벤처 투자자, 왜 B2B 핀테크 트렌드를 주목하는가

학습 차원에서 틈틈이 해외 전문가들이 블로그나 미디어 그리고 책에서 쓴 글을 정리하고 있습니다. 이번 포스팅도 그중 하나고요. 거칠고 오역된 부분이 있을 수 있습니다. 제대로 번역되지 않은 부분은 확인 주시면 반영토록 하겠습니다. 이번 글은 벤처 투자 회사 라이트 스피드의 나탈리 루가 B2B 핀테크의 잠재력에 대해 쓴 글을 정리한 것입니다.

2000년대 초반에서 시작해 나는 집에서 하는 차(Tea) 비즈니스를 위해 매장에서 전화 주문을 받는 일을 했다. 고객들이 도매 주문을 넣을 때, 나는 수작업으로 그들의 신용카드 번호를 페이팔에 입력하거나 그들이 약속했던 대로 우리에게 30일 안에 수표를 메일로 보내주기를 기도했다. 당시에 나는 그것이 정상이라고 여겼다. 그러나 되돌아 보니 그것이 얼마나 비효율적이었고, 그리고 기업들이 2020년에도 여전히 이 같은 상황에 직면하고 있음을 깨닫는다.

나는 비효율적인 결제 솔루션들, 머천트(merchant) 툴, 내부 비즈니스 소프트웨어를 하루 단위로 다뤘다. 그것들은 모두 비즈니스를 운영하는데 장애물이었다. 20년이 지나 나는 이제 라이트스피드에서 투자자가 됐고 변화의 시작에 맨 앞자리에 앉아 있다.

우리는 핀테크 회사들이 되어가는 버티컬(vertical) 소프트웨어 회사들과 마켓 플레이스를 보고 있다. 이들 회사들이 거래를 활성화하기 때문이다. 끊임없이 진화하는 규제와 컴플라이언스 기준들에 대응하기 위해 기업들은 보다 최신의 결제 인프라를 필요로 할 것이다. 소프트웨어 개발자들은 그들이 가진 모든 금융 데이터를 관리하는데 적합한 툴을 필요로 할 것이다. 아니면 잠재적으로 결제를 내부에서(in-house) 소화하려 할 것이다.

라이트스피드는 초기, 성장, 후기 단계 스타트업들에 투자하기 위해 최근 3개 펀드들에 걸쳐 40억 달러 넘는 자금 결성을 마무리했다고 발표했다. 여기에서 말했듯, 나는 개인적으로 기업들이 확장하고 보다 생산적이 될 수 있도록 해주는 B2B 핀테크 스타트업에 투자하는데 보다 관심이 있다. 나는 내가 직접 겪었던 결제와 금융 소프트웨어의 비효율성을 수정하는 것에 도움을 주고 싶다.

B2B 핀테크에는 몇몇 특정 주제들이 있는데, 내가 가장 투자하고 싶은 분야는 다음과 같다.

  • 결제 인프라와 임베디드 금융 서비스
  • KYC와 AML을 위한 나은 금융 데이터 플랫폼
  • 금융 운영 자동화

아래에서 나는 관찰된 폐인 포인트(고충 거리), 시장 트렌드, 각각의 카테고리들을 둘러싼 기회에 대해 구체적으로 설명한다.

1. 결제 인프라 및 임베디드 금융 서비스

2000년대 초반 상인들은 직접 은행들, 계산대 공급자들, 도메인 네임, 디자인 컨설턴트들과 직접 일해야 했다. 이제 2020년 들어 시장에는 기업들이 상점을 열기 위해 활용할 수 있는 많은 독립 소프트웨어 업체들이 있다. 예를 들면 쇼피파이는 다양한 밸류 애디드(value-added) 서비스를 자사 앱 생태계를 통해 제공한다. 쇼피파이는 그들의 이커머스 플랫폼 안에서 금융 서비스를 가능케 한다. 금융 서비스들이 상인들이 빠르게 구축하고 돌릴 수 있도록 도와주면서 결제 매출을 모을 수 있도록 해준다.

이 모든 것에도 불구하고 미국 기업들은 하루에 3 조 달러가 넘는 미수금을 빚지고 있습니다. 대부분의 국내 웹사이트들과 ISV들은 혼란스러운 결제 제공 업체들의 세계에 직면하고 이다. 상인들은 나와 내 가족이 소규모 사업체를 운영하면서 그랬던 것처럼 서로 차별화하기 어려운 과다한 플랫폼들 중에서 선택한다. 다른 많은 이들은 제시간에, 비용을 지불받지 못하며, 사기 리스크에도 직면하고 있다.  ISV들과 상인들은 수행하기 쉬운 툴들을 선택하는 경향이 있다. 결과적으로 그들은 이익이나 속도보다 단순성을 선택한다.

기업들이 대규모 처리를 할 정도로 성장하면, 통상 최소 1억달러, 그들은 결제를 내부로 가져오는 것에 대해 동의 부여를 받는다. 결제를 통합하기 스트라이프를 쓰기는 쉽다. 그러나 스트라이프는 ISV들 규모에선 비싼 툴이다.  스트라이프는 풍부한 데이터를 갖추고 개발자 친화적인 API와 플랫폼을 제공한다.

그러나 거래당 비용이 높다. 그러나, 1억 달러 이상 기업들은 스트라이프나 다른 결제 서비스 제공 업체를 이용함으로써 이익을 남길 수 있다. 결제 서비스 제공 업체(PSP)를 사용함으로써 상인들은 수익을 잃는다. 결제 프로세스에서 각각의 주체들은 기본 수수를 부과하기 때문이다.

상인들과 최종 고객들 네트워크를 갖춘 회사들은 최적의 결제 인프라 스택을 개발할 수 있는 보다 많은 레버리지를 갖고 있다.

ISV들과 온라인 기업들은 규모가 성장하면서 결제를 빠르게 처리할 필요를 느낀다. 우수한 확실성으로 자금을 옮기고 경쟁력 있는 결제 조건을 상인들에게 제공할 필요를 느끼고 있다. 결제 촉진(Payment facilitation)과 푸시 결제(push payments)는 이를 위해 기업들이 사용할 수 있는 일부 방법이다.

결제 촉진자(payment facilitator) 또는 페이팩(PayFac, 스트라이프, 스퀘어, 쇼피파이를 생각하라)은 ISV들이 기록 상인( the merchant of record)이 됨으로써 각각의 거래에 대해 별도 이익을 얻을 수 있도록 해준다. 그들이 어떤 처리 업체로 바꾸느냐 따라 페이팩들은 각각의 거래에 대해 80bps를 추가로 얻을 수 있다. 이에 대한 보상으로 페이팩들은 그들의 서브 상이들을 대표해 상인들의 리스크를 부담하고 사기에 책임을 진다. ISV들을 지원하는 몇몇 소프트웨어 회사들은 결제 촉진자가 되고 있다. 아마리릴리스(Amaryllis), 피닉스(Finix), 인피니셉트(Infinicept), 패이릭스(Payrix) 등이다.

푸시 결제는 상인들이 빠르게 결제를 받고 차지백(chargebacks: 지불거절)을 제거한다. 고객이 자금을 갖고 있지 않다면 거래는 바로 거절된다. 푸시 결제는 순간적이기 때문에, 사소한 에러도 자금을 잃게 되는 결과로 이어질 수 있다. 푸시 투 카드(push-to-card)  같은 새로운 방법들은 소비자들에게 가상의 현금 같은 결제 카드를 줌으로써 상인들에게 확실성을 주고 결제를 따르도록 한다.

1억 달러가 넘은 거래 규모를 처리하는 ISV들은 매우 많다. 이들 숫자는 계속해서 빠르게 성장하고 있다. 거래 규모가 10억 달러가 넘은 회사들은 순수 소프트웨어 회사로 시작했음에도 그들의 매출에서 결제 비중이 커지고 있다.

쇼피파이 결제 솔루션과 머천트 솔루션 매출 비교.

쇼피파이는 2019년 16억 달러 매출을 올렸다. 9억4000만 달러가 머천트 솔루션에서 나왔다. 쇼피파이는 연례 보고서에서 머천트 솔루션 매출은 주로 쇼피파이 결제의 결제 처리 수수료에서 나온다고 밝혔다. 다시 말해 쇼피파이 매출에서 50% 이상이 지난해 결제에서 나왔다.

상인으로서 내 가족이 했던 차 비즈니스는 고객들의 결제를 받으려면 몇몇 고리를 뛰어넘어야 했다. 모두 합쳐 30개 조건이 일반적이었다. 이것은 고객들의 결제가 느려지는 상황으로 이어졌다. 우리 재고는 창고에 도착하는데 적어도 한 달이 걸렸다. 우리 제품 중 많은 것들이 수입품이었다.

이것이 내가 기업들이 보다 많은 이익을 얻고 보다 빨리 결제를 받을 수 있도록 보다 나은 결제 인프라를 만드는 회사들을 만나는데 열중하는 이유다. 조만간, 이런 기회를 다루는 회사들의 지형도에 대해 논할 것이다.

2. KYC와 AML을 위한 보다 나은 금융 데이터 플랫폼

디지털적인 요소로 제품과 서비스를 파는 모든 회사들은 매출에서 적은 비중을 차지할지 몰라도 사기 때문에 손실을 볼 것으로 추정된다. 사기꾼들이 점점 진화하고 있고 은행 인프라의 속성들을 갖춰나가고 있기 때문에 사기는 시간이 지나면서 수백만 달러까지 늘어날 수 있다.

나는 고객 신원 확인(KYC)과 자금세탁방지(AML)를 가진 금융 데이터 플랫폼에 투자하는 커다란 기회에 흥분된다. 이쪽은 여전히 시작 단계다.

안티 사기 기술을 배치하는 것이 방어적이라면 금융 데이터 플랫폼을 구축하는 것은 보다 공격적이다. 안티 사기 솔루션은 사기꾼들이 행동할 때 잡고, 사기 거래를 막을 수 있다. 그런데 어떻게 보다 나은 금융 데이터 플랫폼을 공격적인 전략인가? 보다 나은 KYC 역량을 가진 데이터를 구축하는 것은 사용자들과 자금을 먼저 검증한다. AML 솔루션들은 신속하게 조사하거나 자금 세탁을 방지하기 위한 보다 나은 프로세스를 만들 수 있다. 공격적인 전략의 목표는 사기꾼들이 우리의 생태계에 들어오는 것을 앞단에서 막는 것이다.

그러나 왜 지금인가? 전통적인 금융 서비스를 대체하는 핀테크의 부상은 리스크를 관리하는 보다 나은 기술에 대한 필요성을 끌어올렸다. 은행, 보험, 대출은 이제, 디지털로 제공되고 있는 몇몇 금융 서비스들이다. 네오뱅크, 인슈어테크, 다른 핀테크 스타트업들 덕분이다. 이것은 트잰랙션이 증가하는 결과로 이어졌고 따라서 위험도 커졌다.

은행과 엔터프라이즈들은 종종 사기, 컴플라이언스, 보증을 다루는 것을 어렵게 하는 충분치 않고 혼란스러운 고객 데이터를 갖고 있다. 몇몇 스타트업들은 거래, 고객, 기업들 데이터에 접근하기 위해 은행들과 통합하는 접근법을 취하고 있다. 그들은 그들의 데이터 플랫폼을 고객이나 계정 정보를 검증할 필요가 있는 핀테크 회사들이나 ISV들에 재판매할 수 있다.

AML 측면에서 자금 세탁을 제대로 설명하기 위한 예측 모델은 여전히 초기 단계다. 금융 범죄는 복잡하고 조사될 필요가 있다. 예전에 자금 세탁 계획으로 이끈 시그널들은 미래 범죄 활동을 찾아내지 못할 수도 있다.

전 세계적으로 엄격한 컴플라이언스 규제 때문에, 데이터 프라이버시 솔루션은 규모가 커지고 빠르게 성장하는 시장이 될 것이다. 2018년부터 발효된 GDPR 같은 새로운 규제들이 등장했다. 리서치앤마켓에 따르면 AML과 KYC 솔루션 시장만 2019년 15억 달러에서 2024년까지 36억 달러 규모로 늘어날 것으로 보인다. 연평균 19.5% 성장이다.

나는 SME들을 위한 사기방지 B2B 핀테크 소프트웨어 회사에 투자했고 이사회에 합류했다. 어느 회사인지는 아직 발표하지 않았다. 조만간 또 다른 포스트를 통해 이와 관련해 밝힌다. 다음에 나는, 사기와 싸우는 공격적인 전략으로서 보다 나은 KYC와 AML 솔루션을 개발하는 창업가들과 협력하고 싶다.

3. 금융 운영 자동화

학교를 졸업한 후 나는 매주 주말과 휴일에, 퀵북(Quickbooks)을 사용하면서 보냈다. 매년 세금 납부 시즌이 되면 나는 봄 휴가를 내고 데이터를 조정하고 주문을 올바른 계정으로 소급해 정렬했던 것으로 기억하고 있다. 초기에는 엑셀 시트에서 안도감을 받았지만 나는 반복적인 일을 하고 있다는 것을 깨달았다.

다른 수 백만 기업들이 금융 기록을 추적하는 것과 관련해 같은 비효율성에 직면하고 있다.

지난 10여년간, FP&A(재무회계) 부서를 보강하는 클라우드 기반 솔루션을 제공하는 십여개 소프트웨어 회사들이 등장했다. 이들 중 많은 회사들은 기록 시스템(systems of record)이다. 그것은 여전히 수작업으로 입력하는 것을 필요로 한다. 일부 소프트웨어 벤더들은 다른 애플리케이션과 통합해 데이터를 추출하고 사전에 정의된 룰을 적용, 부분적으로 지루한 업무를 자동화한다. 이 분야에서 활동하는 퍼블릭 금융 SaaS들 회사들의  시가총액은 2800억달러 규모에 이른다. 지능화된 소프트웨어 레이어를 갖추고 이들 애플리케이션과 통합할 수 있는 추가적인 금융 운영 자동화을 위해 광범하게 열린 기회가 있다.

완전한 금융 SAAS 애플리케이션 스위트를 제공한다고 주장하는 소프트웨어 업체들도 있지만 FP&A팀은 베스트 오브 브리드( best-of-breed) 솔루션을 모아서 사용하는 것을 좋아한다. 그들은 종종 최고의 조각들을 선택한 후, 퍼즐 조각들을 연결하려는 의지가 있다. 컨커와 같은 일부 SaaS 회사들은 개발자들이 커넥터를 개발할 수 있는 오픈 플랫폼을 제공한다. 애플리케이션 간 통합을 개발하는 ISV들도 있다. 지금은 이런 것들이 완벽하게 이뤄지지는 않는다. 대형 재무팀은 여전히 애플리케이션들 사이에서 완벽하지 않은 데이터 매핑 후에 여전히 이를 정리하고 있다.

금융 운영을 위한 자동화를 다음 단계로 가져갈 스타트업들을 위한 기회도 있다. 기업들은 여전히 대규모 재무팀이 필요하다. 그들이 보다 지능적인 소프트웨어를 사용할 때 지루한 일들을 하는 것으로부터 애널리스트들을 구할 수 있다. 이것은, 보다 나은 데이터 파이프라인 형태로 나타날 수도 있고, 금융 데이터 매핑, 아니면, 완전히 다른 무언가가 될 수도 있다.

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