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작성일 : 25-09-30 01:00
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[IT동아 강형석 기자] 중소기업이 수출 과정에서 겪는 어려움은 바이어 및 현지 파트너 발굴이다. 중소기업들은 해외 파트너를 찾기 위해 많은 시간과 비용을 소모한다. 하지만 전시회 참가, 네트워크 등 기존 영업 방식은 거래 성사율이 낮고 소규모 계약에 그치는 경우가 많다. 인공지능(AI) 영업 에이전트가 해외영업 시장에서 주목받는 이유다. 인공지능 영업 에이전트는 해외 고객스페코 주식
추천, 영업 메시지 전송, 미팅 연결 등을 자동화해 중소기업 영업 담당자가 직접 발품을 팔지 않고도 바이어 확보가 가능하다.
김진성 딥세일즈 대표 / 출처=IT동아
많은 중소기업이 수출을 시도하지만 바이어와 계약이신천지
성사될 확률은 낮다. 통계개발원이 2024년 공개한 자료에 따르면, 수출을 시도하는 소상공인 3명 중 1명은 1년 안에 실패하는 것으로 나타났다. 제품을 판매하고 싶어도 구매해 줄 바이어를 찾지 못한 게 원인 중 하나다.
딥세일즈는 기업 대상(B2B) 해외영업 에이전트 서비스를 제공하는 스타트업이다. 글로벌 수출 관련 데이터와 딥러닝 알파칭코게임다운로드
고리즘을 활용, 기업의 수출 영업 활동을 지원한다. 이 설루션은 제조사 정보를 학습한 후 거래 성사율이 높은 잠재 바이어를 예측해 기업의 해외 진출을 돕는다. 딥세일즈는 어떻게 기업의 수출 영업 환경의 혁신을 가져왔을까? 김진성 딥세일즈 대표를 만나 이야기를 나눴다.
쉬지 않고 글로벌 무대를 누비는 AI 영업 에이전트 ‘셀리’
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“대학 시절 온라인 마케팅 사업을 시작으로 실리콘밸리, 홍콩, 상하이, 미국, 유럽 등에서 다양한 사업을 경험을 쌓았습니다. 이를 통해 중소기업의 영업 활동이 어렵다는 점을 깊이 이해하게 됐습니다. 문제는 해외 영업 구조입니다. 해외 진출을 희망하는 중소기업 대다수는 바이어 발굴 단계부터 어려움을 겪습니다. 이 문제를 어떻게 해결하기 위해 인공지능과디브이에스 주식
빅데이터에 주목했고, 딥세일즈 설립으로 이어지게 됐습니다.”
김진성 대표는 중소기업들이 경쟁력 갖춘 상품과 서비스를 갖췄음에도 해외 진출의 첫 단계인 '바이어 발굴'에서 좌절하는 모습을 목격하고 문제를 혁신하기 위해 딥세일즈를 설립했다. 김진성 대표는 파편화된 바이어 정보에 주목했다. 전 세계에 흩어진 정보를 모으고 정보 신뢰성을 구축하면 기업 경쟁력 확보가 가능하다고 판단했다. 데이터를 찾아 제공하는 게 아니라 이를 의미 있는 영업 기회로 만들어주는 과정이 중요하다 본 것이다.
셀리는 기업의 해외 영업팀원 역할을 수행하는 인공지능 영업 에이전트다 / 출처=딥세일즈
딥세일즈가 중소기업의 수출 딜레마를 해결하기 위해 내놓은 해답은 인공지능 영업 에이전트 셀리다. 셀리는 기업의 해외 영업팀원 역할을 수행하도록 설계된 가상의 영업개발 담당자(BDR - Business Development Representative)인 셈이다.
셀리의 업무 프로세스는 체계적이다. 먼저 고객사 제품과 사업 정보를 학습한 후, 방대한 자체 데이터베이스를 분석해 가장 이상적인 잠재 바이어를 발굴한다. 이후, 해당 바이어의 모국어로 개인화된 이메일을 작성해 발송하고, 초기 응답을 처리하며 관심 있는 잠재 고객을 선별한다. 마지막으로 유의미한 사업적 논의가 가능한 단계에 이르면 셀리는 고객사와 바이어 간의 미팅을 주선하며 임무를 완수한다.
유연한 업무 처리가 가능하도록 딥세일즈는 글로벌 B2B 담당자 정보를 포함한 영업 관련 데이터베이스를 8000만 건 이상 구축했다. 전 세계 약 500개의 공공 데이터 사이트, 커머스 플랫폼 등에서 데이터를 수집한 결과다. 수집한 데이터는 사내 데이터 엔지니어링팀이 추가로 정제, 전처리, 라벨링하는 과정을 거쳐 신뢰도를 높였다.
바이어를 검색 외에 거래 성사 확률을 예측하는 과정은 딥랭크(DeepRank)라 불리는 독자 개발 알고리즘 내에서 처리된다. 딥랭크는 산업별 특성을 이해하고 그에 맞춰 가중치를 다르게 적용하는 접근 방식을 사용한다. 예를 들어, 헬스케어 분야 바이어를 찾을 때는 FDA, CE 등 제품 인증서 보유 여부에 높은 가중치를 부여한다. 패션 분야에서는 브랜드 인지도 관련 지표를 중요하게 평가한다. 이러한 산업별 맞춤 분석은 초기 영업 정확성을 높여준다.
산업별 특화 기능 및 보안 강화에 집중
딥세일즈의 고민은 무엇일까? 김진성 대표는 현재 주요 도전 과제로 인공지능 에이전트 셀리의 산업 분야 확대 적용을 위한 기술 고도화를 언급했다. 일반 영업 인공지능 에이전트가 아니라 화장품, 전자, 기계, 소프트웨어 등 각 산업 분야의 특성과 영업 방식을 깊이 이해하는 '산업별 전문 영업 에이전트'로 만드는 게 목표다.
또 다른 도전 과제는 높은 데이터 품질 유지와 각국의 규제 준수다. 글로벌 시장에서 활동하려면 국가별로 상이한 데이터 품질 기준과 개인정보보호 규제에 대응 가능한 역량이 필요하다. 딥세일즈는 ▲유럽 개인정보보호 일반 규정(GDPR) ▲캘리포니아 소비자 개인정보 보호법(CCPA) ▲ISO 27001ㆍ27701 등 국제 정보 보호 표준 인증을 따르지만 지속적으로 변화하는 국제 규제 환경에 능동적인 대응이 필요하다.
딥세일즈는 산업 특성을 학습한 특화 모델 구축에 한창이다 / 출처=딥세일즈
딥세일즈는 과제를 해결하기 위한 계획을 세우고 실행에 나섰다. 셀리는 각 산업의 전문 용어, 영업 주기, 고객 특성을 학습한 특화 모델을 구축하는 작업을 진행 중이다. 고객이 마치 해당 산업의 베테랑 영업 전문가와 함께 일하는 듯한 경험을 제공하는 데 초점을 뒀다.
셀리의 역할을 세분화하는 방안도 검토 중이다. 예를 들어, 바이어를 발굴하는 에이전트, 맞춤형 이메일을 작성하는 에이전트, 발송 및 응답을 관리하는 에이전트가 각자 역할을 수행하며 하나의 팀처럼 유기적으로 협력하는 방식이다. 김진성 대표는 “셀리가 단일 인공지능 에이전트가 아닌 여러 전문 에이전트들의 오케스트레이션으로 작동하는 방식을 구상하고 있습니다”라고 말했다.
바이어들이 선호하는 언어 지원 확대도 진행 중이다. 현재 셀리는 영어, 중국어, 스페인어, 일본어, 한국어 등 5개 언어를 구사하지만 향후 프랑스어, 아랍어를 추가할 계획이다. 셀리의 북미, 유럽, 중동 시장 진출을 위해 현지 바이어 네트워크와 파트너십을 강화하는 일에도 속도를 낼 예정이다.
셀리로 기업의 성공적인 글로벌 무역 활동 지원할 것
딥세일즈는 최근 1년간 전체 사용자 수 3배, 유료 고객 수 4배 이상 증가하며 성장 동력을 구축했다. 김진성 대표는 “딥세일즈의 고객들은 일반적인 영업 방식 대비 2배 이상 빠르게 바이어 정보를 확보하고, 영업 기회 전환율을 20%~30% 이상 높이는 등 성과를 냈습니다. 기업들이 더 많은 영업 성과를 낼 수 있도록 기술 고도화에 힘쓰겠습니다”라고 말했다.
딥세일즈의 성과는 투자 시장에서도 이어졌다. 딥세일즈는 블루포인트파트너스 등으로부터 시드 투자를 유치한 데 이어 예스24, 우리기술투자 등으로부터 20억 원 규모의 프리-A 투자를 유치했다. 중소벤처기업부 장관상 수상, 공공데이터 활용 경진대회 대상, AWS 생성형 인공지능 스포트라이트 프로그램 선정 등 수상 및 지원 사업 선정도 이어졌다.
김진성 딥세일즈 대표 / 출처=IT동아
서울과학기술대학교의 글로벌 지원 프로그램은 딥세일즈의 해외 시장 진출의 촉매제 역할을 했다. AWS 정글 프로그램의 지원을 받은 딥세일즈는 글로벌 전시회 참가 기회와 현지 바이어 네트워크에 접근할 수 있었다. 미국 현지 바이어와 직접 연결되어 서비스에 대한 피드백을 받았고 매출도 발생했다. 김진성 대표는 “서울과학기술대학교와 AWS 정글 프로그램의 도움으로 딥세일즈의 기술력과 사업 모델이 해외에서도 통할 수 있다는 자신감을 얻었습니다”라고 말했다.
"국내 해외 영업사원 수는 약 20만 명으로 추산됩니다. 평균 연봉은 약 5000만 원 정도인데요. 이를 계산하면 해외 영업사원 인건비는 약 10조 원에 달합니다. 저는 이 시장이 점차 에이전트화 될 것으로 예상합니다. 에이전트 시장은 연간 40% 이상 성장 중입니다. 딥세일즈는 영업 에이전트 분야에서 독보적인 기업이 되는 게 목표입니다."
김진성 대표는 모든 기업들이 효율적이고 쉽게 데이터 기반의 글로벌 무역이 가능한 기틀을 다지는 게 목표다. 인공지능 영업 에이전트 셀리가 중소기업의 글로벌 진출을 위한 새로운 길을 열어줄 예정이다.
IT동아 강형석 기자 (redbk@itdonga.com)
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