데이터 분석을 통한 기업 리스크 이해

Entok은 빅데이터와 AI 분석을 통해 기업의 재무 건전성을 평가하여 숨겨진 위험과 기회를 파악할 수 있도록 지원합니다.

### 비즈니스 환경 이해: 엔톡의 CEO가 전하는 인사이트
* 🌍 오늘 토론에서는 **과일 가게, 공부방 등 당장 눈에 띄지 않을 수 있는 독특한 창업 아이디어**를 살펴보며 매혹적인 비즈니스의 세계를 탐구하고 방대한 시장 기회를 살펴봅니다.
* 👔 2015년 10월 설립된 엔톡의 박제준 대표는 **금융회사 빅데이터를 수집하고 분석**해 강점과 약점을 파악하는 데 도움을 주는 전문 기업이라고 설명합니다.
* 📊 재무제표만을 기반으로 하는 기존의 평가와 달리, 엔톡은 **기업의 수상 경력, 지리 정보, 지적 재산 등 다양한 비재무 데이터**를 활용하여 기업의 건전성에 대한 심층적인 인사이트를 확보합니다.
* 🔍 재무 공시를 넘어 모든 데이터를 포괄하는 **'대한 데이터' 개념**을 도입해 기업의 시간 경과에 따른 궤적을 종합적으로 분석할 수 있습니다.
* 📈 박 대표는 위치의 중요성을 강조하며, **기업의 주소는 그 기업의 운영 성공에 대해 많은 것을 알려줄 수** 있으며, **중심지로 이전하는 기업이 성장하는 경우**가 많다고 말합니다.
* 💼 엔톡의 주요 고객은 정부 기관과 금융 기관으로, 대출을 위해 기업의 사업 가능성을 평가하는 데 데이터를 활용하며, **서비스 가격은 연간 1억 원에서 3억 원**에 달합니다.
* 🔗 이 대화에서는 데이터 기반 인사이트가 은행이 정보에 입각한 대출 결정을 내리는 데 어떻게 도움이 되는지 강조합니다. **궁극적으로 금융 부문과 그들이 지원하는 비즈니스 모두에 도움이 되는지** 강조합니다.
* 📝 토론이 마무리되면서 **삼성전자와 같은 대기업을 분석**해 보자는 제안이 나왔는데, 이는 시장 역학을 이해하는 데 **엔톡의 데이터가 더 폭넓게 활용**될 수 있다는 가능성을 시사합니다.

### 기업 부도 예측을 위한 데이터 분석 및 활용 전략
* 📊 대출을 위한 마케팅 목적과 정책 작업으로 인해 필요한 서류 검토가 시간이 소요되며, **공공 데이터로 인증 서류를 확보할 수 있다는 점**에서 효율성을 강조합니다.
* 🔍 고용 정보는 기업의 부정적 신호를 감지할 수 있는 중요한 요소로, **퇴사자와 임금 변동**을 통해 기업의 안정성을 분석합니다.
* 📈 상표 출원 데이터는 기업의 신제품 및 신사업 의지를 나타내며, **최근에 활발한 상표 출원 기업의 부도율이 낮다**는 사실을 통해 예측 가능성을 보여줍니다.
* 🚗 기업의 법인차 가격과 브랜드는 경영자의 의도를 반영하며, **고급차를 소유한 기업이 불필요한 지출**을 하고 있는지 판단할 수 있습니다.
* 📜 인증 갱신 여부는 기업의 관리 상태를 나타내며, **갱신하지 않는 경우는 위험 신호**로 해석될 수 있습니다.
* 💼 채용 공고는 기업의 방향성을 파악할 수 있는 중요한 데이터로, **신규 사업을 위한 인력 채용이 활발한 기업**은 안정적인 경영을 하고 있을 가능성이 높습니다.
* 🌐 홈페이지 운영 상태는 기업의 생존 가능성을 나타내며, **업데이트 빈도가 낮거나 가동되지 않는 홈페이지는 위험 신호**로 간주됩니다.
* 📉 이러한 데이터 분석을 통해 정부 및 공공 기관은 **스타트업을 육성하고 지원한 기업의 성과를 추적**하여 자금 집행의 효율성을 높일 수 있습니다.

### 비즈니스 성장을 위한 데이터 기반 인사이트: 엔톡의 여정
* 📊 엔톡은 수출 데이터와 시장 동향을 분석하여 단순한 언론 보도를 넘어 **업계 현황에 대한 포괄적인 이해**를 바탕으로 비즈니스에 유용한 인사이트를 제공하는 데 중점을 둡니다.
* 🔍 이 회사는 공공 데이터를 활용하여 의미 있는 연결과 인사이트를 창출하며, **기밀 정보를 추출하는 것이 아니라 기존 데이터를 종합하여 부가가치를 창출**한다는 점을 강조합니다.
* 💻 개인 투자자들이 주식 시장 데이터에 접근할 수 있는 플랫폼으로 시작한 엔톡은 **치열한 경쟁과 금융 정보 시장의 복잡성**으로 인해 지속 가능한 비즈니스 모델을 구축하는 데 어려움을 겪었습니다.
* 📈 변화의 필요성을 인식한 이 회사는 경쟁이 덜한 공간을 활용하고 데이터 통합 및 분석을 중심으로 강력한 비즈니스를 구축할 수 있는 **데이터 검증(DV) 모델로 전환**했습니다.
* 🔗 서로 다른 데이터 소스에서 서로 다른 식별자를 사용하는 경우가 많아 정보를 효과적으로 표준화하고 연결하는 데 상당한 노력이 필요하기 때문에 **통합 프로세스는 매우 중요**합니다.
* 지난 10년 동안 Entok은 성공적인 비즈니스와 신용 평가를 예측하는 알고리즘을 개발해왔지만, **금융 기관의 이러한 솔루션 도입은 예상보다 더디게 진행**되었습니다.
* 🌍 앞으로 엔톡은 국내에서의 경험을 바탕으로 **데이터 인프라가 다른 다른 국가에서도 자사 모델을 복제**하여 전 세계로 시장 범위를 확장하는 것을 목표로 하고 있습니다.
* 💡 특히 취업 전 기업에 대한 정보를 찾는 개인에게 **기업 문화와 직원 만족도에 대한 인사이트**를 제공할 수 있는 B2C 모델의 잠재력이 존재합니다.

망해가는 회사 이걸 보면 알 수 있습니다 (앤톡 박재준 대표)

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다양한 사업 아이디어와 성공/실패 사례 언급

예상치 못한 사업 분야의 존재와 회사의 성장/몰락 가능성

회사의 미래 예측의 중요성 강조

새로운 시장을 알게 해주는 엔톡 회사 소개

엔톡의 사업 모델 및 데이터 활용

온라인 금융 기업 데이터를 빅데이터 기반으로 수집 및 AI 분석

우량 기업 식별 및 부실 기업 리스크 대응 지원

은행 등 금융기관의 기업 평가 솔루션 제공

기존 매출액, 이익 중심 평가에서 벗어나 다양한 데이터 활용

기업 평가에 활용되는 다양한 비금융 데이터 소개 (교우 관계, 술버릇 등)

대한 데이터의 개념 및 활용 사례

대한 데이터: 재무 자료 외 모든 데이터 (비금융 데이터) 포함

활용 데이터 예시: 조직 인증, 수상 내역, 언론 보도, 지리 정보, 지적 재산권 등

지리 정보(주소) 활용: 기업의 위치 변화 추적 및 분석

다양한 공공 데이터 수집 및 10년간의 데이터 축적

데이터 결합 및 분석: 주소 정보, 공시지가 정보 결합을 통한 정량적 분석

데이터 분석 및 활용 사례 (고용 정보, 지적 재산권 등)

조직도 분석: 고용 인원 변화, 평균 임금, 채용 정보 분석

퇴사자 증가, 임금 수준 변화 등을 통한 위험 신호 포착

지적 재산권(상표 출원) 분석: 신규 사업, 사업 의지 판단

법인차 가격 분석: 기업의 재정 상태, 사업 방향성 파악

인증 데이터 분석: 벤처 기업 인증, 메인비즈 등 인증 유효 기간 확인 및 갱신 여부

채용 공고 분석: 채용 활동, 기업 방향성, 신규 사업 진출 여부 파악

홈페이지 데이터 분석 및 기타 분석 요소

홈페이지 가동 여부, 업데이트 빈도 확인을 통한 기업 상태 파악

성공 기업 예측 및 부도 예측 모델 개발 배경: 10년간의 관찰 및 데이터 분석

데이터 분석 및 인공지능 활용: 관찰, 가설 수립, 검증 과정 중요성 강조

도메인 유무 분석: 자체 도메인 보유 여부를 통한 기업의 체계 및 관심도 파악

알고리즘 개발 및 기술 검증: 금융 기관 납품을 위한 정확도 검증 및 POC 절차

주요 고객: 정부, 공공기관, 금융기관 (특히 은행)

데이터 판매 방식: 연간 계약, 1억~3억원 규모 거래

데이터 대상: 국내 모든 법인 기업 (스타트업 포함)

데이터 판매 가격: 표본 수, 데이터 항목 수에 따라 가격 변동

정책 자금 대출 기업 선별에 데이터 활용

데이터 활용 효율화: 서류 검토 시간 단축 및 자동 스크리닝

사업 초기 및 현재 사업 전략 변화

초기 사업 모델: 상장 기업 분석 데이터 제공 플랫폼

플랫폼 사업의 어려움과 DV 사업으로의 전환

DV 사업의 진입 장벽 및 데이터 결합의 중요성

데이터 구축 및 분석 알고리즘 개발 과정

데이터 유료화의 어려움과 B2B, 해외 시장 진출 전략