AI연구소 출신 투자심사역이 반한 AI스타트업...90억 뭉칫돈 유치

  • 날짜
    22-09-12 03:06
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[편집자주] 벤처·스타트업 투자흐름을 쫓아가면 미래산업과 기업들에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 한 주간 발생한 벤처·스타트업 투자건수 중 가장 주목받은 사례를 집중 분석합니다.[[이주의 핫딜] AI 음성인식 서비스 아틀라스랩스, 90억원 규모 시리즈A 투자유치]



화상 미팅 기록 사용 화면/사진제공=아틀라스랩스



고객응대가 많은 콜센터, 컨택센터 등을 인공지능(AI) 컨택센터로 전환시켜주는 스타트업이 최근 90억원 규모의 시리즈A 투자를 유치했다. AI 기반 음성인식 서비스 '센트로이드'를 제공하는 스타트업 아틀라스랩스가 주인공이다.2016년 3월 설립한 아틀라스랩스는 이번 투자유치까지 누적으로 총 137억원 규모의 투자를 받았다. 창업초기 엔젤투자자들로부터 7억원의 프리시드 투자를 받았고 2020년 처음 기관에서 40억원 규모의 시드투자를 유치했다. 이번 투자에는 SV인베스트먼트, TBT파트너스, IBX파트너스, 디티앤인베스먼트 등이 투자했다. 이중 SV인베스트먼트의 경우 시드투자에 이은 두번째 투자다. SV인베스트먼트에서 아틀라스랩스 투자를 주도한 AI연구소 출신 강민국 이사다. 확실한 기술기반 기업에 투자하고 싶었다는 강 이사에게 아틀라스랩스의 매력을 들어봤다. ━넷마블 AI연구소 출신 VC심사역 "될성부른 AI스타트업은…"━



SV인베스트먼트는 아틀라스랩스에 2020년 100만달러(약 14억원), 이번에는 170만달러(약 24억원)를 투자했다고 밝혔다. 아울러 아틀라스랩스가 내년쯤 시리즈B 투자유치에 나서면 스케일업 펀드로 제법 큰 금액을 투자할 계획이다. 강 이사는 "아틀라스랩스는 숙박 플랫폼 스타트업 대표로부터 추천받았다"면서 "놀랍게도 당시 제가 원했던 팀이어서 투자를 쉽게 결정할 수 있었다"고 밝혔다. 강 이사는 넷마블 AI연구소에서 AI리서치 업무를 하다가 벤처캐피탈(VC) 업계로 왔다. AI기술에 남다른 안목을 갖춘 그는 자연스럽게 AI기술을 확보한 회사들에 눈길이 갔다. 하지만 국내에서 AI기술이 있다는 팀들은 대부분 일반적인 문제를 해결하려고 한다. 기업들을 대상으로 데이터나 AI모델 구축을 컨설팅하는 식이다. 강 이사는 "제가 연구소에서 리서치하며 알게 된 건 한정된 재원을 가진 스타트업이 일반적인 문제를 해결하려고 해서는 경쟁에서 살아남기 어렸다는 거였다"면서 "틈새시장에서 좀더 예리하고 명확한 문제를 해결해 데이터를 얻고 그 데이터로 다시 모델을 학습하는 방식을 빠르게 해낼 수 있어야 경쟁력을 가질 수 있는데 아틀라스랩스가 딱 그런 팀이었다"고 밝혔다. 아틀라스랩스는 자본 효율성도 좋았다. 강 이사는 "통상 AI기업들은 개발자와 데이터 확보에 비용을 많이 쓴다. 하지만 이 회사는 엔젤투자를 받고 약 5년간 투자를 받지 않고 버텼다"면서 "한국어·일본어 음성인식, 그중에서도 전화 통화 음성인식을 콕 찍어 솔루션을 개발함으로써 B2B(기업간거래) 매출이 발생했기에 가능했던 것"이라고 설명했다. 사업 전략도 남달랐다는 평가다. AI 스타트업들은 대기업으로부터 데이터를 가져와서 모델을 학습시키는 경우가 대부분이다. 이런 경우 갑을 관계 등의 문제가 발생할 수 있다. 반면 아틀라스랩스는 장기적으로 B2B사업을 원했지만 B2C 앱을 먼저 내놨다. 통화 내용을 녹음하거나 메모할 필요없이 카카오톡처럼 실시간 대화형 문자 기록이 되는 '스위치' 앱을 먼저 개발한 것이다. 사람들이 많이 쓸수록 음성데이터를 많이 수집할 수 있어 더 좋은 모델을 만들 수 있으니 이를 기반으로 B2B사업을 하겠다는 전략이었다.━B2C앱으로 데이터 축적해 기업용 서비스 출시…"B2B시장 공략"━



류로빈 아틀라스랩스 대표/사진제공=아틀라스랩스투자사들은 지난 6월 아틀라스랩스가 기업용으로 출시한 AI 음성인식 서비스 '센트로이드'를 높게 평가했다. 음성 통화를 자동으로 녹음하고 인식해 구조화된 데이터로 전환하는 CDA(Conversation Data Analytics) 기반 센트로이드는 △자연어 자동응답(NPL ARS) △통화응대 품질 관리 △통화 자동 기록 및 라벨링 △시각화·트랙킹 툴 연동 △실시간 인사이트 반영 △트렌드 추적이 가능한 솔루션이다. 아틀라스랩스 관계자는 "센트로이드의 대화 데이터 분석 솔루션은 기존 콜센터 및 컨택센터의 한계를 극복하고 기업의 음성 데이터 자산을 구조화·분류·관리하는 효율성 높은 솔루션"이라고 설명했다. 아틀라스랩스는 2018년부터 AI음성인식 연구에 매진했다. 하지만 당시 낮은 자연어처리(NLP) 수준과 데이터셋 부족으로 음성 인식률을 높이는 데 한계가 있자 B2C앱 '스위치(Switch)'를 개발해 품질 높은 데이터를 확보하기 시작했다. 이후인식률 높은 AI 음성 기술 개발에 성공했다.기존 콜센터 시스템은 콜 분배 방식이 비효율적이다. 고객이 상담 전 들어야 하는 ARS 안내 내용이 길다. 게다가 단계별 ARS로 콜을 분류할 수 있지만, 콜의 중요도 판단은 어려웠다. 반면 센트로이드는 자연어 ARS로 통화 연결 전 중요도 판단이 가능하다. 급한 전화부터 처리할 수 있어 시간을 단축할 수 있다. 통화 내용을 데이터로 정량화할 수도 있다. 솔루션에 탑재한 AI가 전체 콜 대화 데이터를 학습해 통화 내용을 자동으로 텍스트화·레이블링할 수 있어서다. 이를 통해 상황에 따라 최적화된 시나리오 응대가 가능하다. 또한 기존에는 상담원마다 제각각으로 통화 내용을 기록하다보니 레이블링이나 관리 작업이 필요했다.모두 비용이다. 센트로이드의 대화 분석 솔루션은 AI를 통해 이러한 비용을 낮추고 효율성은 높일 수 있게 했다. 통화가 끝난 뒤에는 업무 툴에 연동해 전 직원이 통화 핵심 키워드를 실시간으로 모니터링할 수 있다. 류로빈 아틀라스랩스 대표는 "앞으로 아틀라스랩스는 CDA기술 기반 센트로이드로 B2B시장을 공략할 것"이라면서 "CDA의 기술력을 더 고도화하고 안정화해 AI 기반 자동응답(ARS)과 고객센터 솔루션 도입을 준비 중인 기업에게 보다 효율적이고 혁신적인 대화 데이터 분석 솔루션을 제공하겠다"고 말했다. [머니투데이 스타트업 미디어 플랫폼 유니콘팩토리]
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강민국 국민의힘 의원/윤동주 기자 doso7@국무조정실 산하 경제인문사회연구회 소관 연구기관 연구원의 1인당 수행 연구과제(기관고유사업) 수가 연간 1건밖에 되지 않는 것으로 나타났다. 절반의 연구기관은 1건도 채 되지 않는 상황이었다.11일 강민국 국민의힘 의원실이 경제인문사회연구회에 자료 요청을 통해 받은 '경제인문사회연구회 소관 연구기관 연구원 1인당 수행 연구과제 현황'에 따르면, 지난 2017년부터 지난해까지 5년 동안 매년 26개 연구기관의 연구원 1인당 수행 연구과제 수는 1.1건에 불과했다.지난해 기준 경제인문사회연구회 소관 연구기관들의 연구원 1인당 수행 연구과제 수는 한국법제연구원이 3.1건으로 가장 많았다. 이어 한국교육개발원 2.3건, 한국보건사회연구원 2건 등 순이었다.경제인문사회연구회 소관 26개 연구기관 중 연구원 1인당 연간 수행 연구과제 수가 1건이 되지 않는 연구기관도 절반인 13개였다.같은 기간 연구기관별 연구원 1인당 연구과제 수는 한국교육과정평가원과 정보통신정책연구원이 0.2건으로 가장 적었다. 다음으로 한국해양수산개발원 0.3건, KDI국제정책대학원 0.4건 등이었다.경제인문사회연구회 소관 연구기관들의 1인당 연구수행 과제 수가 적은 사유에 대해 대부분 '정부출연연구기관으로서 기본과제로 수행해야 하는 연구업무 외 연구원 인건비 충당을 위한 수탁사업으로 수행하는 연구업무 과중으로 인해 논문 게재를 장려하기 어려움'이라고 답변했다.'경제인문사회연구회 소관 연구기관 연구원 국내외 학술지 논문게재 실적'을 살펴보면, 지난 5년간 전체 연구기관 연구원 1인당 평균 국내외 학술지 논문게재 건수는 0.94건이었다.이에 강 의원은 "연구기관 출연금이 적어 수탁용역에 집중한다고 해도 최소한 연구기관 존재 이유와 그 가치를 증명하는 고유사업 출연금 과제에 대한 양적, 질적인 고려가 반드시 선행되어야 한다"고 꼬집었다.그러면서 강 의원은 "연구기관에서 개인 평가 반영과 실비지원 이상은 한계가 있으므로, 경제인문사회연구회 차원의 연구기관 전체 적용할 수 있는 표준화된 논문 게재 활성화를 위한 인센티브 강구 방안 마련 등 적극적인 유인책 도입을 검토하는 것이 필요하다"고 강조했다.
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