AI 핵심 요약
beta- 밸류파인더가 15일 오브젠의 사업 확대를 분석했다.
- 오브젠은 잘레시아 합병 뒤 AI 데이터 전주기 기업으로 변했다.
- 글로벌 파트너 결합으로 수주·반복매출 확대가 기대됐다.
!AI가 자동 생성한 요약으로 정확하지 않을 수 있어요.
상반기 매출 256억원으로 지난해 연간 매출 넘어
자체 AI '퀘이사'로 캠페인 설계·분석 자동화
[서울=뉴스핌] 이나영 기자= 밸류파인더는 15일 고객 데이터 분석과 마케팅 자동화 솔루션을 제공하는 '오브젠'에 대해 잘레시아 합병 이후 글로벌 파트너 제품과 자체 인공지능(AI) 플랫폼을 결합하면서 AI 데이터 전주기를 담당하는 솔루션 기업으로 사업 구조를 확대하고 있다고 분석했다.
오브젠은 지난 10일 잘레시아 합병 이후 첫 통합 행사인 '오브젠 서밋 2026'을 개최했다. 행사에는 Strategy(구 마이크로스트래티지), 마이크로소프트, 아웃시스템즈, KNIME, SynxDB 등 글로벌 소프트웨어 기업들이 참여해 직접 세션과 부스를 운영했다.
전우빈 밸류파인더 연구원은 "자사 라이선스 단품 판매뿐 아니라 다수 글로벌 제품을 통합해 구축·운영까지 담당하는 구조로 변화하고 있다"며 "향후 프로젝트당 수주 규모와 반복 매출 비중이 높아질 것으로 기대된다"고 분석했다.

오브젠은 AI 활용에 필요한 데이터를 구축하는 'AI-Ready Data'를 기반으로 데이터 에이전트와 에이전틱 AI까지 사업 영역을 확대하고 있다. 기존 고객 데이터·경험관리 플랫폼(CDXP)에 데이터 분석 플랫폼을 더하면서 기업의 데이터 구축부터 분석, AI 활용까지 사업 범위를 넓히는 전략이다.
잘레시아 합병 효과는 사업 구성에서도 나타나고 있다. 올해 상반기 오브젠의 매출액은 256억원으로 이미 지난해 연간 매출 240억원을 넘어섰다. 상반기 매출 가운데 데이터 분석 플랫폼이 61.3%, 고객 데이터·경험관리 플랫폼이 38.7%를 차지했다. 상반기 영업손실은 11억원, 지배주주 순이익은 38억원을 기록했다.
수주잔고도 증가했다. 보고서에 따르면 오브젠의 수주잔고는 지난해 말 80억원 안팎에서 올해 1분기 220억원대로 늘어난 데 이어 2분기에는 274억원까지 확대됐다. 잘레시아 합병이 반영되면서 기존 고객 기반과 데이터 분석 사업이 더해진 영향으로 분석됐다.
전 연구원은 "인수합병 성과로 제조·공공 고객군과의 교차 판매 성과가 점차 가시화되고 있다"며 "국내외 대기업들과도 개념검증(POC)이 진행 중인 만큼 AI 데이터 전주기를 담당하는 AI 솔루션 기업으로의 체질 개선이 진행되고 있다"고 설명했다.
실제 제조·유통 등에서 구축 사례도 확보하고 있다. 국내 대형 반도체 제조사는 KNIME 기반 자체 분석환경에 필요한 커스텀 노드를 오브젠과 공동 개발해 기존 상용 통계 솔루션을 대체했다. 마이크로소프트와는 Fabric 기반 데이터 에이전트와 온톨로지 관련 과제를 다수 수행하고 있다.
Strategy의 AI 에이전트를 국내 대형 백화점에 구축한 사례도 확보했다. 밸류파인더는 글로벌 소프트웨어 업체의 제품과 오브젠의 데이터 구축·분석 역량을 결합하면서 단순 솔루션 판매에서 구축과 운영을 포함하는 프로젝트로 사업 구조가 변화하고 있다고 평가했다.
자체 에이전틱 AI 플랫폼 '퀘이사(Quasar)'도 새로운 성장축으로 제시됐다. 오브젠은 이번 행사에서 퀘이사를 기존 CDXP에 적용한 AX-CRM을 시연했다. 자연어로 업무를 요청하면 타깃 세그먼트를 추천하고 캠페인을 자동 설계한 뒤 문구·이미지 생성, 시뮬레이션, 성과 분석, 후속 캠페인 재설계까지 이어지는 구조다.
금융권 등 규제가 강한 산업을 고려해 주요 과정에 마케터의 검증 단계를 남겨둔 것도 특징이다. 회사는 이를 통해 캠페인 기획·설계 속도를 기존 대비 10배 높이고 운영비용은 50% 줄이는 한편 투자수익률(ROI)은 3배 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다.
특히 AI 에이전트가 고객사가 현재 보유한 데이터만 활용하는 데 그치지 않고 필요한 고객 속성을 추가로 추천하는 구조라는 점도 후속 사업으로 연결될 가능성이 있다는 평가다. 추가 데이터 확보와 데이터베이스(DB) 구축이 필요해질 경우 오브젠의 데이터 관련 프로젝트 수요가 함께 발생할 수 있기 때문이다.
전 연구원은 "에이전트가 고객사가 보유하지 않은 속성까지 함께 추천하는 구조라 후속 수요인 추가 데이터 확보와 DB 구축으로 연결된다는 점이 유효하다"고 말했다.
향후 관건은 제조·공공 분야에서 추가 구축 사례를 확보하고 현재 진행 중인 POC를 실제 수주로 연결하는 것이다. 글로벌 파트너 솔루션과 자체 AI 플랫폼을 함께 공급하는 구조가 자리 잡으면 프로젝트당 계약 규모 확대뿐 아니라 구축 이후 운영을 통한 반복 매출 비중도 높아질 수 있다는 분석이다.
전 연구원은 "판매 성과 확대는 가시화되고 있다"며 "국내외 대기업들과 POC가 진행 중인 만큼 AI 데이터 전주기를 담당하는 AI 솔루션 기업으로의 체질 개선이 본격화되고 있다"고 밝혔다.
nylee54@newspim.com












