분 기 보 고 서

(제 9 기)

【 대표이사 등의 확인 】

대표이사등의 확인서

I. 회사의 개요

1. 회사의 개요

가. 연결대상 종속회사 개황

(1) 연결대상 종속회사 현황(요약)

(2) 연결대상회사의 변동내용

나. 회사의 법적, 상업적 명칭

당사의 명칭은 "주식회사 크라우드웍스"라고 하고, 영문으로 "CrowdWorks, Inc."라고 표기 합니다. 단, 약식으로 표기할 경우에는 "(주)크라우드웍스"라고 표기합니다.

다. 설립일자 및 존속기간

당사는 2017년 04월 25일에 설립되었습니다. 또한 2023년 08월 31일에 상장되어 코
스닥시장에서 매매가 개시되었습니다.

라. 본사의 주소, 전화번호, 홈페이지 주소

마. 중소기업 등 해당 여부

당사는 보고서 작성기준일 현재 「중소기업기본법시행령」 제3조 제1호 및 제2호의 규정에 의한 중소기업에 해당됩니다.

중소기업확인서

당사는 보고서 작성기준일 현재 벤처기업육성에관한특별조치법 제25조의 규정
에 의한 벤처기업에 해당됩니다.

벤처기업확인서

바. 주요사업의 내용

당사 AI사업의 주요 비즈니스는 크게 DATA와 GENERATIVE AI 두 개의 영역으로
나뉘어져 있으며, 두 사업 영역의 역량이 시너지를 내고 있습니다. DATA 영역에서
는 인공지능 학습 및 LLM 미세조정(fine-tuning)에 필요한 고품질 데이터 구축 사업
을, GENERATIVE AI 영역에서는 엔터프라이즈 맞춤형 LLM(Large Language Mod
el; 초거대 언어모델) 모델 개발 사업을 전개하고 있습니다. 또한, 고품질 데이터 구축
을 위한 전문인력을 육성하는 교육 사업인 Crowd Academy™를 운영하고 있으며,
다양한 교육으로 확장을 준비하고 있습니다.
종속기업 닥터웍스를 통해 고품질 의료 AI 데이터 구축 사업을 진행하고 있으며, 의
료진을 위한 LLM 서비스를 신규사업으로 추진하고 있습니다. 글로벌 사업과 관련
해 종속기업 CWJ(크라우드웍스 일본법인)를 통해 일본 시장에 AI데이터 및 LLM 개
발 비즈니스를 개척하기 위해 노력하고 있습니다.
또한, 급변하는 디지털 시대의 미래를 선도할 인재 양성을 위한 교육사업확장을 목적으로 크라우드아카데미를 설립하였고, 신규 사업의 기회를 창출할 예정입니다.

자세한 사항은 동 보고서의 'II. 사업의 내용'을 참조하시기 바랍니다.

사. 신용평가에 관한 사항

당사의 최근 신용평가에 관한 사항은 다음과 같습니다.

(1) 신용등급

(2) 신용등급체계와 해당 신용등급에 부여된 의미

아. 회사의 주권상장(또는 등록ㆍ지정) 및 특례상장에 관한 사항

당사는 코스닥시장 상장규정 제2조 제1항 제39호에서 정하는 기술성장기업으로서,
동 규정 제30조 제1항의 기술성장기업에 대한 특례요건을 적용받았습니다.

2. 회사의 연혁

가. 회사의 주요 연혁

당사의 설립부터 현재까지의 주요 연혁은 아래와 같습니다.

나. 회사의 본점소재지 및 그 변경

다. 경영진 및 감사의 중요한 변동

라. 최대주주의 변동

당사의 최대주주는 박민우이며, 보고서 작성기준일 현재 최대주주의 변동사실이 없습니다.

마. 상호의 변경

바. 회사가 화의, 회사정리절차 그 밖에 이에 준하는 절차를 밟은 적이 있거나 현재 진행중인 경우 그 내용과 결과

당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.

사. 합병 등을 한 경우 그 내용

주식회사 크라우드웍스와 한국제10호기업인수목적 주식회사는 2023년 05월 19일 이사회 결의 및 2023년 07월 07일 주주총회 합병승인을 통해 2023년 08월 09일자로 합병하였습니다. 합병은 주식회사 크라우드웍스가 한국제10호기업인수목적 주식회사를 흡수합병하는 방법으로 진행되었으며, 합병비율은 1 : 0.0910788의 비율(회사 : 한국제10호기업인수목적 주식회사)로 합병하여 한국거래소 코스닥시장에 회사의 보통주식을 상장하였습니다.

관련된 내용은 전기 연결재무제표 주석 '34. 합병에 관한 사항' 을 참조하시기 바랍니다.

아. 회사의 업종 또는 주된 사업의 변화

당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.

자. 그 밖에 경영활동과 관련된 주요한 사실의 발생

당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.

3. 자본금 변동사항

가. 자본금 변동추이

4. 주식의 총수 등

가. 주식의 총수 현황

나. 자기주식 취득 및 처분 현황

다. 다양한 종류의 주식 발행현황

당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.

5. 정관에 관한 사항

가. 최근 정관 개정일

당사의 최근 정관 개정일은 임시주주총회(2024년 12월 20일)입니다.

나. 정관 변경 이력

최근 3사업연도의 정관 변동 이력은 다음과 같습니다.

다. 사업목적 현황

(1) 사업목적 변경 내용

(2) 변경 사유

당사는 신규사업을 영위하기 위하여 2021년 05월 18일 임시주주총회, 2021년 09월  06일 임시주주총회, 2022년 03월 31일 정기주주총회에서 각각 정관을 변경하였습니다. 변경된 사업목적으로 인해 회사의 주된 사업 중의 하나인, 교육 서비스(Crowd Academy) 사업을 운영하고 있습니다.

(3) 정관상 사업목적 추가 현황표

추가 현황표의 구분1~3과 관련된 내용은  'II. 사업의 내용 - 1. 사업의 개요' 를 참조하여 주시기 바랍니다.  

II. 사업의 내용

1. 사업의 개요

가. 업계의 현황

인공지능(AI) 산업은 관련 기술의 발전과 비즈니스 적용 가능성이 빠르게 확대되면서 다양한 산업에 걸쳐 새로운 가치를 창출하고 있습니다. McKinsey 보고서에 따르면, 2030년까지 AI가 전 세계 경제에 기여할 수 있는 잠재적 가치는 최대 13조 달러에 이를 것으로 전망되며, 이는 AI 도입이 가져올 생산성 향상과 신규 비즈니스 모델 창출의 효과를 반영한 것입니다.

AI 생태계는 크게 후방 산업(데이터 전처리 및 가공), AI 산업(모델 개발, 클라우드 플랫폼 구축, 서비스 개발), 전방 산업(금융, 제조, 유통 등)으로 구분되며, 이들 간의 상호작용을 통해 시장이 성장하고 있습니다.

AI 산업의 생태계 : 공급자와 수요자

이미지 출처 : PwC 생성형 AI를 활용한 비즈니스의 현주소, 2024.05

(1) 후방산업, AI산업

후방 산업에서는 AI 서비스 품질을 결정짓는 주요 요소인 AI-ready, LLM-ready 데이터 구축이 주요 목표이며, AI 산업에서는 비즈니스 문제를 해결하는 AI 모델 및 AI 서비스 개발이 주요 과업으로 진행되고 있습니다. 크라우드웍스는 국내 AI 생태계에서 핵심적인 역할을 수행하고 있는 AI 플랫폼 기업으로, 데이터 구축, AI 구축 컨설팅, 그리고 맞춤형 AI 모델 및 서비스/솔루션 개발까지 광범위하고 통합적인 서비스를 제공하고 있습니다.

(2) 전방산업

현재까지 AI 산업은 주로 공급자(AI 기술 관련 기업) 중심으로 발전해 왔으나, 향후에는 수요자(전방 산업) 중심으로 변화될 것으로 예상됩니다. 이는 금융, 제조, 유통 등 다양한 산업에서 AI 도입이 가속화되면서, 각 기업의 특정 요구에 맞춘 맞춤형 AI 솔루션의 수요가 증가할 것으로 전망되기 때문입니다.

최근 AI 기술의 발전은 단순한 작업 자동화를 넘어, 보다 자율적이고 능동적인 의사결정을 수행하는 에이전틱 AI(Agentic AI)로의 패러다임 전환을 이끌고 있습니다. 이러한 변화 속에서 AI의 역할과 가치가 재정의되고 있으며, 기업들은 새로운 기회를 포착하기 위해 AI 도입 전략을 빠르게 조정하고 있습니다.

기존의 AI는 주로 정해진 작업을 수행하는 데 집중합니다. 예를 들어, 금융 산업에서는 사기 탐지, 고객 맞춤형 금융 솔루션 제공, 자산 관리 등의 업무에 활용됩니다. 헬스케어 산업에서는 신약 개발, 질병 진단 및 환자 관리 등을 지원하며, AI는 사용자의 명령에 따라 데이터를 분석하고 결과를 도출하는 역할을 합니다. 하지만 이러한 AI는 사용자가 요구하는 명확한 지시가 있어야만 제대로 작동하는 수동적이고 반응적인 특성을 가집니다. 이와 같은 흐름 속에서 당사는 다양한 산업의 주요 대기업을 대상으로 맞춤형 LLM 서비스 개발 프로젝트 레퍼런스를 쌓으며 시장 경쟁력을 확보하고 있습니다. 이러한 경험은 AI 도입을 원하는 전방 산업의 다양한 기업들에게 최적화된 솔루션을 제공할 수 있는 중요한 자산이 되고 있습니다.

반면, 에이전틱 AI는 기존 AI 솔루션보다 더욱 자율적인 의사결정과 자동화된 문제 해결 기능을 제공해 기업의 업무 생산성을 극대화합니다. 기존 AI가 특정 작업을 수행하기 위해 사용자의 정확한 명령이 필요했다면, 에이전틱 AI는 사용자의 의도를 이해하고 다양한 환경을 분석해 필요한 정보를 스스로 찾아 행동할 수 있습니다. 기업들은 에이전틱 AI를 활용해 환자의 데이터를 분석하고 이를 바탕으로 자동으로 맞춤형 치료 계획을 제시하거나, 공급망 데이터를 분석하여 자동으로 배송 일정을 최적화할 수 있습니다. 또한, 공정 데이터를 실시간으로 분석해 설비 고장을 예측하고, 자동으로 유지보수 작업을 실행하는 등, AI가 스스로 문제를 해결하도록 합니다.

기업들은 에이전틱 AI 도입 비용을 최적화하기 위해, 산업 및 비즈니스 도메인에 특화된 SLM을 활용하여 에이전틱 AI 서비스를 제공할 것으로 전망됩니다. 이에 따라, SLM을 효과적으로 관리할 수 있는 플랫폼의 필요성이 커지며, 기업들은 이 플랫폼을 통해 내부 데이터를 연동하여 에이전틱 AI 서비스를 개발할 것으로 예상됩니다. 당사는 이러한 변화에 대응하여 2025년 2월 Agentic AI 종합 솔루션인 'Alpy'를 출시하였으며, 기업들이 보다 혁신적인 방식으로 AI를 활용할 수 있도록 필요한 역량과 인사이트를 확보하고 있습니다.

나아가 에이전틱 AI 시대에서는 AI의 학습과 의사결정 과정에서 고품질 데이터가 더욱 중요한 요소로 자리 잡고 있습니다. 기업들은 AI 도입을 가속화하기 위해 정제된 데이터와 특화된 학습 데이터를 확보하는 데 주력하고 있으며, 이에 따라 데이터 가공, 정제, 맞춤형 데이터 구축 서비스에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있습니다.

AI 생태계 내에서 데이터는 단순한 입력 자료를 넘어, AI 모델의 성능을 극대화하고 비즈니스 결과에 직결되는 핵심 자산으로 평가받고 있습니다. 이에 따라 글로벌 시장에서는 데이터 전문 기업들과의 협력이 더욱 중요한 전략으로 부상하고 있으며, 기업들은 데이터 품질 관리 및 맞춤형 데이터 구축 능력을 AI 경쟁력의 핵심 요소로 삼고 있습니다.

나. 회사의 현황

AI 시장은 생산성 향상, 비용 절감, 비즈니스 혁신을 주도할 잠재력을 갖춘 분야로, 전 세계적으로 빠르게 성장하고 있으며, 특히 생성형 AI 및 LLM의 등장으로 인해 다양한 산업에서 AI 도입이 가속화되고 있습니다. 이러한 시장 성장에 따라 새로운 비즈니스 모델이 생겨나고 있으며, 데이터 구조화 및 정제, 맞춤형 LLM 개발, 맞춤형 AI 솔루션 기획 및 개발과 같은 전문 서비스가 각광받고 있습니다. 미국의 대표적인 데이터 라벨링 및 AI 솔루션 기업인 Scale AI는 고품질 데이터 구축과 AI 모델 최적화 서비스로 급성장하며, AI 생태계의 필수적인 파트너로 자리 잡았습니다. 2024년 투자 라운드에서는 138억달러(19조원) 기업가치로 평가받으며, AI 시장에서의 입지를 더욱 공고히 하고 있습니다.

당사는 Scale AI와 동일한 비즈니스 모델을 기반으로 국내 AI 생태계에서 핵심역할을 수행하고 있습니다. 특히, 다양한 산업의 요구를 충족할 수 있는 맞춤형 데이터와 솔루션 제공 능력을 바탕으로, AI 시장에서의 전략적 파트너로서의 입지를 강화해 나가고 있습니다.

당사 AI사업의 주요 비즈니스는 크게 데이터와 모델 두 개의 영역으로 구분되어 있으며, 두 사업 영역의 역량이 시너지를 내고 있습니다. 데이터 영역에서는 인공지능 학습 및 맞춤형 LLM 개발에 필요한 고품질 데이터 구축 사업을, 모델 영역에서는 Enterprise AI, Industrial AI, Consumer AI 개발 사업을 전개하고 있습니다.

또한, 당사는 전략적 파트너십을 통해 국내외 다양한 산업에 AI 솔루션을 제공하며 시장 내 영향력을 확대하고 있습니다. 네이버 하이퍼클로바 X의 첫 공식 파트너로서 활동하며, HCX-Dash(SLM)의 파트너로도 선정되어 현재 다양한 테스트를 진행 중입니다. 네이버 클라우드는 파트너 풀 중 소수의 업체를 선정하여 SLM 공급권을 제공했으며, 이를 통해 당사는 공공 및 금융기관과의 협력 기회를 확장하고 있습니다. 이러한 파트너십을 통해 빠르게 관련 레퍼런스를 구축하고, 시장 내 입지를 강화하고 있습니다.

더불어, 2024년 8월에는 나이스디앤비와의 MOU를 체결하여 생성형 AI를 활용한 기업정보 검색 챗봇 서비스를 구축하고 데이터 판매 공동사업을 추진하고 있습니다. 나이스디앤비의 유료 기업정보 조회 서비스에 당사의 AI 기술을 결합하여 직관적이고 편리한 AI 챗봇 서비스를 제공할 계획이며, 이는 금융 산업 내 AI 도입을 가속화할 것으로 기대됩니다. 또한, 나이스디앤비가 보유한 방대한 국내외 기업 정보를 바탕으로 데이터 판매를 활성화할 예정입니다. 이어서, 2024년 6월에는 레노버와 MOU를 체결하여, 레노버의 컴퓨팅 인프라를 활용해 기업 맞춤형 LLM 솔루션을 제공하는 데 주력하고 있습니다. 이러한 협력 관계를 통해 당사는 산업별 맞춤형 AI 솔루션을 더욱 고도화하고, 다양한 고객사들의 요구를 충족시키고 있습니다.

이처럼 당사는 전략적 파트너십을 기반으로 영업 네트워크를 확장하고 있으며, 이를 통해 신규 서비스 개발에도 박차를 가하고 있습니다. 파트너들과의 긴밀한 협력은 단순히 사업 확장에 그치지 않고, 고객사에 대한 AI 솔루션 제공을 더욱 최적화하여 시장 내 입지를 더욱 강화하는 중요한 역할을 하고 있습니다. 앞으로도 당사는 이러한 파트너십을 기반으로 국내외 다양한 산업에 걸쳐 맞춤형 AI 솔루션을 제공하며, AI 도입을 가속화하는 핵심 파트너로서의 역할을 지속적으로 확대할 계획입니다.

당사는 글로벌 시장에서도 기술력과 경쟁력을 인정받으며 빠르게 인지도를 높이고 있습니다. 가장 최근에는 가트너의 '생성형 AI 도입을 위한 혁신 보고서'에서 LLMOps 서비스 부문의 유일한 한국 기업으로 AWS, 마이크로소프트와 함께 등재되며, 글로벌 시장에서 당사의 기술력과 경쟁력이 세계적인 수준임을 입증하고 있습니다. 또한, CB 인사이트(CB Insights)가 발표한 'LLMOps Market Map' 리포트에서 '데이터 가공' 부문 대표기업으로 구글, 오픈AI, 메타, Scale AI와 함께 등재되었으며, 글로벌 IT 리서치·컨설팅 기업 가트너(Gartner)의 하이프 사이클(Hype Cycle) 보고서에서도 데이터과학 및 머신러닝 부문과 AI 부문에서 2년 연속으로 '데이터 라벨링 및 가공' 샘플 벤더로 선정되었습니다. MWC, Japan IT Week 등 주요 글로벌 컨퍼런스에 참여하여 솔루션 해외 영업을 강화하고 글로벌 시장에서의 입지를 더욱 확고히 다지고 있습니다.

나아가 당사는 닥터웍스, CWJ, 에이특공대, 크라우드아카데미 관계회사를 운영하고 있습니다.

닥터웍스를 통해 고품질 의료 AI 데이터 구축 사업을 진행하고 있으며, 의료진을 위한 LLM 서비스를 신규사업으로 추진하고 있습니다. 글로벌 사업과 관련해 종속기업 CWJ(크라우드웍스 일본법인)를 통해 일본 시장에 AI 데이터 및 LLM 개발 비즈니스를 개척하기 위해 노력하고 있습니다. 크라우드아카데미는 AI 및 데이터 전문가를 양성하기 위한 실무 중심의 온라인 교육 플랫폼으로, 산업 현장에서 필요한 기술을 습득할 수 있는 과정들을 제공하고 있습니다. AI 데이터 수집, 가공, 모델 개발 및 맞춤형 솔루션 구축 등 AI 도입 전반의 역량을 갖출 수 있도록 다양한 산업의 실제 사례를 기반으로 한 교육을 제공하며, 2024년 하반기 부터는 B2B 교육 프로그램도 제공하고 있습니다.

2. 주요 제품 및 서비스

가.  제품별 매출 현황

나. 주요제품 및 서비스
 

당사는 기업이 인공지능과 LLM을 통해 혁신적 변화를 선도할 수 있도록, 전체 여정에 필요한 핵심 제품 및 솔루션을 제공합니다. AI 데이터 구축에서부터 원스톱 종합 솔루션, 맞춤형 LLM 서비스 개발 및 AI 전문 교육까지, 기업의 AI 도입을 위한 모든 단계를 완벽하게 지원하는 서비스 풀을 갖추고 있습니다. 당사의 주요 제품군과 각 제품의 특징 및 용도는 아래와 같습니다.

주1)

한편, 2024년 하반기부터 제조부분 AI(Industrial AI) 진출하고 있으며, 이를 위해 관련기업에 대한 투자 및 제품 공동개발/영업을 진행하고 있습니다.

종속기업인 주식회사 닥터웍스의 주요 제품 및 용도는 다음과 같습니다.

종속기업인 CWJ Inc는 사업지역이 일본이라는 점 이외에는 모회사의 사업영역과 비슷하므로 별도의 제품에 대한 설명은 생략합니다.
신규설립 종속기업인 (주)크라우드아카데미와 (주)크라우드데이터 또한 교육사업과 데이터 사업을 영위하는 모회사의 사업영역을 확장한 것으로, 설명을 생략합니다.
 
다. 주요 제품 등의 가격변동추이
당사의 서비스에 대한 가격은 고객사의 요구사항(데이터 종류, 작업량, 작업난이도 등)에 따라 가격이 결정되는 구조이며, 이에 따라 표준 가격으로 판매하지 않는 특성으로 인해 가격 변동 추이를 정확하게 판단하기는 어렵습니다.

3. 원재료 및 생산설비

당사의 매입원가는 AI와 교육사업을 위한 외주용역비, 외주업체비 등의 외주비로 구성되어 있습니다. 외주용역비는 다수의 개인으로 구성된 크라우드워커에게 지급하는 비용이며, 외주업체비는 국내외의 외주업체에게 지급하는 비용입니다.

가. 매입현황

나. 원재료 가격변동추이

당사는 인공지능 데이터 구축 서비스 등 용역 제공을 주요 사업으로 영위하고 있어 제품 특성상 별도의 원재료가 투입되지 않고 있으므로 해당사항이 없습니다.

다. 원재료 가격변동 원인

당사는 인공지능 데이터 구축 서비스 등 용역 제공을 주요 사업으로 영위하고 있어 제품 특성상 별도의 원재료가 투입되지 않고 있으므로 해당사항이 없습니다.

라. 생산능력 및 생산실적

당사는 인공지능 데이터 구축 서비스 등 용역 제공을 주요 사업으로 영위하고 있어 별도의 생산 활동이 발생하지 않으며, 이에 보고서 작성기준일 현재 해당 사항이없습니다.

마. 생산설비에 관한 사항

당사는 인공지능 데이터 구축 서비스 등 용역 제공을 주요 사업으로 영위하고 있어 별도의 생산 활동이 발생하지 않으며, 이에 보고서 작성기준일 현재 해당 사항이없습니다.

4. 매출 및 수주상황

가. 매출실적

나. 판매조직 및 판매전략

(1) 판매조직

크라우드웍스는 시장의 수요에 적극적으로 대응하며, 금융·글로벌, 엔터프라이즈 등 산업군별 특화된 전문 영업 조직을 갖추고 있습니다. 또 사업개발실, 프로젝트 운영실, AI 개발실, 서비스 개발실 등으로 구성된 조직을 통해 자연어·비전 등 AI 기술 분야별 전문 운영 및 개발을 수행하고 있으며, 판매 조직과 밀접하게 협업하여 시장 변화에 신속하게 대응하고 있습니다.

(2) 판매전략

① 표준화된 솔루션을 통한 시장점유율 확대

당사는 초기 LLM 시장에서 확보한 다수의 대기업 레퍼런스를 기반으로 산업별 맞춤형 AI 솔루션을 확장하고 있습니다. 금융, 헬스케어, 제조업 등 다양한 산업군에서 주요 레퍼런스를 선점했으며, 이를 바탕으로 산업별 버티컬 AI 솔루션을 표준화하여 확장성을 극대화하고 있습니다.

고객사의 다양한 요구사항을 해결할 수 있는 표준화된 솔루션을 개발했으며, 이를 통해 산업별 맞춤형 AI 서비스를 제공하고, 효율적인 LLM 운영 체계를 구축하고 있습니다.

2025년 1분기 출시 예정인 기업용 Agentic AI 원스톱 솔루션은 데이터 전처리, Agentic RAG, 모델 성능 평가, 운영 관리까지 기업의 AI 도입 전 과정에서 필요한 기능을 제공하며, 기업들의 AI 도입 비용과 기술적 진입 장벽을 획기적으로 낮출 것으로 기대됩니다.

② 제조 산업 내 AI 확장

한국은 GDP 대비 제조업 비중이 약 25%에 달하는 제조업 중심 국가이며, 최근 AI 도입을 통해 생산성 및 품질을 혁신하려는 수요가 폭발적으로 증가하고 있습니다. 당사는 이러한 산업의 변화를 빠르게 포착하고, 비전 센서 기반 AI 솔루션을 개발하여 제조업 시장에 진출하였습니다.

제조 현장에서 발생하는 불량 검출, 자동 품질 관리, 생산 최적화 등의 과제를 해결할 수 있는 AI 솔루션을 구축하고 있으며, 이를 통해 공장 자동화 및 스마트 팩토리 시장에서의 입지를 확보하고자 합니다.

또한, 주요 컨설팅 회사 등과의 파트너십을 통해 고객 네트워크를 확보하려는 계획을 가지고 있습니다.

③ Consumer AI 솔루션을 통한 매출 채널 다변화

당사는 B2B 중심의 AI 비즈니스 모델을 넘어 B2C 시장까지 확장하여, AI 기술의 상용화와 매출 구조 다변화를 동시에 추진하고 있습니다. 실제로 AI 관상 서비스 및 AI 기반 숏폼 드라마 콘텐츠를 성공적으로 납품하며, Consumer AI 시장에서의 사업성을 검증하였습니다. 대규모 유저 풀을 보유한 서비스와 협력하여 맞춤형 AI 기술을 접목하고, 소비자에게 새로운 경험을 제공해 AI 솔루션의 확장성을 극대화할 계획입니다.

④ 전략적 파트너십을 통한 영업·마케팅 및 기술력 강화

당사는 파트너십 네트워크를 활용하여 AI 기술력과 시장 내 입지를 빠르게 확장하고 있습니다. 세계적인 AI 권위자인 앤드류 응(Andrew Ng)이 설립한 랜딩에이아이(Landing.AI)와 협업하고 있으며 국내 최대 LLM을 보유한 네이버클라우드와 MSP 파트너십 계약을 체결하여, HyperCLOVA X 및 네이버 SLM 공식 공급 파트너사로 활동하고 있습니다. 특히 SLM의 경우 네이버의 파트너 풀 중 소수의 업체만이 선정되었으며, 이를 통해 당사는 공공 및 금융기관과의 협력 기회를 확장하고 있습니다.

이 밖에도 AI 데이터 및 솔루션 판매를 위한 파트너십도 체결하는 등 파트너십을 통한 시장 확장과 직접적인 아웃바운드 세일즈 전략을 병행하고 있습니다.

⑤ 인공지능 학습데이터 전문 기업에서 AI 테크 기업으로 도약

당사는 업계 최대 규모의 AI 학습 데이터를 구축한 경험을 보유하고 있으며, 이를 기반으로 경쟁업체 대비 정밀한 AI 모델을 개발하고 있습니다. 데이터 설계 및 구축 노하우를 기반으로 데이터 최적화 및 운영 효율성을 높이는 자체 AI 툴을 보유하고 있습니다. 기업의 AI 도입 전 단계에서 데이터 구축, 모델 개발, 운영까지 원스톱 솔루션을 제공하며, AI 솔루션과 플랫폼을 제공하는 테크 기업으로 도약하고자 합니다.

다. 수주상황

5. 위험관리 및 파생거래

가. 시장위험과 위험관리

(1) 재무위험관리

당사는 여러 활동으로 인하여 시장위험, 신용위험 및 유동성위험과 같은 다양한 재무위험에 노출돼 있습니다. 당사의 전반적인 위험관리정책은 금융시장의 변동성에 초점을 맞추고 있으며 재무성과에 미치는 부정적 영향을 최소화하는데 중점을 두고 있습니다.
재무위험관리는 이사회에서 승인한 정책에 따라 이루어지고 있습니다. 이사회는 전반적인 위험관리에 대한 문서화된 정책, 외환위험, 이자율 위험, 신용 위험, 파생금융상품과 비파생 금융상품의 이용 및 유동성을 초과하는 투자와 같은 특정 분야에 관한문서화된 정책을 검토하고 승인합니다.

(2) 시장위험

① 외환위험

당사는 국제적인 영업활동을 영위하고 있어, 외화매출채권과 관련하여 환율변동으로인한 순이익 감소 위험이 있습니다. 당사는 환율 모니터링을 통해 체계적 위험관리가이루어지도록 하고 있습니다.

② 이자율위험

당사는 변동이자율로 발행된 차입금으로 인하여 현금흐름 이자율위험에 노출되어 있으며 동 이자율위험의 일부는 현금성자산으로부터의 이자율위험과 상쇄됩니다. 당사의 이자율위험관리의 목표는 이자율변동으로 인한 불확실성과 순이자비용의 최소화를 추구함으로써 기업가치를 극대화하는데 있습니다.

이를 위해 당사는 이자율에 대한 노출에 대해 다각적인 분석을 실시하고 있습니다. 재융자, 기존 차입금의 갱신, 대체적인 융자 및 위험회피 등을 고려한 다양한 시나리오를 시뮬레이션 하고 있습니다. 또한 주간/월간 단위의 국내외 금리동향 모니터링 실시 및 대응방안 수립 등을 통해 선제적으로 이자율위험을 관리하고 있습니다.

(3) 신용위험

신용위험은 기업 및 개인 고객에 대한 신용거래 및 채권 뿐 아니라 현금성자산, 채무상품의 계약 현금흐름, 유리한 파생상품 및 예치금 등에서도 발생합니다.

① 위험관리

신용위험은 연결회사 차원에서 관리되고 있습니다.

기업 고객의 경우 외부 신용등급을 확인할 수 있는 경우 동 정보를 사용하고 그 외의 경우에는 내부적으로 고객의 재무상태와 과거 경험 등을 근거로 신용등급을 평가합니다. 고객별 한도는 내부 및 외부 신용등급에 따라 경영진이 정한 한도를 적용합니다. 경영진은 이러한 고객별 한도의 준수 여부를 정기적으로 검토합니다.

당사의 신용위험은 개별 고객, 산업, 지역 등에 대한 유의적인 집중은 없습니다.
 

② 신용보강

일부 매출채권에 대해서는 거래상대방이 계약을 불이행하는 경우 이행을 요구할 수 있는 보증 등의 신용보강을 제공받고 있습니다.

③ 금융자산의 손상

연결회사는 기대신용손실 모형이 적용되는 다음의 금융자산을 보유하고 있습니다.

· 재화 및 용역의 제공에 따른 매출채권

· 용역 제공에 따른 계약자산

· 상각후원가로 측정하는 기타 금융자산

현금성자산도 손상 규정의 적용대상에 포함되나 식별된 기대신용손실은 유의적이지 않습니다.

1) 매출채권과 계약자산

연결회사는 매출채권과 계약자산에 대해 전체 기간 기대신용손실을 손실충당금으로 인식하는 간편법을 적용합니다.

기대신용손실을 측정하기 위해 매출채권과 계약자산은 신용위험 특성과 연체일을 기준으로 구분하였습니다. 미청구용역에 따른 계약자산은 동일 유형의 계약에서 발생한 매출채권과 유사한 위험속성을 가지므로 연결회사는 매출채권의 손실율이 계약자산의 손실율에 대한 합리적인 추정치로 판단하였습니다.

기대신용손실율은 보고기간말 기준으로부터 정상회수기간 동안의 매출과 관련된 지불 정보와 관련 확인된 신용손실 정보를 근거로 산출하였습니다. 과거 손실 정보는 고객의 채무 이행능력에 영향을 미칠 거시경제적 현재 및 미래전망정보를 반영하여 조정합니다.

2) 상각후원가 측정 기타 금융자산

상각후원가로 측정하는 기타 금융자산에는 대여금, 미수금, 임차보증금 등이 포함됩니다.

상각후원가로 측정되는 기타 금융자산에 대한 손실충당금은 없습니다.

상각후원가로 측정하는 기타 금융자산은 모두 신용위험이 낮은 것으로 판단되며, 따라서 손실충당금은 12개월 기대신용손실로 인식하였습니다. 그 외 금융상품은 채무불이행 위험이 낮고 단기간 내에 계약상 현금흐름을 지급할 수 있는 발행자의 충분한능력이 있는 경우 신용위험이 낮은 것으로 간주합니다.

(4) 유동성 위험

당사는 미사용 차입금 한도를 적정 수준으로 유지하고, 영업 자금 수요를 충족시키기 위해 차입금 한도나 약정을 위반하는 일이 없도록 유동성에 대한 예측을 항시 모니터링하고 있습니다.

경영진은 예상현금흐름에 기초하여 추정되는 현금 및 현금성자산과 차입금 한도 약정을 모니터링하고 있습니다. 이러한 추정은 연결회사가 설정한 관행과 한도에 따라 관리됩니다. 또한 연결회사의 유동성 위험 관련 정책은 주요 통화별 필요 현금흐름을추정하여 이를 충족하기 위한 유동성 자산의 현황을 고려하고, 유동성 비율을 내부 및 외부 감독 기관 등의 요구사항을 충족하고 자금조달계획을 실행하기 위해 관리합니다.

중간 재무제표는 연차 재무제표에서 요구되는 모든 재무위험관리와 공시사항을 포함하지 않으므로 2023년 12월 31일의 연차 재무제표 주석을 참고하시기 바랍니다.

(5) 자본위험 관리

당사의 자본 관리 목적은 계속기업으로서 주주 및 이해당사자들에게 이익을 지속적으로 제공할 수 있는 능력을 보호하고 자본 비용을 절감하기 위해 최적의 자본 구조를 유지하는 것입니다.

당사는 최적 자본구조 달성을 위해 부채비율, 순차입금비율 등의 재무비율을 모니터링하여 필요할 경우 적절한 재무구조 개선방안을 실행하고 있습니다.

보고기간 종료일 현재 연결회사의 부채비율은 다음과 같습니다.

나. 파생상품 및 풋백옵션 등 거래 현황

(1) 파생상품 정책

파생상품은 파생상품 계약 체결 시점에 공정가치로 최초 인식되며 이후 공정가치로
재측정됩니다. 위험회피회계의 적용 요건을 충족하지 않는 파생상품은 매매목적으로
분류되고 파생상품의 공정가치변동은 거래의 성격에 따라 '기타영업외수익(비용)' 또
는 '금융수익(비용)'으로 손익계산서에 인식됩니다.

(2) 복합금융상품 정책

연결회사가 발행한 복합금융상품은 보유자의 선택에 의해 지분상품으로 전환될 수 있는 신주인수권부사채 및 전환사채이며, 금융부채요소와 상품보유자의 선택에 의해자본으로 전환될 수 있는 옵션을 분리하여 표시합니다.
동 복합금융상품의 부채요소는 최초에 동일한 조건의 신주인수권 및 전환권이 없는
금융부채의 공정가치로 인식하고, 이후 전환일 또는 만기일까지 유효이자율법을 적용한 상각후원가로 측정합니다. 한편, 복합금융상품의 파생상품의 특성에 해당하는 부분은 내재파생상품으로 보아 동일한 파생상품에 대한 시장가격 또는 합리적인 평가 모형에 따라 산출된 공정가치를 이용하여 공정가치로 인식하고, 후속기간의 공정가치 변동은 당기손익으로 인식합니다. 또한 자본요소는 복합금융상품 전체의 공정가치와 부채요소의 공정가치의 차이로 최초 인식되며, 후속적으로 재측정되지 아니합니다.

(3) 파생상품계약 체결 현황
 
보고서 작성기준일 현재 회사가 보유 또는 의무를 부담하고 있는 파생상품, 기타 타법인 주식 또는 출자증권 등의 취득과 관련하여 체결한 풋옵션(Put Option), 콜옵션(Call Option), 풋백옵션(Put Back Option)등 계약은 다음과 같습니다.

자세한 사항은 당사가 2023년 12월 01일 공시한 '주요사항보고서(신주인수권부사채권발행결정)' 및  연결재무제표 주석 4, 15, 16을 참조하시기 바랍니다.

① 신주인수권부사채의 주요내용

② 신주인수권부사채의 내역

③ 발행자의 주가 변동에 따라 행사가격이 조정되는 조건으로 인해 부채로 분류된 각 금융부채의 장부금액 및 관련 손익은 다음과 같습니다.

1) 장부금액

2) 관련 손익

④ 파생상품관련 당기 중 당기손익으로 인식된 금액은 다음과 같습니다.

6. 주요계약 및 연구개발활동

가. 경영상의 주요계약 등  

보고서 작성기준일 현재 당사의 재무상태에 중요한 영향을 미치는 비경상적인 주요 계약 및 사건은 없습니다.

나. 연구개발활동

(1) 연구개발 조직 개요

연구개발 조직은 사업 부문, 연구 분야 및 주제에 따라  서비스개발실과 AI 개발실로 구분합니다. 서비스개발실은 서비스팀, 프론트엔드팀, 솔루션팀, 이러닝팀, 품질 보증팀(QA: Quality Assurance), 보안운영팀으로 조직되어 있습니다. AI 개발실 고객 맞춤형 AI/LLM 서비스를 제공하며, AI개발팀을 포함합니다.
각 팀의 역할은 다음과 같습니다.

(2) 연구개발 비용

당사의 연구개발비용은 인건비로 자산화하지 않았으며, 모두 판매비와관리비(경상연구개발비)로 처리하였습니다. 당사의 최근 3년 및 최근 연결재무제표 기준 연구개발 비용은 다음과 같습니다.

(3) 연구개발 실적

7. 기타 참고사항

가. 지적재산권 보유 현황

보고서 작성 기준일 현재 당사가 보유한 주요 지적재산권(특허권, 상표권) 출원 및 등록 현황은 아래와 같습니다.

보유특허는 당사 사업에 적용되거나 향후 사업 전략적 활용가능성이 있는 기술을 특허로 확보하여, 당사 사업을 보호하고 경쟁사에 대한 기술 및 사업적 경쟁력을 강화하는 역할을 하고 있습니다.
그리고 당사는 특허 뿐만 아니라 안정적인 해외 시장 진출을 위해 전 세계 주요 국가에서 선제적으로 상표 등록 및 출원을 진행하고 있습니다.

나. 법률/규정 등에 의한 규제사항

당사는 보고서 작성기준일 현재 정부나 지방자치단체의 법률, 규정 등에 의한 규제사항이 회사의 영업활동, 비용 또는 경쟁상의 지위 등 사업의 영위에 중요한 영향을 미치는 경우가 없습니다.
 
다. 환경관련 규제 및 준수

당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.

라. 시장여건 및 영업의 개황

(1) 산업의 성장성

당사는 AI 데이터 및 AI 시장의 지속적인 성장과 변화에 주목하며, AI 에이전트 시장이 창출할 새로운 기회를 일찍이 예견하고 이에 대응하는 혁신적인 솔루션을 개발해왔습니다.

① 국내외 AI 에이전트 시장 성장 전망

AI 에이전트의 시장 규모는 2024년 51억 달러에서 2030년 471억 달러로 성장하여 연평균 44.8%의 성장률(CAGR)을 기록할 전망입니다.(Artificial Intelligence Agents Market - Global Forecast to 2030, MarketsandMarkets, 2024) Gartner는 2025년 10대 전략 기술 동향 중 하나로 AI 에이전트를 선정했으며, AI 에이전트는 사용자 요청을 이해하고 자동으로 작업을 수행하는 지능형 시스템으로 주목받고 있습니다. 주목받고 있습니다. 반복적인 업무를 자동화하여 생산성을 높이고 비용을 절감할 수 있으며, 금융, 의료, 전자상거래 등에서 맞춤형 서비스와 추천을 제공하는 데 활용됩니다.

한국 IDC는 2025년까지 국내 조직의 60%가 특정 비즈니스 기능을 지원하는 AI 에이전트를 도입할 것으로 전망하였으며, LangChain 조사에 따르면 응답자의 78%가 AI 에이전트 도입을 계획 중이며, 주요 활용 분야로 연구 및 요약(58%), 개인 생산성 향상(53.5%), 고객 서비스(45.8%)를 꼽았습니다 (State of AI Agents 2024, LangChain, 2024). AI 에이전트는 생성형 AI와 결합해 더욱 고도화된 기능을 제공하며, 기업의 경쟁력을 높이는 핵심 기술로 자리 잡을 것입니다.

기업들은 AI 에이전트를 도입하여 비용을 절감하고 운영 효율성을 높이며, 데이터 분석을 통한 실시간 의사결정 지원을 받을 수 있습니다. AI 기술 도입을 통해 경쟁력을 강화하고 시장 변화에 빠르게 대응할 수 있으며, AI 에이전트 시장은 기업들의 자동화 도입이 증가함에 따라 급성장할 전망입니다. 생성형 AI와 결합되면서 더욱 고도화된 기능을 제공하며, 기업의 경쟁력을 높이는 핵심 기술로 자리 잡을 것입니다.

당사는 오랜 데이터 구축 경험과 AI 기술력을 바탕으로 AI 에이전트 시장의 변화를 선제적으로 준비해왔으며, 2025년 1분기에 기업이 AI 에이전트를 손쉽게 도입하고 효율적으로 운영할 수 있는 환경을 제공하는 솔루션을 출시할 예정입니다. 본 솔루션은 기업이 AI 도입의 장벽을 낮추고 운영 효율성을 극대화하여 비용 절감과 경쟁력 강화를 돕습니다.

② 국내외 AI 데이터 시장 성장 전망

AI 데이터의 시장 규모는 2024년 29억 2천만 달러에서 2032년 170억 4천만 달러로 성장하여 연평균 24.7%의 성장률(CAGR)이 예상됩니다. AI 데이터는 초거대 언어 모델(LLM), 컴퓨터 비전, 생성 모델 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 비즈니스 전략의 정확성을 높이고 있습니다 (AI Training Dataset Market Size, Share | Global Report [2032], Fortune Business Insights, 2024). 더불어, 산업 도메인에 최적화된 LLM에 대한 수요가 높아지며 학습데이터, 파인튜닝 데이터에 대한 수요가 증가하고 있습니다. LLM 분야는 2024년부터 2030년까지 연평균 33.2% 성장할 것이며, 도메인별 LLM이 동일 기간 가장 빠른 성장률을 기록할 것으로 전망됩니다. 의료, 금융 등 특정 분야의 데이터를 훈련한 모델이 일반적인 LLM보다 우수하다는 평가를 받으며, 데이터에 대한 수요는 지속적으로 증가할 것입니다 (Large Language Model Market Global Forecast to 2030, MarketsandMarkets, 2024).

당사는 이러한 수요 증가에 대응하기 위해 데이터 파트너 생태계를 구축하고, 저작권 이슈를 해결한 대량의 고품질 데이터를 확보하였습니다. 또한 풍부한 데이터 가공 및 구축 경험과 산업별 데이터 전문 프로젝트 매니저 및 작업자 풀을 바탕으로, 뛰어난 데이터 설계, 구조화, 구축까지의 종합적인 서비스를 제공합니다.

③ 국내외 AI 시장 성장 전망

전 세계 AI 시장 규모는 2024년 2,146억 달러에서 2030년 1조 3,391억 달러로 성장할 것으로 예상되며, 연평균 35.7% 성장률을 기록할 것으로 보입니다 (Artificial Intelligence Market Global Forecast to 2030, MarketsandMarkets, 2024). EY한영 조사에 따르면, 국내 경영진 10명 중 9명이 운영 효율화와 미래 성장을 위해 AI를 도입했거나 도입할 계획입니다 (국내 경영진 10명 중 9명 "AI 도입했거나 도입할 계획”, 디지털데일리, 2024). 국내외 정부도 공격적인 정책을 통해 AI 산업의 성장을 적극적으로 지원하고 있습니다.

- 국내외 정부 AI 사업 지원

정부는 인공지능 3대 강국으로 도약하기 위해 도약을 지원하기 위해 AI 컴퓨팅 인프라 확충, 차세대 AI 모델 개발, AI 전환 가속화 등 3대 추진 전략과 6대 핵심 과제를 제시했습니다. 특히 고품질 데이터 제공을 확대하고, 공공부문 데이터 활용 여건을 개선해 AI 기반 디지털 전환 가속화 시대에 대응하고 AI 경쟁력을 확보하겠다는 방안을 선보였습니다.(AI 데이터 확충 및 개방 확대방안, 2025 국가인공지능위원회) 글로벌 AI 시장에서 가장 큰 점유율을 차지하며 시장을 이끌고 있는 미국 또한 2020년 국가 인공지능 구상법(National AI Initiative Act)을 제정해 연방 차원의 AI 전략을 마련하고 산업 간 협력을 촉진하고 있습니다.

유럽연합(EU)은 'AI 기가팩토리 프로젝트'를 비롯한 AI 산업 전반에 총 2,000억 유로(약 300조 원)를 투자할 계획을 밝혔습니다.

④ 산업별 AI 활용

AI 도입에 대한 수요와 AI 모델 활용도가 다양한 산업에서 증가하면서, AI 데이터 시장과 AI 시장의 고속성장이 기대됩니다. 당사는 이러한 흐름에 발맞춰 시장 확장과 입지 강화를 기대하고 있습니다.

 - 헬스케어

AI 헬스케어 시장은 업종별 AI 시장 중 가장 빠르게 성장할 것으로 예상합니다. 글로벌 AI 헬스케어 시장 규모는 2023년 158억 300만 달러에서 2030년 1,817억 9,000만 달러로 크게 성장할 것으로 예상됩니다. 국내 AI 헬스케어 시장 역시 이러한 흐름에 따라 고속 성장할 것으로 예상되는데, 글로벌 평균(41.8%)과 아시아 평균(47.9%) 성장률을 상회할 것으로 예상됩니다 (AI로 촉발된 헬스케어 산업의 대전환, KPMG, 2024). 당사의 자회사 닥터웍스는 의료 데이터와 LLM 서비스를 제공하며 해당 산업에서 빠르게 성장할 것으로 기대됩니다.

- 국방

AI 기술은 정보 수집, 분석, 통신 보안 등 국방 분야에서도 주목받고 있습니다. 특히, 국방기술진흥연구소는 국방 AI 기술 로드맵을 발표하며, 구체적인 기능 및 분야별 AI 기술의 도입 방안을 제시했습니다 (미래국방2030 기술전략 - 국방 AI 기술로드맵, 국방기술연구소, 2024). 당사는 국방 및 방산 분야에서 다수의 고객사와 데이터 구축 사업을 진행하며 시장을 개척하고 있습니다.

- 금융

핀테크를 넘어 테크핀에 도달하고 있는 금융업에서 AI 기술은 필수적입니다. 국내외 금융사는 AI를 활용해 상품 추천, 계약 심사, 업무 솔루션 등을 제공하며 업무 효율성을 높이고 있습니다 (AI와 함께 진화의 파도에 올라탄 금융, 마켓인사이트, 2024). 당사는 맞춤형 금융 LLM과 데이터 구축 경험을 기반으로 금융 산업에서의 입지를 강화하고 있습니다.

- 제조업

제조업 내 AI 시장은 2028년까지 208억 달러로 성장할 것으로 예상되며, 아태 지역에서 가장 높은 성장률을 기록할 것으로 전망됩니다 (Artificial Intelligence Market in Manufacturing - Global Forecast to 2030, MarketsandMarkets, 2024). 산업부는 AI 자율 제조 확산과 생산성 향상을 목표로 AI 자율 제조 전략 1.0을 발표했습니다 (인공지능(AI) 시대 우리 산업이 나아갈 길을 그린다, 산업통상자원부, 2024). 당사는 비전 센서 솔루션 개발 프로젝트를 통해 제조업 내 시장 확장을 기대하고 있습니다.

(2) 경기 변동성의 특성 및 계절성

① 경기 변동과의 관계

당사 서비스에 대한 수요는 AI 기술 및 서비스에 대한 수요에서 발생하며, 정부와 민간기업의 AI에 대한 공격적인 투자로 인해 경기 변동과 관계없이 지속적인 성장이 예상됩니다. 특히, 기업들의 AI 활용 전략 확대에 따라 AI 데이터와 맞춤형 모델에 대한 수요가 꾸준히 증가할 것으로 보입니다.

② 계절적 요인

당사는 네이버, LG AI 연구원 등 대기업부터 다양한 산업군의 중소·중견기업, 공공기관, 연구소에 이르기까지 550여 개의 고객을 확보하고 있으며, 이들과 장기적인 거래 관계를 통해 매출의 안정성과 성장성을 유지하고 있습니다.

AI 데이터 구축 사업의 경우, 2020년부터 국내 주요 대기업들과 PoC(Proof-of-Concept) 프로젝트를 통해 데이터 품질을 입증하였으며, 이후 거래 금액이 지속적으로 증가하고 있습니다. 대기업은 대규모 데이터 수집·가공 프로젝트 또는 장기 프로젝트를 주로 요청하며, 이러한 특성으로 인해 당사의 매출은 대기업 예산 집행 절차에 일부 영향을 받습니다. 일반적으로 대기업들은 1분기에 예산을 확정하고, 2분기부터 프로젝트를 기획·실행하는 경향이 있어, 하반기 매출이 상반기 대비 더 높게 나타납니다.

맞춤형 LLM 사업의 경우, 2023년 하반기부터 다수의 대기업과 PoC 프로젝트를 성공적으로 수행하고 있으며, PoC를 완료한 기업들과 본 프로젝트 협의를 진행 중입니다. 국내 LLM 도입은 주로 대기업 중심으로 이루어지고 있어, 데이터 사업과 마찬가지로 하반기 매출이 집중될 것으로 예상됩니다. B2G 매출 역시 동일한 패턴을 보이며, 대부분의 공공기관이 1분기에 사업을 기획하고 2분기에 발주를 시작하기 때문에, 당사 B2G 매출은 주로 3분기 이후 발생합니다.

(3) 종속기업 (주)닥터웍스

① 영업개황

(주)닥터웍스는 의료 데이터를 중심으로 AI 학습 데이터를 공급하는 기업으로, 종합병원, 의료 스타트업, 연구기관 등을 대상으로 하고 있습니다. 학습 데이터의 수집·가공을 위해 의사, 간호사 등 의료 전문가가 참여하는 크라우드소싱 플랫폼을 운영하며, 이를 통해 의료 전문가 네트워크를 구축하고 있습니다. 최근에는 LLM을 의료 AI 분야에 적용하여, 의료진을 위한 약물 정보 검색 및 처방 보조 도구를 제공하고 있습니다.

② 주요 제품 및 서비스

회사는 모회사 크라우드웍스의 Crowdworks™ Data Engine을 활용하여 의료기관과 연구기관이 필요로 하는 의료 AI 데이터를 수집·가공하고 있습니다. 또한, 의료진을 위한 LLM 서비스를 제공해 진료, 처방 과정에서 AI의 도움을 받을 수 있도록 다양한 서비스를 개발하고 있습니다.

③ 시장의 특성

의료 분야는 AI 발전으로 가장 큰 혜택을 받는 산업으로 인식됩니다. 바이오·제약·헬스케어의 신약 개발뿐만 아니라 의료진의 모든 활동에서 AI가 큰 역할을 하고 있습니다. 이를 통해 비용과 시간을 절감하면서도 높은 수준의 결과물을 도출할 수 있는 시장이 열리고 있습니다. 닥터웍스는 LLM 기술을 통해 의료진의 업무를 지원하며, 새로운 시장을 개척해 나가고 있습니다.

(4) 종속기업 CWJ.Inc

① 영업개황

2019년 3월 일본 법인을 설립하였으나 코로나19로 인해 2023년 상반기까지 사업을 일시 중단했습니다. 하반기에는 사업 전략을 재정립하고, 일본 내 컨설팅 회사, IT회사, 투자회사 등 다양한 기업들과 파트너십을 맺으며 적극적으로 일본 시장에 진출하고 있습니다.

② 주요 제품 및 서비스

CWJ.Inc는 국내와 동일하게 Crowdworks™ Data Engine, Workstage™, Crowdworks Managed LLM Services를 일본 시장에 공급할 계획입니다. 일본도 LLM 시장이 빠르게 성장하고 있어, 국내 LLM 레퍼런스를 바탕으로 일본 시장을 공략할 예정입니다.

③ 시장의 특성

Grand View Research에 따르면, 일본 AI 데이터 솔루션 시장은 연평균 33% 성장할 것으로 예상됩니다. 당사는 Workstage™를 통해 일본 AI 데이터 솔루션 시장을 적극 공략할 계획입니다.

(5) 종속기업 (주)크라우드아카데미

① 영업개황

(주)크라우드아카데미는 디지털 시대의 인재 양성을 목적으로 설립되었으며, AI 기술을 활용할 수 있는 인재를 양성하고 기업과 개인이 변화하는 시대에 대응할 수 있도록 지원하고 있습니다. AI 학습 데이터 구축 전문 교육에서 LMM, sLLM 활용 서비스로 교육 프로그램을 확장해 신규 사업 기회를 창출할 계획입니다.

② 주요 제품 및 서비스

모회사인 크라우드웍스의 교육 사업 운영을 수행하고 있습니다. 크라우드아카데미는 데이터 구축, LMM 및 sLLM을 활용한 챗봇 개발, AI 기술을 통한 수익 창출에 대한 온·오프라인 교육 프로그램을 운영하고 있습니다.

③ 시장의 특성

Future Market Insight(FMI)의 최신 보고서에 따르면, 대한민국의 성인 디지털 교육 시장은 2024년부터 2034년까지 기술 혁신과 온라인 참여 증가로 인해 연평균 28.3% 성장할 것으로 전망됩니다. 본 회사는 AI 분야의 선도 기업으로서 축적된 데이터 및 LMM(Lean Machine Learning Model) 개발 역량을 활용하여 교육 프로그램을 개발, 업계에 필요한 인재를 양성하는 데 기여할 것입니다.

(6) 종속기업 (주)크라우드데이터

① 영업개황

(주)크라우드데이터는 AI 데이터 구축 및 활용을 전문으로 하는 기업으로, 데이터 가공, 구조화, 모델 학습용 데이터 구축 등의 서비스를 제공합니다. AI 산업 전반에서 데이터의 중요성이 증가함에 따라, 크라우드데이터는 고품질의 데이터를 제공함으로써 AI 모델의 성능을 향상시키고, 다양한 산업 분야에서 다양한 산업 분야에 맞춤형 AI 데이터를 제공하고 있습니다.

② 주요 제품 및 서비스

모회사인 크라우드웍스의 데이터 사업을 수행하며, 데이터 구축 및 구조화, 데이터 평가, AI 데이터 처리 솔루션 제공을 주요 사업으로 운영하고 있습니다. 60만 명 이상의 크라우드워커 풀을 보유하고 있으며, 이들의 방대한 데이터베이스와 네트워크를 바탕으로 새로운 데이터 마켓, AI 특화 크라우드 서비스, 맞춤형 데이터 비즈니스 등 다양한 가능성을 모색하고 있습니다.

③ 시장의 특성

Future Market Insight(FMI)의 최신 보고서에 따르면, AI 데이터의 시장 규모는 2024년 29억 2천만 달러에서 2032년 170억 4천만 달러로 성장하여 연평균 24.7%의 성장률(CAGR)이 예상됩니다. 크라우드데이터는 AI 데이터 구축 및 가공에 대한 전문성을 바탕으로 기업 맞춤형 AI 데이터 솔루션을 제공하며, AI 산업 내 데이터 활용 경쟁력을 강화하는 역할을 수행하고 있습니다.

III. 재무에 관한 사항

1. 요약재무정보

가. 요약 연결재무정보

나. 요약별도재무정보

2. 연결재무제표

2-1. 연결 재무상태표

2-2. 연결 포괄손익계산서

2-3. 연결 자본변동표

2-4. 연결 현금흐름표

3. 연결재무제표 주석

1.  회사의 개요

주식회사 크라우드웍스(이하 "지배기업"라 함)와 종속기업(이하 회사와 종속기업을 합하여 "연결회사")은 2017년 4월에 설립되었으며, 지배기업의 본점소재지는 서울시 강남구 테헤란로309, 삼성제일빌딩 5층이고, 인공지능용 학습데이터수집 및 가공업을 주요 사업으로 하고 있습니다.

지배기업은 한국제10호기업인수목적 주식회사와 2023년 5월 19일 이사회 결의 및 2023년 7월 7일 주주총회 합병승인을 통해 2023년 8월 9일자로 합병하였습니다. 합병은 지배기업이 한국제10호기업인수목적 주식회사를 흡수합병하는 방법으로 진행되었습니다.

당분기말 현재 자본금은 4,468,968원이며, 지배기업의 대표이사는 김우승입니다.

당분기말 현재 지배기업의 주요주주의 현황은 다음과 같습니다.

지배기업은 2025년 1월 8일 1주의 금액을 1,000원에서 500원으로 액면분할 하였습니다.

1.1 종속기업 현황

당분기말과 현재 지배기업의 연결대상 종속기업 현황은 다음과 같습니다.

1.2 연결대상 범위의 변동

당분기 중 신규로 연결재무제표에 포함된 종속기업과 연결재무제표의 작성 대상에서제외된 종속기업은 없습니다.

1.3 주요 종속기업의 요약 재무정보

당분기말 및 전기말 현재 중요한 연결대상 종속기업의 요약재무현황은 다음과 같습니다.

1) 당분기

2) 전기

2. 중요한 회계정책

2.1 재무제표 작성기준

연결회사의 분기연결재무제표는 한국채택국제회계기준에 따라 작성되는 중간재무제표입니다.  동 재무제표는 기업회계기준서 제1034호 '중간재무보고'에 따라 작성되었으며, 연차재무제표에서 요구되는 정보에 비하여 적은 정보를 포함하고 있습니다. 선별적 주석은 직전 연차보고기간말 후 발생한 당사의 재무상태와 경영성과의 변동을 이해하는데 유의적인 거래나 사건에 대한 설명을 포함하고 있습니다.

2.1.1 연결회사가 채택한 제ㆍ개정 기준서 및 해석서

연결회사는 2025년 1월 1일로 개시하는 회계기간부터 다음의 제ㆍ개정 기준서 및 해석서를 신규로 적용하였습니다.

(1) 기업회계기준서 제1021호 '환율변동효과'와 기업회계기준서 제1101호 '한국채택국제회계기준의 최초채택' 개정 - 교환가능성 결여

통화의 교환가능성을 평가하고 다른 통화와 교환이 가능하지 않다면 현물환율을 추정하며 관련 정보를 공시하도록 하고 있습니다. 해당 기준서의 개정이 연결재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다.

2.1.2 연결회사가 적용하지 않은 제ㆍ개정 기준서 및 해석서

(1) 기업회계기준서 제1109호 '금융상품', 제1107호 '금융상품: 공시' 개정

실무에서 제기된 의문에 대응하고 새로운 요구사항을 포함하기 위해 기업회계기준서 제1109호 '금융상품'과 제1107호 '금융상품: 공시'가 개정되었습니다. 동 개정사항은 2026 년 1 월 1 일 이후 시작하는 회계연도부터 적용되며, 조기적용이 허용됩니다. 주요 개정내용은 다음과 같습니다. 해당 기준서의 개정이 연결재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다.  

·특정 기준을 충족하는 경우, 결제일 전에 전자지급시스템을 통해 금융부채가 결제된 것으로(제거된 것으로) 간주할 수 있도록 허용

·금융자산이 원리금 지급만으로 구성되어 있는지의 기준을 충족하는지 평가하기 위한 추가 지침을 명확히 하고 추가함

·계약상 현금흐름의 시기나 금액을 변경시키는 계약조건이 기업에 미치는 영향과 기업이 노출되는 정도를 금융상품의 각 종류별로 공시

·FVOCI 지정 지분상품에 대한 추가 공시

(2) 한국채택국제회계기준 연차개선 Volume 11

한국채택국제회계기준 연차개선 Volume 11은 2026 년 1 월 1 일 이후 시작하는 회계연도부터 적용되며, 조기적용이 허용됩니다. 회사는 동 개정으로 인해 연결재무제표에 중요한 영향은 없을 것으로 예상하고 있습니다.

·기업회계기준서 제1101호 '한국채택국제회계기준의 최초채택': K-IFRS 최초 채택시 위험회피회계 적용

·기업회계기준서 제1107호 '금융상품:공시' : 제거 손익, 실무적용지침

·기업회계기준서 제1109호 '금융상품' : 리스부채의 제거 회계처리와 거래가격의 정의

·기업회계기준서 제1110호 '연결재무제표' : 사실상의 대리인 결정

·기업회계기준서 제1007호 '현금흐름표' : 원가법

2.2 회계정책

분기연결재무제표의 작성에 적용된 중요한 회계정책과 계산방법은 주석 2.1.1에서 설명하는 제ㆍ개정 기준서의 적용으로 인한 변경 및 아래 문단에서 설명하는 사항을 제외하고는 전기 연결재무제표 작성에 적용된 회계정책이나 계산방법과 동일합니다.

2.2.1 법인세비용

중간기간의 법인세비용은 전체 회계연도에 대해서 예상되는 최선의 가중평균연간법인세율, 즉 추정평균연간유효법인세율을 중간기간의 세전이익에 적용하여 계산합니다.

3. 중요한 회계추정 및 가정

연결회사는 미래에 대하여 추정 및 가정을 하고 있습니다. 추정 및 가정은 지속적으로 평가되며, 과거 경험과 현재의 상황에서 합리적으로 예측가능한 미래의 사건과 같은 다른 요소들을 고려하여 이루어집니다. 이러한 회계추정은 실제 결과와 다를 수도있습니다.

분기연결재무제표 작성시 사용된 중요한 회계추정 및 가정은 법인세비용을 결정하는데 사용된 추정의 방법을 제외하고는 전기 연결재무제표 작성에 적용된 회계추정 및 가정과 동일합니다.

4. 금융상품 공정가치

(1) 금융상품 종류별 공정가치

금융상품의 종류별 장부금액 및 공정가치는 다음과 같습니다.

(2) 공정가치 서열체계

공정가치로 측정되는 금융상품은 공정가치 서열체계에 따라 구분되며 정의된 수준들은 다음과 같습니다.

- 측정일에 동일한 자산이나 부채에 대해 접근할 수 있는 활성시장의 (조정하지 않은) 공시가격 (수준 1)

- 수준 1의 공시가격 외에 자산이나 부채에 대해 직접적으로나 간접적으로 관측할 수 있는 투입변수 (수준 2)

- 자산이나 부채에 대한 관측할 수 없는 투입변수 (수준 3)

공정가치로 측정되는 금융상품의 공정가치 서열체계 구분은 다음과 같습니다.

1) 당분기말

2) 전기말

(3) 반복적인 공정가치 측정치의 서열체계 수준 간 이동

연결회사는 공정가치 서열체계의 수준 간 이동을 발생시킨 사건이나 상황의 변동이 일어난 날짜에 인식합니다. 당분기와 전분기 중 반복적인 공정가치 측정치의 수준 1과 수준 2간의 이동 내역은 없습니다.

당분기와 전기 중 반복적인 측정치의 수준 3의 변동 내역은 다음과 같습니다.

1) 당분기

2) 전분기

(4) 가치평가기법 및 투입변수

연결회사는 공정가치 서열체계에서 수준 2와 수준 3으로 분류되는 반복적인 공정가치 측정치, 비반복적인 공정가치 측정치에 대해 다음의 가치평가기법과 투입변수를 사용하고 있습니다.

1) 당분기말

(*1) 상기 출자금 중 일부는 비상장주식에 투자하는 펀드상품으로, 회사는 각 비상장주식의 공정가치 평가액을 기초로 산정된 전체 펀드의 공정가치 중 회사의 지분해당액을 공정가치로 보아 평가를 수행하였습니다.
(*2) 비상장주식의 공정가치 측정을 위한 충분한 정보를 얻을 수 없고 가치변동에 명확한 증거가 없는 경우, 금융위원회의 "비상장주식에 대한 공정가치 평가 관련 가이드라인"에 따라 취득원가를 공정가치로 측정하고 있습니다.

2) 전기말

(*1) 상기 출자금 중 일부는 비상장주식에 투자하는 펀드상품으로, 회사는 각 비상장주식의 공정가치 평가액을 기초로 산정된 전체 펀드의 공정가치 중 회사의 지분해당액을 공정가치로 보아 평가를 수행하였습니다.
(*2) 비상장주식의 공정가치 측정을 위한 충분한 정보를 얻을 수 없고 가치변동에 명확한 증거가 없는 경우, 금융위원회의 "비상장주식에 대한 공정가치 평가 관련 가이드라인"에 따라 취득원가를 공정가치로 측정하고 있습니다.

(5) 수준 3으로 분류된 공정가치 측정치의 가치평가과정

연결회사의 재무부서는 재무보고 목적의 공정가치 측정을 위해 외부전문가의 평가를수행하고 있으며, 이러한 공정가치 측정치는 수준 3으로 분류되는 공정가치 측정치를 포함하고 있습니다. 외부전문가의 공정가치 평가과정 및 그 결과는 재무담당이사와 협의됩니다.

(6) 이연거래일 손익

연결회사가 관측 가능한 시장자료에 기초하지 않은 투입변수를 이용하여 파생금융상품의공정가치를 평가하는 경우, 동 평가기법에 의해 산출된 공정가치와 거래가격이 다르다면 금융상품의 공정가치는 거래가격으로 인식합니다. 이 때 평가기법에 의해 산출된 공정가치와 거래가격의 차이는 즉시 손익으로 인식하지 않고 이연하여 인식하며, 동 차이는 금융상품의 만기동안 유효이자율법으로 상각하고, 평가기법의 요소가 시장에서 관측 가능해지는 경우 이연되고 있는 잔액을 즉시 손익으로 모두 인식합니다.

이와 관련하여 당분기 및 전분기에 이연되고 있는 총 차이금액 및 그 변동내역은 다음과 같습니다.

5. 현금및현금성자산 및 장ㆍ단기금융상품

(1) 현금및현금성자산 구성 내역

(2) 장ㆍ단기금융상품 구성 내역

(3) 당분기말 현재 사용이 제한된 금융상품의 내용은 다음과 같습니다.

(4) 당분기말 현재 현금및현금성자산 중 222천원은 정부과제 용도로 사용제한되어 있습니다.

6. 범주별 금융상품

(1) 범주별 금융상품 장부금액

(2) 금융상품 범주별 순손익

7. 매출채권 및 기타상각후원가 금융자산

(1) 매출채권

(2) 기타 상각후원가 측정 금융자산

(3) 당분기말과 전기말 현재 유효이자율법을 사용하여 상각후원가로 측정한 기타금융자산의 내역은 다음과 같습니다.

1) 당분기말

2) 전기말

(4) 당분기말과 전기말 현재 신용위험의 최대 노출금액은 위에서 언급한 채권의 각 종류별 장부가액입니다.

8. 계약자산과 계약부채

(1) 계약자산 및 계약부채 장부금액

(2) 당분기말 현재 이행되지 않은(또는 부분적으로 이행되지 않은) 수행의무에 배분된 거래가격

(3) 계약부채와 관련하여 인식한 수익

당분기에 인식한 수익 중 전기에서 이월된 계약부채와 과거 보고기간에 이행한 수행의무와 관련된 금액은 다음과 같습니다.

9. 기타자산

10. 매각예정비유동자산

2024년 12월 27일 연결회사 중 주식회사 에이특공대는 경영진과 주주의 승인에 의하여 토지와 건물을 매각하기로 결정했으며, 이로 인해 관련된 자산은 매각예정으로 표시됐습니다. 동 거래는 2025년 3월 중 완료되었습니다.

11. 유형자산

(1) 유형자산의 내역

(2) 유형자산의 변동

1) 당분기

2) 전분기

12. 리스

(1) 재무상태표에 인식된 금액

리스와 관련해 재무상태표에 인식된 금액은 다음과 같습니다.

당분기 중 증가된 사용권자산은 -천원(전분기: 305,997천원)입니다.

(2) 손익계산서에 인식된 금액

리스와 관련해서 손익계산서에 인식된 금액은 다음과 같습니다.

당분기 중 리스의 총 현금유출은 211,697천원(전분기: 196,945원천원)입니다.

13. 무형자산

(1) 무형자산의 내역

(2) 무형자산의 변동 내역

1) 당분기

(*1) 선급금으로부터 대체금액 48,318천원이 포함되어 있습니다.

2) 전분기

(3) 당분기 중 연결회사가 비용으로 인식한 연구개발비 지출의 총액은 520,386천원(전분기: 771,208천원)입니다.

14. 관계기업투자

(1) 관계기업투자의 현황

(*1) 전기 중 신규 설립하였습니다.
(*2) 지분율은 50%를 초과하나 연결회사는 유한책임조합원으로서 지배력을 행사할 수 없어 관계기업투자주식으로 분류 하였습니다.

(2) 관계기업의 요약 재무정보

1) 당분기

2) 전기

(3) 관계기업투자의 변동내역

1) 당분기

2) 전기

15. 매입채무 및 기타부채

(1) 매입채무 및 기타금융부채의 내역

(2) 기타부채의 내역

16. 차입금

(1) 차입금 장부금액 구성 내역

(2) 단기차입금 세부내역

(3) 전환사채

전기 중 전환사채 보유권자의 보통주 전환요청으로 전환일까지 16,542천원의 이자비용을 인식하였습니다. 그 결과, 전환사채의 보통주 전환으로 전환사채 장부가액 538,035천원과 전환권대가 2,470,640천원이 감소하고, 보통주 자본금 81,063천원과 자본잉여금 2,925,408천원이 증가하였습니다.

(4) 신주인수권부사채

1) 신주인수권부사채의 내역

2) 신주인수권부사채의 주요내용

회사는 신주인수권부사채에 부여된 조기상환청구권과 신주인수권은 하나의 주계약에 포함된 복수의 내재파생상품으로, 원금과 분리하여 하나의 내재파생상품(파생상품부채)로 분류하고 보고기간마다 공정가치 평가에 따른 손익을 손익계산서상 금융비용으로 계상하고 있습니다(주석 16 참조).

3) 당분기 중 회사는 제1회 무기명식 무보증 사모 비분리형 신주인수권부사채의 매도청구권(Call Option)을 행사하여 신주인수권부사채 액면가액 총 2,800,000천원을 재취득하였으며, 이로 인하여 사채상환손실 736,830천원이 발생하였습니다.

(5) 발행자의 주가 변동에 따라 행사가격이 조정되는 조건으로 인해 부채로 분류된 각 금융부채의 장부금액 및 관련 손익은 다음과 같습니다.

1) 장부금액

2) 관련 손익