Blackbaud, 모금 활동을 위한 도메인 특화 모델 Lantern을 공개

Blackbaud는 2026년 9월 29일 오하이오 주 콜럼버스에서 열린 bbcon 2026 고객 회의에서, 기업이 모금 인텔리전스를 위해 최초로 목적에 맞게 구축된 도메인 특화 언어 모델인 Lantern을 공개했습니다. Databricks와의 전략적 협업을 통해 개발된 이 모델은 2027년에 Blackbaud의 일부 제품 기능에 적용될 예정입니다.

Blackbaud는 사회적 영향 분야 전반에 걸친 AI의 고르지 않은 성과에 대비해 이번 발표를 위치시켰습니다. 회사에 따르면 사회적 영향 전문가의 85%가 일상 업무에서 AI를 사용하고 있다고 보고했지만, 조직의 약 10%만이 AI 투자에서 상당한 수익을 실현하고 있다고 합니다. Lantern은 모금 워크플로, 의사결정 및 결과에 대한 40년 이상의 경험을 바탕으로 구축되었으며, 구매 행동이 아니라 기부 행동을 이해한다는 점을 강조했습니다.

“모든 조직이 강력한 AI에 접근할 수 있지만, 최첨단 모델은 인터넷에서 학습하는 반면 Lantern은 자선 분야에서 학습합니다,” 라고 Blackbaud의 사장 겸 CEO, 부회장인 Mike Gianoni가 말했습니다. 그는 매년 Blackbaud 플랫폼을 통해 1천억 달러 이상이 모금, 보조금 지급 또는 관리되고 있으며, Lantern은 일반 목적 AI와 달리 모금 목표, 기부자 역학 및 비영리 조직의 우선순위를 이해한다고 덧붙였습니다.

Databricks와 함께 섹터 신호 그래프를 활용한 사후 학습

Databricks와 협력하여 Blackbaud는 Databricks Data + AI Platform의 선도적인 오픈‑웨이트 모델과 40년 이상의 사회적 영향 인텔리전스를 결합하고 있습니다. Lantern은 Blackbaud의 Social Impact Signal Graph를 기반으로 모델링한 합성 시나리오에 대해 사후 학습을 진행해 실제 모금 패턴을 반영하며, Blackbaud는 이 접근 방식이 기반 기술이 발전함에 따라 모델이 진화할 수 있게 한다고 설명했습니다.

“자선 분야가 AI로부터 얻을 수 있는 기회는 막대하지만, 성과를 보기 위해서는 적절한 데이터, 맥락 및 거버넌스가 필요합니다,” 라고 Databricks의 글로벌 현장 운영 담당 사장 Andy Kofoid가 말했습니다. 그는 양사가 비영리 조직에 모금을 확대할 수 있는 데이터 기반을 제공하고 있다고 덧붙였습니다.

Blackbaud는 Lantern이 책임 있는 AI 원칙에 따라 개발되었으며, 프라이버시, 투명성 및 분야에 적합한 거버넌스를 핵심에 두고 있다고 밝혔습니다.

모금 활동을 중심으로 설계, 고객 의견 반영

Blackbaud에 따르면 Lantern은 유지, 업그레이드 경로 및 평생 관계의 중요성을 반영하며, 이는 회사가 모금 활동의 핵심이라 설명하고 일반 목적 AI 모델에는 없는 역학이라고 합니다. 회사는 이 모델이 눈에 띄지 않을 수 있는 기회를 발굴하고 조직이 가장 큰 영향을 미칠 수 있는 영역에 노력을 집중하도록 도울 수 있다고 밝혔습니다.

Blackbaud의 최고 데이터 및 AI 책임자 Carrie Cobb는 Lantern이 모금을 반영하도록 목적에 맞게 구축되었으며, 수십 년에 걸친 분야 전문 지식과 Social Impact Signal Graph에 내재된 인텔리전스를 활용한다고 설명했습니다. 그녀는 이 결과를 고객의 성과를 이끄는 관계와 행동을 이해함으로써 보다 관련성 높고 투명하며 실행 가능한 인텔리전스로 묘사했습니다.

Lantern은 Boston University, Hesed House, YMCA of the North 등 Blackbaud 고객의 의견을 반영해 구축되고 있습니다. Boston University의 구성원 관계 관리 담당 부사장 Tim Cerato는 AI의 가장 큰 잠재력 중 하나는 산업의 미묘한 차이를 이해하고 현장에서 일하는 사람들의 효율성을 증대시키는 능력이라고 말했습니다.

채택 수치를 뒷받침하는 설문 조사 데이터

Blackbaud 발표에 포함된 채택 통계는 Blackbaud Institute의 Bridging the AI Effectiveness Gap 보고서에서 가져온 것으로, 이 보고서는 2026년 3월 미국에서 Institute와 Edge Research가 수행한 두 개의 병행 설문조사를 기반으로 합니다. 설문은 사회적 영향 전문가 1,389명과 사회적 영향 조직을 지원하는 기부자 1,034명을 대상으로 했으며, 보고서는 이를 비영리 단체, 의료 기관, K‑12 학교, 고등 교육 기관 및 재단으로 정의합니다.

보고서는 조직의 약 10%를 AI‑Adaptive(거버넌스, 데이터 준비 및 투명성으로 지원되는 체계적인 AI 활용 단계에 진입한)로 분류하고, 75%는 AI‑Emerging, 12%는 제한되었거나 인식하지 못한 상태로 분류했습니다. 조사 결과 조직의 50%만이 유료 또는 엔터프라이즈 버전의 AI 도구를 사용하고 있으며, 24%는 전적으로 무료 버전만 사용하고, 설문에 응한 전문가의 약 3분의 1만이 조직이 AI를 매우 효과적으로 사용하고 있다고 믿는 것으로 나타났습니다. 공개와 관련해 기부자 76%는 조직이 AI 사용 시기와 방식을 명확히 밝히는 것이 중요하다고 답했으며, 전문가 중 26%만이 자사의 조직이 그렇게 하고 있다고 답했습니다.

Platform for Good를 통한 제공

Lantern은 Blackbaud가 같은 날 bbcon에서 공개한 통합 운영 체제인 Platform for Good에 내장될 예정입니다. 이 시스템은 세 개의 레이어로 구성됩니다: Blackbaud Philanthropic Dataset, Blackbaud Institute 연구 및 산업 데이터셋, 그리고 Blackbaud Giving Search를 결합한 Data Core; Social Impact Signal Graph가 구동하는 Intelligence Layer; 그리고 인간 감독 하에 작동하는 AI 어시스턴트, 에이전트 및 워크플로우로 구성된 Action Layer. Blackbaud는 Lantern이 Intelligence Layer에 위치해 고객이 이미 작업하고 있는 곳에 맞춤형 인텔리전스를 제공한다고 밝혔습니다.

같은 날 발표에는 미배정 기부자를 식별하고 참여시키는 Development Agent에 대한 진전, 검토 및 승인 워크플로를 통해 데이터 문제를 감지하고 해결하도록 설계된 새로운 Data Health Agent, 그리고 Blackbaud가 제품을 통해 추적된 $1 trillion 이상의 기부 기록을 활용한다고 말한 Strategy Assistant가 포함된 재구축된 네이티브 클라우드 Raiser’s Edge NXT가 포함되었습니다.

Lantern은 2027년에 선택된 Blackbaud Raiser’s Edge NXT와 Agents for Good 기능에 전력을 공급하기 시작할 예정이며, Platform for Good 전반에 걸쳐 더 넓은 가용성이 계획되어 있습니다.