핀테크연구소 BMVS, 수익성·시장성·차별성·확장성·실행 위험으로 사업모델 가치 측정 시도
제품이나 서비스에는 시장에서 형성된 가격이 있지만, 아직 시장에 제대로 선보이지 않은 사업모델 자체의 가치를 숫자로 표현하는 일은 쉽지 않다.
특히 생성형 AI가 등장하면서 사업의 진입장벽이 낮아지고, 한 사람이 AI를 활용해 과거에는 여러 명의 조직이 필요했던 일을 수행할 수 있게 되면서 사업모델의 가치와 기업의 가치, 기술의 가치 사이의 경계도 더욱 복잡해지고 있다.
좋은 사업 아이디어에는 가격이 있을까? 이런 질문에서 시작됐다. 핀테크연구소가 사업모델 자체의 가치를 평가하는 BMVS(Business Model Valuation Standard)를 제시하고 있어 눈길을 끈다.
기업이 아니라 ‘사업모델’을 평가한다
BMVS의 특징은 기업 전체의 재무적 가치만 평가하는 것이 아니라 사업이 돈을 벌고 성장하는 구조 자체를 평가 대상으로 삼는다는 점이다.
핀테크연구소는 BMVS를 통해 사업모델의 ▲수익성 ▲시장성 ▲차별성 ▲확장성 ▲실행 위험 등을 분석하고, 이를 점수와 금액으로 제시한다고 설명한다. 여기서 중요한 것은 ‘좋은 아이디어인가’라는 주관적인 판단을 넘어 실제로 시장에서 작동할 가능성이 있는 구조인가를 살펴보는 것이다.
예를 들어 동일한 AI 기술을 활용하는 두 사업이 있다고 하자.
한쪽은 시장 규모가 크고 반복적인 매출이 가능하지만 경쟁자가 많다. 다른 한쪽은 시장 규모는 작지만 독점적인 데이터와 고객 기반을 갖고 있어 경쟁자가 따라오기 어렵다.
단순한 아이디어 평가라면 어느 쪽이 더 좋은 사업인지 판단하기 어렵다. 하지만 수익구조와 시장성, 차별성, 확장성, 실행 위험을 각각 분석한다면 사업모델의 강점과 약점을 보다 구조적으로 비교할 수 있다.
AI 시대에는 ‘사업모델’의 가치가 더 중요해진다
AI는 사업을 만드는 방식 자체를 바꾸고 있다. 과거에는 사업을 시작하려면 사람, 사무실, 장비, 개발인력 등 상당한 초기 자원이 필요했다. 하지만 AI와 클라우드, 노코드·로코드 도구가 확산되면서 초기 사업 구축 비용은 낮아지고 있다.
반면 누구나 비슷한 서비스를 만들 수 있게 되면서 “무엇을 만들었느냐”보다 “어떻게 지속적으로 돈을 벌 것인가”가 더욱 중요해지고 있다.
AI 기술 그 자체가 차별성이 되기 어려워질수록 고객을 확보하는 구조, 데이터를 축적하는 구조, 반복 매출을 만드는 구조, 경쟁자가 쉽게 복제하기 어려운 구조가 사업의 핵심 경쟁력이 된다.
결국 AI 시대의 사업가에게 필요한 질문도 달라진다. “이 기술이 얼마나 뛰어난가?”에서 “이 기술을 이용해 지속 가능한 사업을 만들 수 있는가?” 로 이동하는 것이다.
‘가격표’는 숫자보다 산식이 중요하다
그렇다면 사업모델에 실제로 가격표를 붙일 수 있을까. 여기서 가장 중요한 문제는 금액 자체가 아니다. 예를 들어 어떤 사업모델의 가치가 10억 원이라고 평가됐다고 하자.
투자자나 창업자가 궁금한 것은 ‘10억’이라는 숫자보다 왜 10억인가다. 시장 규모를 얼마로 봤는지, 예상 매출은 어떻게 산출했는지, 경쟁 상황은 어떻게 반영했는지, 성장 가능성에는 어떤 가중치를 부여했는지, 실행 위험은 어떻게 감점했는지를 알아야 평가 결과를 판단할 수 있다.
따라서 사업모델 평가에서 중요한 것은 결과값보다 평가체계의 설명 가능성이다.
핀테크연구소가 BMVS와 함께 객관적 데이터와 설명 가능한 산식, 전문가 검증을 평가 원칙으로 제시하는 이유도 여기에 있다.
사업모델 가치평가가 제대로 작동한다면 창업자와 투자자 사이의 대화를 보다 구체적으로 만드는 데 활용될 가능성도 있다.
창업자는 자신의 사업이 왜 가치 있는지를 설명해야 하고, 투자자는 그 주장을 검토해야 한다. 이때 사업모델의 강점과 약점을 일정한 기준으로 분해해 보여준다면 양측이 같은 언어로 사업을 논의하는 데 도움이 될 수 있다.
특히 초기 기업처럼 재무제표만으로 기업의 미래가치를 설명하기 어려운 경우에는 사업모델의 구조적 경쟁력과 성장 가능성을 별도로 분석하는 방법이 의미를 가질 수 있다.
다만 여기에도 한계는 있다.
아무리 정교한 모델이라도 미래의 시장을 완벽하게 예측할 수는 없다. 시장 규모 추정이나 성장률, 고객 확보 비용, 경쟁 환경 등은 언제든 변할 수 있다. 따라서 BMVS와 같은 평가 결과를 실제 투자금액이나 기업가치와 동일시하기보다는 사업모델을 바라보는 하나의 분석 도구로 이해하는 것이 적절하다.
AI 시대에는 사업모델을 평가하는 기준 역시 계속 변할 가능성이 높다.
과거에는 자본과 인력, 설비가 중요한 진입장벽이었다면 앞으로는 데이터, 고객 네트워크, AI 활용 능력, 브랜드, 커뮤니티, IP, 플랫폼 효과 등이 더 중요한 가치가 될 수 있다.
특히 한 사람이 AI를 활용해 만들어낸 작은 사업이라도 세계 시장을 대상으로 서비스할 수 있는 시대가 열리고 있다. 그렇다면 사업모델의 가치를 평가할 때도 단순한 현재 매출뿐 아니라 확장 가능성과 복제 가능성, AI에 의한 비용 절감 효과, 데이터 축적 효과, 고객 네트워크의 성장 가능성 등을 어떻게 반영할 것인지가 중요한 과제가 된다.
결국 가격표보다 필요한 것은 ‘근거’다. 하지만 그 가격표가 시장에서 의미를 가지려면 숫자보다 먼저 평가의 기준과 근거가 신뢰를 얻어야 한다.
핀테크연구소의 BMVS가 흥미로운 이유도 바로 이 지점이다.
사업모델을 정성적으로 “좋다”, “괜찮다”고 평가하는 데서 벗어나 수익성·시장성·차별성·확장성·위험이라는 여러 요소를 데이터로 분석하고 이를 하나의 가치로 표현하려는 시도이기 때문이다.
AI가 사업을 만드는 비용을 낮추는 이시대는 “무엇을 만들 수 있는가”에서 “무엇을 지속 가능한 가치로 만들 수 있는가”로 이동하고 있다.
그리고 그 가치를 측정할 수 있는 새로운 언어가 필요해지고 있다.
사업모델에도 정말 가격표를 붙일 수 있을까? 아직은 진행형인 질문이다. 하지만 AI 시대에는 그 질문 자체가 점점 더 중요해지고 있다. 미래지향적 사업무델이 될가능성이 높다. 왜냐하면, 지금까지 기업 가치는 주로 매출·이익·자산·현금흐름을 중심으로 평가했지만, AI 시대에는 이걸로 설명하기 어려운 사업들이 급격히 늘어난다.
예를 들어,
- 직원 3명이 AI를 활용해 글로벌 서비스를 만드는 회사
- 아직 매출은 없지만 독점적인 데이터를 가진 사업
- 커뮤니티와 콘텐츠가 핵심 자산인 사업
- 개인의 전문성과 AI가 결합된 1인 기업
- 지역의 문화자산을 디지털 IP로 전환하는 사업
- 아직 시장이 형성되지 않은 새로운 플랫폼
이런 것들은 현재 재무제표만으로는 미래 가치를 제대로 설명하기 어렵다. 그래서 BMVS의 진짜 가능성은 “기업의 현재 가치를 평가하는 것”에서 “사업모델이 앞으로 만들어낼 가치의 구조를 평가하는 것”으로 이동하는 것이다.
또한, SAI → SAV → BMVS가 서로 연결되어 사회적 인정 → 경제적 가치 → 사업모델 가치로 확장될 가능성이 크다.
예를 들어 어떤 사람이 가진 전문성·콘텐츠·사회적 영향력을 SAI로 측정하고, 그것이 만들어낼 경제적 활용가치를 SAV로 평가한 다음, 그 사람이 AI와 결합해 만든 사업모델을 BMVS로 평가하는 식이다.
그러면 단순한 평가기관이 아니라 AI 시대의 새로운 가치평가 인프라를 만들겠다는 그림까지 갈 수 있는 가능성이 상당해 보인다.
“과연 사업모델에도 가격표를 붙일 수 있을까?”
이 질문을 계속 따라가면서 BMVS의 실제 보고서, 산식, 평가 사례를 하나씩 보며 새로운 가치 모델의 발전을 지켜봄이 맞겠다. (http://www.firi.co.kr/)
너답뉴스 김해숙 기자 youdabnews@naver.com
