AI 데이터 구축 회사. 크라우드웍스 주가 전망 및 분석 | 불확실한 데이터 가공 사업. 그러나 교육사업은 좋다.

 

크라우드웍스

네이버D2SF 투자 기업 중 최초로 상장한 회사. 네이버의 하이퍼 클로바X 데이터 구축 사업에도 참여하면서 네이버의 전폭적인 지지를 받고 있는 데이터 구축 회사임.

 

코로나 때 혹은 개인적으로 부업을 활발하게 알아보고 있는 사람들이라면 무조건 알고 있을 회사기도 하고 나도 한때 데이터 라벨링 작업을 한 적이 있었다.

 

크라우드웍스가 영위하는 데이터 가공 사업이란 게 무엇이냐?

 

 

AI를 학습시킬 수 있는 데이터의 수집부터 정제 라벨링 등의 전반적인 데이터 구축을 해서 필요한 수요자에게 판매하는 게 이 회사의 핵심 매출처이자 사업이다.

 

"데이터전력소모 50% 줄인 AI 학습모델 개발"

 

요즘에는 인공지능이 정말 오만곳에 다 쓰이고 있기 때문에 인공지능을 학습시키기 위한 데이터의 범주도 굉장히 많을 텐데 그 모든 인력을 갖추고 있는 건 아니고 외주를 맡기고 있다. 외주도 용역업체에 맡기는게 아닌 일반인들을 대상으로 부업을 시키는 형태

 

근데 크라우드웍스만 그런건 아니고 대부분의 데이터 가공업체들이 일반인들에게 월 ㅇㅇㅇ만원을 벌 수 있는 기회!라고 하면서 부업형식으로 작업을 시키고 있다. 이 방식의 장점이라 하면 작업자 수급이 빠르고 효율적이지만 단점으로는 경쟁이 치열하다보니 단가 문제도 있고, 작업자의 작업 퀄리티가 안 좋을 수 있다는 것이 있음.

 

그걸 방지하고자. 그리고 새로운 먹거리 창출을 위해 크라우드웍스가 생각해낸 방법이

 

 

데이터 라벨링 수강생 교육 산업.

 

단순히 작업자 퀄리티를 높이기 위한 교육뿐 아니라 데이터 라벨링 자격증 시험과 발급도 같이 하고 있기 때문에 매출에도 톡톡히 기여를 하고 있다.

 

 

매출 비중을 보면

 

매출 비중을 인공지능학습을 위한 투자가 활발하게 진행되고 경쟁업체가 별로 없었을 때는 데이터구축 서비스 매출 비중이 높았지만 현재는 점점 줄어드는 상태. 경제 불황으로 투자가 줄어서도 있겠지만 크라우드웍스와 같은 데이터 가공을 하는 회사들이... 지금 너무나 많다. 내가 얼핏 아는 라벨러 플랫폼만 해도 7~8개. 개인적으로 아는 데이터 가공 중소기업만 해도 5~6개쯤 됨.

 

그래서 요즘에는 주요 산업이라 할 수 있는 데이터구축서비스는 좀 아쉽고 오히려  인력 매칭/파견 서비스와 라벨러 교육 서비스. 가 잘 나감.

 

당연히 기업입장에서도 좀 더 정제된 데이터 가공을 위해서는 작업자를 옆에다 두고 하는게 더 낫기 때문에 매칭/파견 서비스의 매출이 점점 증가하는 것 같고, 일반 사용자들은 데이터 라벨러 교육과 자격증을 취득하면 좀 더 많은 부업의 기회가 열리지 않을까 싶어서 교육과 자격증 취득을 하는 것 같다.

 

우리나라 또..자격증 열풍하면 어디 뒤지진 않지 ;;

 

 

 

재무는... 쓰읍.. 일단 이제 상장한 회사니까 3분기 실적을 봐야 할 것 같음. 아직까지 판단하긴 어려워 보인다.

 

네이버를 등에 업고 화려하게 상장했지만 최근 주가는 약세. 시장 전체가 약세인 면도 있지만 회사의 핵심 캐시카우 정립이 아직 덜 된 느낌. 데이터 가공이 주요 사업이라고 했지만 매출이 점점 줄어들고 있고 오히려 용역과 교육사업이 잘되고 있기 때문에 투자자의 입장에서 기업가치를 어떻게 평가해야 할지 불확실해 보인다.

 

데이터라벨링 교육사업이 잘되고 있긴 하지만 여기도 좀 불안한 게 요즘 점차 데이터 라벨링 일거리가 줄어드는 추세라 이 추이가 고착화되면 일반인들에게 이 자격증이 그리 효용성이 없다는 인식이 퍼질 수도 있음. 그러면 자격증 사업은 한순간에 무너질 수도 있다.

 

네이버와 협업으로 인해 뭔가 시너지를 일으키면 좋을 것 같은데.. 뭐 없나 싶음.

 

 

크라우드웍스, ‘HEC인큐베이터 파리’와 협력 관계 구축

 

최근 뉴스를 보면 해외 진출을 위해 쿵짝쿵짝 열심히 노력하고 있는 것 같긴 한데.. 시장반응이 시원찮은 거 보면... 쓰읍

 

 

 

일단 지켜는 봐야겠지만 아직까지 불확실성이 너무 많이 남아있어서 잘 모르겠다

 

 

 

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