엑슬서비스 홀딩스 Citi’s 2026 Global TMT Conference

시작하겠습니다. EXL과 함께하게 되어 기쁩니다. 그리고 회장 겸 CEO인 로히트 카푸어도 함께합니다. 저는 물론 브라이언 킨입니다. 저는 씨티에서 IT 서비스 부문을 담당하고 있습니다. 제가 준비한 대담 형식의 질문을 진행한 후, 청중분들께서 질문이 있으시면 자유롭게 손을 들어 주시기 바랍니다. 그럼, 로히트, 와주셔서 감사합니다.

초대해 주셔서 감사합니다. 아마도 간단히 배경을 설명하자면, 여기 오르기 전에 EXL과 비즈니스 및 IT 서비스의 발전에 대해 잠시 이야기했는데, 그 과정에서 이루어진 주요 전략적 전환점들에 대해 말씀해 주실 수 있을 것 같습니다.

네. EXL은 27년 동안 사업을 해왔습니다. 그리고 사실 올해는 상장한 지 20주년이 되는 해입니다. 그래서 저희는 비즈니스 프로세스 아웃소싱 회사로 시작했습니다. 저희는 2006년에 일찍이 데이터 분석 분야로 전환했습니다. 오늘날 저희는 데이터 및 인공지능(AI) 회사입니다. 지난 몇 년간의 여정을 생각해보면, 저희는 데이터 관리 역량을 강화하는 데 투자해 왔고, 그 결과로 저희의 신뢰도도 크게 향상되었다고 생각합니다. 이제 저희는 모델에 훨씬 더 집중하기 시작했으며, 최근에 iMerit라는 회사를 인수했습니다. 이를 통해 모델 평가, 레드 팀 활동, 루브릭 생성, 사고의 연쇄적 추론 등을 수행할 수 있게 되었고, 기초 모델과 첨단 연구소 모두에서 이를 적극 활용하는 동시에, 같은 기술과 아키텍처를 기업 고객에게도 적용하기 시작했습니다.

알겠습니다. 그리고 오늘날 우리가 처한 환경을 생각해보면, 일부 고객들은 다른 고객들보다 더 많은 어려움을 겪고 있습니다. EXL 솔루션이 현재의 문제를 해결하는 데 어떻게 실질적으로 도움이 되고 있나요?

네. 지금 가장 중요한 것은 AI를 기업 환경에서 어떻게 효과적으로 작동하게 하느냐 하는 것입니다. 그리고 그것이 요구하는 것은 AI가 새롭게 만들어내는 이러한 기능들을 활용하여 기업 환경에 적용하는 것입니다. 아주 간단하게 들리지만, 실제로는 쉽지 않습니다. 저희의 접근 방식은 고객사의 비즈니스를 매우 깊이 이해하는 데 집중하는 것입니다. 그래서 저희는 해당 분야에 깊이 파고들어 고객사의 비즈니스, 업무 흐름, 고객 데이터 활용 방식, 그리고 기업 전반에 걸쳐 기능을 어떻게 활용할지에 대해 매우 강력한 맥락적 이해를 가지고 있습니다. 그것이 출발점입니다. 두 번째는 데이터 관리에 대한 역량을 구축하여 고객사가 AI에 활용할 수 있는 깨끗한 데이터 자산을 보유하도록 지원할 수 있다는 점입니다. 마지막으로, AI를 처음 적용할 때 모델을 처음 사용하면 결과가 실제로 꽤 좋지 않고 품질도 상당히 낮습니다. 따라서 정확도를 개선하고 AI 사용 비용을 낮추기 위해 반복적으로 작업해야 합니다. 따라서 이러한 도메인 지식과 고객사의 비즈니스 및 워크플로우에 대한 맥락적 이해를 결합하고, 데이터에 대한 숙련도를 갖추며, AI를 워크플로우에 올바르게 적용하는 방법을 아는 것이 바로 우리가 기업 고객과 성공할 수 있는 비결입니다.

저희 AI 서비스의 효율성을 지속적으로 추적하고 있습니다. 그리고 기업 내 AI 도입 성공률은 94%에 달합니다. 동일한 기준에서 산업 통계는 약 30%에 불과한데, 이는 많은 고객들이 AI를 도입하려 시도하지만 실제로 비즈니스 성과를 달성하고 비용 내에서 이를 제공하며 투자에 따른 ROI를 얻는 데 성공하는 비율이 30%에 그친다는 의미입니다.

그리고 이것이 여러분의 실적에도 반영되었습니다. 지난 분기에 매출이 16% 성장했다고 보고하신 것으로 알고 있습니다. 그리고 그 성장률은 점점 가속화되고 있습니다. 그리고 아시다시피, 이것은 대부분의 투자자들이 여러분의 일부 동종업계 그룹에서 보고 있는 것과는 상당히 다른 모습입니다. 그래서 귀사의 모델과 다른 저성장 모델이나 무성장 모델을 비교할 때, 두 모델을 어떻게 비교하고 차별화하시겠습니까? 그리고 왜 차별화되는지요? 네.

먼저 말씀드리고 싶은 것은, 기업 내에서 AI를 도입하는 것은 단순히 구축하려는 기술 솔루션이 아니라는 점입니다. 사실 이는 해결하려는 비즈니스 문제입니다. 그리고 비즈니스 성과를 도출할 수 있어야 합니다. 솔직히 말해서, 작업은 먼저 비즈니스 측면에서 시작됩니다. 그리고 저희 관계의 대부분은 CEO, COO, 그리고 사업부 책임자들과 맺어져 있습니다. 그리고 이 변화의 추진 주체가 바로 그분들입니다. 기술은 촉진제 역할을 합니다. 그리고 변화와 혁신을 이루는 데 필수적인 부분입니다. 하지만 그 변혁에 관한 전체 이니셔티브는 사업부가 주도하고 있습니다. 그리고 이전 기술들과는 다릅니다. 기술 부서나 최고정보책임자(CIO) 기능이 주도하는 것이 아닙니다. 그래서 운영 워크플로우에 대한 우리의 지식과 이해, 그리고 고객 비즈니스에 대한 이해가 큰 강점이 되어 우리에게 큰 우위를 제공한다고 생각합니다. 두 번째 부분은 우리의 포트폴리오입니다. 오늘날, 우리의 포트폴리오 중 61%는 데이터 및 AI 주도 서비스로 분류할 수 있는 부분에서 나옵니다. 그리고 우리에게 그 비즈니스 부분은 2분기에 매우 빠르게 성장하고 있습니다.

그 부분은 전년 동기 대비 30% 성장했습니다. 따라서 그것은 우리의 포트폴리오에서 큰 비중을 차지하며, 빠른 성장과 우리가 수행하는 업무와 관련된 막대한 수요를 가지고 있습니다. 마지막으로, 저희의 운영 관리 사업과 디지털 운영을 포함한 전체 운영을 살펴보면, 여기에는 운영에 AI를 도입하는 부분도 포함되는데, 이 부문은 10% 성장하고 있습니다. 솔직히 말씀드리면, 운영 측면뿐만 아니라 데이터와 AI 측면에서도 많은 수요가 발생하고 있어, 모든 것이 저희에게 잘 작동하고 있는 것 같습니다. 저희는 특정 고객 상황이나 특정 지역, 특정 유형의 업무에서 성장 정체 문제를 겪지 않는다는 점에서도 다행이라고 생각합니다. 본질적으로 저희에게는 지금이 고객에게 많은 가치를 제공하고 비즈니스를 지속적으로 구축하고 성장시킬 수 있는 매우 좋은 시기이자 좋은 위치입니다.

예산이 더 많이 이동하는 것을 보시나요, 아니면 일부 대형 인도 IT 기업들이나 대형 다국적 기업들에서 벗어나 EXL로 더 많이 이동하는 현상을 보시나요?

네, AI 시대에 정말 중요해진 것은 비즈니스 성과가 매우 중요하다는 점입니다. 자신들의 약속과 의무를 확실히 지키는 기업들이 있다는 것은 정말 중요합니다. 단순히 규모나 브랜드만으로는 성공을 보장할 수 없습니다. 그래서 오늘날 우리는 수십 년간 CIO와 CDO와 깊은 관계를 유지해온 일부 대형 IT 기업들과도 매우 효과적으로 경쟁할 수 있습니다. 하지만 우리는 결과를 제공할 수 있다는 입증된 능력 덕분에 그곳에서 진전을 이룰 수 있습니다.

운영 사업에 대해 생각해보면, 약 10% 정도 성장한 것으로 말씀하신 것 같습니다. 여기에는 전통적인 운영 업무와 워크플로우에 AI를 통합하는 운영도 포함됩니다. 그 전환에 대해 잠시 설명해 주시겠습니까? 기존 운영 업무에 AI가 도입되면 실제로 어떤 모습인가요? 이 작업이 얼마나 오래 진행되고 있나요? 50% 침투된 상태에서 100%로 가는 것인가요? 그 부분에 대한 로드맵을 알려주세요.

네. 이 작업은 다년간에 걸친 여정입니다. 이것은 쉽게 할 수 있는 일이 아닙니다. 그 부분에 대해 감을 잡으실 수 있도록 말씀드리자면, 저희 매출의 39%는 디지털 운영에서 나오며, 이는 2,000개가 넘는 고유한 프로세스로 나뉘어져 있습니다. 이 각각의 프로세스는 고유한 사용 사례로 분산되어 있습니다. 각각은 고유한 해결책을 필요로 합니다. 따라서 AI를 이러한 운영과 워크플로우에 적용하는 데는 상당한 시간이 소요됩니다. 저희는 반드시 고객의 데이터와 고객의 기술에 접근할 수 있어야 합니다. 운영 워크플로우에 변화를 주어야 합니다. 따라서 매우 시간 소모가 크고 매우 복잡한 과정입니다. 저희는 이제 AI를 운영에 접목시키기 위해 2년 넘게 이 여정을 이어오고 있습니다. 그리고 성숙도 수준을 네 가지 단계로 분류할 것입니다. 이는 실제로 L1에서 시작하여 L4까지 이어집니다. 그리고 L4는 자율 AI, 즉 자율 에이전트 AI가 운영 워크플로우에 내재된 상태를 의미합니다. 현재 우리는 여전히 L1과 L2 사이에서 운영되고 있다고 말씀드릴 수 있으며, 이는 AI로 할 수 있는 기본적인 작업들만 일부 수행하고 있다는 의미입니다.

데이터 추출 형태이든, 쿼리 형태이든, 기본적인 추천을 제공하고 이 프로세스에서 일하는 동료들을 지원하고 보조하는 형태이든 간에 그렇습니다. 그래서 그것이 실제로 일어나기 시작한 초기 단계에 있습니다. 하지만 이것이 우리에게 해주는 것은 매우 의미 있게 새로운 가능성을 열어준다는 점입니다. 아시다시피, 현재 디지털 운영 하에 아웃소싱된 업무의 침투율은 약 20%에서 25% 정도로, 이는 75%의 업무가 여전히 저희 고객사에서 직접 수행되고 있다는 의미입니다. 그리고 그것은 훨씬 더 효율적인 방식으로 수행될 수 있습니다. 따라서 저희가 AI의 효과를 입증하고 고객에게 투자수익률(ROI)을 제공할 수 있을 때마다, 이는 긍정적으로 작용하며 고객은 저희에 대한 신뢰를 더욱 높이고 AI를 적용할 수 있는 업무를 더 많이 맡겨주게 됩니다. 그렇게 해서 저희가 그들과 함께 할 수 있는 업무 범위가 확대됩니다. 그리고 물론, 한 고객과 그렇게 한 후에는 같은 일을 저희와 하고 싶어 하는 다른 잠재 고객들도 생깁니다. 그렇게 해서 저희는 여러 고객사에 걸쳐 사업을 확장할 수 있는 역량을 키우게 됩니다. 그래서 저희에게 있어 전체 운영 사업과 관련된 순 반복 수익은 약 1.1입니다.