재무 자동화 AI 플랫폼 ‘맥시모어’, 900만 달러 시드 투자 유치


맥시모어(Maximor)가 재무 자동화 AI 플랫폼 확장을 위해 900만 달러 규모의 시드 투자를 유치했다. 파운데이션 캐피털(Foundation Capital)이 투자를 주도했고, 가이아 벤처스(Gaia Ventures)와 볼드캡(Boldcap)이 참여했다. 퍼플렉시티 CEO 아라빈드 스리니바스, 주오라(Zuora) CEO 티엔 추오를 비롯해 램프(Ramp), 구스토(Gusto), 오픈도어, 몽고DB의 CFO와 재무 책임자들, 빅4 회계법인 출신 전문가들도 엔젤 투자자로 합류했다.

maximor founders - 와우테일

맥시모어는 기존 ERP를 교체하지 않고도 재무팀의 반복 업무를 자동화하는 AI 에이전트 플랫폼이다. 기업이 이미 쓰고 있는 ERP, CRM, 급여, 청구, 은행 시스템에 바로 연결해 계정 조정, 분개 작성, 계약서 분석, 수익 배분, 결산 체크리스트 관리, 감사 보고서 작성 같은 업무를 처리한다. 재무팀은 예외 사항만 검토하면 되고, 모든 결과물은 감사 추적이 자동으로 남는다.

이 회사를 만든 람난단 크리슈나무르티와 아제이 크리슈나 아무단은 인도공과대학 마드라스 캠퍼스 동문으로 14년간 함께 일했다. 두 사람은 마이크로소프트에서 디지털 전환 그룹을 이끌고 마이크로소프트 내부 수익 시스템을 개편하며 코카콜라 같은 글로벌 기업의 재무 프로젝트를 진행했다. 그 과정에서 수백만 달러를 ERP와 회계 도구에 쏟아붓고도 여전히 스프레드시트에 매달리는 재무팀의 현실을 봤고, 2024년 여름 맥시모어를 창업했다.

맥시모어의 핵심은 ‘감사 준비 완료 에이전트(Audit-Ready Agent™)‘라 부르는 독자 기술이다. 작업 보고서와 검토자 노트, 감사 추적을 자동으로 만들어내 CFO가 요구하는 설명 가능성과 규정 준수, 보안 수준을 처음부터 충족한다. 시스템 간 흩어진 데이터를 통합된 재무 맥락으로 묶고, 그 위에서 수익부터 현금, 결산, 보고까지 전 과정을 자동화한다.

효과는 즉각적이다. 부동산 기술 기업 렌틀리(Rently)는 맥시모어를 도입한 첫 달에 월말 결산 기간을 8일에서 4일로 줄였고, 추가 회계 인력 2명 채용을 피했다. 렌틀리 CFO 더스틴 닐은 “팀 역량의 50%를 전략 업무로 돌릴 수 있었다”며 “단순한 효율화를 넘어 비즈니스에 새 가능성을 연 변화”라고 말했다. 수십억 달러 자산을 운용하는 투자 자문사 인브스트(Invst)는 조정과 배분, 보고 과정을 자동화하면서 이전엔 불가능했던 자문사별 수익성 분석까지 가능해졌다.

맥시모어가 주목받는 배경엔 미국 회계 업계의 심각한 인력난이 있다. 현직 회계사 75%가 은퇴를 앞두고 있고, 공인회계사 지망생은 지난 10년간 30% 줄었다. 반면 다중 법인 운영과 사용량 기반 과금 모델, 강화된 감사 요구로 재무 업무는 갈수록 복잡해지고 있다. 사람을 더 뽑는 것만으론 답이 없다는 게 업계의 공통된 진단이다.

maximor logo - 와우테일

파운데이션 캐피털의 아슈 가르그 제너럴 파트너는 “맥시모어가 모든 ERP 시스템과 원활하게 연결된다는 점이 가장 매력적이었다”며 “많은 ERP 스타트업이 기능 경쟁에 매달릴 때, 맥시모어는 AI로 글로벌 기업 재무 책임자들의 실제 문제를 푼다”고 설명했다. 그는 “분산된 AI 툴이 아니라 전문화된 AI 에이전트가 하나의 플랫폼에서 매끄럽게 협업한다”며 “중견·대기업 재무팀이 시스템 교체 없이 첨단 AI로 전환할 수 있게 해준다”고 덧붙였다.

람난단 크리슈나무르티 CEO는 “재무는 비용 부서가 아니라 성장 엔진이어야 한다”며 “자본이 곧 의사결정의 언어고, 우리는 기계적 업무를 자동화해 재무 리더들이 비즈니스를 이끄는 데 집중할 수 있게 한다”고 강조했다. 그는 “판매한 좌석 수가 아니라 고객의 성과로 성공을 측정한다”고 덧붙였다.

맥시모어는 이번 투자금으로 주요 재무 워크플로우의 제품 개발을 확대하고 엔지니어링과 AI 연구팀을 늘릴 계획이다. 더 많은 재무 리더와 파트너십을 맺어 재무팀이 반복 업무에서 벗어날 수 있음을 입증하겠다는 포부다. 회사는 ‘진전을 위한 디자인’이라는 철학 아래 일률적 모델이 아닌 각 조직에 맞춰 적응하는 자동화를 제공한다는 목표를 세웠다.

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