이 기술을 발전시키면 이 분야에 혁신을 가져올 수 있겠다 싶었습니다.
2024년 7월, 디글 AI의 시작.
디글 AI의 어벤져스급 초기멤버, 어떻게 모였나?
창업을 결심하고나서는 타이밍이 이상하리만큼 잘 맞았어요. 과학기술부에서 진행한 빅데이터 AI 해커톤에서 지금의 팀원들을 알게되었고, 제가 생각하는 기술의 방향과 비전에 대해 공감했어요. 물론 아직 너무 작은 시작이다보니, 팀원들도 합류를 망설이기도 했지만 목표지향적으로 일을 해나가는 제 성향과 항상 더 나은 것이 있다라는 마인드로 프로젝트를 발전시켜나가는 추진력에 설득되지 않았나 싶어요. 그러다 보니 빠르게 팀빌딩을 하게 되었습니다. 그리고 올해 7월 NAVER D2SF(NAVER의 Corporate Venturing팀)를 통해 사무실을 지원받아 본격적으로 디글 AI(https://smerp.co/)를 시작하게 됐죠. 현재는 저를 포함 3명(개발 및 데이터 분석가)이 초기 팀원으로 일하고 있습니다. M&A나 법률 같은 부문도 현역 전문가분들께서 자문을 해주고 계세요.
중소기업중앙회(중기중앙회)는 지난 25일 서울 여의도 중기중앙회 '제4회 중소기업 통계데이터 활용 정책아이디어 공모전' 시상식을 열고 수상작 4팀을 선정했다. (중략) 우수상인 중기중앙회장상(상금 100만원)에는 ‘위기를 사업기회로, 스마트 머지(merge) 시스템’을 제안한 이예은씨가 선정됐다. 후계자나 인수기업이 없어 위기에 내몰린 중소기업에게 인공지능(AI) 머신러닝과 딥러닝 기반 맞춤형 인수합병 및 파트너십을 활용할 수 있는 최적의 플랫폼을 제안했다. ..(중략).. 추문갑 중기중앙회 경제정책본부장은 “다양한 중소기업 조사통계자료를 개방해 일반인들의 데이터 활용성을 높이고, 참신한 정책아이디어를 접할 수 있는 기회가 됐다”며, “데이터 시대를 맞이해 중소기업 관련 데이터 분석에 기반한 이번 제안들이 중소기업 지원정책 개선방안의 작은 단초가 되기를 바란다”고 밝혔다.
중소기업 통계데이터 활용 공모전에서 우수상을 수상할 수 있었던 이유는?
전 수요없는 공급을 제일 싫어해요. 근데 이 모델이 정말 시장의 수요가 있다는걸 실제 공모전 수상을 하며 다시한번 느꼈어요. '제4회 중소기업 통계데이터 활용 정책아이디어 공모전 ’에서 ‘위기를 사업기회로, 스마트 머지(merge) 시스템’을 가지고 우수상을 받았습니다. 당시, 심사위원분들이 제 프로젝트를 Disruptive Technology(와해성 기술: 업계를 완전히 재편성하고 시장을 대부분 점유하게 될 신제품이나 서비스) 이라면서 매우 긍정적으로 평가하셨어요. 디글 AI와 같은 기술기반의 플랫폼이 침체되어있는 중소기업 M&A 환경을 혁신해야한다고 말씀하시기도 했습니다. 저도 정확히 같은 생각을 했어요. 전통적인 방식만으로는 가치있는 중소기업들을 발굴하고, 그 가치를 충분히 인정받게 하는게 한계가 있다고 봅니다. 기술은 오히려 기술을 어려워하는 분야에 더 필요하다고 생각해요. 제대로 기술을 접목하기만 하면, 말그대로 업계가 재편될 수 있다고 봐요.
M&A는 커녕 소리없이 사라지는 국내 중소기업
국내 소규모 M&A 시장에 대한 생각은?
미국에서 소프트웨어와 하드웨어를 다하는 기업에서 일하며 실제로 소규모의 M&A가 이뤄지는 걸 많이 경험했어요. 예를 들어, 새로운 팀을 꾸리고 싶을때 그 팀에 필요한 기술이나, 경험을 가진 작은 회사를 사서 빠르게 시작하는거죠. 앞서 말했던 것처럼 일본의 경우엔 워낙 장인 정신을 가지고 오랜기간 운영한 규모가 작은 사업들이 많다보니, 관련된 서비스나 정부 정책이 많아요. 그런 시장이 활성화 되어있습니다.
하지만 국내의 경우는 상황이 달라요. 100억 미만의 소규모 딜의 성공률이 1%밖에 되지 않습니다. M&A는 커녕 오랜 기간 사업을 운영해오시던 대표님들도 회사를 물려줄 사람을 찾지 못해 폐업을 하시는 사례가 많습니다. 실제로 제 친척분도 오랜기간 사업을 운영해오셨는데 폐업하셨습니다. 이제 70대가 되어가시는데 자녀분들도 물려받기를 원하지 않아 하셨거든요. 그렇다고 딱히 이 회사를 인수할 매수자를 찾는 길도 막막해 매우 스트레스를 받아하시면 회사를 닫으시는 걸 지켜봤어요.
딜 성공률 1%, 뭐가 문제일까?
실제로 디글 AI 서비스 개발을 위한 시장 조사를 하면서 많은 중소기업 대표님들을 많나보면, 높은 확률로 ‘우리 회사를 사려는 매수자가 있을까.’ 혹은 ‘우리 회사의 가치를 어떻게 평가하죠’라는 질문을 많이 하셨습니다. M&A는 대기업에서나 하는것이라고 생각하시는 경우가 많았어요. 그리고 일부 M&A의 시도를 하셨거나 경험하셨던 대표님들은 체계적인 시스템이 제대로 마련되어 있지 않아 찔러보기식 진행 과정에 많은 피로감을 느끼셨다고도 했습니다.
많은 인터뷰를 하며 제가 느낀 문제는 크게 3가지에요. 문제이자 동시에 디글 AI가 존재하는 이유이기도 하죠.
첫째. M&A 전문인력은 매각금액의 규모가 큰 소위 Big Deal을 선호하니 Small Deal에 대한 체계에 미비하고,
둘째. 기업 분석등을 포함한 프로세스 전반이 인력에 의해 이뤄져 매우 시간/비용/노동 집약적이며,
셋째. 매수자와 매도자 간의 매칭이 대부분 인맥 중심으로 움직인다는 점이었습니다.
소규모 M&A을 위한 디글 AI의 생성형 AI기반 기업분석 서비스
그렇다면 디글 AI의 솔루션은?
디글 AI팀은 이런 문제들을 기술로 해결하고자 했어요. 정확히는 자체 개발 추천 모델과 ‘생성형 AI’입니다. 깨알 자랑을 보태자면, 최근 이 모델의 가치를 인정받아 ICT·SW 여성창업 공모전에서 과학기술정보 통신부 장관상을 받기도 했습니다.
다시 본론으로 돌아오자면, 전체 M&A 프로세스 중 디글 AI가 제일 포커싱하는 부분은 바로 초기 리서치에 AI를 활용하는 것입니다. 소규모 M&A라고 해서 과정까지 소규모는 아니기 때문에 그 과정이 너무 길거나, 어려우면 모든 참여자들이 피곤해져버리고 이는 곧 deal의 불발로 이어지는 경우가 많은게 현실이거든요.
디글 AI는 생성형AI를 기반으로 온라인 상에 존재하는 최신 데이터를 종합하여, 재무적/비재무적인 관점에서 기업을 분석해 보다 직관적이고, 보기 편한 대시보드를 제공합니다. 온라인 상에 존재하지 않는 데이터는 직접 인터뷰 및 자료 취합을 통해 업데이트하구요.
이러한 대시보드를 기반으로 매도자는 본인 회사 가치에 대해 객관적인 리포트를 확인할 수 있고, 매수자는 일일이 살 기업을 찾아 리서치할 필요 없이, 원하는 조건의 매도기업을 찾을 수 있게 됩니다. 기존의 방식이라면, M&A 전문가들이 100개든, 1000개든 직접 살만한 기업을 조사하고, 이 중에 검토가치가 있는 회사의 숏리스트를 만드는 어려움이 있었지만 디글 AI 서비스를 활용하면, 예를 들어 조건에 맞는 기업 top 20 리스트를 뽑으실 수 있으니 이런 불필요한 시간이 획기적으로 사라지는거죠.
또는 매수 기업의 의향 정보를 분석해서, 적절한 매도 기업을 매칭해드리기도 합니다. 매수와 매도 모두 간단히 디글 AI에 가입하시기만 하면 M&A 의사결정 전 까지의 과정을 온라인으로 편하게 해결하실 수 있는거에요. 그 이후 계약 체결을 위한 전문 펌은 저희쪽에서 연결해드릴 수도 있습니다.
또 실사과정의 리스크를 크게 감소시킬수 있다는 점도 디글 AI 서비스의 장점이에요. 사고자 하는 기업의 재무 건전성 등을 평가하기 위해 실사조사를 진행할 경우 현재 컨설팅 회사에서는 기본적으로 3000만원~ 3억 정도의 비용을 요구합니다.
하지만 디글 AI는 인공지능으로 최적의 매도/매수 기업 리스트를 제공해요. 이런 리스트를 추천하는데 있어 작은 기업의 경우는 서로 인맥으로 하다보면, 부정확한 재무 정보들이 포함되기도 해요. 딜 막판에 이런 실제와 다른 정보로 딜이 깨지는 경우도 많습니다. 디글 AI는 공신력있는 기관의 최신 데이터를 기반으로 리포트를 만들기 때문에 더욱 투명하고, 신뢰할 수 있죠. 이러한 추천 시스템을 통해 전문가들이 기업에게 컨택할 때 더 효율적으로 우선순위를 둘 수 있도록 하고, 불필요한 실사 진행이 이뤄지지 않도록 도와드릴 수 있어요. 쉽게말해 Pre-실사조사라고 생각하시면 좋을것 같아요.
대표님이 생각하는 M&A가 잘되는 중소기업 특징은?
지난 10년간의 이뤄졌던 M&A 진행건을 분석해봤을때, 딜이 잘 성사되는 중소기업은 몇가지 특징이 있었어요. 일단은 기업가치에 100억 미만 정도였고, 연구비가 꾸준히 늘어나는 경향성을 보였습니다. 그리고 특허를 최소 7개 이상 가지고, NICE 기준 신용평가 B-이상인 기업이 가장 인수합병 성공률이 높았어요.
물론 이것도 도메인마다 특성이 다르긴 합니다. 예를 들어, 커머스 분야는 타겟 고객층과 그들의 구매율, MOU, 자체 개발 프로덕트, 마케팅 역량, 국/내외 유통 인프라, 채널 등 요소들에서 긍정적인 평가를 받은 기업이 확실히 M&A 성공률이 높습니다. 사실 커머스 쪽은 특허라고 할게 잘 없어요. 그보단 일하는 임직원의 역량이 굉장히 중요하죠. 그래서 성장 가능성을 예측할 수 있는 비재무적인 요소를 함께 살펴보는것이 필요합니다.
이에 반해, R&D 쪽은 특허 보유의 수나 기술의 차별성이 중요하구요. 혹은, 물론 당연한 이야기이겠지만 자체 개발상품력이 뛰어나거나, 거래처 및 유통 채널이 확실해서 지속적인 수익이 보장된 기업도 M&A에 유리합니다.
디글 AI는 이렇게 M&A 가능성이 높은 중소기업에게 기회를 열어드리고, 국내 중소기업 M&A 시장이 보다 활성화되서 매도자와 매수자 모두 윈윈할 수 있는 건강한 생태계를 만드는 것에 기여하고 싶어요.
기술은 어려운것이 아니고, 익숙치 않은 것일뿐
M&A와 AI를 접목시킨 디글 AI만의 독자적 기술력은
현재 디글 AI에서는 2가지 기술을 특허출원 중입니다. 하나는, 저희가 자체개발한 매도/매수기업 AI 추천 시스템이구요, 다른 하나는 pre실사 조사, 즉 재무/비재무적인 요소를 포함해 정밀한 기업분석을 해주는 생성형 AI 툴(=대시보드) 이에요. 아직 베타 서비스를 시작한지 6개월도 안되었고, 마케팅도 전혀 하지 않았는데 벌써 200여명이 디글 AI 서비스에 가입해주셨어요. 그중에서는 비상장 기업을 매수하거나 투자하려는 분들도 계시고, 반대로 회사를 당장 팔지는 않더라도 회사의 가치나 매각 가능성에 대해 타진해보고 싶은 대표님들도 계세요. 투자나 매수를 고려하시고 가입하신 분들은, 비상장 기업에 대한 재무/비재무적 정보나 데이터가 모두 흩어져있어서 한 곳에 모아 보는게 꽤나 리소스가 드는 작업이었는데 이걸 디글 AI에서 간편하게 해결할 수 있는 점이 특히 좋다는 피드백을 많이 하셨어요. 그리고 중소기업 대표님들의 경우는 당장 M&A를 할 것은 아니지만 대시보드를 참고해서 파트너십 기업과의 미팅을 미리 준비하기에도 좋다는 이야기도 하셨습니다.
디글 AI가 앞으로 넘어야할 허들은?
물론 긍정적 피드백을 주시는 분들도 많지만, 사실 여전히 M&A 분야가 ‘기술’보다는 ‘사람’으로 진행하는 관성이 강해요. 더욱이, 디글 AI와 같은 서비스를 사용해본 경험이 없으니 더하구요. 그렇다보니, 분야 전문가분들도 왜 AI를 써야하는지 이해를 못하시는 경우도 있고, 중소기업이나 비상장회사 대표님은 AI나 기술을 접목해서 기업을 분석하고, 매칭을 한다는 것에 일단 막연한 벽을 느끼시는 경우도 많아요. ‘오, 그래요 신기한데, 이걸 우리가 쓸수 있을까요?’ 하는 우려섞인 눈빛을 보내시죠. 혹은 ‘기술? AI? 그런거 난 잘 몰라요.’ 하시면서 서비스에 관심을 안보이시는 경우도 많구요. 비단, 연령대가 있으신 대표님들만의 이야기는 아니에요. 비교적 젊은 연령층의 대표님들도 인수합병 과정에 있어 AI를 활용한다는 것에 거부감을 가지시는 분도 있어요. 사람이 해야 정확한것이라고 생각하시는 거죠.
하지만, 사실 정확하고 체계적인것은 기술이에요. 기술은 거짓말을 하지 않거든요. 전통적인 방식이 강하게 작용하는 시장에서 기술이 혁신을 만들어 낸다는 것은 어려운 일이라는 것을 압니다. 그렇지만, 전 디글 AI가 이미 뛰어난 기술력 (물론 날이 갈수록 더 발전하겠지만..ㅎㅎ)이 있기 때문에, 이 시장에 강하게 박힌 ‘인식’의 산만 뛰어넘는 다면 혁신은 일어날거라고 생각해요. 그래서 요새는 기술 개발 뿐 아니라, 어떻게 하면 디글 AI의 기술을 더 직관적이고, 고객친화적으로 커뮤니케이션하고, 알려드릴 수 있을지 항상 고민하고 있습니다.
디글 AI가 그리는 앞으로의 방향성은?
디글 AI는 이제 막 6개월이 되가는 작은 회사에요. 저도 이제 시작하는 대표이구요. 그렇지만 지난 하반기동안 사이드 프로젝트였던 제 아이디어가 좀 더 비즈니스화 되어가는 것을 느꼈습니다. 시장과 고객에 대해 더 구체화 되었달까요.
사실, 이런 추천 시스템이나 기업 분석 시스템을 대기업 M&A팀에서는 자체적으로 나름의 것을 가지고 있어요. 그렇지만, 전 대기업이 아니라 오히려 인적/물적 자원이 모두 부족한 중소기업에서 이런 시스템을 더 적극 활용할 수 있어야 한다고 생각합니다. 사람은 개인의 역량에 따라 정보의 수준이 달라질 수 있지만, 기술을 데이터가 쌓일수록 더 고도화되고, 더 좋은 정보를 제공할 수 있습니다. 게다가 퇴사(?)할 일도 없죠.
머지 않은 미래에 소규모의 기업을 운영하시는 대표님들이 온라인에서 로그인만 하면, 기업 매각에 대한 고민이나 실제 딜 진행 프로세스를 도와줄 수 있는 똑똑한 담당 직원같이 디글 AI의 서비스를 느끼실 수 있도록 기술 개발은 물론 고객친화적인 사용성을 위해 더 노력할 예정입니다.
PS. 편하게 디글 AI를 찾아주세요! M&A가 뉴스에 나오는 먼 이야기가 아니라 제 인터뷰를 보시는 모든 중소기업, 스타트업 대표님의 이야기가 될 수 있도록 도와드릴게요. 😊
