2019년 코스닥 BM(Business Model) 상장1호기업

메리츠종금증권 윤주호 애널리스트는 플리토 탐방 결과를 담은 리포트를 발표했다. 플리토는 2012년 설립된 ▷국내 유일의 언어전문 빅데이터기업이다. 2019년 코스닥 BM(Business Model) 상장 1호기업으로 선정돼 주목을 받았다. 일반상장이 아닌 사업모델기반 기술성 특례상장 방식이다. 플리토는 상당 기간 준비를 통해 특례상장의 기회를 놓치지 않았다. 플리토는 ▷코스닥 시장에서 처음으로 ▷사업모델기반 ▷특례상장에 도전한 기업이다.

플리토의 ▷사업모델기반 특례상장 성공은 앞으로 ▷독자적인 기술보다 ▷독창적인 사업 모델을 토대로 성장할 수 있는 ▷기업의 IPO 행보에 적지않은 영향을 미칠 것으로 전망된다. 이정수 플리토 대표는 약 2년간 진행한 IPO 과정에 대해 설명하며 "IPO를 준비하는 기업은 상장의 목표를 확실히 해야 한다"고 조언했다. 이 대표는 "IPO가 회사의 성장에 도움이 되는지에 대한 판단이 가장 중요하고, 정말 진지하게 고민해야 한다"고 강조했다.

플리토는 2017년 6월부터 IPO를 준비했고, 2019년 7월 코스닥에 상장했다. 주요 고객사인 글로벌 IT기업에 대한 대응력 높이기 위해 ▷해외 지사 설립이 필요했다. 이를 위한 자금 확보 차원에서 IPO를 결정했다. 아울러 다양한 종류의 언어 데이터를 선제적으로 확보하기 위한 투자도 필요했다.

플리토는 상장 유형을 꼼꼼하게 살펴보며 매출액 시가총액 등 여러 요건을 검토한 뒤 ▷사업모델기반 특례상장으로 방향을 잡았다. 플리토는 공모 과정에서 ▷인공지능(AI) 산업 성장에 따른 수혜 기대감 등에 힘입어 흥행에 성공했다. 플리토는 코스닥 상장 이후 ▷글로벌 AI 서비스 기업과 협업 확대, ▷해외 법인 설립 추진 등 성장을 위한 준비 작업에 공을 들이고 있다. 앞으로 AI 시대를 선도할 언어 빅데이터 전문 기업으로 도약하겠다는 목표다.

플리토의 ▷설립일은 2012년 8월 24일이다. ▷상장일은 2019년 7월17일이다. ▷종업원수는 2019년 2월 기준 37명이다. ▷본사 소재지는 서울 강남구 삼성로 547번지 2층이다. ▷감사의견은 적정으로 대주회계법인이 제시했다. ▷주거래은행은 중소기업은행 선릉역지점이다. ▷주요품목은 언어데이터의 구축 판매 물품감정 소프트웨어 개발과 공급 등이다.

플리토는 ▷번역 애플리케이션 ▷플리토를 운영중이며 ▷언어 데이터 수요 증가로 매출성장이 예상된다. 동사는 플랫폼을 통해 수집된 ▷말뭉치(Corpus)를 정제한 ▷언어 데이터를 국가 연구기관 또는 IT산업 내 다양한 기업고객 등에게 판매하는 사업을 영위하고 있다.

플리토는 플랫폼을 통해 ▷24개 언어를 지원하고 있으다. 경제 예술 역사 생활 IT 등 각 주제별로 문어체와 구어체 등의 다양한 문장을 제공하고 있다. ▷네이버 ▷구글 ▷NTT도코모 등 국내외 ▷SNS업체와 ▷플랫폼 ▷웹툰 ▷엔터테인먼트 ▷미디어 기업 등 다양한 분야에서 거래처를 늘려가고 있다.

플리토는 2019년 1분기 기준 데이터베이스를 기반으로 ▷집단지성 번역플랫폼을 운영중이다. ▷전환상환우선주의 보통주 전환에 따른 ▷자기자본 확충과 ▷부채규모 축소로 완전자본잠식상태를 탈피하면서 ▷양호한 재무구조를 확보했다. ▷빅데이터 시장의 성장과 음성인식 번역 등 ▷언어AI(인공지능)시장의 성장으로 ▷언어 데이터에 대한 수요가 증가하고 있어 ▷매출성장 가능성이 높아보인다.

플리토는 ▷국내 최초로 사업모델 특례제도를 통해 상장한 언어 빅데이터 전문업체다. 사업환경은 ▷인공지능 기술과 사물인터넷(IoT) 기술 확산과 맞물려 음성인식 시장 확대될 전망이며 ▷데이터 판매 및 플랫폼 서비스 수요 증가로 평균 판매 단가가 상승중이다.

플리토는 경기변동과 관련 ▷인공지능 개발과 관련된 IT 기업의 수요에 영향을 받아왔으며 ▷국가 차원의 데이터 확보 사업 증가할 경우 수혜를 입어왔다. 플리토의 주요제품은 ▷데이터 매출(76.33% 플랫폼 내 수집된 언어 데이터 판매 ) ▷플랫폼매출(23.67% 집단지성 전문번역 등 플랫폼 내 제공 언어서비스 ) 등으로 구성된다. 원재료는 ▷지급수수료 - 데이터 매출(5.8%) - 기타 플랫폼 관련(국내:38.9% 수입:55.2%) 등이다.

[메리츠종금증권] 플리토 - 국내 유일 언어전문 빅데이터 기업으로 부상하고 있다

2019년 코스닥 BM(Business Model) 상장1호기업

- 매출비중(1H19) : 데이터판매 76%, 플랫폼 매출 24%
- 국가별 언어데이터 보유량 비중: 아시아어 67%, 유럽어 13.9%, 아랍어 9.5%, 영어 9.4%
- 플리토 누적 언어데이터 생산량 1.2억개, 플랫폼 누적가입자수 1,030만명, 173개국, 25개 언어 데이터 생산 및 수집

■ 주요제품군 및 사업분야

- 언어 빅데이터 전문기업: 플랫폼 언어유저로부터 언어데이터 생산 및 공급, 고품질 언어데이터를 분류, 저장 , 시스템을 구축하여 언어수요자인 플랫폼 일반유저(B2C)와 기업고객(B2B)에 제공. B2B고객에 데이터 판매시 초기에는 매출과 매 출원가로 인식, 이후 발생한 매출은 원가 없이 이익으로만 인식함.
- B2C 플랫폼 플리토( Flitto) 보유 : 언어데이터 요청, 보상설정, 생산 플랫폼구축. 인공지능으로 자동답변이 불가시 번역 전문가에 문의하여 보다 정확한 데이터 제공. 초기 데이터 생성 이후 다양한 참여자 검증
- Peergroup: 인공지능 언어개발 업체 Appen(호주)이 있음. 인공지능 학습시키기 위해 전문가 중심 데이터 생성. 트위 터 등 SNS와 미디어를 번역해서 데이터화. 주로 미국, 호주 등 영미권 위주 매출이 대부분인데 반해 플리토는 아시아지 역이 대부분. 각 국가에서 언어데이터 생성기업들은 있으나 10개국 이상커버리지가 넓은 기업은 없음

■ 투자포인트 (Investment Points)

- 인공지능 분야에서 중요한 언어데이터 취급 : 음성데이터와 번역 데이터는 어학적인 능력이 있는 사람에게 데이터 생 성이 용이, 다른 인공지능 산업보다 데이터 축적이 빠른 장점 보유. 인공지능은 알고리즘으로 코딩만 있으면 쉽게 구현 가능하나 산업 적용, 특허 등이 어려운 아직은 산업초기 단계. 인공지능에서 중요한 부분은 빅데이터를 어떻게 모으는가 와 데이터를 누구에게 판매하는가임

- 언어 데이터관련 토탈솔루션 보유: 플랫폼(Flitto)을 통해 다양한 유저가 데이터 생산, 언어데이터 수집, 검수를 통한 데 이터 생성 및 검증, 플랫폼 유저의 집단지성을 통해 3~8회 검수 진행. 플리토 플랫폼 유저 추이는 '14년 219만명, '19.3 월 1,033만명으로 증가 중. 관련데이터의 저작권은 플리토에 귀속. 플랫폼을 이용하는 번역수요자들은 자동번역기 보 다 정확하고 전문가번역보다는 값싼 번역을 원하는 이들임

- 경쟁사 Appen과는 다른 비즈니스 구조 : Appen은 직접 전문가를 채용하여 언어데이터를 쌓는데 비해 'Flitto'라는 플 랫폼을 통해 데이터가 누적되는 구조. 업종의 특성상 추가적인 인력확장에 대한 부담 크지 않아 향후 매출액 증가에 따 른 영업레버리지 발생 가능

- 음성 데이터가 필요한 고객 증가에 따른 B2B 매출 증가: 자동차, AI스피커, 전자상거래, 헬스케어, 요식업 등 언어데이 터를 필요로 하는 다양한 기업에 판매 가능. 국내고객 뿐만 아니라 국내 음성인식이 필요한 해외 기업으로 확대. '17년 이 후부터 글로벌 고객사 등 다양한 레퍼런스를 바탕으로 B2B 매출 증가 중 ('16년까지 관련 매출 전무)

- 다양한 매체 등에 적용 가능성: 백종원의 요리비책, 윤종신의 탈곡기 등 유명 유튜버 및 CJ ENM 영상 자막 번역 경험. 1 개 언어기준 분당 1.5만원, 10분 15만원 수준의 가격을 1만원이 안되는 가격으로 번역 진행

- 연간매출의 대부분이 4Q 발생하는 계절성 : 매출의 76%를 차지하는 데이터매출은 B2B향으로 대부분이 4Q에 수익인 식. 수익인식구조는 고객사별 변동 있으며 데이터 매출의 수익

■ 실적, 재무 및 valuation

- 매출액 추이: '16년 13억원, '17년 22억원, '18년 35억원, '19E 66억원, '20년E 136억원 (예상치는 가이던스)
-기존 인력 대비 최근 70% 인력 증가로 인한 고정비 증가로 '19E bep 수준의 실적 예상
- 오버행(overhang): DSC인베스트먼트 3.28%로 exit 중 단기물량부담

베타뉴스 홍진석 (press@betanews.net)
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