CFO의 '바이브 코딩' 시대, Datarails AI 재무 에이전트 출범

CFO의 스토리텔링을 자동화하는 '바이브 코딩'의 출현

현대의 CFO에게 가장 어려운 일은 계산이 아니라 '왜 수치가 움직였는가'를 설득력 있게 설명하는 일이다. Datarails는 오늘 전략·기획·보고용 Datarails AI 재무 에이전트를 공개하며, 자연어 프롬프트만으로 이사회용 파워포인트, PDF 리포트, 엑셀 파일을 즉시 만들어주는 보고의 '마지막 마일'을 자동화했다. 이는 CFO 조직(Office of the CFO)의 데이터 활용 방식에 근본적 변화를 예고한다.

챗봇을 넘어: 단일 진실 원천과 보안을 갖춘 아키텍처

재무 데이터는 ERP, HRIS, CRM, 은행 포털 등 곳곳에 흩어져 있어 '단일 시스템 오브 트루스'가 부재하다. 게다가 공개 모델에 손익 데이터를 넣기 꺼리는 보안 우려가 AI 도입의 발목을 잡아왔다. Datarails는 Microsoft Azure OpenAI Service를 활용해 기업 경계 내에서 최신 모델을 구동하고, 통합 데이터 레이어 위에 에이전트를 올렸다. 이 통합 덕분에 환각을 줄이고 민감한 재무 데이터에 필요한 프라이버시 수준을 확보했으며, 데이터가 정합화된 상태에서 Datarails AI 재무 에이전트가 분석·인사이트·보고를 일관되게 수행한다.

'바이브 코딩'으로 재무 엔지니어링을 고도화

자연어 프롬프트가 복잡한 설정과 코딩을 대체하는 흐름은 재무에도 적용된다. 사용자는 “올해 수익성 변동의 동인은 무엇인가?”, “지난달 마케팅이 왜 예산을 초과했나?”처럼 묻기만 하면 된다. 시나리오 분석(예: “다음 분기 매출 성장률이 둔화되면?”)도 지원하며, 결과를 엑셀로 받아 수식과 가정을 검증해 감사 추적성을 유지할 수 있다. 이처럼 Datarails AI 재무 에이전트는 한 번의 프롬프트로 예산 수립 같은 다변수 업무까지 처리하는 '재무용 개발 플랫폼'에 가까워지고 있다.

도입 장벽을 낮춘 '안티-임플리멘테이션'

새 플랫폼 도입이 곧 대규모 마이그레이션과 워크플로 변경을 뜻하던 시대는 지났다. Datarails는 기존 엑셀 파일을 프런트엔드로, 자사 시스템을 백엔드 데이터베이스로 쓰는 구조로 데이터 저장과 표현을 분리했다. '우리는 아무것도 대체하지 않는다'는 기조 아래, 수시간~수일 내 빠른 구축이 가능하며 ETL 파이프라인이나 파이썬 스크립트 유지보수도 필요 없다. NetSuite·Sage 같은 ERP, Salesforce 같은 CRM, 다양한 HRIS·은행 포털에 이르는 200개 이상의 네이티브 커넥터와 노코드 매핑으로 재무 분석가가 스스로 총계정원장과 엑셀 모델을 연결한다. 월말마감 모듈은 'IT 지원 불필요'를 표방하고, 은행 연동이 필요한 현금관리 모듈도 통상 2~3주면 가동된다.

버전 관리에서 비전 관리로: 전환의 성과

2015년 텔아비브에서 Didi Gurfinkel(CEO), Eyal Cohen(COO), Oded Har-Tal(CTO)이 설립한 Datarails는 초기엔 엑셀 버전 관리에 집중했으나 채택이 더뎠다. 2020년 전환점은 '엑셀을 대체'가 아니라 수작업 통합과 데이터 분절이라는 엑셀의 약점을 'Excel-네이티브 자동화'로 보완하는 전략이었다. SMB 재무팀에 초점을 맞춘 뒤 2021년 5,500만 달러 시리즈 A(리드: Zeev Ventures), 2022년 5,000만 달러 시리즈 B(리드: Qumra Capital)로 빠르게 확장했다. 2022년 말 기술 침체기에 18% 인력 감축을 겪었지만, 2025년엔 월말마감·현금관리 등 멀티제품 전략으로 전 세계 임직원 400명+ 규모로 재도약했다.

시리즈 C로 가속: 제품 스위트가 여는 AI-네이티브 재무

One Peak이 주도하고 Vertex Growth, Vintage Investment Partners 등이 참여한 7천만 달러 시리즈 C는 최근 70% 매출 성장의 연장선에서 이뤄졌다. 지난 12개월 내 출시된 솔루션이 2025년 성장의 50% 이상을 견인했으며, 월말마감 자동화와 실시간 유동성 모니터링(현금관리)이 새로운 에이전트의 '배관' 역할을 한다. 덕분에 CFO가 AI에 질문할 때 근거 수치는 최신이며 정확하다. Datarails의 목표는 사용자가 사랑하는 도구인 엑셀을 버리지 않고도 'AI-네이티브' 오피스를 구현하는 것이다. “우리는 아무것도 대체하지 않는다. 우리는 엑셀을 연결해, 엑셀이 계산과 프레젠테이션이 되게 한다”는 철학 아래, Datarails AI 재무 에이전트는 '새 소프트웨어 학습'보다 '보유 데이터와 대화'하는 미래를 앞당긴다.