Rogo의 AI 뱅커 베팅: 프린스턴 논문에서 주니어들의 잡무를 자동화하는 20억 달러 기업으로

투자은행 및 금융 분야를 위한 에이전트형 AI 플랫폼으로, 리서치, 엑셀 모델링, 딜 스크리닝, CIM 작성 및 실사 워크플로를 자동화하며, 은행의 독점 데이터를 시장 데이터베이스 및 공시 자료와 통합한다.

주니어 뱅커들의 잡무 - 모델, 메모, 실사 - 를 금융에 특화된 AI 에이전트로 자동화할 수 있고, 은행들이 핵심 워크플로를 이들에게 맡길 것이라는 베팅이었다.

5,000만 달러 시리즈 B (2025년 4월, 총 7,500만 달러); 1억 6,000만 달러 시리즈 D (2026년 4월, Kleiner Perkins 주도, 밸류에이션 약 20억 달러, 총 3억 달러 이상)

J.P. Morgan과 Lazard에서 근무했던 프린스턴 동기 Gabriel Stengel, John Willett, Tumas Rackaitis가 2022년 1월에 창업했다. 개발자용 GPT-3의 출시로 이들은 계량경제학을 위한 챗봇이라는 졸업 논문을 작동하는 프로토타입으로 확장할 수 있었고, 금융 업무를 그만두고 이를 구축했다.

금융 추론 모델과 자율 에이전트에 투자하기 위해 2025년 4월 5,000만 달러 시리즈 B(총 7,500만 달러)를 유치했다. 이 플랫폼은 투자은행, 자산운용사, 사모펀드를 위해 리서치, 밸류에이션 분석, 엑셀 모델, 프레젠테이션 등 애널리스트 수준의 업무를 자동화했다. 2026년 4월까지 250개 이상 기관의 35,000명 이상 전문가를 지원했고, 영국 기반 Plux AI와 AI 에이전트 스타트업 Offset을 인수했으며, 딜 스크리닝, CIM 작성, 바이어 아웃리치, 데이터룸 실사를 처리하는 엔드투엔드 에이전트 Felix를 출시했고, Kleiner Perkins가 주도하고 Sequoia, Thrive Capital, Khosla Ventures, J.P. Morgan Growth Equity가 참여한 1억 6,000만 달러 시리즈 D를 마감했다.

여전히 확장 중이다. 2026년 4월 시리즈 D는 Rogo의 기업가치를 약 20억 달러로 평가했고, 회사는 글로벌 확장, 은행 파트너십 심화, Felix를 엔드투엔드 워크플로 시스템으로 전환하는 작업을 진행하는 한편, 은행들은 자동화가 신입 채용에 무엇을 의미하는지 논의하고 있다.

주니어 뱅킹 업무는 구조화되어 있고, 위험 부담이 크며, 반복적이다 - 은행에 가시적인 ROI를 창출하는 자동화의 완벽한 첫 진입점이다.

그 일을 직접 해본 창업자들은 어떤 워크플로를 겨냥해야 하는지, 은행들이 어떻게 구매할지를 정확히 알고 있었다.

기업의 독점 데이터를 통합하고 전방 배치된 뱅커들을 내장함으로써 Rogo는 은행의 운영 프로세스 일부가 되었고, 전환 비용을 높였다.

수백 개 기관에 집중된 고객 구조는 각 엔터프라이즈 계약이 크다는 것을 의미하며, 이 카테고리의 성장은 매출과 브랜드 검색 모두에서 나타난다.

진입점은 모델이 아니라 워크플로다. 금융에 특화된 에이전트를 독점 데이터로 훈련하고 은행 자체 시스템에 내장함으로써, 범용 AI가 발전하는 와중에도 Rogo는 대체하기 어려운 위치를 확보했다.

2026년 5월 기준, Rogo는 4월 시리즈 D 이후 약 20억 달러의 가치를 인정받았고, 250개 이상 기관의 35,000명 이상 금융 전문가를 지원했으며, 은행 업계가 AI 도입이 신입 직무를 얼마나 재편할지 논의하는 가운데 에이전트 플랫폼(Felix)과 글로벌 입지를 확장하고 있었다.