Ramp, 현장 파견 엔지니어가 기성 금융 AI가 못하는 일을 해낼 것에 베팅.
출처: The New Stack
OpenAI와 Anthropic이 가장 수요가 높은 AI 직무 중 하나로 만든 **포워드 디플로이드 엔지니어(FDE)**가 이제 재무 부서로 향하고 있다.
Ramp는 수요일에 Applied AI Solutions를 출시한다고 발표했다. 이 서비스는 Ramp 엔지니어를 기업 재무팀에 파견해 계정 지급, 조달, 월말 마감 등 업무 전반에 AI 에이전트를 구축·배포한다. 이번 발표는 Ramp가 750 백만 달러를 조달해 기업가치 440억 달러를 기록한 직후이며, 자동화가 가장 더디게 진행돼 온 기업 부문에 FDE 모델을 적용한다는 의미다.
Applied AI Solutions는 셀프 서비스 제품이 아니다. 고접점 서비스 제공이며, Ramp 엔지니어가 고객 재무팀과 함께 고부가가치 워크플로를 발굴하고, ERP·계약서·승인 체인 등에서 에이전트가 필요로 하는 컨텍스트를 추출한 뒤, 팀이 이미 사용 중인 시스템 안에 에이전트를 구축·배포한다.
Ramp에게는 새로운 영역이다. 기존에 Ramp는 재무팀이 소프트웨어에 빠르게 가입하고 바로 사용할 수 있게 하는 브랜드를 구축해 왔다. 이번 움직임은 전혀 다른 방식이며, 오히려 인간 중심적이다. Ramp는 Applied AI Solutions를 선정된 기업 고객에게 제공함으로써 전통적인 SaaS보다 임베디드 엔지니어링이나 컨설팅에 더 가깝게 포지셔닝하고 있다.
지난달 나는 포워드 디플로이드 엔지니어가 AI 분야에서 가장 핫한 직무가 되었다고고 썼다. OpenAI와 Anthropic이 기업에 AI 제품을 실제 운영 환경에 적용할 수 있는 엔지니어를 배치하려는 경쟁을 벌이고 있기 때문이다. Ramp는 같은 아이디어를 재무팀에 파는 셈이다.
그 이유는 익숙하다. AI 야망과 실제 결과 사이에 큰 격차가 존재한다. Ramp에 따르면 2025년 초 이후 고객 기반 전체의 AI 토큰 사용량이 13배나 증가했으며, 이는 자체 카드·청구 데이터에서 추출한 수치다. 하지만 성과는 뒤처지고 있다. Ramp가 인용한 Deloitte 설문조사에서는 재무 책임자의 87%가 AI를 “매우 중요”하거나 “극히 중요”하다고 답했지만, 실제로 명확하고 측정 가능한 가치를 경험한 활성 사용자는 21%에 불과했다.
이 격차가 바로 Ramp가 FDE 역할이 영향을 미칠 수 있는 지점이다. 재무 업무는 종종 시스템 전반에 흩어져 있는 컨텍스트에 의존한다. 공급업체 이력, 계약 조건, 정책 예외, 승인 체인, 이전 의사결정 등이 그 예다. 기성 재무 AI 도구는 이러한 컨텍스트가 부족하거나 레거시 프로덕션 워크플로에 닿자마자 깨지는 경우가 많다.
“재무에서는 모든 의사결정이 정책, 공급업체, 계약, 승인 체인, 예외 이력 등 숨겨진 다층 컨텍스트에 달려 있다.”라고 Ramp AI 솔루션 책임자 Ori Daniel은 성명에서 말했다. “Applied AI Solutions는 기업이 이 컨텍스트를 포착해 안전하게 작업을 수행할 수 있는 에이전트로 전환하도록 돕는다. 이는 재무팀이 필요로 하는 통제와 함께 제공된다.”
이 통제가 핵심이다. Ramp는 이 서비스가 승인 경로, 감사 로그, 고위험 의사결정에 대한 인간 검토 등으로 인간을 루프에 남겨 둔다고 강조한다. 재무에서는 에이전트가 지나치게 자유롭게 행동하면 생산성 도구가 아니라 거버넌스 문제가 되기 때문이다.
이번 출시 역시 일정한 패턴을 따른다. Ramp는 봄 동안 조달·회계 전반에 에이전트를 배포하고, AI 에이전트용 신용카드까지 구축했다. 또한 지금 판매하고 있는 모델 자체를 내부에서 활용하고 있다. Ramp는 자체 재무팀이 극소수 인원으로 운영되며, 에이전트가 자본 계획, 편차 분석, 이사회 보고, 마감 업무 등을 담당한다고 밝힌다.
“거의 모든 CFO에게 AI가 모든 것을 바꿀 것이라는 약속이 있었지만, 대부분은 아직 눈에 띄는 성과를 보여주지 못하고 있다.”라고 Daniels는 The New Stack에 말했다. “우리는 실험실에서 AI 솔루션을 꾸며내어 파는 것이 아니다. 우리 자체 CFO 사무실 인원의 일부만으로도 이 에이전트를 운영하고 있으며, 이제 우리 엔지니어를 여러분의 재무팀에 파견해 동일한 일을 수행하게 할 것이다.”
이와 동시에 더 넓은 변화와도 맞물린다. 포워드 디플로이드 엔지니어는 Palantir 시절의 호기심 단계에서 벗어나, 대형 AI 연구소가 기술을 대기업에 도입하도록 하는 주요 수단 중 하나가 되었다. OpenAI와 Anthropic은 모델 전용 팀을 구성했으며, Ramp는 동일한 역할이 소프트웨어만으로는 어려운 레거시 재무 시스템에 AI를 더 빠르게 배포할 수 있게 할 것이라고 베팅하고 있다.
결국 차세대 기업 AI는 모델 자체만으로 승부가 나지 않는다는 것이 점점 명확해지고 있다. 모델을 실제 기업이 운영하는 복잡한 시스템 안에서 작동하게 만들 수 있는 팀이 승부를 좌우할 것이다.
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