레나에이아이는 어떤 회사인가요?

주식회사 레나에이아이(RenaAi)는 자체 방법론으로 대체데이터(Alternative Data)를 만들어 금융시장에 연결하는 B2B 데이터 회사입니다. 상권·증시·특허 세 영역의 원천 데이터를 부도확률, 공시 이전 변화 신호, 특허 질 점수 같은 지표로 만들어 여신기관·평가사·자산운용사에 API와 데이터 피드로 공급합니다. 2026년 4월 21일 서울에서 설립되었습니다.

RenaAi와 레나에이아이는 같은 회사인가요?

같은 회사입니다. 등기부상 법인명은 「주식회사 레나에이아이」이고, RenaAi는 그 영문 브랜드 표기입니다. 공식 웹사이트는 renaai.co입니다. 이름이 비슷한 해외 프로젝트나 계정이 여럿 있으나 관계가 없으며, 이 회사는 암호화폐나 트레이딩 사업을 하지 않습니다.

대체데이터가 무엇인가요?

재무제표와 신용거래 기록 바깥에 존재하는 데이터를 뜻합니다. 상권의 점포 밀집도와 매출 변동, 상장기업의 공시·수급 패턴, 특허의 권리 구조 같은 것이 여기 해당합니다. 기존 평가가 참조하는 항목이 비어 있는 대상도, 이 데이터로는 판단의 근거를 만들 수 있습니다.

소상공인 대안신용평가는 무엇을 보나요?

차주 개인이 아니라 사업체가 놓인 상권의 여건을 봅니다. 같은 업종 점포의 집적도, 매출의 변동성, 인접 상권과의 동조 같은 지표입니다. 신용거래 이력이 없는 사업자도 이 신호로 평가할 수 있으며, 재무정보를 쓰지 않고 표본외 AUC 0.83을 확인했습니다.

증시 대체데이터는 무엇인가요?

상장기업을 대상으로 공시와 시세, 수급 같은 서로 다른 형식과 주기의 원천을 하나의 기준으로 정렬해 읽는 작업입니다. 상권 데이터에 쓴 정규화 방법을 종목 단위로 옮긴 방식이며, 실적이 발표되기 전에 먼저 움직이는 변화를 성장과 위험의 신호로 바꿉니다. 데이터와 지표를 공급하는 서비스이며, 투자자문이나 투자일임에 해당하지 않고 개별 종목에 대한 매매 권유가 아닙니다.

특허 인텔리전스는 무엇인가요?

특허를 개수가 아니라 질(質)로 읽는 데이터입니다. 피인용, 글로벌 패밀리, 권리성, 회피난이도를 정량화해 특허 질 점수를 만들고, 이를 기업평가·투자와 밸류에이션·담보·유동화 같은 IP 금융에 연결합니다.

AUC 0.83은 무슨 뜻인가요?

AUC 는 평가 모형이 위험한 곳과 그렇지 않은 곳을 얼마나 잘 가려내는지를 보여주는 점수입니다. 실제로 문제가 생긴 사업자 한 곳과 그렇지 않은 사업자 한 곳을 무작위로 뽑았을 때, 모형이 문제가 생긴 쪽에 더 높은 위험 점수를 준 비율입니다. 0.5 는 동전 던지기와 같아 아무 정보가 없다는 뜻이고, 1 에 가까울수록 잘 가려낸다는 뜻입니다. 금융권에서는 0.7 을 넘으면 실무에 쓸 수 있다고 보고 0.8 을 넘으면 우수한 편으로 봅니다. 수십 년 결제이력을 쓰는 카드사 소매평가가 0.70~0.80 구간입니다. RenaAi 는 신용거래 이력을 한 줄도 쓰지 않고 표본외 0.83 을 확인했습니다.

표본외(out-of-sample)는 왜 중요한가요?

모형을 만들 때 쓰지 않은 기간의 데이터로 채점했다는 뜻입니다. 학습에 쓴 데이터로 채점하면 점수는 언제나 좋게 나오므로 검증이 되지 않습니다. 저희는 2019년으로 시점을 되돌려 이후 데이터를 점수 계산에 일절 쓰지 않고 예측한 뒤, 실제로 무슨 일이 일어났는지 대조했습니다. 표본외 점수만 공개하는 이유입니다.

기술이 검증된 근거가 있나요?

세 가지입니다. 신용이력 없이 상권 데이터만으로 확인한 표본외 AUC 0.83, 9개 청구항의 특허 출원 신청, 그리고 학술 검증입니다. Finance Research Letters(Elsevier SSCI)에 투고를 마쳤으며 게재가 확정된 것은 아닙니다. 여신금융협회 「여신금융」 제86호(2026년 여름호)에는 이현탁 교수와 최병근 대표가 쓴 논단 「소상공인 신용평가와 상권 정보의 활용」이 실려 회원사에 배포되었습니다.

누가 운영하나요?

대표이사 최병근이 이끕니다. 서울대학교 전기공학부, EPFL Management of Technology 석사, University of Michigan, Ann Arbor 산업공학 박사과정 수료를 거쳐 NUS Risk Management Institute에서 신용리스크를 연구했고, 삼성자산운용 글로벌주식 펀드매니저, NH아문디자산운용 팀장, 한국투자신탁운용 상품전략 부서장을 지냈습니다. 레나에이아이에서는 대체데이터 방법론, 신용·가치 평가 모델, 데이터 공급 사업을 총괄합니다. 특허 권리와 법률은 변리사·변호사인 유연 CLO가 맡습니다.

어떤 곳이 문의하나요?

신용평가사와 여신금융회사, 자산운용사처럼 평가 모형을 운용하는 기관이 데이터 제휴·공급을 문의합니다. 특허를 보유한 기술기업과 연구기관도 특허 인텔리전스를 찾습니다. 문의는 renaai.co/inquiry 또는 ceo@renaai.co로 받습니다.

레나에이아이는 신용평가회사인가요?

아닙니다. 신용평가업 인허가를 받아 등급이나 점수를 매겨 파는 회사가 아니라, 금융기관과 자산운용사가 자기 평가모형에 넣어 쓰는 원천 데이터를 공급하는 B2B 데이터 회사입니다. 최종 심사와 판단은 데이터를 쓰는 금융기관이 합니다.

레나에이아이는 AI 회사인가요, 데이터 회사인가요?

데이터를 만드는 회사입니다. AI와 통계모형은 흩어진 원천 데이터를 정리하고 신호를 가려내는 도구로 씁니다. 회사가 파는 것은 모델이 아니라 그 결과로 만들어진 지표와 데이터입니다.

세 가지 데이터는 각각 누가 어떻게 쓰나요?

상권 데이터로 만든 소상공인 부도확률(PD)은 저축은행·캐피탈 같은 여신기관과 평가사가 심사에 씁니다. 증시 대체데이터의 공시 이전 변화 신호는 자산운용사와 리서치가 종목 스크리닝과 리스크 모니터링에 씁니다. 특허 질 점수는 기업평가·투자와 IP 금융에 씁니다.

데이터는 어떤 형태로 받나요?

REST API와 데이터 피드로 공급합니다. 도입 전에는 PoC로 보유하신 데이터와 모형에 먼저 붙여 보고 효과를 확인합니다.

기존 신용평가모형과 함께 쓸 수 있나요?

네. 기존 모형을 대체하는 것이 아니라 비어 있는 부분을 채우는 데이터입니다. 보유하신 포트폴리오와 평가모형에 상권·특허 신호를 결합해, 개선 폭이 얼마인지 PoC로 직접 확인할 수 있습니다.

PoC는 어떻게 진행하나요?

문의를 주시면 보유 포트폴리오·평가모형에 상권·특허 신호를 결합하는 범위를 함께 정하고, 신용이력 없는 사업자의 부도확률 산출이나 특허 질 지표의 효과를 검증합니다. 첫 검증은 무료이며 비공개로 진행하고, 펀드매니저 출신 대표가 직접 맡습니다. 신청 후 24시간 안에 연락드립니다.

레나에이아이는 어떻게 매출을 내나요?

B2B 데이터 공급 계약에서 나옵니다. API 호출량에 따른 과금과 연간 데이터 피드 구독이 기본 구조입니다.

부도확률(PD)은 무엇인가요?

일정 기간 안에 차주가 부도에 이를 가능성을 0과 1 사이의 확률로 나타낸 값입니다. 여신 심사에서 대출 여부와 금리를 정하는 기본 지표입니다. 레나에이아이는 신용이력이 없는 소상공인도 상권 데이터로 이 값을 산출합니다.

데이터는 어떤 과정을 거쳐 만들어지나요?

세 단계입니다. 먼저 공간 좌표, 공시 텍스트, 특허 청구항처럼 형식과 주기가 다른 데이터를 하나의 기준으로 정규화합니다. 다음으로 일시적인 잡음을 걸러 실제 위험·가치와 이어지는 신호만 분리합니다. 마지막으로 부도확률, 상권 위험 선행지수, 특허 질 점수 같은 표준 지표로 만들어 API로 내보냅니다.

레나에이아이의 특허는 무엇을 보호하나요?

9개 청구항으로 출원 신청을 마쳤습니다. 결과물이 아니라 금융이력이 부족한 사업자를 점수화하는 방법론 자체(Claim 9)를 보호하는 것이 핵심입니다. 출원은 우경민 대표변리사(메타 특허법률사무소)가 맡았습니다.

특허의 개수와 질은 어떻게 다른가요?

특허를 몇 건 가졌는지는 기술 경쟁력을 잘 보여주지 못합니다. 레나에이아이는 얼마나 인용되는지(피인용), 몇 개 나라에 출원했는지(글로벌 패밀리), 권리가 얼마나 단단한지(권리성), 경쟁사가 피해 가기 얼마나 어려운지(회피난이도)를 함께 봅니다.

회사 소개

대체데이터를 만들어
금융시장에 연결합니다

레나에이아이(RenaAi)는 자체 방법론으로 상권·증시·특허 세 가지 대체데이터를 만들고, 논문과 특허로 검증한 뒤, 여신기관·평가사·운용사가 쓰는 형태(API·지수·구독)로 금융시장에 연결합니다.

이 페이지는 그 전 과정을 누가, 어떤 경험을 바탕으로 만들고 있는지 소개합니다.

데이터 제휴·공급 문의 창업자 이력 보기

한눈에 보기

이름: RenaAi · 레나에이아이 (Renaissance + AI)
하는 일: 대체데이터 생성 → 검증 → 금융시장 연결
데이터 자산: 상권(소상공인 대안신용평가) · 증시 대체데이터 · 특허 인텔리전스
전달 형태: API · 지수 · 구독
이용 기관: 여신기관 · 평가사 · 운용사 · 투자자
팀: 최병근 CEO · 유연 CLO

이름

Renaissance와 AI

사명은 두 단어를 합쳐 만들었습니다. 한글로는 레나에이아이입니다.

Rena · Renaissance

15세기 르네상스가 예술·과학·철학의 경계를 허물고 문명을 도약시켰듯, RenaAi는 데이터로 ‘평가받지 못하던 것’의 경계를 허뭅니다. 신용이력이 없어 거절당한 316만 소상공인, 서랍에서 잠자는 특허처럼 평가의 사각지대에 있던 대상을 다시 시장 안으로 불러오는 일을 르네상스라고 부릅니다.

AI · 인공지능

AI는 흩어진 공공·상권·특허 데이터를 하나의 온톨로지로 정규화하고, 사람이 읽을 수 없는 규모에서 신호를 뽑아내는 수단입니다. 데이터를 ‘신호’로 바꾸는 층 전체가 AI이며, 그 위에서 집단지성과 네트워크가 판단을 만듭니다.

하는 일

데이터를 직접 만들고, 실행까지 맡습니다

데이터를 수집해 파는 회사, 업무를 자동화하는 AI 회사와는 맡는 범위가 다릅니다. 대체데이터를 직접 만들고, 그 데이터로 판단하고, 판단대로 실행해 결과까지 책임집니다.

데이터 벤더	AI 솔루션 회사	RenaAi
수집·가공해 판매	업무 자동화 중심	원천 대체데이터 보유(특허·논문)
해석은 고객 몫	비용 절감 KPI	집단지성으로 해석
결과에 책임 없음	기술 스택 판매	실행까지 수행
범용 데이터 경쟁	자체 데이터 없음	결과 = 기업가치 상승

가설

평가받지 못하던 것을 평가 가능하게 만들면,
그 다음엔 무엇이 가능해질까?

데이터가 값을 만들고, 값이 판단을 만들고, 판단이 자본을 움직입니다. 대체데이터에서 출발해 Private Equity에 도달하는 이유입니다.

방법론

방법론의 뿌리

다차원 온톨로지와 어텐션 메커니즘으로 상권의 미시 세계를 분석한 경험이 기업 EV 분석과 AI 도입 전략으로 이어졌습니다. 데이터를 만드는 단계(생성)의 기초가 여기에 있습니다.

다차원 온톨로지 설계
상권의 미시적 세계를 분석하기 위해 업종·유동인구·매출·시간대·경쟁 밀도 등 이질적 데이터를 하나의 온톨로지 구조로 통합하는 방법론을 설계했습니다. 이 경험은 기업 내부 데이터를 AI가 읽을 수 있는 구조로 재설계하는 RenaAi의 핵심 역량이 되었습니다.
Attention 기반 미시 분석
Transformer의 어텐션 메커니즘을 상권 분석에 적용해 "어떤 변수가 매출에 얼마나 기여하는가"를 계층적으로 분해했습니다. 동일한 접근법으로 기업의 EBITDA 드라이버를 분해하고, AI가 어떤 프로세스에 개입할 때 EV 상승 효과가 가장 큰지를 정량화합니다.
금융투자 EV 모델링
10년간 수천 개 기업의 EBITDA·멀티플·EV를 직접 모델링한 펀드매니저 경험. 숫자로 기업을 보는 눈과 AI 도입 효과를 EV로 환산하는 능력을 합쳐, RenaAi의 진단은 투자자가 쓰는 언어로 나옵니다.
비상장 자본시장 연결
Liberti 프로젝트에서 싱가포르 RMO와 일본 PTS 라이선스 신청을 진행하며, 평가된 기업 가치를 비상장 거래소와 연결하는 구조를 기획·설계했습니다. RenaAi가 데이터를 자본시장에 잇는 경로는 이 경험에서 출발합니다.

창업 배경

왜 이 회사를 만들었는가

“저는 데이터를 분석하는 사람이 아니라,
데이터 속에서 자본이 움직일 신호를 찾아왔습니다.”

최병근 · Founder & CEO

012004 –
서울대학교 전기공학
복잡한 현실을 시스템과 데이터의 문제로 구조화하는 훈련.
지금은
온톨로지 설계. 이질적인 공공데이터를 하나의 기준 위에 정렬하는 일
022013 – 2014
A*STAR SIMTech · 데이터 연구
대규모 데이터에서 패턴과 신호를 찾아내는 연구.
지금은
상권 네트워크 · 그래프 기반 분석의 기초
032017 – 2019
NUS Risk Management Institute · 신용리스크
신호를 부도확률이라는 금융의 언어로 옮기는 방법. IMF 공동개발 BuDA 툴킷 Product Manager.
지금은
SBCR. forward intensity 를 상권 데이터에 이식한 대안신용평가
042019 – 2023
글로벌 주식 · 퀀트 운용
데이터 분석에서 한 걸음 더 나아가, 이 신호가 실제로 값에 얼마나 연결되는지를 판단.
지금은
밸류에이션. 신호를 값으로 바꾸는 기준
052023 – 2024
자산운용 상품전략
개별 투자에서 한 단계 올라가, 데이터가 상품이 되고 자본시장에 닿는 구조를 설계.
지금은
API · 지수 · 구독. 같은 엔진을 반복 판매하는 사업 구조
062024 – 2026
Liberti SG / JP · 거래소 기획
싱가포르 RMO(Recognised Market Operator)와 일본 PTS(사설거래시스템) 라이선스 신청을 진행하며, 비상장 자산이 거래되는 거래소를 기획하고 설계.
지금은
연결. 데이터로 매긴 값이 실제 거래와 자본으로 이어지는 경로
072026 –
RenaAi
앞의 여섯 가지를 한 회사 안에서 이어 붙입니다.
지금은
데이터 → 신호 → 값 → 실행 → 자본

값을 매기려면 네 가지 눈이 필요합니다

공학자

“이 기술이 무엇인가”

전기공학 · 데이터 연구

“수많은 자료에서 무엇이 신호인가”

온톨로지 · 모형

변리사 · 변호사

“권리로 지켜지는가”

유연 CLO

펀드매니저

“그래서 얼마짜리 자산인가”

최병근 CEO

기술을 읽는 눈, 신호를 뽑는 눈, 권리를 지키는 눈, 그리고 값을 매기는 눈. 넷이 한 팀 안에 있어야 기관이 받아들이는 숫자가 나옵니다.

RenaAi는 제가 지난 커리어에서 계속 찾아왔던 ‘재무제표 밖의 가치’를 AI와 데이터로 만드는 회사입니다.

창업자

최병근 대표

앞의 이야기를 시간순으로 다시 봅니다. 각 자리에서 실제로 무엇을 했는지 적었습니다.

ORCID 0009-0009-7540-7503 Google Scholar · Byung-Geun Choi LinkedIn

학력

서울대학교전기공학부
EPFLManagement of Technology 석사
University of Michigan, Ann Arbor산업공학 박사과정 수료

레나에이아이에서 맡는 일

최병근 대표는 자산운용과 신용리스크 연구 경험을 바탕으로 레나에이아이의 대체데이터 방법론, 신용·가치 평가 모델, 데이터 공급 사업을 총괄합니다.

A*Star SIMTech (싱가포르 과학기술청 산하 제조기술연구소)
빅데이터 연구원
2013 – 2014
포트폴리오 최적화, 추천시스템, 프로젝트 네트워크의 VRP 문제를 IEEE Big Data 등 국제 학술대회와 저널에 발표. 다차원 데이터 구조와 그래프 기반 분석 방법론의 기초를 이 시기에 확립했습니다.
학술 논문 (IEEE · Operations Research)
Multi-period portfolio optimization: Translation of autocorrelation risk to excess variance
BG Choi, N Rujeerapaiboon, R Jiang
Operations Research Letters 44 (6), 801–8072016Cited 10×doi:10.1016/j.orl.2016.10.006
Profit estimation error analysis in recommender systems based on association rules
G Ertek, X Chi, G Yee, OB Yong, BG Choi
IEEE International Conference on Big Data (Big Data), 2138–21422015Cited 2×doi:10.1109/bigdata.2015.7363998
Graph-based analysis of resource dependencies in project networks
G Ertek, BG Choi, X Chi, DZ Yang, OB Yong
IEEE International Conference on Big Data (Big Data), 2143–21492015Cited 2×doi:10.1109/bigdata.2015.7363999
NUS Risk Management Institute (싱가포르국립대 리스크관리연구소)
연구원
2017 – 2019
아시아 자본시장 신용리스크 모델링 연구(Credit Research Initiative). IMF와 공동 개발한 BuDA(Bottom-up Default Analysis) 스트레스 테스트 툴킷의 Product Manager로 참여했습니다. A*Star에서 확립한 다차원 데이터 분석 역량을 금융 온톨로지 설계에 적용했습니다. 이 신용평가 연구 조직은 현재 MAS·NRF·NUS가 공동 설립한 NUS AIDF 소속입니다.
삼성자산운용
글로벌주식운용 펀드매니저
2019 – 2022
글로벌 주식 포트폴리오 운용. 기업 가치(EV) 분석, EBITDA 모델링, 멀티플 평가를 수천 개 기업에 반복 적용했습니다.
미디어 출연
[글로벌 이슈체크] 빅데이터로 읽어보는 메타버스를 향한 대중의 관심 f. 삼성자산운용 최병근 매니저
삼프로TV 3PROTV2021-08-10
언론 보도 · 공시
[투자설명서][변경] 삼성글로벌메타버스증권자투자신탁H[주식] 운용역 변경(최병근 운용역→장현준 운용역)
삼성자산운용2022-03-24공시
[비즈人워치] '한달새 300억' 메타버스펀드 질주 비결은요
비즈워치2021-08-06
삼성자산운용 메타버스 관련 펀드 설정액 두 달 만에 500억 넘어서
비즈니스포스트2021-08-23
NH아문디자산운용
글로벌주식운용 팀장
2022 – 2023
팀 단위 운용 전략 수립. 섹터 리레이팅 메커니즘과 AI·Tech 기업의 멀티플 구조를 체계화했습니다.
언론 보도 · 공시
NH-Amundi 투자설명서(간이투자설명서 포함) 및 신탁계약서 변경 안내 — 운용전문인력 변경(박혜정 → 최병근)
NH-Amundi자산운용2022-04-29공시
게임체인저 꿈꾸는 '챗 GPT'…국내 ETF로 담아볼까
이데일리2023-02-01
한국투자신탁운용
상품전략 부서장
2023 – 2024
AI 기반 신상품 전략 기획 및 운용사 EV 구조 설계. 운용 자산의 AI 전환 가능성을 최초로 수치화했습니다.
Liberti SG / JP
비상장주식 거래소 프로젝트 PM
2024 – 2026
싱가포르 RMO(Recognised Market Operator)와 일본 PTS(사설거래시스템) 라이선스 신청을 진행하고, 비상장 자산 거래소를 기획·설계했습니다. 평가된 기업 가치가 거래와 자본으로 이어지는 구조를 이곳에서 다뤘습니다.
RenaAi
창업자 & 대표
2026 –
자체 방법론으로 대체데이터를 만들어 금융시장에 연결하는 회사를 세웠습니다. 금융투자 전문성과 AI 기술을 결합한 AI EV 파트너십도 이곳에서 설계했습니다.

IP 총괄 · CLO

유연 대표변호사

변리사에서 대표변호사까지, 기술을 권리로, 권리를 자본으로 잇는 커리어입니다. 대표와 서울대 전기공학부 04학번 동기입니다.

공식 홈페이지 · seoyeonpapa.com

서울대학교 전기공학부
엔지니어 (공학도)
2004 – 2009
최병근 대표와 전기공학부 04학번 동기로 입학해 2009년 졸업. 반도체·전자 기술을 원어로 읽는 공학적 기반을 이 시기에 다졌습니다. 20년 뒤, 두 엔지니어는 IP에서 다시 만납니다.
특허법인 신성
변리사
2010 – 2017
SK하이닉스 등 반도체 기업의 특허 출원·등록·심판 실무 7년. 기술을 "권리"로 바꾸는 훈련을 쌓으며, 기술의 언어와 특허의 언어를 동시에 익혔습니다.
성균관대학교 법학전문대학원
법학전문석사 · 수석졸업
2017 – 2020
변리사에서 변호사로. 권리를 "만드는" 데서 나아가, 법정에서 권리를 "집행"하는 힘을 더했습니다. 로스쿨을 수석으로 졸업했습니다.
법무법인 세종 · 바른
지식재산권 전문 변호사
2020 – 2025
세종에서 대부분의 기간을, 바른에서 1년을 근무하며 국내 대형 로펌의 IP 분쟁 실무를 수행했습니다. 특허침해금지·손해배상부터 영업비밀·부정경쟁까지, 권리를 실제로 지키는 경험을 쌓았습니다.
주요 분쟁 · 자문 분야
특허침해금지·손해배상영업비밀 유출 형사부정경쟁행위 분쟁전직·경업금지 가처분상표·저작권 침해공정거래 자문국제 공동R&D 자문
법무법인 리브로
대표변호사
2025 –
2025년 대표변호사로 취임. 기업법무와 지식재산권 소송을 지휘하며, 기술기업의 권리를 지키는 분쟁을 이끌고 있습니다.
RenaAi
CLO · IP 총괄
2026 –
특허의 권리·집행 축을 맡아, "값은 금융(최병근)이, 권리는 법(유연)이 본다"는 IP 금융을 함께 만듭니다. 잠자는 특허를 자본으로 바꾸는 과정에서 법적 판단을 맡습니다.

값과 권리

값은 금융이 보고, 권리는 법이 봅니다

펀드매니저 출신 대표와 변리사·변호사 CLO가 한 팀일 때, 특허는 비로소 ‘자본’이 됩니다. RenaAi IP 금융이 이 구조로 움직입니다.

문답

자주 받는 질문

회사와 기술에 대해 가장 많이 받는 질문을 모았습니다.

레나에이아이는 어떤 회사인가요?: 주식회사 레나에이아이(RenaAi)는 자체 방법론으로 대체데이터(Alternative Data)를 만들어 금융시장에 연결하는 B2B 데이터 회사입니다. 상권·증시·특허 세 영역의 원천 데이터를 부도확률, 공시 이전 변화 신호, 특허 질 점수 같은 지표로 만들어 여신기관·평가사·자산운용사에 API와 데이터 피드로 공급합니다. 2026년 4월 21일 서울에서 설립되었습니다.
RenaAi와 레나에이아이는 같은 회사인가요?: 같은 회사입니다. 등기부상 법인명은 「주식회사 레나에이아이」이고, RenaAi는 그 영문 브랜드 표기입니다. 공식 웹사이트는 renaai.co입니다. 이름이 비슷한 해외 프로젝트나 계정이 여럿 있으나 관계가 없으며, 이 회사는 암호화폐나 트레이딩 사업을 하지 않습니다.
대체데이터가 무엇인가요?: 재무제표와 신용거래 기록 바깥에 존재하는 데이터를 뜻합니다. 상권의 점포 밀집도와 매출 변동, 상장기업의 공시·수급 패턴, 특허의 권리 구조 같은 것이 여기 해당합니다. 기존 평가가 참조하는 항목이 비어 있는 대상도, 이 데이터로는 판단의 근거를 만들 수 있습니다.
소상공인 대안신용평가는 무엇을 보나요?: 차주 개인이 아니라 사업체가 놓인 상권의 여건을 봅니다. 같은 업종 점포의 집적도, 매출의 변동성, 인접 상권과의 동조 같은 지표입니다. 신용거래 이력이 없는 사업자도 이 신호로 평가할 수 있으며, 재무정보를 쓰지 않고 표본외 AUC 0.83을 확인했습니다.
증시 대체데이터는 무엇인가요?: 상장기업을 대상으로 공시와 시세, 수급 같은 서로 다른 형식과 주기의 원천을 하나의 기준으로 정렬해 읽는 작업입니다. 상권 데이터에 쓴 정규화 방법을 종목 단위로 옮긴 방식이며, 실적이 발표되기 전에 먼저 움직이는 변화를 성장과 위험의 신호로 바꿉니다. 데이터와 지표를 공급하는 서비스이며, 투자자문이나 투자일임에 해당하지 않고 개별 종목에 대한 매매 권유가 아닙니다.
특허 인텔리전스는 무엇인가요?: 특허를 개수가 아니라 질(質)로 읽는 데이터입니다. 피인용, 글로벌 패밀리, 권리성, 회피난이도를 정량화해 특허 질 점수를 만들고, 이를 기업평가·투자와 밸류에이션·담보·유동화 같은 IP 금융에 연결합니다.
AUC 0.83은 무슨 뜻인가요?: AUC 는 평가 모형이 위험한 곳과 그렇지 않은 곳을 얼마나 잘 가려내는지를 보여주는 점수입니다. 실제로 문제가 생긴 사업자 한 곳과 그렇지 않은 사업자 한 곳을 무작위로 뽑았을 때, 모형이 문제가 생긴 쪽에 더 높은 위험 점수를 준 비율입니다. 0.5 는 동전 던지기와 같아 아무 정보가 없다는 뜻이고, 1 에 가까울수록 잘 가려낸다는 뜻입니다. 금융권에서는 0.7 을 넘으면 실무에 쓸 수 있다고 보고 0.8 을 넘으면 우수한 편으로 봅니다. 수십 년 결제이력을 쓰는 카드사 소매평가가 0.70~0.80 구간입니다. RenaAi 는 신용거래 이력을 한 줄도 쓰지 않고 표본외 0.83 을 확인했습니다.
표본외(out-of-sample)는 왜 중요한가요?: 모형을 만들 때 쓰지 않은 기간의 데이터로 채점했다는 뜻입니다. 학습에 쓴 데이터로 채점하면 점수는 언제나 좋게 나오므로 검증이 되지 않습니다. 저희는 2019년으로 시점을 되돌려 이후 데이터를 점수 계산에 일절 쓰지 않고 예측한 뒤, 실제로 무슨 일이 일어났는지 대조했습니다. 표본외 점수만 공개하는 이유입니다.
기술이 검증된 근거가 있나요?: 세 가지입니다. 신용이력 없이 상권 데이터만으로 확인한 표본외 AUC 0.83, 9개 청구항의 특허 출원 신청, 그리고 학술 검증입니다. Finance Research Letters(Elsevier SSCI)에 투고를 마쳤으며 게재가 확정된 것은 아닙니다. 여신금융협회 「여신금융」 제86호(2026년 여름호)에는 이현탁 교수와 최병근 대표가 쓴 논단 「소상공인 신용평가와 상권 정보의 활용」이 실려 회원사에 배포되었습니다.
누가 운영하나요?: 대표이사 최병근이 이끕니다. 서울대학교 전기공학부, EPFL Management of Technology 석사, University of Michigan, Ann Arbor 산업공학 박사과정 수료를 거쳐 NUS Risk Management Institute에서 신용리스크를 연구했고, 삼성자산운용 글로벌주식 펀드매니저, NH아문디자산운용 팀장, 한국투자신탁운용 상품전략 부서장을 지냈습니다. 레나에이아이에서는 대체데이터 방법론, 신용·가치 평가 모델, 데이터 공급 사업을 총괄합니다. 특허 권리와 법률은 변리사·변호사인 유연 CLO가 맡습니다.
어떤 곳이 문의하나요?: 신용평가사와 여신금융회사, 자산운용사처럼 평가 모형을 운용하는 기관이 데이터 제휴·공급을 문의합니다. 특허를 보유한 기술기업과 연구기관도 특허 인텔리전스를 찾습니다. 문의는 renaai.co/inquiry 또는 ceo@renaai.co로 받습니다.
레나에이아이는 신용평가회사인가요?: 아닙니다. 신용평가업 인허가를 받아 등급이나 점수를 매겨 파는 회사가 아니라, 금융기관과 자산운용사가 자기 평가모형에 넣어 쓰는 원천 데이터를 공급하는 B2B 데이터 회사입니다. 최종 심사와 판단은 데이터를 쓰는 금융기관이 합니다.
레나에이아이는 AI 회사인가요, 데이터 회사인가요?: 데이터를 만드는 회사입니다. AI와 통계모형은 흩어진 원천 데이터를 정리하고 신호를 가려내는 도구로 씁니다. 회사가 파는 것은 모델이 아니라 그 결과로 만들어진 지표와 데이터입니다.
세 가지 데이터는 각각 누가 어떻게 쓰나요?: 상권 데이터로 만든 소상공인 부도확률(PD)은 저축은행·캐피탈 같은 여신기관과 평가사가 심사에 씁니다. 증시 대체데이터의 공시 이전 변화 신호는 자산운용사와 리서치가 종목 스크리닝과 리스크 모니터링에 씁니다. 특허 질 점수는 기업평가·투자와 IP 금융에 씁니다.
데이터는 어떤 형태로 받나요?: REST API와 데이터 피드로 공급합니다. 도입 전에는 PoC로 보유하신 데이터와 모형에 먼저 붙여 보고 효과를 확인합니다.
기존 신용평가모형과 함께 쓸 수 있나요?: 네. 기존 모형을 대체하는 것이 아니라 비어 있는 부분을 채우는 데이터입니다. 보유하신 포트폴리오와 평가모형에 상권·특허 신호를 결합해, 개선 폭이 얼마인지 PoC로 직접 확인할 수 있습니다.
PoC는 어떻게 진행하나요?: 문의를 주시면 보유 포트폴리오·평가모형에 상권·특허 신호를 결합하는 범위를 함께 정하고, 신용이력 없는 사업자의 부도확률 산출이나 특허 질 지표의 효과를 검증합니다. 첫 검증은 무료이며 비공개로 진행하고, 펀드매니저 출신 대표가 직접 맡습니다. 신청 후 24시간 안에 연락드립니다.
레나에이아이는 어떻게 매출을 내나요?: B2B 데이터 공급 계약에서 나옵니다. API 호출량에 따른 과금과 연간 데이터 피드 구독이 기본 구조입니다.
부도확률(PD)은 무엇인가요?: 일정 기간 안에 차주가 부도에 이를 가능성을 0과 1 사이의 확률로 나타낸 값입니다. 여신 심사에서 대출 여부와 금리를 정하는 기본 지표입니다. 레나에이아이는 신용이력이 없는 소상공인도 상권 데이터로 이 값을 산출합니다.
데이터는 어떤 과정을 거쳐 만들어지나요?: 세 단계입니다. 먼저 공간 좌표, 공시 텍스트, 특허 청구항처럼 형식과 주기가 다른 데이터를 하나의 기준으로 정규화합니다. 다음으로 일시적인 잡음을 걸러 실제 위험·가치와 이어지는 신호만 분리합니다. 마지막으로 부도확률, 상권 위험 선행지수, 특허 질 점수 같은 표준 지표로 만들어 API로 내보냅니다.
레나에이아이의 특허는 무엇을 보호하나요?: 9개 청구항으로 출원 신청을 마쳤습니다. 결과물이 아니라 금융이력이 부족한 사업자를 점수화하는 방법론 자체(Claim 9)를 보호하는 것이 핵심입니다. 출원은 우경민 대표변리사(메타 특허법률사무소)가 맡았습니다.
특허의 개수와 질은 어떻게 다른가요?: 특허를 몇 건 가졌는지는 기술 경쟁력을 잘 보여주지 못합니다. 레나에이아이는 얼마나 인용되는지(피인용), 몇 개 나라에 출원했는지(글로벌 패밀리), 권리가 얼마나 단단한지(권리성), 경쟁사가 피해 가기 얼마나 어려운지(회피난이도)를 함께 봅니다.

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