시타델·밀레니엄 PM 출신이 만든 바이사이드 전용 AI 리서치 플랫폼

어떻게 작동하나: 투자자가 자신의 투자 프레임워크를 텍스트로 정의한다. 예를 들어 "주가가 부진한 상황에서 신임 CEO가 부임, 과거 부진 원인을 정확히 진단하고 변화 전략을 제시, 멀티플 되돌림 기준으로 20% 이상 업사이드"와 같은 식이다. 시스템은 이를 체계화해 에이전트 군단을 유니버스 전체에 풀어놓고, 각 종목에 대해 심층 펀더멘털 분석을 수행한다. 최종적으로 정교한 랭킹 알고리즘이 200여 개의 1차 통과 종목 중 상위 20개를 골라 Executive Summary + 풀 리포트로 납품한다.

실제 데모 사례 — 타워 회사 턴어라운드: Moster가 직접 "경영진 턴어라운드" 프레임워크로 시스템을 돌려본 결과, 한 타워 회사(Capital Structure Inc. → Play Tower 전략 피벗)가 상위 픽으로 등장했다. 리포트 내용은 신임 CEO가 파이버 자산 매각을 통해 타워라는 핵심 비즈니스에 집중하고 있으며, 24x 멀티플 재평가 시 62% 업사이드가 가능하다는 분석이었다. Moster 본인도 "파이버 전략이 왜 타워라는 최고의 비즈니스 모델을 희석하는지 오래전부터 이해가 안 됐는데, 시스템이 정확히 그 테제를 잡아냈다"고 평가했다.

세일즈 다이나믹 변화: 기존 플랫폼은 애널리스트 개인이 구매 결정권을 갖는 툴 단위 판매였다. Intelligence는 PM·CIO 직접 세일, 펀드 전체 단위 계약으로 구매 주체가 이동한다. "왕을 설득하면 왕국이 따라온다(convert the king, convert the kingdom)" 구조.

"아이디어 하나의 P&L 가치가 얼마인지 생각해보면, 대화가 완전히 달라진다." — Eric Moster

공략 타깃: 전형적인 고객은 글로벌 제너럴리스트 펀드. 특히 국제 종목은 커버리지가 부족해 Intelligence의 가치가 극대화된다는 피드백을 꾸준히 받고 있다고 한다.

어떻게 작동하나: 모니터링하고 싶은 티커와 토픽을 정의하면, 시스템이 실시간으로 유입되는 모든 문서와 웹을 스캔해 관련성과 증분 가치를 동시에 판단, Material + Incremental한 것만 알림으로 발송한다. 예를 들어 OTA(온라인 여행사)를 커버하는 애널리스트가 항공·크루즈·호텔까지 "전 글로벌 레저 여행 기업"으로 커버리지를 정의해두면, 이 섹터에서 ADR·RevPAR 트렌드가 언급될 때만 알림이 온다.

웹 소스 품질 문제 해결: 최근 웹 소스 커버리지를 고품질로 추가했다. 사용자가 특정 URL, 트레이드 저널, 특정 타입의 퍼블리케이션으로 필터를 좁히거나, 반대로 "Reddit도 포함"을 선택할 수 있다. Moster는 "EA가 마이크로트랜잭션 논란으로 Reddit에서 역대 최저 공감 댓글을 달았을 때, 그걸 모르면 왜 주가가 빠지는지 이해 못 했을 것"이라고 사례를 들었다.

사용자 증언: 호스트 Doug Garber는 6개월간 실제 사용 후 "논문 같은 분석 내용이 아니라, 내 테제에 정말 중요한 것만 올라온다. 뭔가 빠뜨릴 것 같은 불안감이 없어졌다"고 평가했다. Street Account 파트너십을 통해 셀사이드 주요 노트 요약도 커버한다.

입력 범위: 최대 5년치 일별 포지션 전체부터, 최소 "최근 10년간 최고 위너 5개 종목 + 진입·청산 시점"까지 어떤 수준의 데이터도 수용한다. 시스템은 해당 시점의 팩트 패턴(Portrait의 딥리서치 역량 활용)을 복원해 "샀을 때 어떤 상황이었나"를 객관적으로 재구성한다.

플라이휠 구조: Game Tape(과거 행동 분석) → 프레임워크 도출 → Strike Zone(새 아이디어 발굴) → 결과 피드백 → 프레임워크 정제 → 다음 번 Strike Zone이 더 정교해짐. "처음 20개 결과 중 12개는 좋고 8개는 나빴다면, 그 차이를 시스템에 다시 넣으면 다음엔 더 잘 걸러낸다"는 것이 Moster의 설명.

발견 가능한 패턴 예시: "가이던스 미스 직후 물타기하는 습관이 26번 중 20번은 손실을 키웠다", "섬오브파츠(Sum of the Parts) 전략이 카탈리스트 없이는 대부분 가치 함정(Value Trap)으로 끝났다" 등. 투자자 스스로는 인식하지 못했던 패턴이 데이터로 드러난다.

"그 LLM은 당신 기분에 관심 없어요. 그냥 보이는 대로 말할 뿐입니다." — Eric Moster

데이터 보안: 고객 포지션 데이터는 완전히 링펜스(ring-fenced)되어 다른 고객이나 시스템 학습에 절대 활용하지 않는다고 강조. 이는 기관 투자자들의 민감도를 반영한 설계 원칙이다.

잘라낸 것들: ① 오픈엔드형 실험적 에이전트 — "멋진 기술이지만 실제 문제를 안 풀었다" ② 정형 정량 데이터(GAP/Non-GAAP 재무, 모델 빌딩) — 완전히 다른 문제였고 역량 분산만 야기 ③ Deep Research, Review Documents, Portrait Search가 공존하던 시기 — 사용자 혼란을 일으켰고 개발 리소스가 3분할됨. "무엇을 만들지 결정하는 것 자체가 엄청난 자본 배분 결정"이라는 게 Moster의 교훈이다.

CEO 전환 배경: 창업자 David Pond는 스스로를 "Product Visionary"로 정의하며 "zero-to-one"에 에너지를 얻는 사람. 회사가 시리즈A 이후 계약 협상, 벤더 관리 등 운영 중심 CEO 역할이 필요해지자, 스스로 이사회에 Moster로의 전환을 추천했다. Moster는 Head of Product에서 약 한 달간의 이사회 대화를 거쳐 2025년 2월 중순에 공식 취임했다.

다음 우선순위: 9명의 엔지니어 대비 상업화(Go-to-Market) 인력이 부족하다는 점을 자인하며, 가장 가까운 시일 내 채용 확대 방향은 GTM 쪽임을 명확히 했다. Intelligence의 조기 검증 → 다음 라운드 자금 조달 스토리로 활용하는 것이 당면 목표.