애브포인트 Oppenheimer 29th Annual Technology, Internet & Communications Conference
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안녕하세요. 모두 좋은 아침입니다. 오펜하이머의 제29회 연례 기술 컨퍼런스에 참석해 주셔서 감사합니다. 오늘은 AvePoint의 CEO TJ, CFO Jim Caci, 그리고 투자자 관계 담당 Jamie Arestia가 함께하고 있습니다. 여러분, 오늘 함께해 주셔서 진심으로 감사드립니다. 시작하기 전에, 청중 여러분께 질문할 수 있는 질문창이 마련되어 있으며, 별도로 param.singh@oppco.com으로 이메일을 보내주시면 제가 대신 질문을 전달해 드리겠습니다. 먼저, 다시 한 번 TJ, Jim 두 분께 감사드립니다. 오늘 시간을 내 주셔서 다시 한 번 감사의 말씀을 드립니다.
다시 한 번, AvePoint에 익숙하지 않은 분들을 위해 아주 높은 수준에서 시작해 보겠습니다. 귀사가 시장에서 어떤 역할을 하고 있는지, 어떤 틈새 영역에서 경쟁 우위를 가지고 있는지, 그리고 청중분들께 전반적인 상황을 설명해 주실 수 있을까요?
좋은 아침입니다, Param. 초대해 주셔서 감사합니다. 네, AvePoint는 클라우드 데이터 관리, 거버넌스, 보안 분야의 업계 선도 기업으로, 기업들이 이메일, 채팅, 파일, 계약서 등 모든 비정형 데이터를 선별하고 관리할 수 있도록 지원합니다. 우리는 20년 넘게 이 분야에서 성공적으로 활동해 왔으며, 대기업, 공공 부문, 규제 산업뿐만 아니라 현재는 중소기업 시장에서도 글로벌하게 사업을 전개하고 있습니다. 물론 AI 시대에 접어들면서, 좋은 품질의 AI를 구현하려면 AI가 기반할 고품질 데이터가 필요하다는 점을 모두가 빠르게 인식하고 있습니다. 지난 몇 년간 우리는 AI 거버넌스, 에이전트 자산 거버넌스, 비용 통제 및 데이터 탐색 분야로 사업을 확장해 왔습니다.
이제 이것이 우리에게 엄청난 성장 동력이 되고 있으며, 우리는 고객과 파트너를 위한 AI 신뢰 계층이 된다는 이야기를 강화하고 있습니다. 우리는 모델과 데이터 사이의 계층 역할을 합니다. 모두 아시다시피, 상업용 대형 언어 모델과 최첨단 AI 회사들의 모델은 공개된 데이터를 기반으로 학습됩니다. 하지만 기업들이 AI를 활용해 비즈니스 생산성을 높이려면, 수십 년간 축적된 자사 및 산업 데이터를 기반으로 AI를 세밀하게 다듬어야 합니다. 이 데이터는 상황 인지적이며, 동적입니다. 이런 관점에서, 기초 데이터 계층과 AI 에이전트 계층을 적절한 데이터셋, 시기적절성, 접근 제어, 수명 주기 관리, 권한 통제, 그리고 매우 중요한 비용 가시성과 함께 조화롭게 관리할 수 있는 능력이 점점 더 중요해지고 있습니다.
이것이 전 세계 파트너와 고객들이 AI 도입에 대해 안심하고 신뢰할 수 있게 하는 기반입니다. 우리가 대기업과 중소기업 모두가 해결할 수 있도록 돕는 가장 중요한 두 가지 문제는 AI 리스크와 AI 비용입니다. 그것이 본질적으로 우리가 하는 일의 핵심입니다. 우리는 마이크로소프트 클라우드 생태계에 특화된 최대 규모의 클라우드 사업자입니다. 하지만 고객이 멀티클라우드를 사용하기 때문에 그 범위를 넘어 확장했습니다. 이제는 구글, 세일즈포스, 아틀라시안 등 여러 다른 생태계도 지원하고 있습니다.
훌륭합니다. 다루고 싶은 주제가 많지만, 아마도 청중과 저 모두에게 가장 흥미로운 주제는 AI와 다양한 공급업체들이 어떻게 참여하고 있는지일 것입니다. TJ, 당신이 잠시 언급했듯이, 에이전트 측, 즉 AI 측에 거버넌스와 컴플라이언스 계층을 추가하고 있습니다. 특히 새로운 제품인 AgentPulse와 관련해 그 부분을 좀 더 자세히 이야기해볼 수 있을까요?
네, 구체적으로 그 시장을 어떻게 대응하고 계신가요?
아직 초기 단계인데, 에이전트들이 하는 일에 대해 어떻게 신뢰를 얻나요? 규칙과 규제 측면에서 그들이 무엇을 하고 있는지 어떻게 파악하나요? 또는 AvePoint가 조직으로서 제공하는 장점 중 어떤 점이 사람들이 다른 제품 대신 귀사의 제품을 사용해 에이전트를 모니터링하고 관리하는 데 도움이 되는지 말씀해 주세요.
좋은 질문입니다. 10년 넘게 저희는 기업들이 직원들이 기업 데이터를 다루면서 발생하는 리스크와 노출을 관리하도록 돕는 데 전문성을 쌓아왔습니다. 직원들이 내부 및 외부에서 어떤 데이터에 접근하는지, 그 데이터가 얼마나 오래 보관되어야 하는지, 그리고 이 데이터가 기업 시스템에 어떻게 수집되고 어떻게 폐기되는지 관리합니다. 아카이브, 기록 관리, 티어 스토리지, 또는 완전 삭제 등 다양한 방식으로 처리합니다. AI 에이전트도 직원과 다르지 않습니다. 시스템에 접근하고 데이터를 처리하며 결정을 내립니다. 다만 AI는 기계 속도로 작동하기 때문에 모든 것이 훨씬 가속화되었습니다. 저희는 이미 수년간 클라우드에서 대규모 데이터 자산을 관리하는 거버넌스 프레임워크를 갖추고 있습니다. 페타바이트 단위의 데이터를 전 세계 고객을 위해 관리하고 있습니다.
마이크로소프트가 처음으로 파워 플랫폼과 파워 앱스를 도입했을 때도 저희는 같은 역할을 했습니다. 저희는 방금 위임된 거버넌스 프레임워크를 확장하여 파워 플랫폼과 파워 앱스를 포함시켰습니다. 이 위임 모델은 IT 부서가 비즈니스 사용자를 위해 어떤 데이터와 비즈니스 애플리케이션이 어떤 역할을 하는지 잘 이해하지 못한다는 의미입니다. 저희의 프레임워크는 비즈니스 사용자가 그 맥락과 풍부한 정보를 제공할 수 있도록 합니다. 이 위임된 거버넌스 및 컴플라이언스 프레임워크는 기업 정책을 구현하고 실행합니다. 에이전트 AI 시대에도 마찬가지입니다. 기본적으로 비즈니스 사용자가 이 에이전트가 접근할 수 있는 내용에 대한 맥락과 풍부한 정보를 제공할 수 있습니다. 만약 AI 에이전트를 코드로 작성하면, 기본적으로 그 에이전트는 사용자의 권한 구조를 상속받습니다. 하지만 이것이 반드시 의도한 결과는 아닐 수 있습니다.
저희는 사용자가 실제로 그 맥락을 제공할 수 있도록 하는 거버넌스 프레임워크를 갖추고 있어, 소프트웨어가 다른 반자율 또는 완전 자율 컴퓨터 애플리케이션처럼 에이전트의 접근 권한, 데이터 권한, 수명 주기, 그리고 비용까지 추적할 수 있습니다. 저희는 기업들이 마이크로소프트나 구글 등 클라우드에서 실행 중인 모든 에이전트를 찾아내도록 돕습니다. 곧 디바이스 영역으로도 확장하여, 그곳에서 실행 중인 오픈 클라우드 에이전트도 발견할 수 있게 될 것입니다. 현재 저희는 마이크로소프트 코파일럿, 구글 제미니, 앤트로픽 클로드, 챗GPT 등 AI 서비스와 에이전트를 지원하며, 이들을 통제하에 두고 있습니다. 이것은 저희가 오랫동안 해온 일입니다. 에이전트 시대에 접어들면서 저희는 그 범위를 에이전트로 확장했습니다.
다시 말해, 이전에 직원 접근 권한을 관리하던 방식과 다르지 않지만, 이제 모든 것이 기계 속도로 운영된다는 점이 다릅니다.
좋습니다. TJ, 제가 좀 더 깊이 다뤄보고 싶었던 부분입니다. 사람들이 인간 기반 거버넌스와 컴플라이언스에서 기계 거버넌스와 컴플라이언스로 전환할 때의 고유한 이점을 잊는 경향이 있다고 생각합니다. 물론 모든 것이 기계 속도로 이루어지기 때문에 그 차원은 기하급수적으로 커집니다. 맞습니다. 제 이해를 돕기 위해, 기존 전문 지식에서 실제로 활용하는 고유한 이점들이 무엇인지 말씀해 주실 수 있을까요? 첫 번째로요.
두 번째로, 기계 속도로 처리할 때 모니터링 관점과 대응 관점에서 새롭게 도입해야 했던 요소들은 무엇인지 말씀해 주세요. 또한 훨씬 더 큰 데이터베이스를 관리하고, 정확하고 올바른 정보를 보유하며, 기계 속도에서 문제를 차단해야 하기 때문입니다. 그래서 아마도 좀 더 명확한 설명이 제 이해에 분명히 도움이 될 것 같습니다.
네, 좋은 질문입니다, 파람. 우선, 우리가 이 분야를 소유할 권리가 있다는 이점은, 다시 말해, 오랫동안 이 분야에 있었고, 저희 소프트웨어가 가장 엄격한 보안 기관들로부터 인증을 받았다는 점입니다. 예를 들어, 미국의 FedRAMP 인증, 일본의 ISMAP 인증 등 3,000여 개의 보안 점검 인증을 받았습니다. 그래서 저희는 이미 정부 데이터 센터와 상업용 데이터 센터를 운영하고 있습니다. 완벽하게 검증된 컴플라이언스, 규제, 확장성, 그리고 클라우드 보안 및 클라우드 애플리케이션 관련 역량은 지난 15년 이상 동안 월가의 대형 은행을 포함한 가장 엄격한 상업 및 공공 부문 기업들에 대해 검증되어 왔습니다. 따라서 이는 고도로 확장 가능한 소프트웨어에 이미 존재하는 막대한 신뢰와 신용이라고 할 수 있습니다.
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