이스라엘 42AI, 인간 행동 예측 세계 모델로 6,250만 달러 시드 유치

TechCrunch2026-11-03

이스라엘 스타트업 42AI가 스텔스 단계를 끝내고 6,250만 달러 규모의 시드 자금과 함께 모습을 드러냈다. 회사가 내세우는 것은 '행동 세계 모델(behavioral world model)'이다. 사람이 어떤 결정을 내리기 전에 그 결정의 확률 분포를 제시하는 시스템으로, 첫 무대는 금융 브로커리지다. 개별 트레이더가 변동성이 큰 장세에서 어떻게 움직일지 미리 가늠하는 용도로 쓰인다.

접근 방식이 흥미롭다. 과거 매매 이력에서 패턴을 외삽하는 대신, 그 사람의 내부 동기를 추정하겠다는 것이다. 이를 위해 겉보기에 무관해 보이는 사건들에 대한 반응을 관찰한다. 계좌 개설(KYC), 온보딩, 고객지원 통화, 자금 이체, 실제 주문 같은 접점이 모두 입력이 된다. 상담 통화에서는 발화의 정서와 목소리, 연락 빈도까지 살핀다. 공동창업자 겸 CTO인 에후드 에즈라는 이런 지점들이 어떻게 시장을 바라보는지를 보여준다고 설명한다.

관찰 결과는 성향을 수치화한 벡터로 변환되고, 이것이 트랜스포머 기반 세계 모델에 들어가 상황별 결정 확률로 출력된다. 예측이 왜 나왔는지 설명하는 문장은 별도의 언어 모델이 생성한다. 정책을 내는 확률 모델과 해설 계층을 분리한 구조로, 최근 에이전트 스택에서 자주 보이는 패턴이다.

학습 보상 설계도 눈에 띈다. 시뮬레이션을 돌리는 동안에도 개인의 고유 성향이 유지되도록 모델을 훈련시킨다. 평소 위험 회피 성향인 사람을 모델이 갑자기 위험 선호로 처리하면 목표에서 벗어난 것으로 간주하는 식이다. 행동은 결정론적이지 않고 계속 확률적으로 흔들린다는 것이 회사가 강조하는 전제다.

개발 기간은 3년이다. 심리학 연구에 신경과학과 유전학을 접목했고, 심리학 및 PTSD 전문가들과 2011년 노벨 화학상 수상자인 댄 셰흐트만의 자문을 받았다. 수천 명을 심리 평가와 행동 시나리오로 분석한 뒤 정부·바이오뱅크 데이터를 더해 200만 명 이상으로 확장했고, 고객 데이터까지 합치면 약 3,000만 명 규모라고 회사는 말한다.

성능 주장은 숫자를 뜯어봐야 한다. 시장 거래 예측에서 98% 정확도를 달성했다고 하지만, 이는 개별 거래를 하나하나 맞혔다는 뜻이 아니라 거래 흐름이 예측 범위 안에 들어왔는지를 본 값이다. 거래 방향과 규모에 대한 F1 점수는 0.8~0.85 수준이라고 한다.

사업은 이미 돌아가고 있다. 대형 브로커리지 10곳과 협력해 유동성 관리, 증거금 요구, 헤지 익스포저 조정에 모델을 쓰고 있다. 과금은 정액이거나 플랫폼이 만들어낸 가치의 일정 비율이다. 한 브로커리지가 동적 헤징을 통해 약 3,000만 달러의 추가 가치를 냈다는 주장이 나온다. 매출은 7자리(수백만 달러) 이상이며 추가 조달도 계획 중이다. 시드 자금은 3년에 걸쳐 창업자들과 인피니티 그룹이 조달한 것으로, 전액이 외부 투자자는 아니다. 인피니티 그룹은 최고경영자의 아버지이자 42AI 회장·공동창업자인 아미르 갈오어가 세운 곳이다.

개인화 예측을 제품에 넣으려는 개발자에게 이 사례가 주는 실무적 시사점은 세 가지다. 첫째, 개인 식별 정보 없이도 연결된 활동 기록만으로 개인 행동 프로필이 만들어진다는 점이다. 둘째, 도메인마다 규칙과 맥락을 새로 학습시켜야 한다는 점이다. 셋째, 정확도를 말할 때 '범위 적중률'과 '건별 정답률'을 구분해 보고해야 한다는 점이다.

금융 밖으로도 확장을 모색한다. 게임, 사기 방지, 사이버보안이 다음 후보이고, 장기적으로는 로봇과 AI 에이전트가 사람을 이해하도록 돕는 것이 목표다. 다만 도메인을 옮길 때마다 규칙과 맥락을 별도로 학습해야 해서 속도는 빠르지 않을 전망이다.

한계도 분명하다. 사람이 경험하는 모든 것에 접근할 수는 없으니 정확도에는 구조적인 천장이 있고, 친구나 동료의 조언에 따라 매매 방침을 바꾸는 식의 상황 맥락을 놓치면 성능이 떨어진다. 더 근본적인 문제는 용도다. 브로커리지가 고객의 다음 행동을 예측할 수 있다면, 그 지식을 고객 상대의 이익을 위해 쓰지 못하게 막을 장치가 필요하다. 창업자들은 규제와 모니터링, 내부 윤리위원회를 언급했지만 그것이 고객사의 이해충돌을 실제로 어떻게 차단하는지는 설명하지 않았다.