코파, 10조달러 거래 데이터로 ‘에이전트 AI’ 승부수…조달·재무 자동화 겨냥

기업 지출 관리 소프트웨어 업체 코파 소프트웨어가 20년간 자사 플랫폼에 쌓인 누적 거래 데이터 10조달러를 바탕으로 ‘에이전트 AI’ 시장 공략에 나섰다. 실제 기업 구매와 재무, 공급망 흐름이 담긴 방대한 데이터를 무기로, 현장 적용이 가능한 인공지능 모델을 만들겠다는 전략이다.

코파 경영진은 최근 미국 라스베이거스에서 열린 연례 행사 ‘코파 인스파이어’에서 이 같은 청사진을 공개했다. 코파는 2022년 사모펀드 토마브라보에 80억달러 규모로 인수돼 비상장사로 전환된 바 있다. 현재 회사는 지난 20년간 축적한 거래 데이터를 활용해 경기 순환과 산업별 특성이 반영된 AI 모델을 고도화하고 있다고 설명했다.

리그 터너 최고경영자(CEO)는 “지금은 세상이 한 단계 도약하는 변화의 시점”이라며 “20년에 걸친 커뮤니티 데이터를 최대한 활용하고 있다”고 말했다.

코파 컴포즈 공개…조달·재무·공급망용 AI 에이전트 구축 지원

이번 행사에서 코파는 기업용 AI 에이전트 구축 플랫폼 ‘코파 컴포즈’를 새로 발표했다. 이 플랫폼은 조달, 재무, 공급망 전반에서 AI 에이전트를 만들고 배포하며 운영할 수 있도록 설계됐다. 가격 체계도 단순 사용량이 아니라 투자수익률(ROI) 중심으로 책정한 점을 내세웠다.

함께 공개된 ‘나비 에이전트 스튜디오’는 별도 코딩 없이 업무 담당자가 직접 맞춤형 AI 에이전트를 구성할 수 있는 도구다. 여기에 제재 리스크 분석, 자율 기회 분석, 시나리오 우선순위 평가처럼 특정 업무에 최적화된 도메인형 에이전트도 추가됐다.

빌 워드웰 코파 재무 운영 부문 수석부사장은 “고객이 자사 로드맵에 맞는 에이전트 구성을 직접 만들 수 있도록 하려는 것”이라며 “기술 자체뿐 아니라 고객이 실제로 채택할 수 있게 만드는 것이 핵심”이라고 말했다.

‘기술만으로는 부족’…도입 지원 서비스도 함께 출시

코파는 AI 확산의 걸림돌로 꼽히는 ‘도입 난이도’ 문제를 해결하기 위해 ‘캐털리스트’도 내놨다. 이 서비스는 엔지니어와 솔루션 설계 인력을 고객 조직에 직접 투입해 AI 구축과 초기 운영을 지원하는 방식이다.

이는 많은 기업이 AI 필요성은 인정하지만, 어디서부터 어떻게 적용해야 할지 명확한 출발점을 잡지 못하고 있다는 현실을 반영한다. 트리샤 밀러 코파 제품 마케팅 수석부사장은 “기술 기업이 제품만 만들면 고객이 알아서 사용할 것이라고 가정하는 시대는 지났다”며 “이제 고객이 실제 가치를 이해하고 체감하게 될 것”이라고 말했다.

조달 시장의 변화 시작…계약 초안·협상까지 AI가 맡는다

이번 발표의 배경에는 조달 업무 전반에서 AI 활용이 본격화하고 있다는 흐름이 있다. 행사에 참석한 포레스터 리서치의 제프리 라자마니 수석 애널리스트는 공급업체 탐색부터 가격 비교, 구매 실행까지 이어지는 ‘소싱 투 페이’ 전 주기에서 AI 침투가 빨라지고 있다고 진단했다. 그는 “AI는 조달을 완전히 바꿔놓을 것”이라고 말했다.

특히 계약 관리 분야에서 변화가 두드러진다. AI 에이전트가 사전에 설정된 기준 안에서 계약 초안을 작성하고 일부 조건을 자율적으로 협상하는 사례가 등장하고 있어서다.

실제 제약사 아스트라제네카는 연간 200억달러가 넘는 지출 구조를 바탕으로 코파와 협상 자동화 도구 팩텀 AI를 활용해 자율 계약 협상 플랫폼을 구축하고 있다. 아스트라제네카의 리디아 코르벨 조달 책임자는 해당 솔루션이 도입된 지 3주가 채 되지 않았다며 “앞으로 몇 달 안에 더 많은 활용 사례를 확인하게 될 것”이라고 말했다.

아직은 초기 단계…‘꼬리 지출’부터 자동화

다만 기업들이 핵심 구매 결정 전체를 AI 에이전트에 맡길 정도로 시장이 성숙한 것은 아니다. 현재 코파가 확인하는 적용 영역은 주로 ‘테일 스펜드’, 즉 전체 지출 중 금액 비중은 작지만 건수는 많은 저빈도·저가치 항목이다. 통상 전체 거래의 80%가 전체 지출의 20%를 차지하는 구간이다.

밀러는 “고객들은 아직 도입 초기 단계에 있다”며 “AI가 이제 실제 실행 가능한 수준에 다가가고 있고, 우선은 전략적 소싱에서도 낮은 지출 영역부터 에이전트를 활용하게 될 것”이라고 설명했다.

이 대목은 시장 분위기를 보여준다. 기업들은 AI 에이전트의 잠재력을 인정하지만, 전면 도입보다는 리스크가 낮고 성과를 수치로 확인하기 쉬운 영역부터 시험하고 있다.

로섬 인수로 문서 처리 강화…청구서 자동화까지 확대

코파는 에이전트 AI와 함께 복잡한 청구서 처리와 문서 자동화 역량도 강화하고 있다. 회사는 지능형 문서 처리(IDP) 업체 로섬을 인수한다고 발표했다.

로섬의 기술은 수천만 건의 문서로 학습한 전용 모델을 기반으로 거래 문서를 읽고 분류하며 핵심 정보를 추출하는 구조다. 코파는 자사 ‘나비’ 에이전트 체계와 로섬의 문서 처리 기술을 결합해, 소싱부터 결제까지 이어지는 전체 프로세스의 자동화를 끌어올리겠다는 구상이다.

워드웰은 “고객은 기술과 에이전트 프레임워크를 더 잘 활용할 방법을 찾고 있다”며 “특히 청구서 자동화 분야에서 상당한 효과를 기대하고 있다”고 말했다.

AI 도입 성패는 ‘즉시 효과’에 달려

코파의 이번 행보는 초기 AI 시장에서 어떤 영역이 먼저 돈이 되는지 보여준다. 거대한 비전보다 생산성 향상과 비용 절감, 처리 속도 개선처럼 빠르게 성과를 입증할 수 있는 업무 자동화가 우선 채택되고 있다는 뜻이다.

행사 현장에서도 분위기는 비슷했다. 고객사들은 AI 에이전트의 가능성을 높게 평가했지만, 광범위한 확산까지는 시간이 더 필요하다고 봤다. 그럼에도 방향성만큼은 분명했다. NFI 인더스트리의 조달 총괄 데니스 페이는 향후 자율 기술 도입의 다음 단계가 무엇이냐는 질문에 짧게 답했다. “에이전트, 더 많은 에이전트”라는 말이다.

코파가 내세운 10조달러 규모의 거래 데이터는 단순한 숫자 이상의 의미를 가진다. 생성형 AI 경쟁이 치열해질수록 범용 모델보다 실제 업무 데이터를 얼마나 깊이 확보했는지가 차별화 포인트가 될 가능성이 크다. 조달과 재무, 공급망처럼 실수를 줄여야 하는 기업 업무에서는 특히 그렇다. 코파의 도전은 AI가 ‘보여주기’ 단계를 넘어 실제 기업 운영 체계 안으로 들어갈 수 있는지를 가늠하는 시험대가 될 전망이다.