레나에이아이는 상권·증시·특허의 비정형 데이터를 독자적 온톨로지로 정규화하여 금융이 쓸 수 있는 선행 신호로 바꾸는 대체데이터 인프라입니다.
규제 라이센스에 갇힌 평가사가 아닌, 금융기관과 자본시장에 독점 데이터를 공급합니다.
표본외 판별력
신용이력 0건 기준
원천 평가 방법론
특허 출원 완료
Finance Research Letters
AIDF 연구진 공저
서울대 전기공학 04 동기
펀드매니저 & CLO 변호사
The Blind Spot
누구나 보는 공시된 재무제표만 보면 남들과 똑같은 후행 판단만 나옵니다.
진짜 위험을 막고 초과 기회를 잡으려면, 숫자가 장부에 적히기 전의 원천 데이터가 필요합니다.
기존 금융은 과거 대출·카드 결제 이력만 봅니다. 아무리 손님이 붐비고 생존력이 높아도, 금융이력이 부족한(Thin-filer) 316만 사업자는 무조건 고위험군으로 분류되어 연 15~20% 고금리로 내몰립니다.
회사의 실질적 변화는 공시(DART)가 나오기 수개월 전부터 거래, 수급, 현장 데이터에서 먼저 시작됩니다. 공시된 재무제표를 보고 의사결정을 내릴 때는 이미 기회는 사라지고 위험은 가격에 반영된 뒤입니다.
재무제표는 무형자산의 실질 경쟁력을 측정하지 못합니다. 세계적 기술 특허를 보유해도 대차대조표에는 단순 연구비용으로 털려 있어, 기술의 질(質)과 권리를 바탕으로 한 정당한 기업가치나 금융 조달을 받지 못합니다.
Why Alternative Data
우리가 상권 · 증시 · 특허의 대체데이터를 직접 구축하는 이유입니다
재무제표가 보지 못하는 사각지대를 관측 가능한 신호로 바꾸어, 금융과 투자의 새로운 기준을 세웁니다.
Our Core Assets
공공데이터를 단순 크롤링하는 회사가 아닙니다.
평가할 수 없던 대상을 평가 가능하게 만드는 방법론 자체를 특허와 논문으로 보유합니다.
세 자산은 같은 질문에서 출발합니다 — 재무제표가 못 보는 것을 무엇으로 볼 것인가.
Our Methodology
데이터를 단순 수집하는 것은 누구나 할 수 있습니다.
레나에이아이의 원천 기술은 흩어진 현실을 금융이 수용할 수 있는 신뢰 숫자로 정제하는 과정에 있습니다.
포맷과 주기가 완전히 다른 비정형 데이터(공간 좌표, DART 공시 텍스트, 특허 청구항)를 단일 기준으로 정렬합니다. 13만여 건의 공간·시계열 데이터를 상권×업종×분기 셀로 표준화하여 비교 가능한 인프라를 만듭니다.
데이터가 많다고 가치가 생기지 않습니다. 펀드매니저의 밸류에이션 경험과 NUS 신용리스크 연구진의 방법론을 이식해, 일시적인 유행이나 착시(Noise)를 제거하고 실제 부도 위험과 기업 가치로 직결되는 유효 신호(Signal)만 추출합니다.
복잡한 원시 데이터를 금융기관 여신 심사역과 자산운용사 펀드매니저가 즉시 의사결정에 쓸 수 있는 단일 지표로 변환합니다. 부도확률(PD), 상권 위험 선행지수, 특허 질적 점수로 산출되어 REST API로 즉각 연동됩니다.
Business Model & Scalability
우리는 인허가 규제에 갇힌 신용평가사가 아닙니다.
제도권 금융기관과 자산운용사가 투자·여신 모형 고도화를 위해 반드시 구매하는 독점 원천 데이터 B2B 테크 기업입니다.
전통 신용평가사 (CB 라이센스)
규제 유틸리티 산업
레나에이아이 (RenaAi)
고마진 대체데이터 플랫폼
2024년 세계 최대 자산운용사 블랙록이 인수한 사모시장 데이터 기업 Preqin은 신용평가사가 아닙니다. 공시가 없는 사모펀드 시장의 대체데이터를 독점했기 때문에, 연매출 2.4억 달러 규모임에도 매출의 13배가 넘는 가격에 인수되었습니다. 레나에이아이가 소상공인 상권, 증시, 특허에서 구축하고 있는 것이 바로 이 고마진 독점 대체데이터 모델입니다.
Moat & Proof
특허 · 검증된 성능 · 학술 신뢰 · 수요 파이프라인.
RenaAi의 진짜 가치는 상권 데이터를 신용위험으로 바꾸는 방법론 그 자체에 있습니다.
0.8325
표본외 AUC · 신용이력 0건
9
특허 청구항 · 출원 신청 완료
FRL
Finance Research Letters(SSCI) · 투고 완료
316만
평가 가능해지는 사각지대
우경민 대표변리사(메타 특허법률사무소)를 통해 9개 청구항 출원 신청 완료. 결과물이 아니라 "금융이력부족 점수화 방법론 자체(Claim 9)"를 보호합니다.
경쟁사가 동일 접근을 쓰면 침해 — 먼저 확보하는 쪽이 표준을 가집니다.
신용이력 0건, 상권 데이터만으로 표본외 AUC 0.83(정확도 지표·1에 가까울수록 우수) — 수십 년 결제이력으로 하는 카드사 소매평가(0.70~0.80) 구간을 넘어섰습니다.
가명정보 결합·SCB로 개인 신용 데이터가 더해지면 정확도는 더 상승합니다.
MAS·NRF·NUS가 공동 설립한 NUS AIDF 계열 연구진(박세영·이현탁)과 Finance Research Letters(SSCI 등재지) 논문(투고 완료)이 방법론의 신뢰성을 담보합니다.
대안신용은 규제·기관 채택에서 신뢰가 관건 — 동료심사가 곧 영업의 무기.
저축은행·캐피탈·인터넷전문은행 등 소상공인 여신 핵심 수요처 및 금융기관과의 실증·협업 파이프라인이 확보되어 있습니다.
검증된 모델 + 즉시 존재하는 수요처 = 낮은 상용화 리스크.
Leadership
서울대 전기공학부 동기인 펀드매니저 출신 대표와 변리사·변호사 CLO가
금융, 기술, 법을 하나의 팀으로 묶었습니다.
“데이터를 분석하는 데서 멈추지 않고, 자본이 움직일 신호를 찾아왔습니다.”
싱가포르국립대(NUS RMI)에서 글로벌 신용리스크 모델링을 연구하고, 삼성자산운용·NH아문디·한국투자신탁운용에서 10년간 수천 개 기업의 밸류에이션과 운용을 총괄했습니다.
“기술을 권리로 바꾸고, 권리를 법정에서 지켜 자본으로 만듭니다.”
SK하이닉스 특허 출원 7년의 변리사 실무와 성균관대 로스쿨 수석 졸업 후, 대형로펌 법무법인 세종·바른에서 첨단 기술 지식재산권 분쟁을 승리로 이끌어온 IP 법률 전문가입니다.
“값은 금융(최병근)이 매기고, 권리는 법(유연)이 지킵니다.”
기술·금융·법률의 세 축이 한 팀 안에 내재화되어 있을 때 비로소 제도권이 인정하는 데이터가 완성됩니다.
Free Data PoC
상권·특허 신호가 기존 평가모형을 얼마나 개선하는지,
보유 데이터로 직접 확인해 보세요. 기업 가치 진단도 함께 가능합니다.
신청 후 24시간 내 연락드립니다 · 영업 전화 없음