쿠콘(029780) 플랫폼과 데이터의 조합

 

 

오늘의 게시물은 하이투자증권의 리포트를 참고했습니다.

 

 

대체불가능한 플랫폼 역할 수행

동사에 대해 투자의견 Buy, 목표주가 110,000원으로 커버리지를 개시한다. 목표주가는 플랫폼 기업에 적용하는 PSR valuation 으로 산정하였다. (Target PSR 12 배, 2022F 매출액 772 억원 적용) 동사는 ‘데이터 수집→데이터 연결→데이터 조직화’ 단계를 통해 표준화된 데이터를 제공하는 비즈니스를 영위하고 있다. 2006년 설립된 이후 15년 이상 데이터 사업과 관련하여 쌓은 노하우와 인프라를 보유 중이며 동사의 비즈니스 모델은 전 금융권, 핀테크 기업과 연결되어 있어 후발주자가 들어오기 힘든 영업 환경이다. 이로 인해 앞으로도 쉽게 대체할 수 없는 플랫폼의 역할을 한다고 판단하며 동사의 영업 해자는 이어질 것으로 전망한다.

 

 

외형과 마진 모두 좋아진다

동사는 Top line 성장과 동시에 마진도 개선되고 있다. 올해 매출성장률은 24.9%에 달할 것으로 예상되며 2022년 1월부터 전면 시행되는 마이데이터 사업을 기반으로 중장기적 고성장이 이어질 것으로 전망한다. 매출 성장과 더불어 마진 상승도 예상된다. 이는 영업이익률이 상대적으로 높은 데이터 부문의 성장에 기인한다. 데이터 부문의 영업이익률이 높은 이유는 데이터 수집 과정에서 매출원가가 거의 발생하지 않기 때문이다. 2018 년 13% 수준이었던 동사의 영업이익률은 올해 26%까지 상승할 것으로 예상된다. 2022년부터는 데이터 부문(영업이익률 40% 수준)의 매출 비중이 페이먼트 부문(영업이익률 15% 수준)를 넘어설 것이며, 매출 Mix 변화로 인해 영업이익률은 30%대까지 상승할 것으로 전망한다.

 

 

투자의견 Buy, 목표주가 110,000원 제시

11월 중 이뤄진 무상증자 공시로 인해 동사의 주가는 재차 상승했다. 무상증자는 신용정보법상의 데이터전문기관 자본금 요건을 충족시키기 위해 이뤄졌으며 1주당 0.25주 비율로 신주가 배정된다. 신주 상장일이 12월 20일로 예정되어 있으며 해당일 전후로 주가 변동성이 발생할 수는 있다. 다만, 동사의 영업 경쟁력, 산업의 성장을 고려한다면 주가 조정 시 적극 매수를 권장한다.

 

 

Valuation

동사에 대해 투자의견 Buy, 목표주가 110,000원으로 커버리지를 개시한다. Valuation 방법론은 플랫폼 비즈니스에 적용하는 PSR valuation을 적용하였다. CooCon(Collect-Connect-Control)은 사명에서부터 알 수 있듯이 동사의 핵심 경쟁력은 전 금융기관과 연결(Connect)된 점으로 볼 수 있다. 따라서 목표주가 산정에 PSR valuation을 적용하였으며 국내 기업 중에는 적절한 비교 대상이 없다고 판단하여 해외 비상장사인 Plaid의 Valuation을 적용하였다. Plaid는 미국에서 핀테크 앱과 고객의 은행계좌를 연결하는 API를 제공하는 기업으로 2018년 12월 Visa 와 Mastercard 가 Series C 단계로 펀딩에 참여한 케이스가 있다. 당시 Post-Money Valuation은 $ 2,650mn이었으며 12M Forward Revenue $150mn을 적용해 보면 PSR 17.6 배 수준에서 거래된 것으로 추정해볼 수 있다. 이에 따라 당사는 쿠콘 목표주가 산정에 PSR 17.6배에 30% 할인한 12배를 적용하였다.

할인율을 적용한 이유는

1) 현재 매출액이 Plaid에 비해 상대적으로 적고,

2) 미국과 한국은 데이터 시장 규모가 상이하기 때문이다.

한편, Visa는 그 후 Plaid인수를 시도하였으나 독과점 이슈로 인해 무산되었다. 그 대신 Visa는 Tink라는 유럽의 Open banking API 회사 인수를 추진하였고 Mastercard도 Aiia라는 API 회사를 인수하였는데 이는 통해 글로벌 카드사가 API data 서비스를 통해 금융 데이터 산업에서의 위상을 공고히 하려는 것을 파악할 수 있다.

 

 

투자포인트

마진의 개선: 데이터 서비스 비중 증가 동사의 사업 부문은 크게 데이터, 페이먼트 부문으로 나뉜다. 그 중에서도 영업이익률이 높은 비즈니스는 데이터 부문이며 향후 동사의 영업이익률은 데이터 부문이 견인할 것으로 예상된다. 매출만 보면 아직은 페이먼트 부문의 비중이 2020년 기준 68.1%로 높은 상황이다. 그러나 데이터 부문의 높은 성장률로 인해 사업부별 매출 비중은 점차 변화하고 있다. 매출 Mix 변화로 인해 영업이익률은 지속 상승할 것으로 전망한다.

그렇다면 데이터 부문의 마진율이 높은 이유는 뭘까? 높은 영업이익률의 핵심은 매출원가가 거의 발생하지 않는다는 점이다. 동사의 사업 프로세스는 ‘데이터 수집→데이터 연결→데이터 조직화’의 과정을 거치며 이뤄진다. 매출원가는 결국 데이터를 수집/연결하는데 비용이 발생하는지 여부에 달렸다. 페이먼트 부문의 주요 서비스는 간편결제, COATM, 예금주조회 등의 API 상품이 있으며 금융기관에 지급하게 되는 금융 수수료가 발생하게 된다. 그러나 데이터 부문의 경우 스마트 스크래핑, 금융기관 직접 연결 등의 방식으로 데이터를 확보하기 때문에 매출원가가 발생하지 않는다. 데이터 수집과 연결에 관련된 비용은 대부분 인프라 구축, 인건비 등의 판매관리비만 발생하는 구조로 이뤄지기 때문에 높은 영업이익률 달성이 가능하다.

 

 

Top line 증가: 마이데이터 산업의 시작기

동사의 매출 성장은 내년에도 계속될 것으로 예상된다. 기존 B2B 수요만 고려하더라도 자연적으로 API 사용량이 증가하며 매출 성장을 견인할 것으로 예상되고, 여기에 더해 2022년 1월부터 전면시행(API 방식으로 서비스를 희망하는 마이데이터 사업자는 올해 12월 1일부터 시범 서비스 가능) 될 API 방식 마이데이터 서비스를 고려하면 외형 성장 속도는 더 빨라질 것이다. 마이데이터 사업은 데이터 3법이 2020년 1월 국회에서 통과하면서 도입이 가능해졌다. 데이터 3법은 고객이 금융회사/공공기관 등으로부터 마이데이터 사업자에게 본인에 관한 개인신용정보를 전송하도록 요구할 수 있는 권리에 대한 내용을 담고 있다. 이로 인해 기업들은 고객의 개인신용정보 전송요구권에 대비할 필요가 있고 관련 인프라 구축 비용이 많이 발생하는 중소기업과 여러 플랫폼 채널에 데이터 전송을 준비해야 하는 금융기관의 경우 쿠콘의 API 형식 서비스 이용 니즈가 커진다. 즉, 마이데이터 서비스를 제공하려는 기업이 많아질수록 쿠콘에게 수혜가 발생할 수 밖에 없는 구조이다. 마이데이터 사업은 이제 시작 단계이며 앞으로 금융기관 중심으로 본인 계좌정보 통합 조회, 금융상품 추천, 재무 컨설팅 등의 서비스가 출시될 것으로 예상된다.

 

 

Top line 증가: 전방 시장 확대

현재 동사의 고객군은 주로 금융기관과 공공기관으로 구성되어 있다. 현재 매출 비중은 전통 금융기관, 빅테크ㆍ핀테크, 공공기관에서 모두 고르게 발생하고 있다. 그러나 데이터 공급의 전방 산업은 금융과 공공 부문 외에 유통, 헬스케어, 통신 등 훨씬 더 큰 시장이 존재하며 금융정보 중심에서 비금융정보로 확대될 것으로 전망한다. 이미 금융, 공공기관 서비스 외에도 과학기술정보통신부는 2021년 마이데이터 실증서비스를 선정하여 테스트를 진행 중이다. 그 중 의료 부문을 보면 개인의 의료 데이터를 활용하여 플랫폼을 구축하고 있으며 향후 실제 서비스가 런칭되면 데이터 API 를 통해 환자가 어느 병원을 가더라도 이전의 데이터를 통해 진료가 가능해질 것이다. 통신 부문에서는 KT를 중심으로 통신사 및 카드결제 데이터 분석을 통한 소비자 맞춤형 상권분석, 가격변화추이, 포인트 제공 서비스를 제공하는 방안도 검토 중이다. 또한, 국내에 국한되지 않고 글로벌 데이터 시장에 진출도 가능하다. 동사는 현재 200개가 넘는 API를 보유 중이며 이 중 글로벌 API는 이미 60 여개가 넘는다. 글로벌 데이터 수집은 해외 자회사를 통해서 진행하고 있으며 향후 데이터 구축이 일정 수준 이상 이뤄지면 현지 국가의 ERP 사업자에게 데이터를 판매할 것으로 예상된다.

 

 

경쟁자가 없다

데이터 부문에서는 동사의 경쟁자가 보이지 않는다. 이는 2006년 동사가 설립되어 데이터 관련 사업을 15년 이상 준비해왔기 때문이다. 데이터 수집 노하우 뿐만 아니라 전 금융기관과 연결되어 있다는 점이 후발주자가 진입하기 어려운 장벽으로 작용하고 있다. 기업 입장에서는 개별 금융 기관과 데이터 전송을 연결해 놓으려면 많은 비용과 시간이 소요된다. 그러나 동사의 서비스를 이용하면 이미 연결되어 있는 인프라를 사용할 수 있기 때문에 효율성 측면에서 유리하다. 리스크 측면에서는 빅테크 진입이 가능하다는 점이 있다. 그러나 데이터 플랫폼의 경쟁력은 연결에서 온다. 동사는 이미 전 금융권과 연결되어 있고 빅테크 기업과도 연결되어 있다. 하나의 플랫폼으로써 역할을 하고 있기 때문에 빅테크 내제화 리스크는 제한적일 것이다. 예를 들어 A 빅테크 사에서 내제화를 하게 되면 타 빅테크 사에서는 해당 플랫폼을 이용하지 않을 가능성이 높다. 오히려 제 3 자로부터 모든 데이터를 제공받는 것이 다양한 고객군의 데이터를 받을 수 있다는 장점으로 작용할 것이다.