2018.10.08

글로벌 칼럼 | 기업 가치, 주가 데이터 비율이 결정한다

Rick Grinnell | CSO
주식 시장에 관심이 있는 사람이라면 알겠지만 투자자들은 보통 회사의 가치를 순익으로 나눈 주가수익비율(price-to-earnings ratio)을 주시한다. 또한 다양한 자산 투자자들은 회사의 매출, 잉여현금흐름 또는 EBITDA(이자 및 세금 차감 전 영업이익)를 기반으로 회사의 가치를 평가한다.

Image Credit : GettyImagesBank

이런 방법은 모두 정확한 가치를 평가하기 위해 회사의 현재의 재정 상태를 기준으로 이론적으로 미래의 위험 조정된 성장률을 예측한다. 그런데 주가데이터 비율(price-to-data ratio)을 적용하면 특정 기업의 미래 가치를 더 합리적으로 측정할 수 있을까.

AI가 모든 것을 바꾼다
많은 기업에서 미래 상품 또는 서비스의 성공은 사용하는 AI 알고리즘의 성능과 연계한다. 이런 알고리즘의 품질은 결국 알고리즘을 학습시키는 데이터, 특히 대량 독점 데이터에 의해 좌우된다. 따라서 이론적으로는 알고리즘이 비즈니스 성공의 핵심적인 역할을 하는 범위 내에서 독점 데이터를 가장 많이 보유한 기업이 비즈니스 실적도 가장 좋아야 한다.

이 이론은 구글, 페이스북, 아마존과 같이 사용자 경험과 비즈니스 모델이 기계 지능 및 사유 데이터와 긴밀하게 연계되는 기업에 잘 적용된다. 존슨 앤 존슨(Johnson and Johnson), 노바티스(Novartis), 셀진(Celgene)과 같이 첨단 신약 개발 기법에 의존해 시장 지배력을 유지하고 확대해 나가는 대형 제약회사 역시 마찬가지다. 데이터와 AI가 모든 산업에 걸쳐 미칠 영향을 생각해 보면 많은 수직 시장과 기업이 해당된다.

물론 데이터는 예전부터 항상 비즈니스에서 중요한 역할을 해왔다. 비즈니스 인텔리전스의 기원은 1990년대 후반으로 거슬러 올라간다. 다만 디지털 이전 시대에는 데이터의 중요성이 지금만큼 크지 않았다. 유명 브랜드와 기업을 만드는 데 있어 절대적으로 중요한 역할을 한 주체는 소비자와 증권가 모두를 대상으로 하는 마케팅이었다.

이런 상황에 큰 변화를 가져온 것이 인공 지능이다. AI는 소비자에게 과거에는 불가능했던 수준의 개인 맞춤 환경을 제공함으로써 비즈니스의 변혁을 이끌 힘을 지녔다. 아마존, 넷플릭스와 같은 기업에서 그 실제 사례를 볼 수 있다. 두 기업은 TV 프로그램과 영화, 상품(아마존의 경우)을 통계적으로 좋아하거나 필요할 가능성이 높은 고객에게 추천함으로써 "접착력 강한" 서비스를 구현해 기존 고객을 유지하고 신규 고객을 유인한다.

관건은 AI의 품질은 전적으로 AI에 투입하는 데이터의 질에 의해 좌우되며, 제대로 작동하도록 하려면 임계 질량의 데이터가 필요하다는 점이다. 아마존, 구글, 마이크로소프트, 넷플릭스, 페이스북과 같이 페타바이트 수준의 독점 데이터를 보유하고 앞으로도 이런 데이터를 계속 흡수할 메커니즘까지 갖춘 기업에게는 좋은 소식이다. 세계 최초로 기업 가치 1조 달러를 돌파한 기업 애플도 혁신적인 하드웨어보다는 보유하고 있는 막대한 양의 소비자 데이터라는 측면에 더 높은 가치를 매길 수 있다.

이 최상위 기업군을 필두로 수직 시장 전반의 기업들은 앞으로 보유한 데이터에 따라 그 가치가 평가될 것이다. 예를 들어 보안 기업의 경우 더 많은 양의 악성코드, 위협 인텔리전스, 기업 사고 및 이벤트 데이터에 액세스해 더 강력한 방어 알고리즘을 학습시킬 수 있는 기업이 승리하게 된다.

소매업체는 소비자에게 적절한 상품을 추천하려면 데이터가 필요하다. 엔터테인먼트 기업은 새로운 영화와 TV 프로그램을 추천하기 위해 데이터가 필요하며 개발할 분야를 결정하는 데도 데이터를 사용한다. 어느 기업이든 대량의 고품질 데이터 없이 다음 10년 동안 번성을 기대하기는 어렵다. 지금 데이터의 가치가 이처럼 높게 평가되는 이유도 여기에 있다.

한 가지 걸림돌: 소비자는 기업이 자신의 개인 데이터를 수집하고 사용하는 방식에 대해 예전보다 훨씬 더 민감하다. 유럽의 GDPR, 2018년 캘리포니아 데이터기밀보호법 모두 기업의 데이터 수집에 엄격한 기준을 적용한다. 그러나 최상위 기술 기업들은 수집한 데이터에 상응하는 가치를 소비자에게 제공한다. 덕분에 이런 모델의 지속이 가능한 것이다. 데이터 기밀 보호법은 이런 소비자 관계가 없고 데이터 수집도 중개 업체에 의존하는 소규모 기업에 타격이 될 가능성이 더 높다.

데이터 보유고의 잠재력
21세기 데이터를 소유했다는 것은 지난 세기 지하 유전을 독점 소유한 것과 같다. 엑손모빌(ExxonMobil)과 BP의 가치가 미개발 석유 매장량을 기준으로 평가되었듯이 페이스북, 세일즈포스, 마이크로소프트와 같은 기업의 가치도 데이터 보유고(활용 여부와 관계없이 이미 수집한 데이터, 그리고 앞으로 발견해 수집, 가공할 데이터)를 기준으로 평가될 수 있다.

소비자 및 기업 데이터 가치의 대표적인 사례로 페이스북이나 세일즈포스가 있지만 마이크로소프트가 아직 손대지 않은 잠재력에 대해 생각해 보라. 마이크로소프트는 기업 데이터, 링크드인 개인 데이터, 엑스박스 및 마인크래프트 소비자 데이터를 모두 독점적으로 보유하고 있다. 이 데이터는 매우 강력한 힘을 지녔다. 마이크로소프트는 이 데이터에서 얻은 통찰력을 바탕으로 성공적인 기업 및 소비자 제품과 서비스를 개발하기에 절대적으로 유리한 위치에 있다.

페이스북의 경우, 최근 몇 가지 고초를 겪었지만 이 글을 쓰는 시점을 기준으로 시가총액이 1조 달러의 절반에 육박한다. 페이스북이 광고주에게 고품질의 가공된 데이터를 제공하는 것 이외에는 사실상 아무것도 만들지 않는 회사임을 감안하면 놀라운 가치다.

이 데이터는 방대하고 독점이며 고품질이다. 페이스북은 약 20억 명의 사람들에 대한 극히 상세한 신상 정보를 보유했다. 결국 5,000억 달러의 시가총액은 막대한 독점 데이터와 머신러닝 인텔리전스, 브랜딩의 공식에 따른 것이라고 볼 수 있다.

그러나 심각한 데이터 유출, 무단 액세스, 데이터 조작 및 부적절한 사용이 드러난 이후 최근 페이스북의 가치도 하락했다. 일각에서는 브랜드 손상, 향후 법정 소송 가능성, 규제 및 사용자 이탈을 가치 하락의 원인으로 지목한다. 그러나 가장 큰 문제는 페이스북의 독점 데이터 수집이 손상, 오염됐고 그 결과 데이터의 가치가 약화되면서 주가데이터 비율이 낮아진 데 있다.

조직의 주가데이터 비율 보호하기
이런 가치 침식은 모든 기업 또는 기관에서 발생할 수 있다. 따라서 모든 보안 전문가는 조직의 주가데이터 비율을 보호해야 한다.

과거에는 일반적으로 영업 및 마케팅 팀이 영업 실적을 유지해 분기별 순익 목표를 달성하는 방법으로 회사의 가치 증대에 가장 중요한 역할을 했다. 그러나 지금은 독점 데이터의 무결성을 보호하고 유지해서 진정한 장기적 기업 가치를 창출하는 보안 팀의 역할도 그에 못지않게 중요하거나 경우에 따라 더 중요하다.

물론 이를 위해서는 새로운 프로세스와 제품의 도입이 필요하며 그러한 프로세스의 제품의 상당수는 잘 학습된 인공지능 기반 기술에 의존한다. editor@itworld.co.kr  


2018.10.08

글로벌 칼럼 | 기업 가치, 주가 데이터 비율이 결정한다

Rick Grinnell | CSO
주식 시장에 관심이 있는 사람이라면 알겠지만 투자자들은 보통 회사의 가치를 순익으로 나눈 주가수익비율(price-to-earnings ratio)을 주시한다. 또한 다양한 자산 투자자들은 회사의 매출, 잉여현금흐름 또는 EBITDA(이자 및 세금 차감 전 영업이익)를 기반으로 회사의 가치를 평가한다.

Image Credit : GettyImagesBank

이런 방법은 모두 정확한 가치를 평가하기 위해 회사의 현재의 재정 상태를 기준으로 이론적으로 미래의 위험 조정된 성장률을 예측한다. 그런데 주가데이터 비율(price-to-data ratio)을 적용하면 특정 기업의 미래 가치를 더 합리적으로 측정할 수 있을까.

AI가 모든 것을 바꾼다
많은 기업에서 미래 상품 또는 서비스의 성공은 사용하는 AI 알고리즘의 성능과 연계한다. 이런 알고리즘의 품질은 결국 알고리즘을 학습시키는 데이터, 특히 대량 독점 데이터에 의해 좌우된다. 따라서 이론적으로는 알고리즘이 비즈니스 성공의 핵심적인 역할을 하는 범위 내에서 독점 데이터를 가장 많이 보유한 기업이 비즈니스 실적도 가장 좋아야 한다.

이 이론은 구글, 페이스북, 아마존과 같이 사용자 경험과 비즈니스 모델이 기계 지능 및 사유 데이터와 긴밀하게 연계되는 기업에 잘 적용된다. 존슨 앤 존슨(Johnson and Johnson), 노바티스(Novartis), 셀진(Celgene)과 같이 첨단 신약 개발 기법에 의존해 시장 지배력을 유지하고 확대해 나가는 대형 제약회사 역시 마찬가지다. 데이터와 AI가 모든 산업에 걸쳐 미칠 영향을 생각해 보면 많은 수직 시장과 기업이 해당된다.

물론 데이터는 예전부터 항상 비즈니스에서 중요한 역할을 해왔다. 비즈니스 인텔리전스의 기원은 1990년대 후반으로 거슬러 올라간다. 다만 디지털 이전 시대에는 데이터의 중요성이 지금만큼 크지 않았다. 유명 브랜드와 기업을 만드는 데 있어 절대적으로 중요한 역할을 한 주체는 소비자와 증권가 모두를 대상으로 하는 마케팅이었다.

이런 상황에 큰 변화를 가져온 것이 인공 지능이다. AI는 소비자에게 과거에는 불가능했던 수준의 개인 맞춤 환경을 제공함으로써 비즈니스의 변혁을 이끌 힘을 지녔다. 아마존, 넷플릭스와 같은 기업에서 그 실제 사례를 볼 수 있다. 두 기업은 TV 프로그램과 영화, 상품(아마존의 경우)을 통계적으로 좋아하거나 필요할 가능성이 높은 고객에게 추천함으로써 "접착력 강한" 서비스를 구현해 기존 고객을 유지하고 신규 고객을 유인한다.

관건은 AI의 품질은 전적으로 AI에 투입하는 데이터의 질에 의해 좌우되며, 제대로 작동하도록 하려면 임계 질량의 데이터가 필요하다는 점이다. 아마존, 구글, 마이크로소프트, 넷플릭스, 페이스북과 같이 페타바이트 수준의 독점 데이터를 보유하고 앞으로도 이런 데이터를 계속 흡수할 메커니즘까지 갖춘 기업에게는 좋은 소식이다. 세계 최초로 기업 가치 1조 달러를 돌파한 기업 애플도 혁신적인 하드웨어보다는 보유하고 있는 막대한 양의 소비자 데이터라는 측면에 더 높은 가치를 매길 수 있다.

이 최상위 기업군을 필두로 수직 시장 전반의 기업들은 앞으로 보유한 데이터에 따라 그 가치가 평가될 것이다. 예를 들어 보안 기업의 경우 더 많은 양의 악성코드, 위협 인텔리전스, 기업 사고 및 이벤트 데이터에 액세스해 더 강력한 방어 알고리즘을 학습시킬 수 있는 기업이 승리하게 된다.

소매업체는 소비자에게 적절한 상품을 추천하려면 데이터가 필요하다. 엔터테인먼트 기업은 새로운 영화와 TV 프로그램을 추천하기 위해 데이터가 필요하며 개발할 분야를 결정하는 데도 데이터를 사용한다. 어느 기업이든 대량의 고품질 데이터 없이 다음 10년 동안 번성을 기대하기는 어렵다. 지금 데이터의 가치가 이처럼 높게 평가되는 이유도 여기에 있다.

한 가지 걸림돌: 소비자는 기업이 자신의 개인 데이터를 수집하고 사용하는 방식에 대해 예전보다 훨씬 더 민감하다. 유럽의 GDPR, 2018년 캘리포니아 데이터기밀보호법 모두 기업의 데이터 수집에 엄격한 기준을 적용한다. 그러나 최상위 기술 기업들은 수집한 데이터에 상응하는 가치를 소비자에게 제공한다. 덕분에 이런 모델의 지속이 가능한 것이다. 데이터 기밀 보호법은 이런 소비자 관계가 없고 데이터 수집도 중개 업체에 의존하는 소규모 기업에 타격이 될 가능성이 더 높다.

데이터 보유고의 잠재력
21세기 데이터를 소유했다는 것은 지난 세기 지하 유전을 독점 소유한 것과 같다. 엑손모빌(ExxonMobil)과 BP의 가치가 미개발 석유 매장량을 기준으로 평가되었듯이 페이스북, 세일즈포스, 마이크로소프트와 같은 기업의 가치도 데이터 보유고(활용 여부와 관계없이 이미 수집한 데이터, 그리고 앞으로 발견해 수집, 가공할 데이터)를 기준으로 평가될 수 있다.

소비자 및 기업 데이터 가치의 대표적인 사례로 페이스북이나 세일즈포스가 있지만 마이크로소프트가 아직 손대지 않은 잠재력에 대해 생각해 보라. 마이크로소프트는 기업 데이터, 링크드인 개인 데이터, 엑스박스 및 마인크래프트 소비자 데이터를 모두 독점적으로 보유하고 있다. 이 데이터는 매우 강력한 힘을 지녔다. 마이크로소프트는 이 데이터에서 얻은 통찰력을 바탕으로 성공적인 기업 및 소비자 제품과 서비스를 개발하기에 절대적으로 유리한 위치에 있다.

페이스북의 경우, 최근 몇 가지 고초를 겪었지만 이 글을 쓰는 시점을 기준으로 시가총액이 1조 달러의 절반에 육박한다. 페이스북이 광고주에게 고품질의 가공된 데이터를 제공하는 것 이외에는 사실상 아무것도 만들지 않는 회사임을 감안하면 놀라운 가치다.

이 데이터는 방대하고 독점이며 고품질이다. 페이스북은 약 20억 명의 사람들에 대한 극히 상세한 신상 정보를 보유했다. 결국 5,000억 달러의 시가총액은 막대한 독점 데이터와 머신러닝 인텔리전스, 브랜딩의 공식에 따른 것이라고 볼 수 있다.

그러나 심각한 데이터 유출, 무단 액세스, 데이터 조작 및 부적절한 사용이 드러난 이후 최근 페이스북의 가치도 하락했다. 일각에서는 브랜드 손상, 향후 법정 소송 가능성, 규제 및 사용자 이탈을 가치 하락의 원인으로 지목한다. 그러나 가장 큰 문제는 페이스북의 독점 데이터 수집이 손상, 오염됐고 그 결과 데이터의 가치가 약화되면서 주가데이터 비율이 낮아진 데 있다.

조직의 주가데이터 비율 보호하기
이런 가치 침식은 모든 기업 또는 기관에서 발생할 수 있다. 따라서 모든 보안 전문가는 조직의 주가데이터 비율을 보호해야 한다.

과거에는 일반적으로 영업 및 마케팅 팀이 영업 실적을 유지해 분기별 순익 목표를 달성하는 방법으로 회사의 가치 증대에 가장 중요한 역할을 했다. 그러나 지금은 독점 데이터의 무결성을 보호하고 유지해서 진정한 장기적 기업 가치를 창출하는 보안 팀의 역할도 그에 못지않게 중요하거나 경우에 따라 더 중요하다.

물론 이를 위해서는 새로운 프로세스와 제품의 도입이 필요하며 그러한 프로세스의 제품의 상당수는 잘 학습된 인공지능 기반 기술에 의존한다. editor@itworld.co.kr  


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