이엠넷 분기보고서 (2025.09)
5. 위험관리 및 파생거래

가. 금융위험관리 연결회사는 경영활동과 관련하여 신용위험, 유동성위험 및 시장위험 등 다양한 금융위험에 노출되어 있습니다. 연결회사는 금융위험이 경영에 미칠 수 있는 불리한 효과를 최소화하기 위해 노력하고 있습니다.(1) 신용위험관리신용위험은 기업 및 개인 고객에 대한 신용거래 및 채권뿐 아니라 현금성자산, 채무상품의 계약 현금흐름 및 예치금 등에서도 발생합니다.연결회사는 채무불이행으로 인한 재무적 손실을 경감시키기 위하여 신용도가 일정수준 이상인 거래처와 거래하고, 충분한 담보 또는 지급보증을 수취하고 있습니다. 회사는 신용위험노출 및 거래처의 신용등급을 주기적으로 검토하여 거래처의 여신한도 및 담보수준을 재조정하는 등 신용위험을 관리하고 있습니다.연결회사가 보유하는 채무상품은 모두 낮은 신용위험의 상품에 해당합니다. 이러한 채무상품들에 대해서는 신용등급을 모니터링하여 신용위험의 하락을 평가하고 있습니다.

(2) 유동성위험관리연결회사는 미래의 현금흐름을 예측하여 단기 및 중장기 자금조달 계획을 수립하여 유동성위험을 관리하고 있으며, 금융부채의 잔존계약 만기에 따른 만기분석내용은 다음과 같습니다. (단위: 천원) 구분 장부금액 3개월미만 3개월에서1년 이하 1년에서2년 이하 2년에서5년 이하 합계 미지급금(*1) 4,930,124 4,638,275 291,849 - - 4,930,124 대행미지급금 11,656,208 11,652,252 - - - 11,652,252 리스부채(*2) 유동 80,492 59,544 30,232 - - 89,776 비유동 91,195 - - 40,309 59,012 99,321 기타금융부채(*2) 비유동 734,346 - - 765,419 26,824 792,243 합계 17,492,365 16,350,071 322,081 805,728 85,836 17,563,716 (*1) 장부금액 중 종업원급여 관련 부채 금액은 제외하였습니다.(*2) 잔존계약에 따른 만기금액은 할인되지 아니한 계약상 현금흐름입니다. (단위: 천원) 구분 장부금액 3개월미만 3개월에서1년 이하 1년에서2년 이하 2년에서5년 이하 합계 미지급금(*1) 6,135,607 5,173,780 961,827 - - 6,135,607 대행미지급금 14,417,574 14,417,574 - - - 14,417,574 리스부채(*2) 유동 379,513 113,947 280,007 - - 393,954 비유동 28,574 - - 10,586 21,173 31,759 기타금융부채(*2) 유동 690,911 493,000 210,000 - - 703,000 비유동 71,080 - - 42,641 28,439 71,080 합계 21,723,259 20,198,301 1,451,834 53,227 49,612 21,752,974 (*1) 장부금액 중 종업원급여 관련 부채 금액은 제외하였습니다.(*2) 잔존계약에 따른 만기금액은 할인되지 아니한 계약상 현금흐름입니다.계약만기일까지의 잔여기간에 대한 만기별 구분에 포함된 현금흐름은 이자지급액을 포함하고 있으며, 현재가치할인을 하지 않은 금액입니다. (3) 시장위험(외환위험)연결회사는 외화거래 수행에 따라 주로 엔화(JPY), 달러(USD) 및 호주달러(AUD)와 관련된 환율변동위험에 노출되어 있습니다. 외화 환율변동시 민감도 분석내용은 다음과 같습니다. (단위: 천원) 구분 당분기말 전기말 10%상승 10%하락 10%상승 10%하락 JPY 10,799 (10,799) 94,444 (94,444) USD 63,018 (63,018) - - AUD 58,519 (58,519) - - 나. 자본위험관리연결회사의 자본관리 목적은 계속기업으로 영업활동을 유지하고 주주 및 이해관계의 이익을 극대화하하고 자본비용의 절감을 위하여 최적의 자본구조를 유지하는데 있습니다. 연결회사는 배당조정, 신주발행 등의 정책을 통하여 자본구조를 경제환경의 변에 따라 적절히 수정변경하고 있습니다. 연결회사의 자본위험관리정책은 전기와 중요한 변동이 없습니다. (단위: 천원) 구분 당분기말 전기말 부채총계 33,358,213 40,267,554 차감: 현금및현금성자산 (6,071,633) (17,276,258) 순부채 27,286,580 22,991,296 자본총계 99,240,496 98,483,501 순부채비율 27.50% 23.35% 다. 위험관리 정책 회사의 위험관리는 재무적 성과에 영향을 미치는 잠재적 위험을 식별하여 허용 가능한 수준으로 감소, 제거 및 회피하는 것을 그 목적으로 하고 있습니다. 회사는 전사적인 수준의 위험관리 정책 및 절차를 마련하여 운영하고 있으며, 재무부서에서 위험관리에 대한 총괄책임을 담당하고, 이사회에서 승인된 위험관리 정책 및 절차에 따라 영업과 관련한 금융위험을 감시하고 관리하는 역할을 하고있습니다.또한, 내부감사인은 위험관리 정책 및 절차의 준수 여부와 위험노출 한도를 지속적으로 검토하고 있습니다. 6. 주요계약 및 연구개발활동 가. 비경상적인 경영상의 주요계약 (단위: 백만원) 계약구분 계약 체결 시기또는 계약 기간 계약상대처 계약의 목적 및 내용 계약 금액 부동산매매계약 2019.04.09 NHN한국사이버결제(주) 조직확장 및 임대수익 창출 등 잠정적인 수익기반을 확보 4,157 나. 연구개발활동(1) 연구개발 담당조직 당사의 연구개발 조직은 2023년 8월 기업부설연구소 설립으로 통합되어 운영됩니다. 당사의 고객인 광고주의 디지털 광고 및 마케팅 성과를 제고하기 위한 다양한 솔루션을 개발하고 지속적인 연구를 통해 업그레이드 하고 있습니다. 구분 인원수 (명) 수행업무 연구소장 1 연구소 업무방향 설정 및 연구 프로젝트 기획 연구실장 2 연구 프로젝트 설계 및 개발업무 분배 연구원 10 연구개발 실무 (2) 연구개발 비용 (단위 : 천원) 구분 2025년(제 26 기) 2024년(제 25 기) 2023년(제 24 기) 인건비 371,302 551,002 491,807 감가상각비(장비/SW) 4,976 6,213 5,031 기타 운영비 등 8,057 16,878 14,315 합계 384,334 574,093 511,153 매출액대비비율(%) 1.62% 1.58% 1.46% 주) 당사는 연구개발비를 별도로 집계하고 있지 않아 자산으로 처리된 연구개발비는 없으며, 연구개발 인력의 인건비 및 제비용을 계상한 바는 위와 같습니다. (3) 연구개발 실적당사는 2025년 현재까지 다양한 혁신적 솔루션을 지속적으로 개발 및 발전시켜 왔습니다. 특히 아래와 같이 Data-Driven Digital Dynamics의 세 가지 핵심 관점을 중심으로 통합적 접근 방식을 구축하고 있습니다. 이러한 세가지 핵심 요소의 유기적 통합을 통해 당사는 급변하는 디지털 환경에서 보다 민첩하고 효과적인 비즈니스 운영을 실현하고 있습니다. 앞으로도 당사는 Data-Driven Digital Dynamics 프레임워크를 지속적으로 발전시켜 고객에게 더 높은 가치를 제공하고 산업 혁신을 선도해 나갈 것입니다. 연구개발.jpg 연구개발 구분 솔루션명 개발목적 주요내용 Sensor 덱스알(DexR) 광고 데이터 통합 분석 광고 매체 통합 데이터 웨어하우스원하는 형태의 리포트를 즉시 생성 애드인사이트 (AD Insight) 웹사이트 로그분석으로 마케팅 효과 분석 광고주 사이트 유입 출처 분석광고주 사이트 이동경로 분석단일 기준 마케팅 효과 측정 파인더 (Finder) 소셜 미디어 인사이트 분석 소셜미디어 주요 지표 분석컨텐츠 분석 커스텀리포트센터 개별 광고주에 최적화된 리포트 데이터 제공 덱스알 데이터를 기반으로 최적화된 대시보드 제공 및 시각화 Reactor 애드 매니저 (AD Manager) 대량 광고 관리 및 자동화 생성형 AI 등을 활용한 대량 소재 제작 및 등록광고 입찰, 스케쥴 자동화광고 운영 및 데이터 분석 효율화를 위한 분류 애디퓨저 (Adiffuser) 다이내믹 광고 운영 효율화 추천 알고리즘을 적용한 광고 소재 자동화 페인터 (Painter) 광고 소재 기획 및 자동 생성 생성형 AI 기반 소재 기획 및 이미지 자동 생성 애드메이커 (AD Maker) 대량 광고 소재 자동 세팅 최적화 클라우드 플랫폼 기반 대량의 광고 소재 세팅 및 알림 Decision Maker 태스크 매니저 (Task Manager) 광고 운영자 및 광고주의 협업 시스템 해야 할 업무 리스트 및 일정 관리의사결정 및 피드백 애드센터 (AD Center) 대시보드 및 데이터 시각화를 통한 의사결정 지원 광고운영 주요 지표 시각화 (4) 연구개발 향후계획 연구과제명 연구 내용 마케팅 데이터 허브 광고주의 각 매체별 리포트, 웹 및 앱 트래킹 데이터, 소셜미디어 반응 등 수집 가능한 마케팅 데이터를 보다 유연하게 분석 및 시각화 할 수 있는 클라우드 환경 마련 광고 운영 최적화 키워드, 배너 등 대량의 광고 소재 관리, 반복 업무의 자동화, 마케팅 효과의 다차원 분석이 가능한 환경 설정 등 광고 운영 최적화에 대한 연구 및 개발 AI를 통한 마케팅 의사결정 빅데이터를 기반으로 AI 활용한 의사결정 시스템 AI 콘텐츠 생성 생성형 AI 기반 이미지, 텍스트 등 다양한 광고 소재를 자동으로 생성/편집하는 기능을 강화하며, 기존 도구와의 연계를 통한 최적화 운영 환경 마련 7. 기타 참고사항 가. 산업의 특성, 성장성 코로나19 팬데믹 이후에도 디지털화와 비대면화는 지속적으로 확산되었으며, 이에 따라 디지털 마케팅이 광고 시장의 핵심으로 자리 잡았습니다. 2025년에도 디지털 광고 시장은 전반적인 경기 침체 우려에도 불구하고 퍼포먼스 마케팅과 AI 기반의 자동화 마케팅 기술 발전을 중심으로 성장을 지속할 것으로 예상됩니다. 특히 브랜딩과 퍼포먼스 캠페인의 경계가 더욱 희미해지고 있으며, ATL 중심의 대규모 브랜딩 캠페인조차도 디지털 매체 활용을 필수적으로 고려하는 추세입니다. 이에 따라 멀티 채널 전략과 크로스미디어 캠페인이 더욱 중요해지고 있으며, 다양한 디지털 플랫폼과 데이터를 연계한 통합 마케팅이 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다. 또한, 소비자층의 다변화가 더욱 뚜렷해지고 있습니다. 디지털 환경에 익숙한 MZ세대는 여전히 주요 소비층을 형성하고 있으며, 40~50대뿐만 아니라 60대 이상 액티브 시니어의 디지털 콘텐츠 소비 또한 지속적으로 증가하고 있습니다. 이에 따라 연령대별 맞춤형 광고 전략과 정교한 타겟팅 기술, 개인화된 커뮤니케이션 메시지 기획이 더욱 중요해지고 있습니다. AI 기술의 발전은 2025년에도 디지털 마케팅 산업의 핵심 트렌드로 자리 잡을 것입니다. AI 기반의 자동화된 마케팅 플랫폼은 사용자의 구매 행동을 실시간으로 분석하고 개인 맞춤형 광고를 최적화하는데 더욱 정교하게 활용되고 있으며, AI를 활용한 광고 크리에이티브 자동화와 콘텐츠 최적화가 주요한 혁신 포인트로 떠오르고 있습니다. 2023년 챗GPT를 시작으로 급격히 성장한 생성형 AI 시장은 2024년을 거치며 본격적으로 기업 마케팅 전략에 도입되었으며, 2025년에는 생성형 AI를 활용한 크리에이티브 제작, 고객 응대, 데이터 기반 맞춤형 광고 메시지 생성이 더욱 활성화될 것으로 보입니다. 국내에서는 네이버, 카카오를 비롯한 주요 IT 기업들이 자체적인 AI 모델을 고도화하며, 광고 마케팅 산업에서 AI를 활용한 자동화 및 최적화 기술이 주요 경쟁력이 될 전망입니다. 더불어, 쿠키리스(Cookieless) 환경으로의 전환이 본격화되면서, 퍼스트파티 데이터 활용 전략이 더욱 중요해지고 있으며, AI를 활용한 데이터 기반 고객 세분화, 개인 맞춤형 광고 집행이 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다. 이에 따라 CDP(Customer Data Platform) 및 데이터 클린룸(Data Clean Room)과 같은 기술적 대안이 부상하고 있으며, 광고주들은 보다 효율적인 데이터 기반 마케팅 전략 수립과 AI 활용 방안을 고민해야 하는 상황입니다.(1) 경기 침체 속에서도 성장하는 디지털 광고 시장 전 세계적인 경기 침체와 소비 심리 위축이 지속되는 가운데, 국내 광고 시장은 기술 혁신과 광고 효율성 제고 전략을 통해 성장을 이어가고 있습니다. 한국방송광고진흥공사의 최신 보고서에 따르면, 2025년 국내 총 광고비는 17.4조원을 돌파할 것으로 예상되며, 전년 대비 약 3% 성장할 것으로 전망됩니다. 특히, 온라인 광고 시장은 전체 광고비의 60% 이상을 차지하며 약 10조 6,000억원 규모로 성장할 것으로 예측됩니다. 2025년은 AI 기반의 광고 최적화 기술과 성과 중심의 마케팅 기법이 더욱 강화되면서, 광고주는 한정된 예산 내에서 최대의 효과를 거두기 위한 전략을 적극적으로 도입하고 있습니다. 2024년부터 이어진 검색 광고와 퍼포먼스 마케팅 중심의 성장세는 2025년에도 지속될 전망이며, 경기 불확실성이 높아질수록 즉각적인 성과를 제공하는 광고 형태가 더욱 각광받을 것으로 예상됩니다. [국내 전체 광고 시장과 온라인 광고시장 성장 추세] (단위 : 억원) 국내 전체 광고 시장과 온라인 광고 시장 성장 추세.jpg 출처: 한국방송광고진흥공사, 2024 방송통신광고비 조사 보고서> (2) 서드파티 쿠키 제한, 새로운 광고 기술의 도입 구글이 2025년에도 서드파티 쿠키를 차단하지 않고, 이용자가 쿠키 활성화 여부를 선택할 수 있는 옵션을 제공할 계획을 발표하면서, 광고업계는 변화하는 환경에 맞춰 새로운 전략을 모색하고 있습니다. 서드파티 쿠키의 즉각적인 폐지는 이루어지지 않았지만, 장기적으로 쿠키 의존도를 줄이고 개인 정보 보호를 강화하는 방향은 유지될 것으로 예상됩니다. 이에 따라 광고업계는 쿠키리스 시대를 대비한 대체 기술을 지속적으로 도입하고 있으며, 퍼스트파티 데이터를 활용한 타겟팅과 AI 기반 모델링이 더욱 중요해지고 있습니다. 구글은 ‘프라이버시 샌드박스(Privacy Sandbox)’의 일부 기능을 계속 발전시키는 동시에, 광고주들에게 새로운 방식의 타겟팅 및 광고 측정 기술을 제공하는 전략을 취하고 있습니다. Topics API를 활용한 그룹 단위 타겟팅과 보호된 광고 측정 방식을 유지하면서도, 광고 생태계가 급격히 변화하지 않도록 이용자에게 쿠키 활성화 여부를 선택할 수 있는 유연성을 부여하는 방향으로 조정하고 있습니다. 메타는 머신러닝과 AI 기반 고객 세그먼테이션 기술을 더욱 정교화하여, 서드파티 쿠키 없이도 사용자 행동을 예측하고 맞춤형 광고를 제공하는 방안을 확대하고 있습니다. 네이버와 카카오는 자사 플랫폼 내에서 직접 수집한 퍼스트파티 데이터를 활용한 정밀 타겟팅을 강화하고 있으며, 브라우저 환경 변화에 영향을 받지 않는 독자적인 광고 솔루션을 구축하는 전략을 지속하고 있습니다. 이러한 흐름 속에서 검색 광고의 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 검색 광고는 서드파티 쿠키 없이도 사용자의 검색 키워드와 행동 데이터를 기반으로 타겟팅할 수 있어 개인 정보 보호 규제에 영향을 덜 받으며, 즉각적인 전환 성과를 기대할 수 있기 때문입니다. 이에 따라 광고주들은 검색 광고와 퍼스트파티 데이터를 결합한 새로운 마케팅 전략을 적극적으로 도입하고 있으며, AI 기반 추천 시스템을 활용한 맞춤형 광고 기법도 점차 확대될 전망입니다. (3) AI 기술의 발전과 광고 시장의 혁신 2024년부터 급격히 발전한 생성형 AI 및 자동화 기술이 2025년 광고 시장에서도 핵심적인 역할을 하고 있습니다. AI 기반의 광고 기획, 운영, 소재 제작 기술이 더욱 정교해지면서, 광고 효율성 개선 및 비용 절감 효과가 극대화되고 있습니다. 특히, 광고 운영의 자동화가 더욱 고도화되면서 AI가 실시간 데이터를 분석하고 광고 노출을 최적화하는 ‘AI 기반 캠페인 자동화’ 기술이 필수 요소로 자리 잡고 있습니다. 광고주는 AI를 활용해 자동 입찰 조정, 실시간 타겟팅 최적화, 성과 예측 모델링 등을 수행할 수 있으며, 이를 통해 광고 운영의 효율성을 극대화하고 있습니다. 또한, 광고 소재 제작 방식에도 혁신이 일어나고 있습니다. AI가 이미지, 영상, 카피를 자동으로 생성하는 광고 제작 솔루션이 일반화되면서, 대규모 A/B 테스트도 자동화되고 있습니다. 광고주는 다양한 버전의 크리에이티브를 손쉽게 생성하고, AI가 성과 분석을 통해 최적의 조합을 자동 추천하는 방식으로 광고 운영을 최적화할 수 있습니다. 한편, AI 검색 광고의 부상도 주목할 만합니다. 기존 키워드 기반 검색 광고를 넘어, AI가 사용자의 검색 의도와 맥락을 분석해 최적의 광고를 제안하는 기술이 본격적으로 확산되고 있습니다. 네이버는 큐(Cue:)를 통해 AI 검색 경험을 강화하고 있으며, 구글도 SGE(Search Generative Experience)를 통해 AI 기반 검색 광고를 확대하고 있습니다. AI는 단순한 키워드 매칭을 넘어, 사용자의 검색 흐름을 분석하고 맞춤형 광고를 노출하는 방식으로 광고 성과를 높이고 있습니다. 특히, 네이버는 ‘ON-Service AI’ 전략을 통해 검색과 광고 영역에서 AI 활용을 더욱 강화하고 있습니다. AI 기반 광고 자동화 기술인 AD Voost를 도입하여 사용자와 광고주 간의 상호 작용을 극대화하고, 실시간 데이터 분석을 통해 맞춤형 광고를 제공하고 있습니다. 또한, AI가 검색 결과 내에서 사용자의 맥락을 분석하고, 보다 자연스럽게 광고를 노출할 수 있도록 개인화 추천 피드를 확대하고 있습니다. 2025년 상반기에는 피드 영역이 더욱 확장될 예정이며, 이를 통해 AI 기반 검색 광고의 효과가 더욱 강화될 것으로 예상됩니다. 2025년에는 AI 기술이 단순한 광고 최적화 도구를 넘어, 광고 전략 수립부터 운영까지 전 과정에서 핵심적인 역할을 수행하게 될 것입니다. AI의 발전에 따라 광고업계는 더 정교한 타겟팅, 자동화된 운영, 개인화된 크리에이티브를 활용해 더욱 효과적인 마케팅 전략을 구현하게 될 것입니다. 나. 경기변동의 특성 및 계절성 디지털광고시장은 전반적인 광소시장과 동일하게 경기변동에 민감하게 반응합니다.경기상황이 좋고, 소비지출이 크면, 광고주들은 마케팅 및 광고예산을 확대하는 등 디지털광고시장의 성장에 긍정적인 영향이 있으나, 반대로 경기 불황시에는 광고비지출을 선제적으로 줄이는 경향이 있어서 경기상황에 따라 디지털광고시장에 영향을 미치게 됩니다. 즉, 광고 산업은 경기변동 및 경제 상황에 따라 민감하게 반응하며 수요의 변동성이 매우 크다는 특성을 가지고 있습니다.다만, 디지털광고시장은 기존 전통적인 광고산업에 비해 비교적 적은 마케팅 예산을 투입하고, 데이터를 기반으로 분석하여 최적의 광고성과를 얻을 수 있는 장점이 있어서 기존 전통 매체보다 광고효율성이 높아 경기변동에 크게 영향을 받지 않고, 안정적인 매출을 확보가능한 시장입니다. 다. 시장점유율 디지털시장의 확대, 다양한 디지털 광고 매체 및 플랫폼의 등장하고 있고, 디지털 시장에서 경쟁하고 있는 다수의 경쟁사의 주력 디지털 상품군이 상이하여 시장점유율 산정에 어려움이 있습니다.