헬스케어 스타트업의 시리즈 B 투자 유치 전략 – AI 닥터 (가상기업)

코로나 19 대유행으로 인한 뉴노멀 시대를 맞이하여 디지털 헬스케어 산업에 대한 관심이 뜨겁다. 이전까지 상당 부분 대면으로 진행되던 헬스케어 서비스가 비대면으로 전환되는 과정에서 디지털 기술을 활용한 제품의 효용성이 커지고 있는 것이다. 특히 인공지능 기술을 헬스케어에 접목한 새로운 가치 창출에 많은 기업과 스타트업이 도전장을 내밀고 있다. 하지만 기술 기반 헬스케어 산업의 특성상 규제 및 사업 모델의 복잡성으로 사업화의 과정까지 진입장벽이 많으며, 이에 따라 기업이 제품을 개발한 후 실제 매출을 내기까지 상당한 시간이 걸린다. 이러한 특수성 때문에 기술 기반 헬스케어 기업에의 투자는 단기 매출 규모 등의 재무적 가치로 평가하기 어려운 측면이 있다.

기술 기반 헬스케어 기업에 대한 중기 및 후기 투자 시 재무적 데이터가 확보되지 않은 상황에서의 투자 결정을 위해서는 해당 기업의 미래 가치를 추정하기 위한 합리적 근거를 최대한 많이 확보하는 것이 중요하다. 헬스케어 산업이 규제산업인 만큼 진입장벽은 높지만, 사업화에 이르는 단계까지 임상시험, 인허가 및 수가 책정 절차가 구체화되어 있다. 따라서 해당 기업이 현재 어느 단계까지 달성했는지와 다음 단계에 대하여 얼마나 구체적인 계획과 전략이 있는지를 검토하는 것이 중요하다. 이를 통해 사업화 시점을 추정해보고 해당 시점에서 발생할 수 있는 재무적 모델링과 기업의 미래 가치를 추정하는 것은 가능하다. 이를 기반으로 현재 가치를 역산하여 투자 여부를 결정하는 것이 합리적 이라고 할 수 있다.

본 사례는 여러 기술 기반 헬스케어 기업에서 관찰할 수 있는 현상을 조합하여 가상의 기업 사례를 구성하였다. 실제 사례의 경우 기업별 특수성이 커서 일반적인 원론적 접근이 어려운 점을 고려하여, 투자 여부 결정에 대한 가치 평가와 재무적 모델링을 실습하기에 용이한 형태로 사례를 구성하였다.


Q1-1. AI 닥터의 B2B 비즈니스 모델에 대하여 연평균 민간 보험사 사용자 증가율 40%, 연평균 건강 보험 처방 건수 증가율 50%일 때 5년차 매출을 예측하는 재무적 모델을 구축하시오. 첫 3년은 민간 보험사와의 비즈니스 모델을 우선 진행하고, 4년차부터는 국민 건강 보험의 비즈니스 모델에 편입되는 형태를 전제로 하시오.

[기본 조건]
· 1년차 민간 보험사 사용자 수: 3만 명
· 4년차 건강 보험 처방 건수: 10만 건
· 제품 단가(민간 보험사 공급가와 처방수가 동일): 3만 원

Q1-2. 아래 조건을 추가로 활용하여 민감도 분석을 진행하시오. 연평균 민간 보험사 사용자 증가율과 연평균 건강 보험 처방 건수 증가율에 따라 변하는 매출을 살펴보고 이에 대해 논의하시오.

[민감도 분석을 위한 추가 조건]
· 연평균 민간 보험사 사용자 증가율: 30~50% 로 전제하며 5%p 단위로 증감
· 연평균 건강보험 처방 건수 증가율: 40~60% 로 전제하며 5%p 단위로 증감

Q1-3. AI 닥터의 고정비 증가율이 20%일 때 5년 누적 손익 및 손익분기점 도달 시점을 추정하시오.

[기본 조건]
· 1년차 고정비: 133만 원

Q1-4. 아래 조건을 추가로 활용하여 민감도 분석을 진행하시오. 고정비 증가율에 따른 5년 누적 손익 및 손익 분기점 도달 시점을 구하시오.

[민감도 분석을 위한 추가 조건]
· 고정비 증가율: 10~30%로 전제하며 5%p 단위로 증감

Q2-1. AI 닥터의 B2C 비즈니스 모델에 대하여 월 구독 모델을 기반으로 전월 대비 신규 사용자 증가율 5%, 월별 구독 갱신율 50%일 때 5년 차 매출을 예측하는 재무적 모델을 구축하시오.

[기본 조건]
· 월 구독료: 3만 원

Q2-2. 아래 조건을 추가로 활용하여 민감도 분석을 진행하시오. 월별 신규 사용자 증가율과 월별 구독 갱신율에 따라 변하는 매출을 살펴보고 이에 대해 논의하시오.

[민감도 분석을 위한 추가 조건]
· 월별 신규 사용자 증가율: 3~7%로 전제하며 1%p 단위로 증감
· 월별 구독 갱신율: 40~60%로 전제하며 5%p 단위로 증감

Q2-3. AI 닥터가 5년차에 손익분기점에 도달한다고 가정하고 고정비 증가율 15%, 매출 대비 변동비 비율
50%일 때 5년 치 누적 손익 합계를 추정하는 재무적 모델을 구축하시오.

[기본 조건]
· 1년차 고정비: 133만 원

Q2-4. 아래 조건을 추가로 활용하여 민감도 분석을 진행하시오. 고정비 증가율과 매출 대비 변동비 비율에 따라 변하는 누적 적자 합계를 살펴보고 이에 대해 논의하시오.

[민감도 분석을 위한 추가 조건]
· 고정비 증가율: 11~19%로 전제하며 2%p 단위로 증감
· 변동비 비율: 40~60%로 전제하며 5%p 단위로 증감

Q3. AI 닥터의 엑싯 전략 및 시점을 설정하고 이에 따른 시리즈 B 투자의 투자금 및 기업 가치를 설정하시오. 앞선 질문에서 구축한 재무적 예측 모델을 기반으로 B2B 또는 B2C 비즈니스 모델을 하나 선택하고 기업 측과 투자자 측에서 각자 제시한 기업 가치와 금액에 대한 근거를 설명하시오. 또한 해당 기업 가치로 투자를 진행할 경우 지분율 변화를 엑셀 표를 활용하여 직접 계산해 보시오.

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헬스케어 스타트업의 시리즈 B 투자 유치 전략

본 사례에 등장하는 스타트업 “AI 닥터”는 가상의 기업이며 “김지우 대표”, “박상민 CMO” 또한 모두 가상의 인물임을 밝힙니다.

인공지능 헬스케어 스타트업인 “AI닥터” 의 “김지우” 대표 이사는 시리즈 B 투자 유치 주관 투자사의 투자심의위원회 발표를 앞두고 있다. 김 대표는 IT 대기업에서 기획자로 일하다가 퇴사하고 4년 전 AI닥터를 창업했다. 마음이 맞는 내과 의사 친구와 함께 당뇨병 환자를 위한 애플리케이션을 개발하자며 의기투합해 회사를 세운 것이다. 창업 이후 지난 4년간 큰 고비를 몇 번 넘기면서 회사는 비교적 건강하게 성장하였다. 투자도 엔젤 투자부터 시리즈 A 투자 유치까지 성공해 100억 원가량의 기업 가치(밸류에이션)를 인정받게 되었다. 지금까지 받은 투자로 개발하는 제품의 효과성을 입증하는 POC(Proof of Concept) 단계를 통과했고 비즈니스 모델을 구체화하는 현시점에서 시리즈 B 투자를 받게 된 것이다.

 

관련 산업 동향

AI닥터는 디지털 헬스케어 산업의 한 분야인 인공지능(Artificial Intelligence, A.I.) 헬스케어 산업에 속한 기업이다. 글로벌 인공지능 헬스케어 시장 규모는 ‘18년도 기준 14억 달러(약 1조7,000억 원)에서 연평균 43.8% 성장해 ’25년 178억 달러(약 21조 원)에 이를 것으로 전망되는 전도 유망한 시장이다(Exhibit 1). 인공지능 헬스케어 분야는 환자 데이터 및 위험도 분석, 입원 환자 관리, 의료 영상 및 진단, 생활 습관 관리 및 모니터링 등의 분야로 세분할 수 있다. AI닥터는 이 중 ‘생활 습관 관리 및 모니터링’ 분야에 해당하며, 이 분야는 ‘18년 기준 1억9,000만 달러(약 2,300억 원)에서 ‘25년 39억 달러(약 4조7,000억 원) 규모로 성장할 것으로 전망된다(Exhibit 2).

 

 

특히 생활 습관 관리 및 모니터링 분야는 스마트폰 및 웨어러블 기기를 활용해 다양한 생활습관 데이터를 기록할 수 있게 되면서, 병원 밖에서의 치료 및 관리에 대한 가능성을 열었다고 할 수 있다. 또한 머신 러닝(machine learning)을 통한 인공지능 엔진의 고도화 및 챗봇(chatbot) 기술의 발전으로 과거에 비해 좀 더 정교한 인공지능 기술을 헬스케어 분야에 접목시킬 수 있게 되었다. 스마트 기기로 생활 습관을 기록하고 인공지능이 피드백을 제공할 경우 의료진이 개입하는 것보다 더욱 즉각적이고 정확한 개입이 가능할 것으로 예측할 수 있다. 최근 국내의 한 연구진은 의사 중 35%가 인공지능이 의사를 대체할 수 있을 것으로 예측한다는 조사 결과를 발표했다1).

AI닥터가 인공지능 기술을 활용해 극복하고자 하는 질환은 당뇨병이다. ‘19년 기준 전 세계 성인 당뇨병 환자 숫자는 약 4억 6,000만 명이며 이로 인한 경제적 부담은 7,600억 달러(약 924조 원)로 전체 의료비 중 약 10%에 달한다.2) 이런 당뇨병 환자 숫자는 ‘45년 약 7억 명으로 두 배가량 증가할 것으로 예측된다.  이렇게 높은 유병률과 사회경제적인 부담으로 인해 최신 IT 기술을 접목하여 당뇨병의 발병을 늦추거나 질환을 효과적으로 관리해 합병증의 발병을 늦추고자 하는 기업이 늘고 있다.

당뇨병은 약물 복용과 더불어 건강한 생활 습관 형성을 통한 철저한 혈당 관리가 중요하지만, 환자 스스로 이를 실천하기가 어려운 것이 현실이다. 기존의 당뇨병 환자 생활 습관 관리는 당뇨병 전담 간호사가 병원에서 환자와 직접 만나거나 전화를 통해 교육하는 것이 보편적이었다. 이러한 전문가에 의한 서비스는 공급 비용이 높게 형성될 수밖에 없어 해당 교육의 빈도나 수혜 인구 집단이 상당히 제한적이다.

인공지능 기술을 당뇨병 환자의 자가 관리에 도움을 주는 형태로 접목하면 이러한 비용 및 접근성의 이슈를 해결할 수 있다. 사람 대신 인공지능 엔진을 통해 사용자에게 교육 및 행동 변화 모듈을 제공할 경우 시간과 공간의 제약 없이 서비스 제공이 가능하다. 또한, 공급자는 서버만 충분히 증설하면 다수의 사용자에게 서비스를 제공하더라도 거의 무제한에 가까운 공급량을 소화할 수. 이러한 접점을 기반으로 북미의 Welldoc3), 유럽의 mySugr4)등의 스타트업들이 인공지능 기술 기반의 당뇨병 환자 자가 관리 앱을 서비스하고 있다.

 

기업 연혁 및 현황

AI닥터의 대표 이사인 김지우는 IT 대기업에서 10년간 기획 업무를 맡아온 IT 베테랑이었다. 그는 현재 의료 총책임자(Chief Medical Officer, CMO)이자 내과 의사인 박상민과 4년 전 AI닥터를 공동으로 창업했다. 당시 김 대표는 창업 아이템을 고민하던 중 친구였던 박 CMO의 당뇨병 환자 진료에 대한 고충을 듣고 새로운 제품에 대한 아이디어를 얻을 수 있었다.

김 대표는 박 CMO에게 당뇨병 환자의 자가 관리를 도와주는 인공지능 기술을 개발해 보자고 제안했다. 모바일 플랫폼을 기반으로 접근성을 높이고 인공지능 기술을 활용하여 환자들에게 맞춤형 자가 관리 전략을 수립해 주자는 아이디어였다. 평소에 IT 기술에 관심이 많았던 박 CMO는 김 대표의 제안을 듣고 충분히 구현이 가능할 것으로 생각했다. 이미 당뇨병 환자들에게 효과적인 자가 관리 방법에 대한 연구는 많이 이루어졌다. 다만 이를 개개인의 상황에 따라 맞춤형으로 제안하기가 어려울 뿐이었다. 맞춤형 전략을 수립하는 과정에서 의료 전문가의 개입이 필요했고, 환자들과 개별적으로 소통하는 과정에서 시간과 공간의 제약이 따랐다. 하지만 이를 알고리즘으로 구현하여 기술적으로 풀어내면 굳이 사람이 개입하지 않더라도 맞춤형 서비스를 제공하는 것이 가능할 듯했다. 이미 당뇨병 분야의 권위 있는 저널을 통해 미국에서 개발된 당뇨병 관리 앱이 혈당 조절에 효과적이라는 내용을 본 적이 있었기에 해볼 만한 도전이라고 생각했다.

두 사람은 김 대표의 IT 전문성과 박 CMO의 의료 전문성을 기반으로 AI닥터를 설립했다. 우선 김 대표가 IT 대기업에서 과감하게 퇴사를 하고 3,000만 원의 자본금으로 법인을 설립했다. 지분율은 김 대표와 박 CMO가 7:3으로 설정하였고 이에 따라 각각 2,100만 원, 900만 원을 투자했다. 김 대표가 기획자로서의 경험을 살려 박 CMO의 의료 전문 지식을 기반으로 당뇨병 환자들을 위한 알고리즘을 구체화하고 개발자를 물색하였다. IT 업계의 경험으로 지적 재산의 중요성을 잘 알고 있던 김 대표는 해당 알고리즘에 대한 특허 출원을 진행했다. 그리고 지금까지의 성과를 근거로 사업 아이템과 관련한 엔젤 투자 유치도 시작하였다.

4년 전만 하더라도 인공지능 헬스케어 분야가 막 각광을 받기 시작하던 상황이었다. 글로벌 시장에서 IT 대기업들이 인공지능에 막대한 자본을 투입하고, 국내에서도 정부 차원에서 4차 산업혁명을 표방하며 인공지능 기술 개발에 많은 R&D 자본을 투입하던 시점이었다. 마침 이세돌 9단이 알파고와의 대국에서 패하면서 의료진 사이에서도 인공지능 기술에 위협을 느끼고 있었다. 이러한 상황에서 인공지능 기반 헬스케어 제품은 상당히 매력적인 투자처였다. 김 대표의 IT 전문성과 박 CMO의 의료 전문성은 초기 엔젤 투자를 받기 충분했다. 김 대표는 창업 첫 해에 국내 한 기술 기반 액셀러레이터로부터 기업 가치 20억 원을 인정받고 2억 원의 엔젤 투자를 유치할 수 있었다(Exhibit 3).

 


창업 2년 차부터는 본격적인 제품 개발에 역량을 집중하였다. 투자받은 금액으로 개발진을 추가로 채용하면서 규모를 4명으로 늘려서 해당 인공지능 알고리즘을 실제 모바일 앱 형태로 구현하는 작업에 들어갔다. IT 기업에서 근무하며 사용자 경험의 중요성을 체감했던 김 대표는 박 CMO의 병원에 내원하는 당뇨병 환자들을 인터뷰하기 시작했다. 알고리즘을 어떻게 구현해야 유용할지에 대한 답은 결국 사용자에게 있었다. 박 CMO는 제품의 프로토타입이 나온 이후 임상 연구를 진행할 연구진을 물색하였고 대학 병원에서 교수로 재직 중인 선배 의사들을 찾아가 효과성 입증을 위한 임상 연구 진행의 발판을 마련했다.

제품을 한창 개발하던 과정 중에 임상 연구를 함께 기획하던 대학 병원 교수가 새로 나온 국가 R&D 과제의 공동 수행을 제안했다. 3년 단기 과제로 연 2~3억 원가량의 연구비를 수주할 수 있는 국가 과제였다. 마침 투자받은 금액도 점차 소진되고 있어서 해당 과제에 지원했고 다행히 선정될 수 있었다. 이로써 대학 병원과 임상 연구 진행에 속도를 낼 수 있는 동력과 회사를 운영할 단기적 자금을 확보할 수 있었다. 그리고 국가 과제를 통해 확보한 자원을 바탕으로 제품 개발에 속도를 내면서, 창업 2년 차에 기획했던 제품의 프로토타입을 완성할 수 있었다.

창업 3~4년 차에는 제품의 효과성 입증을 위한 임상 연구에 주력했다. 선정된 국가 과제를 수행하는 과정에서 추가 인력이 필요했다. 시리즈 A 투자를 받게 된 것도 이 시점이었다. 시리즈 A는 엔젤 투자를 했던 액셀러레이터의 소개로 벤처캐피탈 회사에서 투자받았다. 투자 유치 과정에서 공동 창업자 두 사람의 경험과 전문성, 프로토타입의 제품성, 출원한 특허, 국가 과제 수주 여부 등에 대하여 좋은 평가를 받았다. 시리즈 A 투자는 100억 원의 기업 가치를 인정받아 15억 원의 투자를 유치했다(Exhibit 4).

 


창업 4년 차 막바지에 이르러 대학 병원과 진행했던 연구의 결과가 조금씩 보이기 시작했다. 프로토타입 제품이라 아직 부족한 점이 많았음에도 불구하고 제품을 사용한 당뇨병 환자의 당화혈색소(Hemoglobin A1c)
5 수치가 사용하지 않은 대조군에 비해 유의미하게 개선된 것이 확인되었다. 다시 말해 AI닥터의 제품이 당뇨병 환자 치료에 도움이 된다는 근거를 확보한 것이다. 대학 병원 연구진은 이 결과를 국제적인 학술지에 발표하기 위해 논문을 작성하기 시작했다. 그리고 김 대표는 해당 연구 결과를 기반으로 제품을 상용화하기 위해 시리즈 B 투자를 유치하게 되었다.

현재 AI닥터는 대표 이사인 김지우, CMO인 박상민을 포함하여 총 17인의 정규직 인력으로 구성되어 있다(Exhibit 5). 현재 인력 기준 연 지출은 약 13억3,000만 원이며, 잔고 10억 원을 보유 중이다(Exhibit 6). 누적 투자 금액은 엔젤 투자 2억 원, 시리즈 A 투자 15억 원이며 현재 기업 가치는 100억 원이다. 이번 시리즈 B의 투자 희망 금액은 30~50억 원이며 기업 가치는 200~400억 원 사이에서 책정하기로 하였다.

 

 

제품 특성

AI닥터 보유 기술의 핵심은 당뇨병 환자에게 맞춤형 생활 습관 관리 전략을 세워주는 인공지능 기반의 알고리즘이다. 이에 대한 아이디어는 두 공동 창업자의 접점에서 시작되었다. 박 CMO는 내분비내과 전문의로서 당뇨병 환자를 주로 진료하는 의사였는데 한두 달에 한 번 검진하고 약을 처방하는 방식으로는 당뇨병을 효과적으로 관리하기 어렵다고 느꼈다. 당뇨의 치료를 위해서는 환자가 탄수화물 섭취량을 조절하고 운동량을 적절히 늘리는 것이 우선이었으나 많은 환자가 자가 관리 부분은 포기하고 약물 복용에만 의존하였다. 환자에 대한 열의가 남달랐던 박 CMO는 환자의 건강한 생활 습관 형성을 위해 바쁜 점심시간을 쪼개 교육도 진행해 보고 안내 브로셔도 만들어 배포하였다. 하지만 간헐적으로 병원에 방문하여 한두 번 교육받는 것만으로는 환자의 행동을 변화시키기 어려웠다.

김 대표는 IT 대기업에서 10년 동안 재직하며 모바일이 모든 플랫폼의 기본으로 전환되던 시기에 웹 기반의 서비스를 모바일로 확장하는 다수의 프로젝트를 담당하였다. 이를 통해  빅데이터 분석, 인공지능 기술의 모바일 플랫폼 접목 등 다양한 경험을 쌓은 김 대표는 본인의 경험이 박 CMO의 고민을 해결할 수 있는 단초가 될 것으로 생각했다.

AI닥터가 보유한 알고리즘의 핵심 기능은 크게 세 가지로 나뉜다(Exhibit 7). 첫째로 당뇨병 환자의 기본 정보를 기반으로 한 월간 계획 수립이다. 제품 사용 시작 단계에서 성별, 연령, 당뇨병 진단 시기, 최근 혈액 검사 값, 합병증 유무 여부 등을 입력하면 각 환자의 상태에 맞는 월간 관리 계획이 수립된다. 월간 관리 계획은 새롭게 추가되는 정보를 기반으로 계속 업데이트된다.

둘째는 일 단위의 피드백 제공 기능이다. 식사, 운동, 자가 측정 혈당값 등의 정보를 입력하면 이를 기반으로 최적화된 피드백을 제공하는 것이다. 당뇨병 환자는 식사 및 운동 등의 생활 습관에 따라 혈당 수치가 어떻게 변하는지 파악하고 이에 맞게 대응하는 것이 매우 중요하다. 피드백 제공 기능은 기록한 식사의 종류와 이후 측정된 혈당 수치를 기반으로 맞춤형 피드백을 제공해 최적의 혈당 수치를 유지할 수 있게 돕는다.

셋째는 사용자 데이터 기반 강화 학습 기능이다. 김 대표가 초기 영입한 개발자는 인공지능 엔진 개발을 담당하던 개발자로서, 고전적인 알고리즘 기반의 인공지능에 최신 머신러닝 기법을 추가로 적용하였다. 혈당 관리를 잘 하는 사용자의 데이터를 일종의 강화 학습(supervised learning) 데이터셋으로 활용함으로써, 사용자가 늘어나면 늘어날수록 양질의 데이터가 쌓여 더욱 최적화된 혈당 관리 형태로 알고리즘이 개선되는 방식이다.

 

 

비즈니스 모델

AI닥터가 시리즈 A 투자를 받을 때까지는 제품의 효과성을 입증하는 데 주력했다. 하지만 임상 시험을 통해 효과성에 대한 데이터를 확보한 현재는 비즈니스 모델 구축의 중요성이 높아졌다. AI닥터의 비즈니스 모델은 B2B(Business to Business) 분야에 해당하는 것으로 소비자에게 직접 제품을 판매하는 것이 아니라 기업이나 정부를 대상으로 제품을 판매한다. 헬스케어 분야에서는 민간 보험사와 국영 보험을 포함하는 보험자 그리고 다국적 제약사 등이 제품 판매 대상이 된다.

B2B 분야에서 AI닥터를 적용할 수 있는 비즈니스 모델은 두 가지가 있다. 첫 번째는 국가 건강 보험 체계에 편입되어 직접 수가를 지급받는 모델이다. 의료 서비스의 경우 건강 보험 제도가 있어 평상시 보험료를 미리 내 두고 의료 서비스가 필요할 때 서비스를 제공받는다. 따라서 환자가 모든 비용을 다 지불하고 서비스를 이용하는 경우는 드물다. 의료 공급자는 보험자에게 비용의 일부를 청구하고 보험자는 의료 공급자에게 수가를 지급한다. 보험자의 역할을 정부가 주도적으로 하느냐 민간이 주도적으로 하느냐에 따라 건강 보험 체계가 달라진다.

우리나라는 정부가 건강 보험의 보험자 역할을 하는 대표적인 국가 중 하나이다. 따라서 국가가 보험자로서 새로운 의료 기술에 대한 수가 지급 여부를 결정하는 주체가 된다. 신약이나 새로운 의료 기술이 등장할 경우 식품의약품안전처에서 해당 재화에 대한 안전성과 유효성을 평가하고 건강보험심사평가원에서 해당 서비스에 대한 수가 지급 여부를 결정한다(Exhibit 8). AI닥터 제품과 같이 정보 통신 기술을 접목하여 만든 새로운 제품은 신의료기술평가제도를 활용하여 수가를 받을 수 있는 길이 열리게 됐다(Exhibit 9).

 

 

국가 건강 보험 수가 체계에 편입되면 수가를 받기 위한 인허가 과정이 일종의 진입 장벽 역할을 할 수 있어 장기적으로 안정적인 비즈니스 모델을 구축할 수 있다는 장점이 있다. 반면 인허가 과정 자체에 많은 시간과 노력이 투입되고 최종 수가 책정 여부 및 일정을 예측하기 어렵다는 단점도 있다

AI닥터는 임상 시험을 통해 당뇨병 환자를 효과적으로 관리할 수 있다는 사실을 입증하였다. 그러므로 식품의약품안전처의 의료 기기 인허가 과정 및 한국보건의료연구원의 신의료기술평가를 통과하고 수가를 책정받을 확률이 상대적으로 높다고 볼 수 있다.

두 번째는 민간 보험사와 협업하는 모델이다. 민간 보험사에서 판매하는 실손 의료 보험은 국민 건강 보험의 적용을 받지 못하는 비급여 항목 또는 급여 항목의 본인부담금을 지원해 주는 상품이다. 실손 의료 보험 계약 건수는 ’18년 기준 약 3,421만 건으로[6] 경제 활동이 가능한 인구 대부분이 가입하였다고 볼 수 있다. 하지만 최근 실손 의료 보험의 손해율이 100% 이상으로 높게 유지되면서 위기를 맞이하고 있다. 금융감독위원회에서는 건강 증진형 보험에 대한 가이드라인을 제시하여 보험 가입자가 걷기, 운동 등 건강에 도움이 되는 행동을 할 경우 보험료를 할인해줄 수 있도록 규제를 완화했다. 이와 더불어 보건복지부에서는 비의료 기관에서도 건강 관리 서비스를 합법적으로 제공할 수 있도록 하였고, 민간 보험사가 선제적인 개입으로 손해율을 관리할 수 있는 길을 열어 주었다.

AI닥터는 임상 시험을 통해 효과가 입증되었으므로 민간 보험사의 당뇨병 환자들에게 적용할 경우 손해율을 관리할 수 있는 가능성이 크다. 특히 AI닥터처럼 인공지능을 기반으로 서비스를 제공하는 경우 사람이 개입하는 제품에 비해 가격 경쟁력도 확보할 수 있다. 민간 보험사 입장에서 당뇨병으로 인해 발생하는 손해율을 줄이기 위해 AI닥터를 도입할 가치가 충분하다(Exhibit 10).

앞선 비즈니스 모델과 비교하면 국가가 아닌 민간 사업자와 계약을 통해 제품을 공급하는 것이므로 수가 인정 과정을 생략할 수 있어 더 빠르게 매출을 발생시킬 수 있다. 다만 다수의 민간 보험사를 개별적으로 상대하는 과정에서 많은 인적, 시간적 자원을 투입해야 한다. 특히 다양한 보험사별 수요에 맞춰 제품을 다각화하려면 더 큰 개발 조직을 운영해야 하는 부담도 있다.

 


앞선 두 가지 모델 외에도 B2C(Business to Consumer) 분야에서 비즈니스 모델을 구축하는 것도 가능하다. 헬스케어 비즈니스에서 일반적인 접근 방법은 아니지만 최근 모바일 생태계가 일반화되면서 새로운 시장이 개척되고 있다. 모바일 플랫폼 기반의 스트레스 및 체중 관리 분야에서 B2C 시장이 급속도로 확장되고 있는 가운데 서비스 형태가 유사한 당뇨병 관리 제품의 직접 판매 가능성도 커지고 있는 것이다.

제공되는 기능 중 복약 기록, 영양 및 운동 관리에 초점을 맞춤 제품의 경우 식품의약품안전처의 인허가 없이 바로 시장에 출시할 수 있기 때문에 B2C 분야는 B2B분야와 달리 진입 장벽이 다소 낮은 편이다. 다만 소비자에게 제품을 직접 소개해야 하므로 마케팅 전략이 동반되어야 하는데 참고할 만한 사례가 부족한 경우 시장을 개척해야 하는 어려움이 수반된다.

김 대표는 이번 시리즈 B 투자를 받는 과정에서 비즈니스 모델에 대한 전략을 명확하게 제시해야 하는 상황이다. 우선 B2B 분야의 경우 진입 장벽이 명확하므로 이를 넘으면 안정적인 비즈니스를 영위할 수 있다는 장점이 있지만, 진입 장벽을 넘을 때까지 매출이 전혀 없어 전적으로 투자를 통한 자금 조달에 의존해야 한다는 단점이 있다. B2C 분야의 경우 즉각적인 매출이 발생하므로 점진적으로 비즈니스를 키워갈 수 있다는 장점이 있지만 새로운 시장을 개척해야 한다는 부담과 장기적으로 안정적인 비즈니스 영위가 쉽지 않다는 단점이 있다.

 

기업의 자금 확보 선택지

김 대표가 시리즈 B 투자를 받기로 결정하기까지 다양한 선택지를 놓고 고민했다. 창업 이후 현재까지는 제품을 개발하고 임상적 효과성을 입증하는 데 중점을 두다 보니 투자 유치를 통한 자금 조달로 기업을 운영해 왔다.

그러나 제품에 대한 검증이 어느 정도 마무리된 현재 상황에서는 어떤 비즈니스 모델을 선택하느냐에 따라 크게 세 가지로 나눌 수 있었다.

첫째는 판매 수익을 통한 자원 조달이다. B2C 비즈니스 모델로 제품을 직접 판매하여 얻어지는 수익을 기업 운영에 활용하는 것이다. 현재 시점에서 당뇨병 환자를 대상으로 판매 가능한 제품을 보유하고 있으므로 가능한 방식이다. 수익 규모가 기업을 운영할 정도로 충분히 확보된다면 투자를 유치하지 않거나 소규모의 투자 유치를 통해 지분 희석을 최소화할 수 있는 장점이 있다. 다만 새로운 시장을 창출해야 하므로 원하는 시점에 원하는 만큼의 수익이 발생할지 알 수 없다는 단점이 있다.

물론 그 외에도 국가 R&D 과제 수주를 통한 수익 창출 방법도 있다. 하지만 적합한 시기에 기업의 성장 방향과 일치하는 R&D 과제가 나올지 알 수 없고 이를 수주할 가능성까지 고려하면 불확실성이 높은 것은 마찬가지이다. 게다가 R&D 과제는 일회성이므로 반복적인 매출이 필요한 비즈니스 모델로서의 가치는 떨어진다.

둘째는 대출(debt financing)을 이용하는 것이다. 민간 금융 기관 또는 기술신용보증기금 등을 통한 대출로 자금을 확보하는 것이다. 투자 유치와 비교하면 지분을 희석하지 않아도 된다는 장점이 있지만 이자 납입 및 원금 상환에 대한 부담이 있다는 단점이 있다. 현재 비즈니스 모델이 구체화되지 않은 상황에서 지분율을 희석시키지 않기 위해 대출을 받는 것은 다소 위험해 보이는 것이 사실이다.

셋째는 벤처캐피탈을 통한 투자 유치다. 국가 건강 보험의 수가를 받아서 회사를 성장시키기 위해서는 향후 2~3년간 인허가 및 수가 책정 과정을 거처야 한다. 이때까지 따로 매출을 낼 방법이 없으므로 투자 유치를 통해 안정적인 재원을 확보할 수 있다는 것은 큰 장점이다. 하지만 대표 이사의 지분이 희석된다는 단점이 있다. 지분율이 낮아질수록 경영권에 영향을 받을 수 있으며, 국내 증시에 상장할 경우 대표 이사의 지분율이 상당히 중요한 이슈로 작용할 수 있어 주의해야 한다.

김 대표는 세 가지 선택지를 놓고 고민에 빠졌다. 첫째로 매출 수익을 통한 자금 확보의 경우 수익 규모에 대한 예측이 어려워 다소 위험성이 높다고 판단했다. 소비자에게 직접 제품을 판매하는 경우 시장에서의 유사 사례가 거의 없어 마케팅 비용을 추산하기 어려운 측면이 있었다. R&D 과제의 경우도 과제 수주 여부를 미리 가늠하기 어려워 추가적인 자금 보전 옵션으로 보는 것이 적합하다고 봤다.

둘째로 대출을 활용하는 경우 이자 납입 및 원금 상환의 부담이 커서 매출이 발생하지 않는 현재 시점에서 활용하기 어렵다고 판단했다. 특히 현재 필요한 자금을 조달하기 위한 대출의 규모가 자본금을 크게 상회하고 현재 영업이익을 발생시키기 어려워 자본잠식의 우려가 있다. 자본잠식의 경우 향후 추가 투자 및 정부과제 수주에 부정적인 요인으로 작용할 수 있어 부담이 크게 느껴졌다. 지분율이 희석되지 않는다는 장점은 향후 비즈니스 모델이 고도화되어 현금 흐름이 발생하는 시점 이후의 선택지로 남겨 두고 싶었다.

김 대표는 현재 시점에서는 마지막 선택지인 벤처캐피탈을 통한 투자 유치가 가장 적합하다고 판단했다. 이번에 투자를 유치하는 조건으로 지분율을 계산해 보더라도 대표 이사의 지분율이 크게 희석되지 않은 상황이었다(Exhibit 11). 현재 현금 흐름이 거의 발생하지 않는 상황에서 투자 유치를 통한 자금 확보는 향후 추가 투자 유치 및 정부 과제 수주에 있어 유리하게 작용할 것으로 판단했다. 김대표는 기존 투자자 및 공동 창업자와 심사숙고한 끝에 벤처캐피탈의 투자를 유치하기로 하였다.

 

 

시리즈 B 투자 준비 과정

김 대표는 투자 유치 준비 과정에서 투자사로부터 다양한 종류의 도전 과제를 받았다. 첫째는 매출과 관련한 부분이었다. 지금까지 국가 R&D 과제를 수주해 일부 비용을 충당할 수 있었지만 비즈니스 모델이라고 하기는 어려웠다. 시리즈 A 투자 당시에는 매출이 없는 것이 크게 문제되지 않았다. 제품 개발 단계였으므로 당시 보유하고 있는 기술의 진입 장벽, 팀 구성원들의 전문성, 해당 분야의 시장성을 기반으로 평가받을 수 있었다. 하지만 시리즈 B 단계에서는 비즈니스 모델 구축을 위한 가시적인 계획을 제안하는 것이 중요했다.

둘째는 기업 가치를 산정하는 부분이었다. 김 대표는 창업자이자 대표 이사로서 회사의 가장 많은 지분을 확보하고 있었다. 당연히 기업의 가치가 높게 책정될수록 본인의 지분에 대한 가치도 높아질 수밖에 없었다. 하지만 아직 매출이 발생하지 않은 상황이므로 기업의 지적재산을 기반으로 가치를 산정하기란 쉽지 않았다. 또한, 시리즈 B 투자 이후 엑싯(exit) 전까지 1~2회 투자 유치를 더 받을 수 있으므로 무조건 기업 가치가 높게 책정된다고 해서 좋은 것은 아니었다. 중기 투자인 만큼 적정한 가격으로 기업 가치가 책정될 필요가 있었다.

셋째는 기업의 엑싯(exit) 전략이었다. 중기 투자를 받는 시점이므로 회사가 어떠한 전략으로 인수 합병(M&A) 또는 기업 공개(IPO)를 할 것인지에 대한 가시적인 계획이 필요했다. 시리즈 B 투자자 입장에서는 중기 투자를 단행하는 만큼 구체적인 투자금 회수 계획을 근거로 투자를 결정할 가능성이 컸다. 적자 기업도 상장을 할 수 있는 테슬라 요건 상장[7]이 시행되면서 어떤 형태로 기업 공개를 하는가에 따라 다른 전략을 취할 수 있게 되었다. 그러므로 투자 받은 금액을 기반으로 독보적인 기술력이나 매출 성장세에 집중할 것인지, 이익을 내는 건전한 재무 구조를 만들어서 안정적인 상장을 추진할 것인지에 대한 전략을 제시해야 할 필요가 있었다.

김 대표는 시리즈 B 투자 유치 준비 과정에서 마주한 질문들이 기존 엔젤 투자 및 시리즈 A 투자 때와는 무게감이 달랐다. 당시나 지금이나 기업이 매출을 내지 못하는 절박한 상황인 것은 마찬가지였다. 하지만 투자 금액도 커지고 기업의 가치도 더 높게 책정되고 있었으므로 더욱 막중한 책임감과 두려움을 동시에 느끼고 있었다.


[주석]

1. Physician Confidence in Artificial Intelligence: An Online Mobile Survey, Journal of Internet Medical Research, 2019.

2. Diabetes Atlas Ninth edition, IDF, 2019.

3. 제2형 당뇨병 환자가 지난 3개월간 혈당 관리가 잘 되었는지를 평가하는 지표로서 당뇨병 환자의 치료 성과를 측정하는 주요 지표.

4. 보험회사별 업무보고서, 금융감독원, 2019

5. 적자 기업이라도 성장성이 있다면 코스닥 시장 입성을 허용해 주는 성장성평가 특례상장 제도로, 2017년 1월부터 시행되고 있음.

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집필진

김영인

김영인

김영인은 Noom의 메디컬 디렉터이자, 눔코리아의 대표이다. 연세대학교 의과대학을 졸업한 이후 대한의사협회 정책이사, 대한공중보건의사협의회 회장을 역임한 후 Noom에 입사했다. 의사이지만 비즈니스 현장에서 사업 개발, 투자 유치, 지사 경영 등 다양한 경험을 쌓고 있는 "딴짓하는 의사" 중 한 사람이다.
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