포춘 500 기업을 위한 비밀 사기 탐지: Variance의 2,100만 달러 시리즈 A 펀딩 공개

핵심 요약

Variance는 위험 관리와 규정 준수를 위한 특수 목적 AI 에이전트를 개발 하며, 전 세계 가장 큰 기업들을 지원하고 있습니다.
3년간의 스텔스 모드를 거쳐 2,100만 달러 규모의 시리즈 A 투자를 유치 했으며, 이제 공식적으로 출범했습니다.
5명의 소프트웨어 엔지니어가 25명 규모 팀에 해당하는 생산성을 달성 하며, AI 코딩 에이전트를 적극 활용합니다.
GoFundMe의 모든 모금 캠페인, 마켓플레이스 판매자 확인, 복잡한 신원 검증을 자동화 하여 사기를 실시간으로 탐지합니다.
AI 에이전트가 내부 시스템의 사용자 인터페이스를 직접 조작 하여 데이터를 수집하고 추론하는 혁신적 기술을 확보했습니다.

Variance: 포춘 500대 기업의 숨겨진 방패

Variance는 콘텐츠 검토, 사기 탐지, 신원 검증을 대규모로 자동화하는 특수 목적 AI 에이전트 플랫폼입니다. 공동 창립자 카린(Karine Mellata)은 "우리는 나쁜 사람들이 자주 사용하는 시스템을 좋은 사람들을 위해 구축하고 있다"고 표현했습니다.

이 스타트업은 지난 3년간 거의 알려지지 않은 채 운영되어 왔습니다. 왜 이렇게 은폐했을까요? 그 이유는 간단합니다. Variance가 다루는 데이터와 문제들은 극도로 민감하기 때문입니다. 만약 Variance의 성공 사례를 공개적으로 마케팅한다면, 더 많은 사기범들이 적응하고 진화하여 오히려 더 많은 남용과 나쁜 결과를 초래할 수 있습니다. 그래서 Variance의 고객들 중 상당수는 이 팟캐스트에서 이름조차 언급할 수 없는 상황입니다.

이제 막 스텔스 모드를 벗어난 Variance는 2,100만 달러 규모의 시리즈 A 투자 를 확보했습니다. 이는 포춘 500대 기업들이 얼마나 이 기술을 신뢰하고 있는지를 보여주는 명확한 증거입니다. GoFundMe, Medium, Redbubble과 같은 글로벌 플랫폼들이 이미 Variance의 기술에 의존하고 있으며, 일부 포춘 50대 기업들도 판매자 검증과 궁극적 수익자(UBO) 확인을 위해 협력하고 있습니다.

실제 작동 사례: GoFundMe의 사기 탐지 자동화

Variance의 기술을 가장 잘 이해하기 위해서는 실제 적용 사례를 살펴봐야 합니다. GoFundMe와의 협력 은 Variance의 역량을 명확히 보여줍니다.

GoFundMe는 개인이 모금 캠페인을 만들 수 있는 플랫폼입니다. 하지만 이는 단순한 소셜 플랫폼이 아닙니다. GoFundMe는 결제 중개 기업으로서 법적 책임 을 집니다. 예를 들어, 지원해서는 안 되는 단체에 대한 결제를 중개할 경우 법적 문제가 발생합니다. 따라서 모든 캠프페인을 엄격한 규정 준수 기준에 따라 검증해야 합니다.

Variance의 AI 에이전트는 다음을 자동으로 수행합니다:

모금 캠페인이 불법적인 활동(예: 군사 작전 자금 모금)에 사용되는지 검증
위기 상황을 핑계로 한 사기성 캠페인 탐지 (예: 실제와 무관한 재해 모금)
돈이 올바른 수령자에게 전달되는지 확인
제재 대상 국가로의 자금 흐름 차단
규정 준수 위험이 될 수 있는 모든 거래 파악

과거에는 인간 분석가들이 이 모든 작업을 수동으로 수행했습니다. 하지만 Variance의 자동화 시스템은 일관성 있고 빠른 속도 로 처리합니다.

GoFundMe에서 흔한 사기 패턴: 위기 편승 사기

특히 주목할 만한 사기 유형이 있습니다. 대규모 재난이나 비극적 사건이 발생하면 GoFundMe의 모금 캠페인이 폭증 합니다. 실제 사건과 관련된 정당한 캠페인도 있지만, 대부분은 사기꾼들이 공감을 악용하려는 시도입니다.

예를 들어, 찰리 커크 살인 사건이 발생했을 때 찰리 커크 가족을 위한 모금 캠페인이 수백 개 급증했습니다. 문제는 어느 캠페인이 실제로 가족과 관련이 있고, 어느 것이 단순히 사기꾼의 개인 자금 모금인지 구분하는 것 입니다. 대부분은 완전한 사기꾼들이 진정한 모금 캠페인 대신 자신들의 캠페인에 기부되기를 바라는 것입니다.

Variance의 AI 에이전트는 여러 신호를 종합적으로 분석합니다:

신원 정보 확인 (실제 신원인지 검증)
계정 이력 분석 (과거 행동 패턴 조사)
모금 캠페인 메타데이터 검증 (이미지, 설명, 문체 분석)
GoFundMe 서비스 약관 준수 여부 자동 판단

이 모든 작업이 이제 수동 검토보다 훨씬 더 일관된 방식 으로 완전히 자동화됩니다.

마켓플레이스와 KYB 검증의 혁명

Variance의 기술이 적용되는 범위는 GoFundMe를 훨씬 넘어갑니다. 마켓플레이스와 긱 이코노미 플랫폼 에서도 광범위하게 활용됩니다.

배달 기사 플랫폼을 예로 들어봅시다. 누군가가 배달 기사로 등록하려면 본인 확인이 필수입니다. 셀카와 운전면허증을 제출해야 합니다. 이 모든 데이터는 Variance의 AI 에이전트에 의해 자동으로 분석되고 검증 되며, 회사의 표준 운영 절차에 따라 처리됩니다.

더 복잡한 사례는 KYB(Know Your Business) 검증 입니다. 온라인에서 사업을 하려고 등록할 때, 마켓플레이스나 금융 기관은 당신이 말하는 사업 주체와 실제로 연결되어 있는지 확인해야 합니다. 이는 규정 준수의 필수 요건입니다.

복잡한 소유권 네트워크의 추적

예를 들어, 누군가가 "Decoy Technologies"라는 회사를 운영하며 "Karine Mellata"와 연결되어 있다고 등록한다고 가정해봅시다. 간단한 경우처럼 보이지만, 현실의 기업 구조는 훨씬 복잡합니다.

많은 기업은:

여러 개의 유령 회사(shell company)를 보유
다양한 에이전트와 신원과 연결된 복잡한 소유 구조
국제적으로 분산된 연관 기업들

이 거대한 그래프 안에서 위험 신호를 찾는 것이 핵심입니다:

노드 중 하나가 제재 대상 국가에 위치하는가?
부정적인 언론 보도가 있는가?
돈세탁 혐의로 법정에 선 기록이 있는가?

과거에는 기업들이 이러한 조사를 전적으로 수작업으로 수행 했습니다. 인간 분석가가 각 연결을 추적하고, 공개 기록을 검색하며, 위험을 평가했습니다. 이는 느리고, 비효율적이며, 일관성 없는 방식이었습니다.

AI 에이전트의 데이터 통합 혁신

Variance의 핵심 기술 혁신은 데이터 수집과 통합 방식 에 있습니다. 이는 단순한 AI 모델 적용이 아닙니다.

문제: 분산된 데이터의 통합

기업들이 검증을 수행할 때, 필요한 데이터는 여러 곳에 분산되어 있습니다:

사용자 신원 기록 (로그인 행동, 장치, 개인식별정보)
비즈니스 정보 (회사 등록, 소유권 구조)
모금 활동 이력
거래 패턴
외부 데이터베이스 (사업자 등록부, 공개 웹)

이 데이터는 5~10개의 서로 다른 내부 시스템과 다양한 데이터 저장소 에 존재할 수 있습니다. 더 큰 문제는, 이 정보들이 인간의 상호작용을 위해 설계된 사용자 인터페이스 뒤에 숨겨져 있다 는 것입니다.

해결책: AI 에이전트의 UI 자동화

Variance의 혁신적 접근법은 AI 에이전트가 브라우저를 직접 실행하고 사용자 인터페이스를 조작 하도록 하는 것입니다. 마치 인간 분석가처럼:

내부 대시보드에 로그인
필요한 데이터를 수집하기 위해 UI 네비게이션
오래된 검토 도구에서 정보 추출
수집된 모든 데이터를 기반으로 추론

이는 이전의 데이터 통합 방식(리버스 ETL, API)을 보완합니다. 과거에 인간이 수동으로 수행했던 작업들을 이제 완전히 자동화 할 수 있게 되었습니다.

대규모 악용 네트워크의 추적

이 기술의 위력은 복잡한 사기 네트워크를 추적 할 때 드러납니다. 오픈 웹의 비정형 데이터에서 지능형 신호가 발견되면, 인간 분석가 없이는 전체 악용 네트워크를 추적하는 것이 불가능 합니다.

대규모 환경에서 Variance의 시스템은:

공개 웹에서 비정형 데이터 수집
100개 이상의 국제 사업자 등록부에 접근
이름, 주소, 거래 정보 자동 검색
패턴 인식을 통한 관련 엔티티 식별
실시간으로 위험도 평가

전통적 사기 탐지 시스템의 한계와 혁신

Variance가 등장하기 전, 기업들은 개별적이고 단편화된 시스템 에 의존했습니다.

과거의 사기 탐지 방식

1. 규칙 기반 엔진 (Rule Engine)

특정 임계값 기반 자동 트리거 (예: $1,000 이상의 거래)
고정된 규칙으로만 작동
새로운 사기 패턴에 대응 불가

2. 특정 분류기 (Specialized Classifiers)

특정 유형의 악용만 감지
유연성 부족
모든 상황을 포괄하지 못함

3. 인간 분석가

맥락 이해와 최종 결정에는 탁월
하지만 처리 속도가 느림
일관성 부족
빠르게 진화하는 사기에 대응 불가

이 세 요소의 조합은 느리고, 비효율적이며, 병목 현상 을 야기합니다.

Variance의 자동화된 의사결정 시스템

Variance의 AI 에이전트는 이 모든 역할을 통합합니다:

규칙 엔진의 기능: 기본적인 분류 작업을 자동화
특정 분류기의 기능: 다양한 사기 유형 감지
인간 분석가의 기능: 맥락 이해 및 미세한 판단

가장 주목할 점은 AI 에이전트가 99%의 사례를 자동으로 분류 할 수 있다는 것입니다. 나머지 1%는 가장 복잡한 사례들로, 인간 검토가 필요합니다. 하지만 이 1%를 위해서도 ** 뛰어난 대시보드와 조사 시각화 도구**가 있어서 인간 분석가를 보조합니다.

이는 완전한 자가 치유 시스템(self-healing system) 을 의미합니다:

자동화된 처리로 속도 극대화
일관된 기준 적용
실시간 피드백 루프를 통한 지속적 개선
기업의 혁신 속도 가속화

실제 영향: 선거 개입과 물리적 폭력 방지

Variance의 기술이 가진 영향력은 단순한 상업적 차원을 넘어갑니다.

실제 사례로, 선거 기간 동안 Variance의 AI 에이전트는 고도로 복잡한 사기 조직을 성공적으로 탐지 했습니다. 이는 다음을 포함했습니다:

특정 내러티브를 퍼뜨리려는 국가 지원 행위자
조직적 잘못된 정보 캠페인
정치적 담론을 왜곡하려는 시도

이러한 탐지는 고립된 분류기나 인간 팀으로는 불가능했을 것 입니다. 복잡한 네트워크를 추적하고 패턴을 인식하는 능력이 필수적이었습니다.

더 충격적인 측면은, Variance가 탐지한 위협 중 일부는 물리적 폭력으로 이어질 수 있는 온라인 위협 이었다는 것입니다. 조기 탐지를 통해 실제 세상에서의 폭력 사건을 방지했을 가능성이 있습니다.

현재 Variance가 탐지한 심각한 사건들은 법 집행 기관에 넘겨져 적절한 조치가 취해지고 있습니다.

놀라운 팀 효율성: 5명의 엔지니어의 기적

Variance의 가장 놀라운 측면 중 하나는 팀 규모 대비 생산성 입니다. 현재 팀은 단 12명이며, 그 중 5명만이 소프트웨어 엔지니어 입니다.

그럼에도 불구하고, 이 5명의 엔지니어들이 구축한 시스템은 25명 규모 팀의 결과물 에 필적합니다. 어떻게 이것이 가능할까요?

AI 코딩 에이전트의 활용

Variance의 엔지니어들은 AI 코딩 에이전트(특히 Cursor) 를 극도로 활용합니다:

각 엔지니어는 3개의 모니터를 갖춤
한 모니터에서는 AI 에이전트가 실시간으로 코드를 생성하고 실행
엔지니어들은 고급 감독 역할 수행 (코드 검토, PR 검토)
결과적으로 각 엔지니어는 자신만의 작은 팀의 관리자처럼 행동

이는 완전히 새로운 업무 방식을 창출했습니다. 엔지니어 1명이 전에는 불가능했던 수준의 생산성 을 달성합니다.

비엔지니어도 코드를 배포하다

더 흥미로운 사례는 고객 성공 관리자(CS Manager) 의 이야기입니다. 이 직원은 완전히 비기술직이지만, 이제는:

기업 고객으로부터 기능 요청 직접 수신
간단한 요청을 Cursor 에이전트에 전달
AI가 자율적으로 기능을 개발하고 배포
엔지니어링 팀과 상담할 필요 없이 몇 시간 후 완성

이는 단순한 자동화를 넘어 조직 구조 자체의 변혁 을 의미합니다. 기술 장벽이 크게 낮아졌고, 모든 직원이 더 빠르게 가치를 창출할 수 있게 되었습니다.

Variance 팀 문화: 강력한 오너십과 높은 협업

작은 팀으로 대규모 성과를 이루려면 특별한 조직 문화 가 필수입니다. Variance는 다음을 특징으로 합니다:

강력한 오너십 문화

매 팀원이 자신의 업무에 대해 주도권을 가짐
회사 모든 부분에 영향력 행사 가능
결정 권한이 분산됨
개인의 주인의식이 극대화됨

높은 협업

공동 창립자들이 자주 지시하지 않음
대신 문제를 제시하면 팀이 스스로 해결
서로 배우는 문화
각 엔지니어가 특정 영역의 최고 전문가가 될 수 있음

예를 들어, 팀원 루크(Luke)는 Meta의 초기 엔지니어 중 한 명으로, 대규모 언어 모델을 위한 이평가(evals)에 대해 팀의 누구보다, 심지어 업계의 많은 사람보다도 깊이 있게 이해하고 있습니다. 공동 창립자들은 이를 자랑스러워하며, 팀으로부터 많은 것을 배웁니다.

일일 협력

모든 팀원이 샌프란시스코에서 직접 만남
매우 제품 중심적
공동 창립자도 엔지니어 출신이라 높은 기술 이해도
매일의 협력을 통한 빠른 의사결정

창업 배경: Apple에서의 사기 방지 경험

Variance의 강력한 기초는 Apple에서의 경험 에서 비롯되었습니다. 공동 창립자 카린(Karine)과 마이클(Michael)은 모두 Apple에서 사기 방지 팀의 엔지니어였습니다.

카린: 데이터 엔지니어
마이클: 머신러닝 엔지니어

Apple의 사기 방지 팀은 중앙 집중식 서비스형 팀 으로, iMessage, iCloud 등 여러 제품팀에 서비스를 제공했습니다. 마이클의 머신러닝 결정은 카린의 데이터 스트리밍 작업을 통해 조직 전체로 확산되었습니다.

공생적 파트너십의 시작

두 사람은 처음부터 완벽하게 보완적인 관계 였습니다:

기술적 깊이의 차원이 다름
데이터와 머신러닝의 완벽한 조합
업계 문제에 대한 깊이 있는 이해
서로를 신뢰하고 도전할 수 있는 관계

카린은 마이클에게 "이 문제를 해결하는 것이 사실 회사의 진정한 수단이라면 어떨까?"라고 물었습니다. 그리고 함께 Y Combinator에 지원 하기로 결정했습니다. 이것이 Variance의 창업 스토리의 시작이었습니다.

첫 고객 확보: IAC와의 8개월 여정

Variance의 첫 고객은 IAC (InterActiveCorp) 였습니다. IAC는 상장 기업이며, 포트폴리오 기업으로 Care.com, Angi 등을 보유하고 있습니다. 구체적으로는 IAC의 Ask Media Group 과 협력했습니다.

시급한 문제 발견

Ask Media Group은 엄청난 양의 마케팅 콘텐츠 를 보유하고 있었습니다. 하지만 IAC가 상장 기업이기 때문에, 마케팅 콘텐츠에 무엇을 포함할 수 있는지에 대한 엄격한 규정 준수 요구사항 이 있었습니다.

기존의 병목 현상

이 규정 준수 검토는 매우 복잡한 작업 이었습니다:

법적 방어 조언을 포함할 수 없음
특정 산업 규정을 준수해야 함
기존 분류기로 매핑 불가능
정규 표현식으로도 처리 불가능

결국, 대규모 BPO(Business Process Outsourcing) 아웃소싱 팀 이 수작업으로 콘텐츠를 검토하고 있었습니다. 이는:

회사의 성장 저해
마케팅 콘텐츠 출시 지연
인력 확장의 어려움
비용 증가

Variance의 솔루션

IAC 팀은 대규모 언어 모델로 이 작업을 할 수 있을 것 이라는 직감이 있었습니다. Variance가 "우리가 실제로 대규모 언어 모델로 이것을 할 수 있습니다"라고 말한 첫 번째 회사 였습니다.

첫 고객 확보까지 8개월 이 걸렸지만, 이는 엔터프라이즈 고객을 목표로 한 어려운 길 을 선택했기 때문입니다. 하지만 한 번 성공하면, 신뢰와 검증된 기술이 강력한 자산이 됩니다.

역동적인 AI 환경에서의 생존

Variance의 초기 여정은 매우 역동적인 AI 환경 에서 진행되었습니다. 특히 IAC와의 파일럿 진행 중:

GPT-4가 출시 되었고, 성능이 대폭 향상
비용 구조가 10배나 급격히 변화
모델 성능의 극적인 개선

이는 신생 회사에게 도전과 기회를 동시에 제시했습니다. 지속적으로 변화하는 환경에서도 제품을 구축하고 고객을 만족시켜야 했습니다.

급속한 성장 이후의 위기: CEO의 트럭 사고

2024년 7월경, Variance는 급속한 성장을 경험 하고 있었습니다:

엔터프라이즈 고객 계속 확보
월별 매출이 두 배로 증가
산업의 주목 받는 회사가 됨

이 흥분 속에서 공동 창립자 카린은 비극적 사고 를 당했습니다. TrustCon(가장 큰 신뢰 및 안전 컨퍼런스) 이후, 12시간의 강렬한 업무를 마친 후 자전거를 타고 사무실로 돌아가던 중 트럭에 치였습니다.

창업자의 관점에서의 위기

이는 단순한 개인적 비극이 아니라 회사의 생존 위기 였습니다:

당시 팀은 10명 규모
CEO가 모든 영업과 고객 관계를 담당
CEO가 단일 실패 지점(single point of failure)
회복 기간이 불명확함

신체적 피해

척추와 다리 뼈가 부러짐
약 10일간 입원
회복 초기에 걸을 수 없음

심리적 영향

1년 반을 쉬는 날 없이 극도의 속도로 일한 후, 갑자기 병원 침대에 갇히게 된 것입니다. 마이클이 병원에 찾아왔을 때 ** 둘 다 무슨 말을 해야 할지 몰랐습니다.**

위기에서의 회사 문화와 신뢰

마이클은 카린의 병상 옆에 앉아 Norman Foster가 설계한 Apple Park에 관한 책 을 건넸습니다. 잠시의 침묵 후, 마이클이 웃으며 말했습니다:

"음, 이건 우리 IPO 영화에서 정말 멋진 장면이 되겠네."

이 한 문장은 위기에서도 미래를 믿는 리더십 을 보여줍니다.

회사의 스트레스

회복 초기, 카린이 약 일주일간 업무를 할 수 없는 사이:

회사는 상당한 스트레스에 시달림
마이클은 회사의 종말이 올 것 같은 순간들을 경험
스티브 워즈니악의 비행기 추락 이야기를 계속 떠올림
어쩌면 각자 다른 길을 가야 할지도 모른다는 생각

하지만 동시에 깊은 확신도 있었습니다:

"이것이 끝이 아니라는 깊은 확신이 있었습니다. 흥미로운 도전이자 넘어야 할 장애물이었지만, 결코 최종적인 종착점처럼 느껴지지 않았습니다."

창업가의 강한 목적 의식: 지속적 동기 부여의 원천

왜 마이클과 카린은 이 위기를 이겨낼 수 있었을까요? 그 답은 창업의 초심 에 있습니다.

특정 문제에 대한 깊은 이해

Apple에서의 경험을 통해 두 사람은:

사기 탐지 분야에서 매우 구체적이고 희귀한 기술 보유
업계와 그 단점에 대한 깊이 있는 이해
특히 대규모 문제 해결 방식 에 대한 실무 경험

단순한 사업가가 아닌 문제 해결자

많은 창업가들은 "어떤 문제든" 해결하려 합니다. 하지만 마이클과 카린은 다릅니다:

"저희는 그 특정 문제를 해결하겠다는 단 하나의 목표에 의해 움직였습니다."

기술 진화를 예견한 비전

그들은:

기술이 발전할 것을 알고 있었음
대규모 언어 모델이 정교해질 것을 예상
결국 에이전트 시스템으로 처음부터 끝까지 완전히 해결 가능 할 것을 믿음

목적 의식이 고객에게 전달됨

고객들과 소통할 때, 그들은 자신들이 매일 직면하는 문제를 해결하기 위해 진정으로 헌신하는 창업가들을 인식합니다:

창업가 자신이 문제를 경험했음
기술적 역량이 있음을 증명
올바른 엔지니어링 시스템으로 달성 가능하다고 믿음
세심한 주의로 실행할 준비

이 깊은 신뢰 가 포춘 500대 기업들이 스텔스 모드의 작은 회사를 믿고 협력하게 하는 원동력입니다.

결론

Variance의 이야기는 단순한 기술 혁신을 넘어, 목적 의식으로 움직이는 창업가의 가치 를 보여줍니다.

5명의 엔지니어가 AI 에이전트의 힘을 활용해 전 세계 가장 큰 기업들을 위해 사기를 탐지하고, 물리적 폭력까지 방지하는 시스템을 구축했습니다. 스텔스 모드에서의 3년 숨고르기와 2,100만 달러 시리즈 A 펀딩 공개는 이 비전이 얼마나 강력한지를 증명합니다.

CEO의 트럭 사고라는 예측 불가능한 위기에서도 회사가 생존할 수 있었던 이유는, 팀 전체가 공유하는 강한 목적 의식과 신뢰 였습니다. Variance는 단순한 소프트웨어 회사가 아닙니다. 이것은 더 안전한 온라인 환경을 만들겠다는 깊은 약속 을 가진 조직입니다.

지금 당신이 GoFundMe에서 모금 활동을 하거나, 마켓플레이스에서 판매자로 등록하거나, 어떤 플랫폼을 사용할 때, 보이지 않는 곳에서 Variance의 AI 에이전트가 당신을 보호하고 있습니다. 이것이 바로 진정한 기술 혁신의 의미입니다.

Original source: This Startup Secretly Detects Fraud For Fortune 500s

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