Autobound

Autobound는 SEC 제출 서류와 팟캐스트 스크립트부터 Reddit 스레드, 정부 입찰까지 35개 소스를 감시한다. 모두 같은 레코드 형태로 들어오고, 그 아래에 700가지가 넘는 시그널이 재무, 소셜, 인력, 시장, 의도로 나뉜다. 이 공통 스키마 덕분에 원래는 여러 공급업체가 필요했을 소스를 API 하나로 조회한다.

플랫폼은 이미 쓰는 스택에 맞춘다. REST API는 검색, 보강, 필터를 실시간으로 처리한다. 파일 전송은 일간 또는 주간 내보내기를 JSONL, Parquet, CSV로 Google Cloud Storage에 보낸다. OEM 라이선스는 파트너가 자사 브랜드로 데이터를 넣고 SLA를 직접 정하게 한다. MCP 서버는 ChatGPT, Claude, Cursor, Claude Code가 간단히 로그인한 뒤 시그널을 조회하게 한다.

의도 데이터는 하루 60억 건이 넘는 행동 시그널과 4만 3천 개가 넘는 주제로 움직이며, 기업 단위와 담당자 단위를 모두 다룬다. 카탈로그의 일부 레코드는 수백 페이지 제출 서류에서 나오지만, 의도는 지금 문제를 조사하는 상대를 보여 주는 빠른 층이다. 요금은 따로 매기며 담당자 한 건당 1크레딧이다.

Form D 투자 유치 레코드는 신고 후 중간값 약 33시간 만에 API에 들어오고, SEC 8-K 시그널은 경영진 교체, 인수, 주요 계약을 다룬다. 영업팀이 가장 많이 기대는 층이다. 막 조달한 자금이나 새 임원은 거의 항상 연락할 이유가 된다.

Autobound는 2,100만 개가 넘는 기업의 부서별 채용을 추적하며, 최근 28일 구간에서 35만 7천 개 기업의 120만 건 채용 기록을 갖고 있다. 이직과 이정표 기록은 구매자가 새 직무를 시작하거나 승진할 때 알려 주고, 대화의 창을 다시 연다.

LinkedIn 게시물, Reddit 스레드, Glassdoor 리뷰, GitHub 활동, 팟캐스트 출연이 소셜 층을 이루고, 카탈로그는 표본 레코드에 출처 링크를 남긴다. 웹사이트 인텔리전스는 가격, 제품, 규정 준수 페이지의 변경을 잡아내며, 최근 30일 구간에서 560만 건 변경을 불러온다.

Autobound는 GDPR 준수를 밝히고 SOC 2 Type II 감사를 향해 간다. 고객 데이터를 모델 학습에 쓰지 않는다고 명시하고, 브랜드 안전을 위해 검수, 승인 절차, 감사 추적을 넣는다. 시그널을 고객 대면 제품까지 가져갈 때 이런 통제가 중요하다.