스칸 AI, 기업 AI 에이전트를 위한 컨텍스트 레이어 구축을 위한 6,300만 달러의 시리즈 C 투자 유치

스칸 AI(Skan AI)는 기업 애플리케이션을 통해 실제로 작업이 진행되는 방식을 관찰하는 소프트웨어를 개발한 멘로 파크의 스타트업으로, 6,300만 달러의 시리즈 C 투자를 유치했다. 이 투자는 캐시 인노베이션(Cathay Innovation)과 델 테크놀로지스 캐피탈(Dell Technologies Capital)이 공동으로 주도했으며, 2026년 8월 12일 회사에서 발표했다. 시티 벤처스(Citi Ventures), 블룸버그 베타(Bloomberg Beta), 스테이트 팜 벤처스(State Farm Ventures), 위프로 벤처스(Wipro Ventures)도 참여하여 총 투자 금액을 약 1억 2,000만 달러로 늘렸다. 이 투자는 스칸 AI 블루프린트(Skan AI Blueprint)와 스칸 AI 에이전트(Skan AI Agents)라는 두 가지 제품의 일반 제공과 함께 이루어졌으며, 이는 회사가 “작업 컨텍스트 그래프”를 기반으로 구축한 3부분 플랫폼을 완성한다.

스칸은 기업 AI 에이전트가 프로덕션에서 실패하는 이유는 프로세스 문서와 시스템 로그에 기반을 두고 있기 때문이라고 주장한다. 회사의 소프트웨어는 애플리케이션(CRM, 이메일 클라이언트, 메인프레임 세션 등)에서 데스크톱을 관찰하고, 이러한 관찰을 통해 실제로 비즈니스 운영이 진행되는 방식에 대한 지속적으로 업데이트되는 모델을 생성한다. 이 모델은 고객을 위해 회사가 구축하고 운영하는 에이전트의 기반이 된다.

“모두가 더 좋은 자동차를 만들기 위해 노력하고 있다. 그러나 우리는 더 좋은 내비게이션 시스템을 구축하는 것이 더 큰 기회라고 생각한다”고 공동 창립자이자 CEO인 아비나시 미스라(Avinash Misra)는 투자 발표에서 말했다.

스칸 AI가 이미 하는 일

회사의 주요 성과는 은행과 보험 분야의 배포에 기반한다. 미국 최고의 은행 중 하나에서, 스칸은 1,500명의 재무 전문가가 11.2백만 번의 컨텍스트 스위치를 수행하는 것을 관찰했으며, 3,700만 달러의 운영 마찰을 발견하고, 거래당 비용을 32% 절감하고 처리량을 41% 증가시켜 연간 1,800만 달러의 절감을 달성했다. 누적적으로, 회사는 고객에게 5억 달러 이상의 가치를 제공했다고 주장한다. 그러나 미스라는 이 금액이 실제 은행된 절감액이 아닌, 고객이 회수하려고 노력하는 식별된 절감 기회를 나타낸다고 말했다.

성장에 관해서, 스칸은 매년 300% 이상의 매출 증가를 보였으며, 이는 두 번째 연속이다. 평균 순 달러 유지율은 150%였다. 회사는 미국 10대 은행 중 7개와 포춘 50대 기업 중 4분의 1을 고객으로 두고 있으며, 250억 개 이상의 작업 신호를 처리했다. 플랫폼은 엔비디아 AI 엔터프라이즈와 님 마이크로 서비스를 기반으로 하며, 엔비디아의 글로벌 은행 담당자는 금융 기관이 소유한 인프라에서 실행되는 에이전트의 매력을 강조했다.

새로운 투자자 중 두 명은 고객 목록을 통해 참여했다. 스테이트 팜 벤처스와 시티 벤처스는 스칸의 고객이 되기 전에 투자자였다. 미스라는 자신의 포스트에서 이 사실을 가장 가치 있는 추천으로 강조했다. 캐시 인노베이션의 시몬 우(Simon Wu) 파트너는 이 투자를 인프라로 간주했다. “기업 작업 컨텍스트는 기업 AI의 기초 인프라 레이어가 될 것이다. 고객 관계의 시스템 레코드가 된 CRM과 마찬가지로”라고 말했다.

라운드의 자본 스택

시리즈 C는 새로운 투자자의 참여가 아닌 기존 투자자의 재투자이다. 캐시 인노베이션은 스칸의 1,400만 달러의 시리즈 A를 주도했으며, 델 테크놀로지스 캐피탈은 4,000만 달러의 시리즈 B를 주도했으며, GSR 벤처스와 리버티 글로벌 벤처스도 참여했다. 두 개의 리드는 이제 함께 두 배로 투자했다. 시티 벤처스는 세 라운드 모두에 참여했다.

미스라와 공동 창립자 마니시 가르그(Manish Garg)는 인도 칸푸르에서 어린 시절을 보낸 친구로, 이후 인도 기술원에서同学했다. 그들은 2018년 제네팩이 인수한 첫 번째 벤처를 설립한 후 스칸을 설립했다. 투자 유치는 시장의 변화를 반영했다. 컴퓨터 비전 프로세스 발견, 프로세스 인텔리전스, 에이전트 AI를 위한 컨텍스트 레이어로 시フト했다. 스칸이 인용하는 가트너의 수치는 기업 AI 에이전트의 프로덕션 실패를 강조한다. 에이전트를 프로덕션에 도입한 기업은 8%에 불과하며, 초기 구현의 95%는 완전한 재설계가 필요하다.

관찰 기반 모델은明显한 긴장을 가지고 있다. 미스라는 벤처비트의 인터뷰에서 이 문제를 직접 다루었다. 스칸은 수백 명의 근로자를 관찰하지만 개인을 프로파일링하지 않으며, 모니터링을 옵트인 애플리케이션과 URL로 범위로 제한하며, 데이터를 기업 방화벽 내부에 유지한다고 말했다. 그는 이 아키텍처가 유럽 노동위원회에서 검토를 통과했다고 말했다. 그는 기술이 일부 고객이 특정 프로세스에서 헤드카운트를 줄이도록 이끌었으며, 그가 설명한 한 반대 돈 세탁 작전에서 AI 에이전트가 현재 60%의 사례를 실행한다고 인정했다.