서로 다른 벤더의 LLM 셋을 붙여 경영전략을 3라운드 토론시키는 하네스(leopard)를 만들어 두었다. 오늘 국내 핀테크 세 곳 — PFCT(피에프씨테크놀로지스, 구 피플펀드), 어니스트AI(구 어니스트펀드), 고위드(Gowid) — 을 각각 한 번씩 걸었다.

세 건은 서로를 전혀 모르는 상태로 병렬 실행됐다. 프롬프트도 회사별로 따로 썼고, 자료 수집도 독립적으로 돌았다. 그런데 셋 다 같은 질문에서 막혔다.

이 글은 (1) 무엇을 어떻게 돌렸는지, (2) 회사별로 무엇이 나왔는지, (3) 세 리포트를 겹쳤을 때 보이는 것, (4) 하네스 자체의 한계를 정리한 기록이다.

출처에 대한 사전 고지. 이 글의 사실·수치는 ①금융위원회 보도자료 같은 1차·공식 자료, ②각 사가 직접 낸 주장(공식 블로그·보도자료), ③제3자 언론 보도로 나뉜다. ②는 회사 주장이므로 그렇게 라벨을 붙였고, 중립적 제3자 검증이 없는 항목은 없다고 명시했다. 토론 리포트 자체는 LLM 산출물이므로 사실이 아니라 가설로 읽어야 한다.

1. 무엇을 돌렸나

leopard 는 경영전략 질문 하나를 받아 세 벤더의 CLI 에이전트를 붙인다.

역할 백엔드 하는 일
제안자 claude 전략안 3개를 자원배분까지 붙여 제시
도전자 codex “가장 약한 고리 / 틀린 전제 / 비용·시간의 현실 / 경쟁사 반응” 4축으로 반박
사회자 hermes 합의된 것 / 갈린 쟁점 / 미해결 / 권고 로 정리

핵심은 도전자가 제안자와 다른 벤더라는 점이다. 같은 모델을 자기비판시키면 같은 사각지대를 공유한다. 벤더를 갈라놓으면 최소한 학습 데이터와 RLHF 성향이 다르다.

산출물은 report.md(요약), transcript.md(토론 전문), sources.json(수집 출처), events.jsonl 이다. 세 건 각각 12개 출처를 수집했고, 총 소요는 병렬로 약 11분이었다.

리포트 상단에는 검증 게이트가 붙는다. 본문의 수치 주장 중 수집 출처에 매핑되지 않는 것을 “출처 없는 수치”로 경고한다. 세 건 중 두 건에서 실제로 경고가 떴다(뒤에서 다룬다).

2. 세 회사는 각각 누구인가

PFCT (피에프씨테크놀로지스)

2015년 설립. 2021년 국내 1호 온라인투자연계금융업(온투업) 사업자로 등록했고, 2024년 3월 사명을 피플펀드에서 PFCT로 바꿨다.[7] 사업은 두 갈래다.

  • 크플(Cple) — B2C 온투업 대출·투자 플랫폼
  • 에어팩(AIRPACK) — AI 신용평가·리스크 솔루션을 금융기관에 파는 B2B SaaS

회사 설명에 따르면 두 사업은 같은 AI 신용평가 시스템(CSS)에서 갈라져 나왔고, 크플의 실전 대출 데이터가 CSS를 개선하고 그 기술이 다시 에어팩 품질을 높이는 선순환 구조다.[8] (회사 자체 설명)

제3자 보도로 확인되는 수치: 2025년 12월 말 누적대출금액 2조 9,921억 원(전년 대비 +34.17%), 2025년 신규 취급액 7,620억 원(+46.96%), 2025년 8월 조정 EBITDA 기준 창사 첫 월간 BEP 달성 후 12월까지 5개월 연속 유지, B2B 매출 약 170% 성장.[9] 고객사로 신한카드·롯데카드·SBI저축은행·OK저축은행 등이 거론되고, 해외 계약 비중은 30% 수준이라는 보도가 있다.[10]

어니스트AI (구 어니스트펀드)

역시 2015년 설립, 2021년 8월 온투업 라이선스 취득. 2024년 6월 사명에서 ‘펀드’를 떼고 ‘AI’를 붙였다.[11] 사업은

  • 어니스트펀드 — 온투업 플랫폼 (부동산 담보·PF, SCF 선정산, 개인신용 등)
  • 렌딩인텔리전스 — AI 여신 의사결정 엔진 (BaaS 형태로 금융사 전산에 이식)

제3자 보도 기준 2025년 12월 말 누적 연계대출 1조 4,656억 원, 신규 취급액 478억 원(+51.3%), 개인신용대출 누적 1,041억 원(+54.9%), 제휴 금융기관 9곳, 평균금리 11% 초반·연체율 0.6% 내외.[12] 2025년 말 144억 원 투자를 유치했고[13], 과기정통부 차세대 AI 국책과제 주관기관으로 선정돼 ‘동적 인과추론 기반 AGI 원천기술’을 연구 중이다.[14]

PFCT와 어니스트AI는 정면 경쟁 관계다. 둘 다 온투업으로 시작해 둘 다 AI 여신 엔진의 B2B 판매로 피벗하고 있고, 둘 다 저축은행 연계투자를 성장 축으로 삼았으며, 둘 다 “우리 연체율이 2금융권 평균보다 현저히 낮다”를 핵심 세일즈 포인트로 쓴다. 궤적이 거의 겹친다.

고위드 (Gowid)

2015년 설립, 결이 다르다. 신용 이력이 얇은 스타트업·성장기업에 법인카드 한도를 실시간 재무데이터 기반으로 산정해주고, 지출관리 SaaS를 무료로 얹고, IT기기 구독과 ‘페이바이카드’(거래처 지급을 카드결제로 전환해 최대 53일 지출 이연)를 판다.[15] 3,500개 이상 기업이 쓴다고 밝히고 있다. (회사 자체 집계)

재무는 제3자 보도가 비교적 상세하다. 2024년 개별 기준 매출 1,494억 원으로 전년(68억 원) 대비 21.95배, 영업이익 30억 원으로 흑자전환. 다만 이 급증의 실체는 상품매출 1,424억 원(IT기기 매입·재판매)이고 원가율은 약 91%다. 본업인 수수료 수입은 68억 원(+30%)에 그친다. 순자산 1,146억 원의 탄탄한 재무구조는 과거 코인원·피플펀드 지분 매각 차익에서 나왔다. 2027~2028년 IPO를 검토 중이다.[16]

여기서 세 회사가 실제로 얽힌다. 같은 보도에 따르면 고위드는 43억 원에 인수한 피플펀드컴퍼니(현 PFCT) 지분을 2022년 124억 원에 처분했다. 오늘 우연히 고른 세 회사 중 둘이 지분으로 엮여 있었다.

3. 회사별 토론 결과

PFCT — “에어팩은 SaaS인가 SI인가”

합의된 것. 듀얼 브랜드 구조, 온투업 시장의 정체(가계신용 대비 0.11% 수준 — 리포트가 이 수치에 “출처 없는 수치” 경고를 띄웠다), 월간 BEP가 완전한 흑자는 아니라는 점, 기관투자 허용 등 규제 레버의 존재.[1]

갈린 쟁점 1 — 에어팩의 정체.

  • 제안자: PoC를 표준화해 8개국으로 빠르게 확장 가능한 소프트웨어 사업이다.
  • 도전자: 국가별 규제·데이터 환경·연동 비용을 보면 매출이 늘수록 인력도 느는 SI형 사업일 가능성이 높다.

도전자 쪽 반박이 특히 날카로웠다. 원문 인용:

가장 약한 고리는 “협력·공급·PoC가 반복 가능한 매출로 전환되는가”다. (…) 국가별 유료 고객 수, PoC→본계약 전환율, 반복 매출인지 일회성 구축 매출인지, 고객별 공헌이익, 계약 갱신률과 회수 기간 — 이 정보는 없다. 따라서 “8개국 진출”은 사업 성과라기보다 영업 활동 범위를 나타내는 지표일 수 있다. 국가 수를 KPI로 삼으면 소규모 PoC와 로고 확보에 자원을 소진하고도 매출 품질은 개선되지 않는 실패 경로가 열린다.

판정 기준으로 제시된 것: 신규 고객사 1곳 추가 시 재사용 가능한 코드 비율과 고객별 공헌이익이 양(+)으로 전환되는 시점.

권고 3개. ①기존 호주·인도네시아 계약을 ‘초기 구축비’와 ‘반복 구독료’로 분리하고 국가별 인력 투입시간을 계량화할 것. ②저축은행 연계투자를 대규모 잔액 목표 없이 소액 트랜치 1건으로 먼저 실측할 것. ③해외 확장 집행 전 ‘2개 분기 연속 영업현금흐름 흑자 + 기존 국가 유상계약 갱신 1회’를 선결조건으로 명문화할 것.

어니스트AI — “SaaS 제품화인가 SI 컨설팅인가”

갈린 쟁점 1이 PFCT와 사실상 같은 문장이다.

  • 제안자: 제주은행 사례를 패키지화해 저비용 복제 판매 가능하다.
  • 도전자: 금융사마다 데이터 스키마와 규제가 달라 대규모 커스텀 구축이 불가피하다.
  • 판정 기준: 신규 고객사 도입 시 표준 모듈 대비 커스텀 개발 인력 투입 비중(Man-Month)과 소스코드 공유 비율.

갈린 쟁점 2 — 온투업 데이터의 실증 가치 vs 선택 편향. 직접 대출을 굴려 쌓은 데이터가 엔진의 독보적 증거라는 주장에, 도전자는 “온투업 차주와 은행 차주는 모집단이 다르고, 자사 엔진을 적용해 뽑은 데이터라 선택 편향이 있다”고 반박했다. 판정 기준은 온투업 데이터 학습 모델을 은행 모집단에 적용했을 때의 성능 하락폭(Performance Drift).

이건 PFCT 토론의 쟁점 3(“크플 데이터의 해외 전이 성능”)과 구조가 똑같다. 자기 대출 데이터로 학습한 모델이 남의 모집단에서도 되는가 — 두 회사 모두 이 질문이 사업 모델의 급소로 지목됐다.

갈린 쟁점 3 — AGI R&D. 정부가 인력비를 분담하는 옵션 가치 vs 검증되지 않은 담론이 핵심 제품 인력을 분산시킨다. 판정 기준: 국책과제 협약서상 IP의 회사 독점 귀속 여부, 제품 인력의 연구 겸직 비율.

권고 3개. ①기존 계약·국책과제의 독소조항(산출물 재사용권, IP 귀속) 전수조사. ②부동산 PF 익스포저 하드 캡 설정 + 예측 성능 공개로 리스크 관리 증거화. ③B2B 과금을 구축형에서 종량제(Pay-per-call) 로 전환해 ARR 비중 확보.

고위드 — “매출의 22배가 사실은 유통업”

고위드는 온투업이 아니라 쟁점 문장은 다르게 나왔지만, 뿌리는 같았다.

합의된 것. 2024년 매출 급증의 실체는 핀테크 수수료가 아니라 IT기기 매입·대여이고 본업 수수료는 정체 상태 (이 항목에도 검증 게이트가 “출처 없는 수치” 경고를 띄웠다 — 다만 나는 별도로 머니투데이 보도에서 동일 수치를 확인했다[16]). 카드 발행·한도 심사의 최종 권한이 제휴사(신한·BC·롯데)에 있어 핵심 경쟁력인 ‘높은 한도’가 외부 정책에 취약하다는 점. 2027년 IPO 를 위해 반복적·고수익 매출 비중 입증이 필요하다는 점.

갈린 쟁점.

  1. 자체 여신 라이선스 확보의 현실성 — 리스·할부금융 등 단계적 등록이 필수 vs 자본금·규제 부담이 크고 IPO 직전 신용위험 직접 인수는 위험. 확인 사항: 제휴 카드사와 ‘손실분담(First-loss) 조건부 한도 결정권 위임’ 계약 성사 가능 여부.
  2. IT기기 구독 매출의 전략적 가치 — 여신 진입 관문 vs 자산집약적 유통업일 뿐. 확인 사항: 기기 구독 고객의 법인카드 교차 가입률, 기기 납입 연체와 카드 연체의 상관계수.
  3. 지급망 그래프(페이바이카드)의 데이터 해자 여부 — 복제 불가능한 독점 심사 변수 vs 신용정보법상 수취 기업 데이터 활용 리스크 + 네트워크 내 부실 전염 위험.

권고 3개. ①매출 세그먼트 분리 공시 체계 즉시 도입(상품매출 vs 서비스매출). ②제휴사 대상 ‘손실분담형 한도 위임’ 파일럿 제안 — 카드사 라이선스 취득보다 3년 내 실행 가능한 현실적 독립안. ③무료 SaaS 의 가치를 ‘기능’에서 ‘데이터 연동 동의’로 재정의.

4. 세 리포트를 겹쳐 놓으면

세 토론은 서로를 몰랐다. 그런데 결론의 골격이 같다.

공통 질문: “우리가 파는 것이 반복되는가, 한 번뿐인가.”

  표면적 쟁점 실제로 묻는 것
PFCT 에어팩은 SaaS인가 SI인가 8개국 진출은 매출인가 영업 활동인가
어니스트AI SaaS 제품화인가 SI 컨설팅인가 제주은행 레퍼런스는 복제되는가
고위드 매출 22배의 실체 1,494억 중 반복되는 건 68억뿐 아닌가

세 회사 다 겉으로 보이는 성장 지표(진출 국가 수, 레퍼런스 로고, 매출 총액)가 화려하다. 세 토론 다 그 지표를 “단위 경제성이 확인되지 않은 외형” 으로 재분류했다. 그리고 세 리포트 모두 첫 번째 권고가 사실상 같은 말이었다.

매출을 쪼개서 다시 세라. PFCT: 구축비 vs 구독료 분리 · 어니스트AI: 표준 모듈 vs 커스텀 Man-Month · 고위드: 상품매출 vs 서비스매출 분리 공시

두 번째 공통 축은 모델의 이식성이다. PFCT는 “한국 데이터로 학습한 모델이 인니·호주에서 재현되는가”, 어니스트AI는 “온투업 차주로 학습한 모델이 은행 차주에서 재현되는가”. 표현만 다르고 같은 질문이다. AI 신용평가를 파는 회사의 해자는 모델 성능이 아니라 성능의 전이 가능성이라는 것 — 이건 토론을 돌리기 전에는 내가 명시적으로 생각하지 못한 지점이었다.

세 번째는 규제·계약이 기술보다 앞선다는 점이다. 어니스트AI 권고 1순위는 모델 개선이 아니라 계약서 독소조항 전수조사였다. 고위드 권고 2순위는 라이선스 취득이 아니라 제휴사와의 손실분담 구조 재협상이었다. 도전자(codex)가 반복해서 지적한 대로, 금융기관은 모델 성능만 보고 사지 않는다 — 설명 가능성, 감사 대응, 데이터 이전 제한, 기존 시스템 연동, 모델 위험관리와 책임 소재를 함께 본다.

5. 하네스에 대한 메모 — 무엇이 작동했고 무엇이 안 됐나

작동한 것.

  • 벤더 분리가 값을 했다. 제안자(claude)는 세 건 모두 “3개 전략안 + 자원배분”을 매끄럽게 뽑았고, 도전자(codex)는 세 건 모두 그 매끄러움의 데이터 공백을 찍었다. “8개국 진출은 성과가 아니라 영업 범위일 수 있다” 같은 문장은 제안자 스스로는 잘 쓰지 않는다.
  • 검증 게이트가 실제로 걸렸다. 3건 중 2건에서 “출처 없는 수치” 경고가 떴고, 둘 다 진짜로 수집 출처에 없는 수치였다. 고위드 건은 내가 따로 찾아 확인했지만(머니투데이 보도), PFCT의 “가계신용 0.11%”는 이 글에서도 검증하지 못해 그대로 미확인으로 남겼다.
  • 사회자가 ‘판정 기준’을 남겼다. 세 리포트 모두 갈린 쟁점마다 “이걸 확인하면 결판난다”를 붙였다. 결론 없이 끝나는 토론을 실행 가능한 조사 항목으로 바꾸는 장치다.

작동하지 않은 것 / 한계.

  • 인용 게이트는 URL 존재만 본다. 리포트에도 명시돼 있다 — “그 출처가 본문의 수치를 실제로 뒷받침하는지는 검증하지 않는다.” 번호가 붙어 있다고 검증된 게 아니다.
  • 내부 데이터가 없으면 결국 “확인 필요”로 끝난다. 세 리포트의 ‘미해결’ 섹션은 전부 내부 재무·계약 정보를 요구한다. 외부 자료만으로 도는 하네스의 구조적 상한선이다.
  • 운영 이슈. 3건을 동시에 띄우니 Claude Agent SDK 가 Control request timeout: initialize 를 한 번씩 뱉었다(재시도로 복구). 또 첫 실행분은 세션 백그라운드 태스크가 중단되면서 통째로 죽었다 — nohup + disown 으로 세션에서 떼어내고 나서야 완주했다. macOS 에는 setsid 가 없다는 것도 그 과정에서 다시 확인했다.

6. 정리

핀테크 세 곳을 각각 독립적으로 AI 토론에 걸었다. 셋 다 “AI로 신용을 더 잘 본다”를 판다. 셋 다 그 기술을 남에게 파는 쪽으로 무게를 옮기고 있다. 그리고 셋 다 같은 질문 앞에 서 있다.

성장 지표는 매출인가, 영업 활동인가.

이건 핀테크만의 문제가 아니다. 로고 슬라이드, 진출 국가 수, PoC 건수, 전년 대비 배수 — 반복되지 않는 것을 성장으로 세는 습관은 어디에나 있다. 도전자 모델이 세 번 다 같은 자리를 찌른 걸 보면, 적어도 이 패턴은 사람이 아니라 구조에서 나온다.

References

1차·공식 자료

[1] 금융위원회, 온라인투자연계금융업 규제개선 방안 [2] 금융위원회, ‘24.7.23. 온투업법 시행령 개정안 국무회의 통과 [3] 금융위원회, 온라인투자연계금융업 등록 및 이용자 유의사항 [4] 금융위원회, 부동산 프로젝트 금융(PF) 상황 점검회의 개최 [5] 금융결제원, 온라인투자연계금융업 중앙기록관리업무 오픈API [6] 국가법령정보센터, 여신전문금융업법

회사 자체 발표 — 주장으로 읽을 것 (중립 제3자 검증 없음)

[7] PFCT 공식 블로그, 피플펀드 서비스명이 ‘크플(Cple)’로 변경됩니다 [8] PFCT 공식 블로그, PFCT 이해하기: 왜 대출도 직접 하고, AI 기술도 팔까요? — 연체 23~48% 감소, 개인회생 42~75% 개선 등은 모두 회사가 제시한 자체 검증 결과이며 재현 가능한 제3자 벤치마크가 아니다. [20] 어니스트AI 공식 홈페이지, AI 리스크관리 기반 디지털 금융플랫폼 [21] 고위드 공식 홈페이지, 법인카드·지출관리 SaaS — 3,500개 고객사는 회사 자체 집계.

제3자 언론 보도

[9] 한국금융신문(김다민), 이수환號 PFCT, 누적 대출금액 3조 목전…올해 인지도 제고 총력전 (2026-01-19) [10] 매일경제(정호준), AI로 연체율까지 관리…PFCT, P2P 대출 넘어 AI 솔루션 수출 (2026-04-15) [11] 전자신문, ‘어니스트AI’로 새출발…AI기술금융 선도 포부 (2024-06-13) [12] 한국금융신문(김다민), 서상훈 어니스트AI 대표, AI 신용평가 기반 연체율 개선·두 자릿수 성장…챌린저뱅크 도전 박차 (2026-02-27) [13] 벤처스퀘어(강진희), 어니스트AI, 144억 원 투자 유치 (2026-01-01) [14] 바이라인네트워크(이수민), [인터뷰] 온투업에서 ‘AI 금융기업’으로의 진화를 모색하는 어니스트AI (2025-09-15) [15] ZDNet Korea, 고위드, 거래처 미지급금 ‘관리부터 지급까지’ 한 곳서 지원 (2026-04-08) [16] 유니콘팩토리(머니투데이), 핀테크 고위드, ‘매출 22배’ 껑충 뛴 비결…”2027년 IPO 목표” (2025-04-13) — 2024년 개별 기준 재무수치, 코인원·피플펀드 지분 처분 내역의 출처. [17] 딜사이트, P2P투자도 물렸다…부동산PF 부실 ‘주의보’ [18] 이코노믹리뷰, AI 스타트업 1금융권 빗장 열었다…어니스트AI 제주은행과 손잡고 여신심사 혁신 [19] 파이낸스투데이, 대출 규제 폭탄 맞은 온투업, 출범 5년 만에 고사 위기

검증하지 못한 항목

  • PFCT 리포트가 인용한 “국내 온투업 시장이 가계신용의 0.11% 수준”은 하네스의 검증 게이트가 출처 미매핑으로 경고를 띄웠고, 이 글을 쓰면서도 1차 출처를 확인하지 못했다. 참고 수치로만 읽어야 한다.
  • 세 회사의 사업부문별 단위 경제성(고객별 공헌이익, 반복 매출 비중, 계약 갱신률)은 공개 자료에 없다. 토론 리포트가 세 건 모두 이를 ‘미해결’로 분류한 이유이며, 이 글의 결론도 그 한계를 넘지 못한다.
  • 세 회사 간 우열이나 투자 매력도에 대한 판단은 하지 않았다. 중립적 헤드투헤드 비교 자료가 존재하지 않는다.