투자은행 주니어 애널리스트의 하루는 새벽 2시 엑셀 앞에서 끝난다. DCF 모델 업데이트, CIM 초안, 바이어 리스트 정리, 데이터룸 서류 검토. 40년째 바뀌지 않은 관행이다. J.P.Morgan·Lazard에서 직접 이 일을 했던 세 명의 프린스턴 졸업생이 2022년 이 구조를 바꾸기로 했다. 2026년 4월 29일, Rogo가 $1.6억 시리즈D를 발표했다. 35,000명 월가 뱅커가 매일 쓰는 금융 AI 플랫폼이다.
📋 투자 개요
시리즈D $1.6억 (약 2,300억원) — Kleiner Perkins 리드
참여 Sequoia · Thrive Capital · J.P.Morgan Growth Equity Partners
누적 조달 $3억 이상 | 밸류에이션 $20억
Series C(2026년 1월) $7.5억 → Series D(4월) $20억 — 3개월 만에 2.7배
고객 250개 금융 기관, 35,000명 뱅커 (Rothschild·Lazard·Moelis·Nomura 포함)
Series C에서 Series D까지 3개월 만에 밸류에이션이 2.7배 오른 것은 숫자로 설명이 된다. 특정 기관의 100명 이상 애널리스트가 주간 10,000건 이상의 워크플로우를 실행하며 95% 참여율을 기록하고 있다. 도구를 써보고 쓰지 않는 것이 아니라 매일 반복적으로 의존하고 있다는 뜻이다.
🔍 Rogo가 범용 AI와 다른 이유
범용 ChatGPT나 Claude에게 “DCF 모델을 만들어줘”라고 하면 일반적인 틀을 주지만, 실제 재무 데이터를 불러오거나 업계 관행에 맞는 가정치를 적용하지 못한다. Rogo는 FactSet·PitchBook·Capital IQ·Bloomberg 같은 금융 데이터 소스와 기관 내부 CRM·SharePoint를 직접 통합해서 실제 금융 분석가가 쓰는 수준의 결과물을 낸다. 금융은 규제 준수, 감사 추적, 기관급 데이터 통합이 필수다. 이것이 범용 AI가 금융 분야를 쉽게 대체하지 못하는 이유이고, Rogo가 방어 가능한 해자를 가진 이유다.
Kleiner Perkins 파트너 Mamoon Hamid의 투자 근거가 이것을 정확히 짚는다. “가장 까다로운 금융 기관들이 가장 중요한 워크플로우를 Rogo에 맡긴다. 기술 깊이, 독점 데이터 통합, 진짜 도메인 전문성의 조합이 Rogo를 앞서가게 한다. 플랫폼이 한 산업 전체의 운영 체계가 될 때, 그 기회는 세대를 아우른다.”
🤖 Felix: 밤샘 작업을 혼자 처리하는 AI 에이전트
딜 스크리닝
→ 투자 후보 기업 수백 개의 재무 데이터를 자동으로 분석해 조건에 맞는 타겟을 추려낸다. 애널리스트가 수일씩 걸리던 초기 스크리닝을 자율 처리.
CIM(기업 소개서) 생성
→ 기업 매각 시 잠재 바이어에게 보내는 핵심 문서. 애널리스트 팀이 며칠씩 걸리던 것을 Felix가 관련 데이터를 통합해 초안으로 만든다.
바이어 아웃리치
→ 잠재 바이어 리스트 작성, 개인화된 아웃리치 메시지 생성, 후속 일정 관리까지 자율 처리.
데이터룸 실사
→ M&A 거래에서 수백 개의 서류를 검토하고 핵심 리스크를 플래그. 변호사·애널리스트의 초기 검토 시간을 대폭 단축.
🇰🇷 한국 IB에 같은 변화가 오고 있는가
결론: 오고 있다. 그런데 늦다.
한국 IB 애널리스트의 업무와 미국 Rogo가 자동화하는 것은 동일하다.
차이는 한국어·다트(DART)·금감원·한국거래소 데이터 통합이 없다는 것.
삼성증권·미래에셋·KB증권·NH투자증권·한국투자증권의 리서치팀과 IB팀 애널리스트들이 하는 일의 상당 부분은 Rogo가 미국에서 자동화하고 있는 것과 동일하다. 기업 공시(다트) 분석, 투자 보고서 초안, 재무 모델 업데이트, 딜 서류 검토. 차이가 있다면 두 가지다. 첫째, 한국어와 한국 공시 시스템 특화가 없다. Rogo는 FactSet·Bloomberg에 통합돼 있지만 한국 다트(DART)·금감원 공시·한국거래소 데이터에 통합된 버전이 없다. 둘째, 한국 금융 기관의 AI 도입이 보수적이다. 그러나 경쟁 기관이 AI로 생산성을 2배 높이기 시작하면 도입을 늦출 수 없게 된다.
Rogo는 이번 시리즈D의 사용처로 “글로벌 확장”과 “아시아 시장”을 명시했다. 창업자에게는 한국판 Rogo의 공백이 명확하다. 다트·금감원·한국거래소 데이터를 처음부터 통합하고, 한국 IB 워크플로우에 맞게 설계된 금융 AI 에이전트. 한국 증권사·PE/VC·기업 IR팀이 타겟이다. Rogo가 한국에 본격 진입하기 전에 이 포지션을 잡는 팀이 강력한 선점 우위를 갖는다. 40년째 새벽 2시 엑셀 앞에 있던 주니어 뱅커의 시대가 끝나고 있다. 그 변화가 한국 IB에 오는 것은 시간문제다.
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👉 전문 보기: demoday.co.kr/startup/6645
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