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페가시스템즈 Oppenheimer 29th Annual Technology, Internet & Communications Conference

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분기FY 0진행 시간42분참가자2명

스크립트

첫 15개 문단을 발언자별로 확인할 수 있습니다.

Param SinghSenior Analyst

안녕하세요. 모두들 좋은 아침입니다. 오펜하이머의 제29회 연례 기술 컨퍼런스 둘째 날에 참석해 주셔서 감사합니다. 저는 스토리지 및 정보 소프트웨어를 담당하는 수석 애널리스트 파람 싱입니다. 오늘 저희와 함께해 주신 분은 페가시스템즈의 최고운영책임자(COO) 겸 최고재무책임자(CFO) 켄 스틸웰입니다. 켄, 오늘 함께해 주셔서 감사합니다. 시작에 앞서 청중 여러분께 안내 말씀 드리자면, 질문을 보내실 수 있는 질문창이 마련되어 있으며, 별도로 제 이메일 param.singh@oppco.com으로 질문을 보내주시면 제가 대신 질문을 전달해 드리겠습니다. 다시 한 번 켄, 오늘 참석해 주셔서 감사합니다.

Ken StillwellCOO and CFO

초대해 주셔서 감사합니다. 좋습니다.

Param SinghSenior Analyst

먼저 아주 높은 수준에서 시작하고 싶습니다. 아마도 청중 중 일부는 페가의 이야기에 익숙하지 않을 수 있기 때문입니다. 페가는 상장된 지 약 30년 된 회사입니다. 페가가 무엇을 하는지, 엔터프라이즈 소프트웨어의 다음 물결에서 어떻게 위치하고 있는지, 그리고 오늘날 시장에서 보고 있는 AI 동향에 대해 아주 높은 수준에서 설명해 주실 수 있을까요?

Ken StillwellCOO and CFO

물론입니다. 페가는 꽤 높은 수준에서 말씀드리자면, 대기업들이 가진 많은 사용 사례가 규제를 받거나 내부 통제가 엄격한 경우가 많아, 매우 결정론적이고 일관되며 예측 가능한 방식으로 작업을 수행해야 하는 경우가 많습니다. 이러한 사용 사례에 대해 말하자면, 많은 경우 기존에 바로 사용할 수 있는 상용 솔루션이 없습니다. 기업들은 몇 가지 선택지가 있습니다. 직접 코드를 작성하는 방법이 항상 있었고, 페가와 같은 플랫폼을 구매해 실제 워크플로우와 사용 사례를 구성할 수 있습니다. 이는 마치 기존에 상용으로 구매할 수 있었던 애플리케이션과 유사합니다.

Ken StillwellCOO and CFO

하지만 이러한 사용 사례는 산업별로, 회사별로 매우 특화되어 있고, 때로는 회사가 자체적인 강점에 따라 워크플로우를 차별화하기 때문에, 기업들은 페가와 같은 플랫폼에서 구성 작업을 하는 것을 선호합니다. 그래서 우리는 항상 직접 코드를 작성하는 것과 경쟁해 왔습니다. 직접 코드를 작성하는 데에는 애플리케이션이 예측 가능하지 않고 지속 가능하지 않으며, 변경 비용이 매우 크다는 문제가 있습니다. 그래서 저희의 슬로건은 ‘변화를 위해 구축하다(build for change)’입니다. 페가에서 워크플로우를 구축할 수 있을 뿐만 아니라, 페가는 비즈니스 친화적이고 사용자와 상호작용하기 쉬운 방식으로 워크플로우를 진화시킬 수 있도록 설계되었습니다.

Ken StillwellCOO and CFO

그리고 이제 저희는 AI를 초기 설계 단계와 실제 구축, 유지 관리 및 진화 단계에 삽입하여, 앱을 개발하거나 진화시키거나 현대화할 때 AI를 진정으로 활용할 수 있도록 했습니다. 또한 실제 워크플로우에도 AI가 적용되어 있습니다. 즉, 워크플로우 단계에서 무언가를 자동화하거나 사람 대신 에이전트를 사용하고 싶을 때, 저희 AI를 사용하거나 자체 에이전트를 호출하거나 자체 게이트웨이를 통해 완전히 이를 수행할 수 있도록 권한이 부여됩니다. 그래서 저희는 워크플로우 기반 애플리케이션을 구축할 수 있는 플랫폼 개념을 발전시켜, 설계 단계와 필요할 때 실행 단계 모두에서 AI의 모든 기능을 활용하는 에이전트 워크플로우 경험으로 진화시켰습니다.

Param SinghSenior Analyst

네, 감사합니다, 켄. 그 부분에 대해 몇 가지 다른 측면을 좀 더 깊이 다뤄보고 싶습니다. 우선, 분명히 고객에게 예측 가능한 결과와 예측 가능한 비용을 제공하는 데 집중하고 계시죠. 기업들이 AI 실험 단계에서 본격적인 생산 배포 단계로 넘어갈 때, 이것이 얼마나 중요하다고 생각하시는지요. 그다음에, 고객이 AI 중심 애플리케이션을 배포할 때 현재 이용할 수 있는 제품들과 그로부터 얻는 이점에 대해 이야기할 수 있겠습니다.

Ken StillwellCOO and CFO

죄송합니다, 질문의 첫 부분을 다시 말씀해 주시겠습니까? 죄송하지만, 질문의 첫 부분을 잘 이해하지 못했습니다.

Param SinghSenior Analyst

네, 알겠습니다. 예측 가능한 결과에 대해 조금 말씀하셨죠?

Param SinghSenior Analyst

네, 사람들이 직접 코드를 작성할 때 결과가 매우 다양하고 표준화되어 있지 않으며, 데이터 접근과 결과 도출 과정에서 다른 문제들도 발생합니다.

Param SinghSenior Analyst

그래서 예측 가능한 결과 부분이 아마도 가장 흥미로운 부분일 것입니다.

Param SinghSenior Analyst

네, 지난 12~18개월 동안 플랫폼에 도입한 새로운 제품들을 어떻게 통합했는지 이해하고 싶었습니다.

Param SinghSenior Analyst

알겠습니다. 그 예측 가능한 결과를 제공하기 위해서요.

Ken StillwellCOO and CFO

알겠습니다. 예를 들어 은행의 대출 실행 사례를 생각해 보겠습니다. 당신은 주택 담보 대출을 신청할 것입니다. 은행이 도매 은행인지, 소매 은행인지, 혹은 주택 담보 대출 기관인지에 따라 대출 절차가 다를 수 있습니다. 은행마다 절차가 완전히 똑같지는 않지만, 공통된 일련의 단계들이 포함될 것입니다. 예를 들어, 신용 등급을 조회하는 전화가 있을 것입니다. 어떤 형태의 감정 평가 단계가 필요할 수도 있습니다. 일부 자산 심사도 필요합니다. 하지만 그 과정에서 변동이 있을 수는 있어도 규제 절차가 포함되어 있습니다.

Ken StillwellCOO and CFO

공개해야 하는 사항들이 있고, 예를 들어 공정대출법 준수를 위해 편견 방지 활동이 요구되는 사항들도 있으며, 주별 대출법과 국가 규칙 및 규정들도 포함됩니다. 그 작업 흐름은 일관되고 예측 가능해야 하며 항상 동일한 결과를 내야 합니다. 생성형 AI는 예측 가능한 결과를 내지 않기 때문에 그 문제를 해결할 수 없습니다. 생성형 AI는 매번 무언가를 요청할 때마다 고유하게 생성된 결과를 만들어냅니다.

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