오브젠 분기보고서 (2026.03)
7. 기타 참고사항

가. 지적재산권 등1) 특허 현황

당사는 공시서류작성기준일 현재 22건의 국내 특허를 보유하고 있으며 1건의 특허를 출원 중에 있습니다. 모든 특허는 고객 데이터 초개인화 플랫폼 및 AX 에 관한 특허로서 당사가 보유한 특허는 당사 제품의 기술완성도에 기여하고 있으며, 당사는 제품 공급의 대가를 라이선스 매출로 인식하고 있습니다.[특허 등록 현황]

번호	구분	내용	권리자	출원일	등록일	적용제품

1	특허권	온라인 상품 판매 서버 및 그 제어방법	오브젠	'21.02.04	'21.09.15	Digital Marketing,
SmartAI

2	특허권	마우스 커서 기반 인터렉티브 광고 배너 서비스제공 방법 및 장치	오브젠	'21.01.28	'21.10.07	Digital Marketing
(적용 예정)

3	특허권	스크롤 기반 인터렉티브 광고 배너 서비스 제공방법 및 장치	오브젠	'21.02.02	'21.11.16	Digital Marketing
(적용 예정)

4	특허권	마우스 커서 기반 인터렉티브 광고 배너 서비스제공 시스템	오브젠	'21.09.17	'21.11.16	Digital Marketing
(적용 예정)

5	특허권	애니메이션에 광고를 삽입하는 콘텐츠 제작 장치및 그 제어방법	오브젠	'21.04.06	'21.11.29	Digital Marketing
(적용 예정)

6	특허권	상품 추천 서버 및 그 제어방법	오브젠	'21.04.07	'21.11.29	Digital Marketing,SmartAI

7	특허권	온라인 상의 비정상 상품 후기 검출 방법 및 장치	오브젠	'21.03.31	'21.12.06	SmartAI

8	특허권	재고 관리 및 판매 시스템 및 그 제어방법	오브젠	'21.11.12	'22.01.17	Digital Marketing(적용 예정)

9	특허권	스크롤 기반 인터렉티브 광고 배너 서비스 제공 시스템	오브젠	'21.11.10	'22.01.28	Digital Marketing(적용 예정)

10	특허권	인공지능 학습을 위한 클린 라벨 데이터 정제 방법	오브젠	'21.06.08	'22.02.09	DataPipeline,SmartAI

11	특허권	상황별 할인 민감도를 판단하는 온라인상품 판매 서버 및 그 제어방법	오브젠	'21.09.01	'22.03.08	Digital Marketing,
SmartAI

12	특허권	인공지능 학습을 위한 클린 라벨 데이터 정제 방법	오브젠	'21.11.12	'22.04.13	DataPipeline,SmartAI

13	특허권	인공지능 학습을 위한 클린 라벨 데이터 정제방법 및 장치	오브젠	'21.11.12	'22.04.13	DataPipeline,SmartAI

14	특허권	인공지능 학습을 위한 클린 라벨 데이터 정제 장치	오브젠	'21.11.12	'22.04.13	DataPipeline,SmartAI

15	특허권	할인 민감도에 기초한 온라인 상품 판매 서버 및그 제어방법	오브젠	'21.09.01	'22.04.27	Digital Marketing,
SmartAI

16	특허권	온라인 고객의 스크롤 조작에 따라 할인 민감도를판단하는 온라인 상품 판매 서버 및 그 제어방법	오브젠	'21.09.01	'22.04.27	Digital Marketing,
SmartAI

17	특허권	생존 분석 시스템 및 그 제어방법	오브젠	'21.11.15	'22.04.27	SmartAI

18	특허권	생존 데이터 정제 서버와 생존 데이터 분석서버를 포함하는 시스템 및 그 제어방법	오브젠	'21.11.18	'22.07.20	SmartAI

19	특허권	고객생애 단계별 고객생애가치(CLV) 예측 모델자동 생성 방법 및 시스템	오브젠	'21.09.09	'22.12.05	SmartAI

20	특허권	인과추론 분석 시스템 및 그 제어방법	오브젠	'22.02.22	'24.05.24	Digital Marketing,
SmartAI

21	특허권	하둡 기반 AI분석 시스템	오브젠	'22.02.22	'24.07.01	BigData, SmartAI

22	특허권	전이학습 기반 마케팅 퍼널 전환 예측 시스템 및 그 제어방법	오브젠	'22.02.22	'24.10.02	Digital Marketing,
SmartAI

[특허 출원 현황]

번호	구분	내용	권리자	출원일	등록일	적용제품

1	특허권	사용자 행위 분석 시스템 및 그 제어방법	오브젠	'25.12.30	-	Obzen CDXP+

2) 프로그램, 저작권, 상표권 현황

번호	구분	내용	권리자	출원일	등록일	적용제품

1	프로그램	obzen eCube Studio	오브젠	'03.10.31	'04.02.09	-

2	저작권	DataPlanet Self-Service BI제품	오브젠	'21.01.05	'21.08.18	DataIntelligence

3	저작권	FrameStudio 화면 개발 툴	오브젠	'21.01.05	'21.08.18	-

4	저작권	Web Publisher 화면 개발 제품	오브젠	'21.01.05	'21.08.18	-

5	저작권	Transaction Model 개발 툴	오브젠	'21.01.05	'21.08.06	-

6	저작권	obzen DataIntelligence v1.0	오브젠	'23.08.01	'24.04.01	DataIntelligence

7	저작권	obzenTagManagerv12.0	오브젠	'24.08.02	'24.08.28	-

8	저작권	obzenDataPipelinev12.0	오브젠	'24.08.02	'24.08.28	-

9	저작권	obzenD3Fv12.0	오브젠	'24.08.02	'24.08.28	-

10	저작권	obzenCMSv12.0	오브젠	'24.08.02	'24.08.28	-

11	저작권	obzenREBMv12.0	오브젠	'24.08.02	'24.08.28	-

12	저작권	obzenSalesCloudv1.0	오브젠	'24.08.02	'24.08.28	-

13	저작권	obzenSmartAIv1.0	오브젠	'24.08.02	'24.08.28	-

14	저작권	obzenDataAnalyticsv12.0	오브젠	'24.08.02	'24.08.28	-

15	저작권	obzenonCMSv12.0	오브젠	'24.08.20	'24.08.21	-

16	상표권	O obzen	오브젠	'00.08.24	'02.03.29	-

17	상표권	O 오브젠	오브젠	'00.08.24	'02.03.29	-

18	상표권	obzen eCube Studio	오브젠	'04.02.16	'05.02.15	-

19	상표권	obzen DAISY Digital Marketing Suite	오브젠	'21.11.04	'22.05.26	Daisy Suite

20	상표권	obzen Digital Marketing	오브젠	'21.11.04	'22.05.26	Digital Marketing

21	상표권	obzen TagWorks	오브젠	'21.11.04	'22.05.26	BigData

22	상표권	obzen SurveyWorks	오브젠	'21.11.04	'22.05.26	Digital Marketing

23	상표권	obzen DataIntelligence	오브젠	'21.11.04	'22.05.26	DataIntelligence

24	상표권	obzen DataPipeline	오브젠	'21.11.04	'22.05.26	DataPipeline

25	상표권	obzen BigData	오브젠	'21.11.04	'22.05.26	BigData

26	상표권	obzen SmartAI	오브젠	'21.11.04	'23.02.01	SmartAI

27	상표권	obzen CDXP+	오브젠	'23.06.27	'23.10.25	obzenCDXP+

28	상표권	obzen Alphabet	오브젠	'24.08.26	'25.01.06	obzen Alphabet

나. 영업 및 환경 관련 규제사항당사 영위 사업은 소프트웨어 사업에 포함됩니다. 일반적으로 소프트웨어 사업은 소프트웨어진흥법, 정보보호산업의 진흥에 관한 법률, 데이터3법 (개인정보보호법, 신용정보법, 정보통신망법), 국가정보화기본법, 클라우드 컴퓨팅 발전 및 이용자 보호에 관한 법률 등 다양한 법률이 적용됩니다. 해당 법률 관련 자세한 사항은 아래와 같으며, 규제보다는 SW산업을 장려하고 진흥하기 위한 법령들입니다.

구분	법령 관련 내용

소프트웨어진흥법	'소프트웨어진흥법'의 하위 법령인 '소프트웨어진흥법 시행령'에 따라 과학기술정보통신부 장관은 SW 산업 발전을 위한 중장기 기본계획을 3년 기간 단위로 수립하고 시행해야 합니다. 또한, 해당 시행령은 소프트웨어진흥시설 및 단지의 지정, 소프트웨어 전문인력의 양성, 인증기관의 지정, 품질인증의 실시 등의 사항에 관한 내용을 담고 있습니다.

정보보호산업의 진흥에 관한법률	이 법률은 국내 정보보호 시장의 확대, 정보보호 전문가 양성, 관련 수요 확충과 신시장 창출, 정보보호 전문인력의 체계적 양성/관리 및 세계적 정보보호 기업 육성 지원 등에 관한 내용을 담고 있습니다. 또한, 정부는 정보통신서비스 이용자의 안전을 위하여 정보보호 준비도 평가를 수행하는 기관에 필요한 기술적/재정적인 지원을 해야합니다.

데이터 3법	데이터 3법(개인정보보호법, 신용정보법, 정보통신망법)은 데이터 이용 활성화를 위한 가명정보 개념을 도입하고, 관련 법률의 유사/중복 규정을 정비하여 추진체계를 일원화하는 등 개인정보 보호 협치(거버넌스) 체계의 효율화를 추구하고 있습니다. 또한 데이터 활용에 따른 개인정보 처리자의 책임을 강화했으며, 그동한 모호했던 '개인정보' 판단 기준을 명확화했습니다.

국가정보화기본법	과학기술정보통신부를 주축으로 5년 단위로 국가정보화 기본계획을 수립하고, 매년 단위로 국가정보화 시행계획을 수립하여야 합니다. 또한, 정보이용의 건전성ㆍ보편성 보장을 위해 정보문화의 창달과 정보격차 해소를 위한 시책을 마련하도록 하며, 인터넷 중독 예방, 웹사이트 접근성의 보장 및 정보격차해소교육 실시 등 이를 지원하기 위한 각종 시책을 수립ㆍ추진하여야 합니다.

클라우드 컴퓨팅 발전 및 이용자 보호에 관한법률	동 법에 따라 과학기술정보통신부는 관계 중앙행정기관의 계획 및 시책을 종합하여 3년마다 기본계획을 수립해야 합니다. 또한 이 법은 행정기관으로 하여금 클라우드 컴퓨팅 관련 연구개발사업 및 시범사업을 추진할 수 있도록 하고, 비용 지원 또는 재정적 지원을 의무화하고 있습니다.

다. 시장 여건데이터는 이제 기업의 핵심 자산이자, 비즈니스 성장과 고객 경험 혁신의 필수 요소가 되었습니다. 특히, 고객 데이터 플랫폼(CDP) 은 다양한 채널의 퍼스트파티 데이터를 수집/통합하여 AI기반 데이터 분석을 통해 정교하고 초개인화된 서비스를 제공하며, 새로운 인사이트와 가치를 창출하는 디지털 시대 필수 비즈니스 인프라입니다. ■ 빅데이터/데이터 플랫폼 기업의 의사결정이 데이터 중심으로 전환되면서 데이터 수집/처리/분석을 위한 플랫폼 시장이 성장하고 있습니다. 생성형 AI(Generative AI)의 확산은 대규모 데이터 처리 및 분석 수요를 증가시키며 시장 성장을 가속화하는 핵심 요인으로 작용하고 있습니다.Fortune Business Insights에 따르면, 글로벌 빅데이터 분석 시장 규모는 2025년 약 3,947억 달러에서 연평균 12.80% 성장하여 2034년에는 약 1조 1,765억 달러에 달할 것으로 전망됩니다. 국내 데이터산업의 경우 한국데이터산업진흥원(KDATA)에 따르면 2024년 약 30조 7,462억 원 규모로 성장하였으며, 최근 5개년 연평균 11.3%의 성장세를 이어가고 있습니다. 이러한 추세가 지속될 경우 2029년에는 약 52조 5,130억 원 규모로 확대될 것으로 전망됩니다.

■ CDP, 금융·유통을 넘어 다양한 산업으로 확산

CDP는 금융 및 유통 산업에서 필수적인 시스템으로 자리 잡으며, 헬스케어, 미디어, 제조, 통신 등 다양한 산업으로 빠르게 확산되고 있습니다. 또한 시장 규제 및 데이터 관련 정책 완화 속도에 따라 금융 및 유통을 넘어 다양한 산업으로의 적용이 가속화될 것으로 기대합니다.가능 분야 예시>

구분	CDP 활용 가능 분야

금융	초개인화 금융 상품 추천, AI 기반 리스크 관리, 고객 여정 최적화

유통·커머스	AI 기반 맞춤형 프로모션, 실시간 고객 행동 분석 전략 강화

헬스케어	환자 맞춤형 건강관리, AI 기반 질병 예측 및 의료 데이터 분석

미디어·콘텐츠	개인화 콘텐츠 추천 및 AI 기반 광고 최적화

제조·통신	예측 유지보수, 고객 맞춤형 IoT 서비스 제공

IMARC Group에 따르면, 글로벌 CDP 시장 규모는 2025년 약 95억 달러에서 연평균 24.60% 성장하여 2034년에는 약 727억 달러에 달할 것으로 전망됩니다. 국내 CDP 시장 역시 디지털 전환 가속화 및 AI 기반 초개인화 수요 증가에 힘입어 2024년 약 1억 4,270만 달러에서 연평균 27.91% 성장하여 2033년에는 약 16억 7,280만 달러 규모로 확대될 것으로 예상됩니다. 또한 시장 규제 및 데이터 관련 정책 완화 속도에 따라 금융 및 유통을 넘어 다양한 산업으로의 적용이 가속화될 것으로 기대됩니다 ■ AI에이전트(Agentic AI)와 AX(AI Transformation)AI에이전트(Agentic AI)는 사용자의 요구를 달성하기 위해 스스로 판단하고 행동하는 자율적인 AI시스템입니다. 생성형 AI가 기존 정보를 참고해 텍스트나 이미지 같은 콘텐츠 생성에 초점을 맞췄다면, AI에이전트는 주어진 목표를 달성하기 위해 환경을 인식하고 필요한 정보를 수집하며, 이를 바탕으로 계획을 세워 행동을 실행합니다. 또한 학습 능력을 통해 개선점을 찾아 스스로 발전할 수 있으며, 상황에 맞게 유연하게 반응하고, 사용자 또는 다른 AI에이전트와 지속적으로 상호작용합니다.Grand View Research에 따르면 2025년 76억 달러 수준인 글로벌 AI 에이전트 시장 규모는 연평균 46%로 고속 성장해 2030년 503억 달러로 확대될 전망이라 하였으며, MarketsandMarkets 역시 2025년 78억 달러에서 2030년 526억 달러로 유사한 성장세를 추정하였습니다. (출처: 삼일PwC경영연구원) 또한 가트너의 Top 10 Strategic Technology Trends for 2025에 의하면 AI에이전트를 통해 자율적으로 처리되는 일상적인 업무 비율이 2024년 0%에서 2028년에는 최소 15%이상 증가할 것이라 예측하고 있습니다.현재 구글, 마이크로소프트, 오라클, 어도비 등 글로벌 기업들은 AI에이전트 개발과 상용화에 박차를 가하고 있으며, 글로벌 CRM기업인 세일즈포스(Salesforce)는 AI에이전트를 적용한 CRM플랫폼 Agentforce를 출시하였습니다.라. 영업개황당사는 AI 및 데이터 사이언스 기술 기반의 풀스택 AI 데이터 플랫폼 기업으로, 데이터 수집/통합/분석부터 실행까지 아우르는 엔드투엔드(End-to-End) 플랫폼 역량을 보유하고 있습니다. 마케팅의 기획에서 실행, 제조/생산관리, 경영정보 분석 등 기업의 핵심 업무 영역에서 데이터 기반 의사결정과 운영 최적화를 지원하며, 고도화된 데이터 분석 인사이트를 제공합니다. 특히, 고객 행동 데이터와 실시간 분석 기술을 기반으로 고객별 최적의 경험과 맞춤형 마케팅을 구현하는 초개인화 마케팅 제공으로 기업의 마케팅 성과 극대화에 주력해왔으며, Predictive AI와 Agentic AI를 중심으로 엔터프라이즈 AX(AI Transformation) 체계를 구축하고, 기업 전반의 업무 혁신과 지능화를 위한 AX 비즈니스를 본격적으로 추진하고 있습니다.2000년 4월에 설립된 당사는 국내 금융기관과 대형 리테일 기업을 중심으로 마케팅 자동화 솔루션을 공급해 왔습니다. 세일즈포스(Salesforce), 어도비(Adobe) 등 글로벌 기업과 경쟁 속에서도 솔루션 공급률 1위 기업의 자리를 지켜왔으며, 우수한 연구진과 장기간 축적된 비즈니스 경험, 숙련도 등을 바탕으로 AI와 데이터 사이언스 기술 역량을 강화하여 AI 데이터 플랫폼 기업으로 성장하였습니다. 2024년 하반기부터 고객 정보 활용 플랫폼, 차세대 더 플랫폼, AI 마케팅 시스템 등 고객 데이터 플랫폼에서 초개인화 마케팅까지 전 프로세스를 다루는 대형 프로젝트를 잇따라 수주하며 업계에 주목을 받았고, AI 데이터 플랫폼 기업으로서 기술력과 안정성 그리고 경쟁력을 입증하였습니다. 또한 Predictive AI와 Agentic AI관련 자체 솔루션을 보유하고 있으며, 다양한 프로젝트 수행 경험을 통해 AI 기술력과 사업 경쟁력을 축적해왔습니다. 자체 MLOps 솔루션을 통해 금융권의 마케팅, 제조업의 품질 예측, 유통업의 고객 분석 및 상품 추천 등 산업별 핵심 업무를 AI로 자동화하였습니다. 고객 맞춤형 AI 모델 개발은 물론, AI 모델 통합관리시스템 구축, 인공지능 학습용 금융 합성데이터 구축, 이상거래 탐지용 합성 데이터 구축 등 다수의 프로젝트와 국책과제를 성공적으로 수행하며 기술적 완성도와 시장성을 증명하였습니다.한편, 2025년 12월 당사는 국내 1000여개 고객사를 보유한 데이터 엔지니어링 전문기업 주식회사 잘레시아를 인수하였고, 2026년 2월 합병(합병 후 존속회사 : 오브젠 주식회사)을 완료하였습니다. 당사의 AI기술력과 잘레시아의 데이터 엔지니어링 기술의 결합은 당사를 풀스택 AI 데이터 플랫폼 기업으로 성장시키며, AI 데이터 시장 경쟁력을 더욱 강화하였습니다.마. 시장점유율 및 시장의 특성1) 시장점유율

당사는 은행, 증권사, 카드사 등 금융기관과 유통의 선도기업들을 고객사로 확보하고 있으며, 대부분 대기업으로 시장을 선도하는 요구사항을 제시하여 제품의 기능성 제고에 기여하고 시장의 평판과 위상 확보에 유리한 장점이 있습니다. 당사는 전략적 투자자와의 헙업을 통해 대기업 시장에서의 높은 점유율을 지속적으로 향상시켜 나갈 예정입니다.

2) 시장의 특성비즈니스 요구사항 및 당사 보유기능>

산업	비즈니스 요구사항	당사 보유기능

은행	전행 차원의 본사 마케팅은 전문 마케터/분석가에 의해 정교하게 수행하고, 지점 마케팅은 본사의 가이드에 따라서 쉽고 간단하게 수행	마케팅 인벤토리 공유 :본사에서 유용한 마케팅을 설계하여 인벤토리로 저장해 두면 지점에서 선택하여 자동으로 실행

카드	오프라인 매장에서 거래 발생시 고객의 TPO(Time 시간, Place 장소, Occasion 상황)에 따라 차별화된 마케팅 수행	오퍼 / 채널 / 시점 최적화:데이터 분석에 의해 개인 고객별로 오퍼, 채널, 시점을 자동으로 최적화하여 실행

증권	전사 차원의 마케팅 외에 개별 자산관리사가 보유 고객(주로 고자산가)을 대상으로 시황 변화에 민감하고 신속하게 커뮤니케이션 수행	실시간 이벤트 감지 :고객의 보유자산, 주가, 기업 활동 등의 변화를 실시간으로 감지하여 영향권에 있는 고객을 자동 선별하여 제공

보험	본사의 지원을 통해 고객 분석력이 부족하고 외근이 잦은 설계사의 고객관리 역량을 향상	이벤트 마케팅 :고객의 인구통계, 보유상품, 거래 상의 특이점을 자동으로 감지하여 설계사가 커뮤니케이션하도록 알림

백화점	고객이 매장, 웹사이트, 앱 등에 들어왔을 때 수많은 상품, 프로모션, 혜택 중에서 선호할 만한 것들만 선별하여 제공	개인화 상품 추천 :머신러닝/딥러닝 알고리즘을 통해 개인별로 모든 상품에 대한 선호도를 스코어로 산출하여 제공

체인점	본사에서 주관하는 온라인몰 마케팅과 개별 매장에서 수행하는 매장 마케팅이 상호 통합되어 일관된 메시지를 고객에게 제공	온/오프라인 통합 마케팅 :온라인 마케팅과 오프라인(매장) 마케팅을 한 화면에서 통합하여 설계, 실행, 모니터링

온라인몰	빈번한 마케팅의 실행/종료를 웹사이트와 앱에 별도의 개발없이 자유롭게 수행	웹 배너 / 인앱 메시징 :웹/앱에 영향을 주지 않고 화면 상에서 추가적으로 마케팅 메시지 제공

금융/유통 산업에서 특징적인 기능들은 타 산업으로 확대할 때에도 유용하게 활용됩니다. 대표적으로 제조업의 경우 고객 접근성을 높이기 위해 자체 유통망을 구축하고자 노력하고 있는데, 운영 방식에서는 유통업과 유사하기 때문에 바로 적용이 가능합니다.

바. 경쟁력1) 경쟁 상황가) 경쟁 형태

마케팅 분야의 기업용 소프트웨어 경쟁은 크게 '제품'(AI마케팅 분야의 전문제품)과 '자체개발'로 구분됩니다. 국내 대부분의 대기업/중견기업들은 자체 IT 계열사를 보유하고 있으며, IT 계열사들은 그룹 내 회사들의 IT 구축과 운영에 관여하면서 그룹사의 지출 비용을 자사의 매출로 전환하여 성장해 오고 있습니다. 이로 인해 현업 사용자의 요구사항을 전적으로 수용하며 상대적으로 기술력이 월등한 제품을 비교 입찰하여 선택/적용하는 대신에, IT 계열사가 입찰 없이 수의계약을 통해 자체개발하는 방식이 관행으로 유지되었습니다. 또한 중소기업들도 비용 효율화 관점에서 소규모의 중소 IT사에 최소한의 기능을 전제로 자체개발을 의뢰하고 있습니다. 자체개발로도 고객 데이터를 수집하고 분석하여 활용하는 최소한의 업무 진행은 가능하지만, 대용량 데이터의 수집 및 처리, 정교한 고객 분석, 다양하고 선도적인 마케팅 방식의 자유로운 추가, 성과 분석에 기반한 선순환 체계 제공, 실시간 마케팅 수행, 인공지능 기술 적용 등 다양한 기업에 적용하면서 발전해 온 AI마케팅 제품의 기술력 및 완성도와 비교하면 점점 격차가 벌어질 수밖에 없습니다. 당사의 경우에도 자체개발 제품을 이용하고 있는 현업 사용자의 불만과 비즈니스의 한계로 인한 제품 설명회 요청 및 실제 수주가 활발하게 진행되고 있습니다.

따라서 현재의 AI마케팅 시장은 아직까지는 자체 개발을 통해 기본적인 기능을 활용하는 기업들이 많지만, 당사를 포함한 국내솔루션사들과 해외 솔루션사들이 경쟁하면서 대기업 시장부터 점차적으로 AI마케팅 솔루션으로 전환이 진행되고 있는 상태입니다. 선도기업들을 중심으로 AI마케팅 솔루션의 적용 성공사례가 시장에 전파되고 있으며, 이러한 추세는 전 산업, 전 기업 규모에 걸쳐 확산될 것으로 전망됩니다. 정리하면, AI마케팅 시장은 자체 개발을 하는 대기업/중견기업들의 IT계열사들과 중소 IT사들, 제품을 제공하는 국내외 AI마케팅 솔루션사들이 산재하고 있으며, 대기업 시장을 선도하는 당사를 제외하면 뚜렷한 시장 지배사는 존재하고 있지 않습니다.

나) 진입장벽

AI마케팅 솔루션 시장에 성공적으로 진입하기 위해서는 마케팅 업무에 대한 이해, 마케팅 소프트웨어 개발 기술, 빅데이터 수집/처리 기술, 인공지능 기술 등이 필요합니다. 마케팅 업무에 대한 이해는 기업과의 프로젝트 경험을 통해 축적되며, 각 기술들은 개별적인 기술력과 기술간의 융합 역량이 모두 필요합니다.

당사는 20여년 간 각 산업의 선도기업에 전문 솔루션을 납품하면서 요구사항을 제품에 반영해 왔으며, 컨설팅 부문과 기술 분야별 전문 연구소(DX Lab, AI Lab)를 운영하며 지속적으로 연구개발에 투자하고 있습니다. 경험과 기술력의 차이는 제품력의 차이로 이어져 완성도가 낮은 제품은 시장에 진입하더라도 틈새(Niche) 시장에서 활동할 수밖에 없습니다. 또한, 마케팅은 일반 소비자와 커뮤니케이션하는 분야이기 때문에 해외에서 성공한 제품이라 하더라도 마케팅 업무 방식과 고객 데이터 구조/항목이 상이한 국내 기업에 적합하다는 보장이 되지 않습니다. 이로 인해 데이터에 기반해 정확도가 결정되는 인공지능 기술의 경우 해외에서 운영하고 있는 모델을 국내에 적용하지 못하고 있습니다.

2) 경쟁업체 현황

경쟁업체의 유형은 크게 해외 솔루션사, 국내 솔루션사, 국내 IT 계열사, 중소 IT사 등으로 구분됩니다. 이 중 국내 IT 계열사와 중소 IT사는 제품을 보유하고 있지 않고 자체개발로 서비스하고 있기 때문에, 시간이 흐름에 따라 AI마케팅 제품에 시장을 잠식당할 것으로 예상되어 비교 대상에서 제외하였습니다.

해외 솔루션사는 해외 시장에서 운영중인 제품력이 강점인 반면, 국내 시장/기업/고객의 특성을 반영하는 유연성의 부족과 기술지원의 제약이 단점입니다. 주요 경쟁업체로는 세일즈포스(Salesforce)와 어도비(Adobe)가 있습니다. 향후 국내 AI마케팅 시장의 성장에 따라 많은 해외 솔루션사들의 본격적인 진출이 예상되고 있으나, 당사는 이미 세일즈포스, 어도비 등 최고의 해외 솔루션사들과 경쟁하며 수주경쟁에서 승리해 왔기 때문에 경쟁 우위를 지속할 것으로 전망하고 있습니다.

국내 솔루션사는 솔루션의 범용성 수준에 따라 종합 솔루션사와 틈새(Niche) 솔루션사로 구분됩니다. 종합 AI마케팅 솔루션사는 당사와 같이 타겟 마케팅, 실시간 마케팅 등 폭넓은 기능을 제공하며 산업에 무관하게 대기업에도 제품을 납품하는 기업으로, 경쟁업체들은 대부분 상대적으로 낮은 기술력으로 인해 저가를 강점으로 경쟁에 참여하고 있습니다.

틈새(Niche) AI마케팅 솔루션사는 제한된 기능으로 특정 산업에 특화된 제품을 제공하는 기업입니다. 당사와는 타겟 고객군이 달라 직접 경쟁하고 있지는 않으며, 향후 당사가 중견/중소기업 시장으로 진출시 이커머스 산업에서 경쟁 관계가 형성될 것으로 예상됩니다. 국내 AI마케팅 시장이 성장함에 따라 기존 국내 기업의 진출과 신생 기업의 등장이 예상되나, 시장의 진입장벽을 극복하고 완성도 높은 제품력을 보유하는데 오랜 시간이 소요되어 대부분 틈새(Niche) AI마케팅 솔루션사를 지향할 것으로 전망됩니다.

3) 비교우위 사항가) 구현경험 (브랜드 인지도)

기업은 기업용 소프트웨어 제품 도입 검토시 선도사 구현 사례를 조사하여 설명회를 요청하고 이를 기반으로 경쟁입찰을 진행하기 때문에 구현 경험은 곧 브랜드 인지도와 일치합니다. 당사는 은행, 카드, 증권, 보험, 캐피탈, 금융지주, 백화점, 마트, 홈쇼핑, 멤버십, 통신 등 다양한 산업 분야의 업계 선도 기업들에 제품을 공급해 왔습니다. 선도 기업들의 업무 노하우(Best Practice)를 수용하여 제품의 완성도가 지속적으로 제고되었고, 까다로운 요구사항을 반영하면서 기술력을 검증받았습니다.

나) 제품 다양성/통합성

제품이 다양할수록 기업의 요구사항을 보다 폭넓게 해결할 수 있고, 통합성이 높을수록 사용이 편리하고 업무품질이 향상됩니다. 당사는 마케팅, 빅데이터, 인공지능 기능이 융합된 '고객 빅데이터 통합 플랫폼'을 보유하고 있으며, 하위 7개 제품은 개별 제품의 완성도가 높고 제품간 연계/통합되어 있기 때문에 개별 판매와 결합 판매 모두 가능합니다.

국내 틈새(Niche) 솔루션사는 가장 기본이 되는 마케팅 제품과 데이터 분석/시각화 제품만을 보유하고 있어, 기업이 데이터를 정교하게 조합하거나 빅데이터 활용을 할 수 없고 AI 기술이 적용되어 있지 못합니다. 해외 솔루션사는 폭넓은 제품 라인업을 보유하고 있으나 국내 실정에 맞지 않는 데이터와 알고리즘으로 구성된 AI 기술은 국내에 적용하지 못하고 있습니다.

다) 연구 조직

당사는 제품 개발을 전담하는 기술 분야별 전문 연구소에 기술 인력 약 30여 명을 확보하고 있습니다. 연구인력은 프로젝트 현장 현황을 지속적으로 모니터링하여 필요한 지원을 신속하게 제공하고, 고객사의 요구사항을 선별하여 제품 업그레이드에 반영하고 있습니다.

국내 경쟁사는 구축 프로젝트를 수행하는 사업부문 인력에서 제품/기술 연구를 병행하고 있어 연구의 지속성과 전문성, 제품의 품질 우수성, 기술의 최신성 등에 한계가 있을 수밖에 없습니다. 해외 솔루션사는 글로벌 본사에 다수의 제품/기술 연구인력을 보유하고 있지만 국내 인력은 기술지원만을 담당하고 있어, 제품 핵심영역에 대한접근이 불가하고 문의/이슈 해결에 많은 시간이 소요됩니다.

라) 책임 서비스

책임 서비스는 제품 개발, 납품, 운영으로 이어지는 생산 방식 상의 종합적인 역량을 의미합니다. 마케팅은 기업의 매출과 직결되는 제품이기 때문에 납품시 맞춤 구현(커스터마이징) 요구사항의 완성도 있는 반영과 운영시 발생한 이슈의 신속한 해결이 매우 중요합니다. 당사는 제품 개발은 연구부문, 납품은 사업부문, 운영은 MA팀 등 전 과정을 자사 직원이 직접 수행하여 상호 연결성 높은 책임 서비스를 제공하고 있습니다.

국내 경쟁사는 체계적인 조직 구성/운영이 미비하여 구축 프로젝트를 수행하는 사업부문이 여건과 상황에 따라 제품 개발과 운영을 지원하고 있습니다. 해외 솔루션사는 글로벌 본사는 제품 개발, 영업, 기술지원을 제공하고 납품과 운영은 프로젝트 건마다 다른 국내 협력업체가 담당하여 진행하고 있으며, 이로 인해 구현 품질에 편차가 발생하고 이슈 발생시 신속한 대응이 어려운 구조입니다.

마) 제품 외 특화 서비스

당사는 마케팅 비즈니스와 AI 기술에 대한 컨설팅 자문 서비스를 제공하여 제품 사용 효과를 극대화하도록 지원하고 있습니다. 우수한 제품을 도입하여 강점을 극대화하기 위해서는 업무 방식의 혁신이 동반되어야 합니다. 당사는 글로벌 컨설팅사/연구소 출신 인력들을 보유하고 있어, 고품질의 컨설팅 방법론과 업계 선진사례를 기반으로 마케팅 비즈니스를 혁신하고 AI 기술을 다양한 업무에 적용할 수 있도록 지원하고 있습니다.

국내 경쟁사는 개발자들로만 인력이 구성되어 컨설팅 형태의 특화 서비스를 제공하고 있지 못합니다. 해외 솔루션사는 자체적으로 컨설턴트를 보유하고 있지는 않고 글로벌 컨설팅사와 제휴하여 특화 서비스를 제공하고 있으나 높은 추가 비용이 수반되거나, 자체 인력과 협력업체가 함께 마케팅 비즈니스 컨설팅을 제공하더라도 글로벌 컨설팅사에 비해 품질이 낮고 AI 기술에 대한 컨설팅은 제공하고 있지 않습니다.

바) 가격

당사의 주력 제품라인업인 obzenCDXP+는 비슷한 조건의 고객사에 해외 솔루션사(세일즈포스/어도비)와 유사한 수준의 가격으로 판매하고 있습니다. 국내 구현 경험 확보를 위해 공격적인 가격 정책을 추구해 온 해외 솔루션사들의 가격이 점차 정상화되면서 당사 제품의 가격도 동반 상승하고 있는 추세입니다. 그 외에 당사의 데이터 및 인공지능 관련 제품들은 상대적으로 고객사를 확대해 나가는 과정에 있기 때문에 각 분야 전문 외산 솔루션 대비 80~85% 수준의 가격대로 시장을 공략하고 있습니다. 당사의 마케팅, 빅데이터, 인공지능 기술의 융합에 대한 시장의 호평이 확산되고 있어 조만간 외산 솔루션사를 상회하는 가격 프리미엄을 기대하고 있습니다. 국내 솔루션사의 경우 기술력과 경험의 차이로 인해 통상적으로 당사 대비 50~60% 수준으로 저가입찰하고 있습니다.사. 신규사업 등의 내용 및 전망

■ AX 비즈니스 본격화당사는 Predictive AI와 Agentic AI를 중심으로 엔터프라이즈 AX(AI Transformation) 체계를 구축하고, 기업 전반의 업무 혁신과 지능화를 위한 AX 비즈니스를 본격적으로 추진하고 있습니다. 특히, 2025년 하반기 출시한 오브젠 퀘이사(Obzen Quasar)는 당사의 Agentic AI 개발/운영 플랫폼으로, 고객 시스템 환경에 생성형 AI 기반 에이전트를 구축하여 업무 자동화와 생산성 혁신을 지원하는 엔터프라이즈 AX를 구현합니다. 오브젠 퀘이사는 2025년 12월 ‘KB국민카드 AI 마케팅 시스템 구축’프로젝트에 첫 공급되었으며, 당사는 이를 엔터프라이즈 AX를 위한 양대 핵심 축(Predictive AI와 Agentic AI) 중 하나로 삼아 2026년부터 다양한 산업 및 업무 영역에 본격 적용해 나갈 계획입니다.■ 풀스택 AI 데이터 플랫폼 기업으로 시장 경쟁력 강화당사는 2025년 12월 국내 1000여개 고객사를 보유한 데이터 엔지니어링 전문기업 주식회사 잘레시아를 인수하였고, 2026년 2월 합병(합병 후 존속회사 : 오브젠 주식회사)을 완료하였습니다. 당사의 AI기술력과 잘레시아의 데이터 엔지니어링 기술의 결합은 당사를 풀스택 AI 데이터 플랫폼 기업으로 성장시키며, AI 데이터 시장 경쟁력을 강화하였습니다. 기존 각 분야 고객군(금융/리테일, 제조/공공)과 비즈니스 영역(고객 데이터 플랫폼, 전사적 데이터 플랫폼)을 상호보완하며 Cross-Selling 등 전략으로 비즈니스 포트폴리오를 확대해 나갈 계획입니다.아, 조직현황

조직도_20260331.jpg 조직도_20260331