Inveniam과 Docugami가 AI의 데이터 신뢰성 격차 해소 목표, 프라이빗 마켓 문서에 온체인 검증 도입

2,000억 달러 이상의 프라이빗 마켓 자산을 온체인에 안choring하는 데이터 인프라 기업 이네비아(Inveniam)는 최신 파트너십을 통해 업계의 격차를 해소하기 위한 움직임을 보이고 있습니다. 이네비아는 Docugami와 파트너십을 맺었습니다. 

양사는 검증 가능한 요소 단위 문서 데이터를 실제 자산에 제공하기 위해 손을 잡았습니다.

대부분의 산업 분야와 마찬가지로 인공지능(AI)도 프라이빗 마켓에 진출했지만, 데이터 문제 역시 함께 대두되었습니다. 분석 대상 자산을 뒷받침하는 데이터는 때때로 기계가 정확하게 읽을 수 없는 비정형 문서에 갇혀 있기 때문입니다. 

이 거래에서는 도큐가미의 Document Graph Markup Language(DGML)와 인베니아의 NVNM 체인이 작동하게 된다.

이 파트너십 arrangement는 인베니아가 NVNM 체인이 레이어 2로 구축된 규제된 레이어 1 블록체인인 마ント라를 인수할 계획이라고 발표한 이전 보도에 이어 이루어졌다. 이 거래는 이번 달 말까지 완료될 것으로 예상된다.

이 계약은 2025년 8월 이네비아의 MANTRA에 대한 2,000만 달러의 전략적 투자에 이어진 것으로, 두 기업은 NVNM 체인을 공동으로 구축한 후 이네비아가 전체 스택을 하나의 플랫폼으로 통합하기 전까지 협력했습니다.

Docugami의 독점 기술은 무엇인가?

DGML은 XML 1.0 표준의 공동 저자이자 전 마이크로소프트 오픈 테크놀로지스 회장이자 현재 Docugami의 CEO인 장 파올리(Jean Paoli)가 개발했습니다. 

DGML은 임대차 계약, 대출 약정서, 운영 명세서, 평가 보고서 등을 정확하게 레이블이 지정된 데이터 요소로 변환합니다. 

이네비아의 NVNM 체인은 이러한 요소들을 온체인에 시크로그래피 감사 추적(Audit Trail)을 생성하며, 이는 허가된 모든 상대방이 독립적으로 검증할 수 있는 변조 방지 및 타임스탬프가 찍힌 아티팩트로 기록합니다.

DGML은 다른 문서 데이터 기술과 어떻게 다른가?

현재는 문서 전체의 출처를 입증하는 기술이 이미 존재합니다. 예를 들어, 특정 시점에 특정 임대료 명세(Rent Roll)가 존재했음을 증명하는 방식입니다. 

DGML은 이러한 혁신을 한 단계 더 발전시켜, 문서 내에서 추출된 개별 데이터 포인트의 검증을 가능하게 합니다. 예를 들어 특정 임대차 조항의 임대료 금액, 저당 작성 메모의 대출 대비 자산 가치 비율(LTV), 또는 운영 명세서의 순영업소득(Net Operating Income) 항목 등을 검증할 수 있습니다.

파올리는 이네비아와의 협력에 대해 "세계에서 가장 중요한 비즈니스 결정은 기계가 제대로 읽지 못해 왔던 문서들을 바탕으로 내려집니다"라고 말했습니다. 

그는 "우리는 복잡한 문장을 놀라운 정밀도로 데이터로 전환하는 기술을 수년간 구축해 왔습니다. DGML을 개방함으로써 우리는 프라이빗 캐피탈 생태계의 모든 참여자에게 협력하고 공유된 기반 위에서 구축해 나가자고 초대합니다"라고 말했습니다.

Docugami의 기술은 오픈 소스 대규모 언어 모델(LLM), 작은 에이전트 추론 모델, 그리고 지식 그래프 생성을 활용하여 훈련 데이터나 템플릿 없이도 복잡한 비즈니스 문장을 구조화된 실행 가능한 데이터로 변환합니다. 

왜 토큰화된 자산과 AI 에이전트는 문서 데이터를 온체인에 안choring해야 하는가?

토큰화된 RWA 가치는 1월 약 141억 달러에서 324억 달러 이상으로 증가한 것으로 보고되었다. 그러나 데이터 품질 문제는 여전히 과제로 남아있는데, 사적 자산을 토큰화하거나 증명하는 것은 근본적인 데이터의 신뢰성에 달려 있기 때문이다.

해당 데이터의 출처를 검증하려면 발행자를 신뢰하거나 처음부터 독립적인 실사를 수행해야 했습니다.

NVNM 체인은 Inveniam이 5월 7일 프라이빗 마켓을 위해 설계된 전용 레이어 2로 출시했으며, 에이전트 AI를 위한 증명 레이어 역할을 하도록 설계되었습니다.

NVNM 체인은 데이터셋의 존재를 기록하고, Proof of Origin(출처 증명), Proof of State(상태 증명), Proof of Process(과정 증명)를 발행하여 어떤 데이터가 어떤 의사결정이나 거래를 이끌었는지 추적합니다.

DGML이 결합되면 AI 에이전트는 문서 데이터를 읽을 수 있을 뿐만 아니라, 이를 검증 가능하고 감사 준비가 완료된 상태로 만들 수 있습니다.

이네비아의 의장兼 CEO인 패트릭 오미어(Patrick O’Meara)는 "DGML은 프라이빗 캐피탈을 주도하는 문서들을 읽고 구조화하는 방식에 있어 기초적인 진전입니다"라고 말했습니다.

그는 "DGML에서 추출한 데이터 요소들을 온체인에 안choring하는 것은 자연스러운 보완책입니다. 이는 한 번 표면화된 데이터 요소가 이를 사용해야 하는 모든 이해관계자에게 신뢰될 수 있도록 보장합니다"라고 덧붙였습니다.

두 회사는 솔루션이 공개적으로 이용 가능한 시기에 대해 아직 발표하지 않았습니다.