무디스 Investor update

여러분, 안녕하십니까. 오늘 컨퍼런스 콜에 오신 것을 환영합니다. 무디스에서는 JPMorgan의 매니징 디렉터이자 주식 리서치 애널리스트이신 앤드루 스타이너먼 님이, 무디스 애널리틱스의 제너레이티브 AI 솔루션 총괄 겸 제너럴 매니저이신 크리스티나 피에레티 님과 함께하는 이번 세션을 진행해 주시게 되어 매우 기쁘게 생각합니다. 질문은 사전에 제출되었고, 진행은 앤드루 님이 맡아주시겠습니다. 앤드루 님, 이렇게 함께해 주셔서 진심으로 감사드리고, 마이크를 넘기겠습니다.

물론입니다. 앤드루 님, 그리고 시바니 님, 감사합니다. 이처럼 매우 중요하고 저희가 큰 열정을 갖고 있는 주제에 대해 말씀드릴 수 있어, 청취자 여러분께도 저희에게도 기쁩니다. GenAI 전략, 그리고 무디스의 GenAI 전략을 생각할 때 가장 먼저 염두에 두어야 할 점은, 모든 것이 무디스의 에이전틱 솔루션 안에 자리하고 있다는 점입니다. 이 주제를 보실 때는 두 개의 레이어와, 그 레이어들이 고객에게 어떻게 전달되는지를 다루는 세 번째 축을 함께 생각해 보시길 권해드립니다. 제가 생각하기에, 그리고 슬라이드로도 보여드리면, 저희는 그 세 가지 축이 무엇인지 말씀드릴 예정입니다. 첫 번째 축은 ‘커넥티드 인텔리전스’입니다. 이는 매우 중요합니다. 기반이 됩니다. 여기서는 추진 순서가 실제로 중요합니다. 왜냐하면 품질이 낮은 데이터로는 의사결정 수준의 에이전트를 만들 수 없기 때문입니다.

무디스를 특별하게 만드는 것은 단지 데이터의 규모만이 아닙니다. 물론 6억 개의 엔티티, 20억 개의 소유구조 링크, 저희 리서치와 신용등급 등이 있지만, 더 중요한 것은 수십 년에 걸쳐 이 데이터에 녹아든 도메인 전문성의 깊이입니다. 예를 들어 신용 리스크 분야에서는, 본래 독자적으로 구축된 무디스 레이팅스(Moody’s Ratings)를 보유하고 있습니다. KYC 및 컴플라이언스 분야에서는, 170개 데이터 소스 전반에서 실소유자(beneficial ownership) 매핑과 엔티티 리졸루션을 제공하는 오르비스(Orbis) 데이터베이스가 있습니다. 저희가 하는 일은 그 데이터를 수집하고, 연결하고, 큐레이션하는 것입니다. 이것이 모든 것의 기반입니다. 두 번째 축(Pillar 2)로 넘어가겠습니다. 두 번째 축은 에이전틱 워크플로우에 관한 것이죠. 연결된 인텔리전스를 목적에 맞게 설계된 엔드투엔드 워크플로우로 패키징하는 방식입니다. 여기서 매우 중요한 것들이 몇 가지 있습니다.