[스타트UP스토리] 황규종 웨이커 대표
[이 기사에 나온 스타트업에 대한 보다 다양한 기업정보는 유니콘팩토리 빅데이터 플랫폼 '데이터랩'에서 볼 수 있습니다.]
"초고액 자산가에게 제공하는 맞춤형 금융 서비스를 더 많은 사람이 누릴 수는 없을까 고민했습니다. AI(인공지능)을 활용하면 가능할 것이라고 생각했지만, 그러려면 무엇보다 신뢰할 수 있는 금융 데이터가 필요했습니다."
황규종 웨이커 대표는 최근 머니투데이 스타트업 전문 미디어 플랫폼 '유니콘팩토리'와 인터뷰에서 창업 배경에 대해 이같이 밝혔다.
황 대표는 삼성증권에서 기관·법인과 초고액자산 고객을 담당했던 프라이빗뱅커(PB) 출신이다. 그가 AI의 가능성에 주목한 계기는 2016년 알파고와 이세돌 9단의 대국이었다. 수많은 변수를 고려하는 AI를 보며 소수에게만 제공되던 맞춤형 금융 서비스를 대중화할 수 있겠다고 판단했다.
이후 삼성자산운용에서 퀀트 업무를, 삼성헤지자산운용에서 헤지펀드 운용을 담당했던 한태경 전무와 뜻을 모았다. 현재 한 전무는 웨이커의 데이터개발그룹장을 맡고 있다.
2023년 설립된 웨이커는 금융기관과 AI가 바로 활용할 수 있도록 글로벌 자본시장 데이터를 수집·정제·표준화해 공급하는 금융 스타트업이다. 금융회사가 보유한 고객 정보에 웨이커의 시장 데이터를 결합해 개인별 맞춤형 금융 서비스를 구현하도록 돕는 것이 목표다.
미국 델라웨어주에서 출발한 웨이커는 올해 7월 한국에 웨이커홀딩스를 설립하고, 본사를 한국으로 이전하기 위한 조직 개편을 추진 중이다. 향후 한국 본사는 제품 개발과 국내외 사업을 총괄하고, 미국 법인은 현지 고객 및 파트너사와의 협력을 담당할 예정이다.
"AI가 엉뚱한 답 내놓지 않도록"…금융 데이터부터 손질
웨이커가 주목한 문제는 금융 데이터의 복잡성이다. 금융시장에서는 실시간 주가와 호가부터 기업 재무정보, 공시, 주요 주주 거래, 뉴스 등 방대한 데이터가 쏟아지지만 출처마다 형식과 기준이 달라 이를 곧바로 AI 분석에 활용하기는 어렵다.
가령 한 기업이 액면분할을 하면 과거 주가도 같은 기준으로 조정해야 정확한 비교가 가능하다. 기업이 실적을 정정 공시하면 바뀐 수치를 반영해야 하고, 재무정보를 비교할 때도 통화와 회계기간을 구분해야 한다.
황 대표는 "이런 조건을 놓치면 AI도 잘못된 비교를 할 수 있다"며 "원천자료의 오류와 정정을 확인하고 수십 년간 축적된 기록과 실시간 데이터를 같은 기준으로 관리한다"고 설명했다.
독자들의 PICK
지금 849명 읽는 중
웨이커는 이처럼 AI가 바로 활용할 수 있도록 가공한 데이터를 'AI 레디 데이터(AI Ready Data)'라고 부른다. 황 대표는 이를 고객이 원하는 요리에 맞춰 손질된 재료를 공급하는 '밀키트'에 비유했다.
주력 서비스인 '웨이소드(WAISOD)'는 가공한 데이터를 금융회사 시스템에 연동하거나 증권사 앱에 화면과 기능으로 제공한다. AI가 필요한 데이터를 직접 호출해 분석에 활용하도록 연결하는 기능도 갖췄다.
현재 한국투자증권·토스증권·키움증권·카카오페이증권·하나증권·신한투자증권 등 국내 6개 증권사에 데이터를 공급하고 있다. 한국투자증권에서는 미국 주식의 실시간 호가와 거래원 정보에, 토스증권에서는 주요 주주와 인물별 주식 거래정보에 웨이커의 데이터가 활용된다.
디노랩서 우리투자증권과 맞손…금융 AI 서비스 개발 속도 ↑
6개 증권사에 금융 데이터 솔루션 '웨이소드'를 공급한 웨이커는 최근 우리금융그룹의 스타트업 육성 프로그램 '디노랩' 테크 1기에 선발돼 금융권 AI 서비스 개발에도 속도를 내고 있다. 디노랩은 우리금융그룹이 혁신 기술을 보유한 스타트업을 발굴하고 계열사와의 사업 협력을 지원하는 프로그램이다.
현재 웨이커는 우리투자증권과 글로벌 자본시장 데이터를 활용한 'AI 리서치 어시스턴트'를 개발하고 있다. AI가 기업의 재무정보와 공시, 주요 사건 등을 종합하고 수치의 출처와 기준시점을 제시하면 담당자가 이를 검토해 시장·거시경제 보고서와 기업 분석 자료 작성에 활용하는 방식이다. 자료 수집과 수치 비교 등 반복 업무를 줄여 금융회사 직원들이 분석과 투자 판단에 집중하도록 돕는 것이 목표다.
협력은 실제 구축 사업으로도 확대되고 있다. 웨이커는 이달부터 우리투자증권의 'AI 스튜디오(AI STUDIO)' 구축 사업에 착수했다. 우리투자증권의 AI 시스템이 웨이커의 데이터와 분석 기능을 직접 호출해 활용할 수 있도록 웨이소드를 연동하는 사업이다.
황 대표는 "우리투자증권은 스타트업처럼 새로운 아이디어를 시도하려는 의지와 실행력을 갖춘 회사"라며 "우리금융그룹의 브랜드와 고객 기반, 임직원들의 전문성이 더해지면 새로운 금융 서비스를 개발해 실제 고객에게 제공할 기회가 클 것"이라고 말했다.
나스닥·LSEG와 협력…글로벌 금융 데이터 시장 공략
해외 시장 공략에도 속도를 내고 있다. 웨이커는 지난해 미국 나스닥의 실시간 주식 호가와 가격대별 주문 정보를 제공하는 '토털뷰(TotalView)' 데이터 공급 라이선스를 확보해 사업을 추진해 왔다. 이달부터는 나스닥과 협력하는 금융 데이터 에이전트 '웨지(WAEDGE)'의 미국 오픈 베타(시범) 서비스를 시작했다.
웨지는 개인투자자와 금융 전문가 등이 AI를 통해 기업 공시와 실적을 비교하고 분석 작업을 관리할 수 있도록 돕는 서비스다. 내년 정식 출시를 목표로 하며 구독형 수익모델을 적용한다. 런던증권거래소그룹(LSEG)과도 데이터 활용 및 라이선스 계약을 체결하고 아시아·태평양 지역 공동판매를 추진하고 있다.
황 대표는 "AI 시대에는 투자자가 증권사에서 제공하는 리포트를 읽는 데 그치지 않고, AI를 활용해 자신의 관심 종목과 투자 목적에 맞는 분석 보고서를 직접 생성하는 시대가 올 것"이라며 "금융회사부터 개인투자자까지 웨이커의 금융 데이터를 활용할 수 있도록 글로벌 시장으로 보폭을 넓힐 것"이라고 말했다.
