블렌드 랩스 26년 2분기 어닝콜

발언해 주십시오. 안녕하세요, 여러분. 2026년 2분기 Blend의 재무 실적 컨퍼런스 콜에 오신 것을 환영합니다.

저는 Blend의 투자자 관계 책임자 메그 너널리입니다. 오늘 함께한 분들은 공동 창립자이자 Blend 책임자인 니마 감사리, 그리고 재무 및 관리 책임자인 제이슨 림입니다. 오늘 콜을 시작하기 전에, 비-GAAP 지표를 언급할 예정임을 알려드리며, 이는 오늘 발표된 실적 자료와 보조 슬라이드 부록에서 GAAP 지표와 조정되어 있습니다. 비-GAAP 지표는 GAAP 결과를 대체하기 위한 것이 아닙니다. 별도 명시되지 않는 한, 오늘 논의할 모든 재무 지표, 특히 수익성은 비-GAAP 기준임을 알려드립니다.

오늘 컨퍼런스 콜에서 Blend와 그 운영에 관한 일부 발언, 특히 2026년 3분기 및 4분기 가이던스, 2026년 관련 기타 논평, 시장 전망, 전략적 투자, 제품 개발 계획 및 운영 목표에 관한 기대는 연방 증권법상 미래 예측 진술로 간주될 수 있습니다. 미래 예측 진술은 상당한 위험과 불확실성을 수반하며, 회사가 통제할 수 없는 여러 요인으로 인해 실제 결과, 사건 또는 상황이 진술된 내용과 크게 달라질 수 있음을 주의해 주시기 바랍니다. 가장 최근의 10-Q, 2025 회계연도 10-K 및 기타 SEC 제출 서류에서 확인한 위험 요인을 참조해 주십시오. 법률상 요구되는 경우를 제외하고, 상황이 변경되더라도 이 진술을 업데이트할 의무는 없습니다.

이번 콜에서 제공되는 재무 정보는 계속 영업 기준이며, 이전 기간은 현재 중단된 사업을 제외하도록 재작성되었습니다. 오늘 콜 종료 후 당사 웹사이트에 준비된 발언문을 게시할 예정이며, 콜 종료 직후 오디오 재생도 제공될 것입니다. 이제 콜을 니마에게 넘기겠습니다.

감사합니다, 메그. 여러분 환영합니다. 2분기는 Blend에게 또 한 번의 엄격하고 수익성 있는 분기였습니다. 매출은 가이던스 범위 상단 근처에 도달했으며, 비-GAAP 영업이익은 가이던스 상단을 상회했습니다. 제이슨이 곧 모든 재무 세부사항을 설명해 드리겠습니다. 오늘은 저희 전략의 두 가지 축에 대해 말씀드리고자 합니다. Autopilot, 즉 저희가 고객을 위해 개발한 에이전트와 Blend 3.0, 저희 내부에서 고객에게 더 빠르고, 더 나은, 더 저렴한 서비스를 제공하기 위해 작업을 돕는 에이전트입니다. Autopilot부터 시작하겠습니다. 지난 분기 저희에게 큰 소식은 Autopilot이 7월 1일 상업적으로 출시되었다는 점입니다. 웹캐스트를 보시는 분들은 상단에 'Our AI strategy, guiding our customers'라는 문구가 있는 슬라이드로 넘어가시길 권해 드립니다.

오늘 참조할 두 개의 슬라이드 중 첫 번째입니다. 이 슬라이드의 차트들은 투자자 관계 웹사이트의 보충 슬라이드에서도 확인하실 수 있습니다. 이 차트는 2월부터 시작해 오늘날 45,000건이 넘는 누적 대출이 Autopilot을 통해 처리된 것을 보여줍니다. 아직도 증가 중이며, 이 곡선이 제가 말씀드릴 모든 것의 증거입니다. 이 4개월 동안 65개 이상의 대출 기관이 Autopilot을 활성화했습니다. 그들은 스트레스 테스트를 진행하고, 까다로운 사례들을 찾아내어 저희가 제공한 제품을 다듬었습니다. 미리보기 데이터가 이 점이 왜 중요한지 뒷받침합니다. Autopilot이 더 빠른 승인 시간, 높은 전환율, 그리고 잠재적으로 이행 비용 절감을 이끌고 있다는 증거가 나타나기 시작했습니다. 저희 시스템을 거친 대출의 예비 데이터에 따르면, 고객들은 10%~15%의 풀스루율 개선과 2~4일의 사이클 타임 단축을 경험하고 있습니다.

더 나아가, Autopilot이 대출 건당 평균 4시간 30분의 대출 이행 업무를 자동화하고 있다고 추정합니다. 이것은 매우 큰 성과입니다. 고객들은 이제 그 잠재력을 인식하기 시작했습니다. 7월 1일 상업 출시 이후, 이미 6개의 대출 기관이 Autopilot을 포함한 계약을 체결했으며, 그 중에는 전국에서 가장 큰 모기지 서비스 제공업체 중 하나인 Onity도 포함되어 있습니다. Onity는 Autopilot MCP 서버를 통해 자체 경험을 구축하고 있습니다. 수익화 측면에서는 5월에 설명한 계획을 실행 중이며, 고객들은 전체 접근 권한을 위한 고정 요금 1년 계약을 체결하고 있습니다. 기본 수준의 인텔리전스가 워크플로우에 내장될 것이며, 유료 등급에서 완전한 제품이 제공됩니다. 이를 저희는 언더라이팅 인텔리전스라고 부르며, Autopilot이 문서를 읽고, 계산을 수행하며, 가이드라인과 대조하고, 전체 대출 파일을 진행시키는 기능입니다.

시간이 지나면서, 저희의 의도는 유료 등급을 모기지 스위트의 나머지 제품들과 마찬가지로 선출금 대출 모델로 전환하는 것입니다. 좌석 기반 가격 책정은, 소프트웨어가 작업을 수행하는 에이전트 세계에서는 지속되기 어렵다고 생각합니다. 사람 수로 요금을 부과할 수 없습니다. 그것은 전혀 말이 되지 않습니다. 다른 업체들도 AI가 생성하는 활동에 대해 비용을 받는 소비 모델로 전환하고 있습니다. 저희는 다른 선택을 했는데, 그것은 성공에 대해 비용을 받는다는 것입니다. 과정상의 작업이 아니라 결과에 대해 비용을 받습니다. Autopilot이 닫히지 않는 파일에 대해 10배의 작업을 하더라도, 저희 모델 하에서는 고객이 10배 더 지불하지 않아야 하며, 실제로도 그렇지 않습니다. 저희 수익은 고객의 성공과 함께 확장되며, 이러한 정렬이 저희가 항상 유지해온 비즈니스 모델입니다.

에이전틱 AI는 그 가치를 더욱 높이고 확장 가능하게 만듭니다. 경쟁 구도에 대해 자주 질문을 받기 때문에, 이에 대해 직접 말씀드리겠습니다. Blend가 승리할 수 있는 이유는 무엇일까요? 저희의 답은 복제하기 어려운 네 가지 강점에 있습니다. 첫째, 저희의 위치입니다. Blend는 차용인의 첫 접점이며, 그곳에 있기 때문에 문제를 보고, 문제가 발생할 때마다 해결합니다. 차용인의 절반 이상이 영업시간 외에 신청하며, 신청을 완료하는 사람의 90% 이상이 시작 후 24시간 이내에 완료합니다. Autopilot은 마찰이 발생하는 순간, 예를 들어 토요일 밤 10시에 이를 감지합니다. 이는 월요일 아침이 아니라 차용인의 의도가 가장 높고 참여도가 가장 높은 바로 그 순간입니다. 다음은 저희 데이터입니다. 제가 받는 모든 AI 관련 질문 뒤에는, 누구나 Claude 같은 최첨단 모델을 호출할 수 있는 세상에서, 저희 같은 소프트웨어가 대체 가능하냐는 의문이 있습니다.

저희는 그 답이 아니라고 믿으며, 그 이유는 저희 데이터에 있습니다. 모델들은 수렴하고 있으며, 저희를 포함해 모두가 동일한 모델에 접근할 수 있습니다. 상품이 아닌 것은, 대출에 필요한 방대한 맥락, 수많은 대출 문서, 가이드라인, 그리고 대출에 적합한 다음 행동을 결정하기 위해 고려해야 할 여러 요소들을 모델이 수행하도록 만드는 데 필요한 것입니다. 이는 15년의 경험과 수천만 건의 대출 신청 데이터가 저희 플랫폼을 통해 처리된 결과의 조합으로, 구매할 수 없는 자산입니다. 15년간의 실제 대출자 행동을 합성할 수는 없습니다. 그것이 누적됩니다. 저는 실제로 초기 Autopilot 벤치마크에서 일반적인 Claude와 스킬을 결합한 것과 비교했을 때, Autopilot이 그 테스트에서 더 우수하게, 그리고 훨씬 저렴하게, 약 3분의 1 비용으로 성능을 발휘하는 것을 확인했습니다.

세 번째는 하니스입니다. Autopilot은 일반적인 모델을 감싸는 래퍼가 아닙니다. Autopilot은 인프라, 데이터 레이어, 통합, 컴플라이언스 아키텍처 내에서 실행되며, 에이전트가 보는 것, 사용할 수 있는 도구, 특정 대출에 적용할 가이드라인, 그리고 확실하지 않을 때의 대응을 조율합니다. 확실하지 않을 경우 파일을 대출 팀에 다시 넘깁니다. 사람들이 중요한 결정에 대한 통제권을 유지하며, 이 하니스가 Autopilot을 일반적인 하니스보다 더 정확하고 저렴하게 만드는 요소 중 하나입니다. 마지막으로, 저희의 관계입니다. 저희는 15년간 대출 기관과 함께 성장해왔으며, Autopilot 역시 대출 기관과 함께, 대출 기관을 위해 만들어졌습니다.

Autopilot MCP를 통해 저희는 인프라를 개방하여 고객과 다른 기술 제공자들이 저희를 중심으로가 아니라 저희 위에 구축할 수 있도록 했습니다. 한 걸음 물러서서 보면, 이것이 더 큰 논제입니다. Blend는 관계형 뱅킹을 위한 에이전틱 인프라가 될 수 있고, 이미 그렇게 되고 있습니다. 은행업의 원래 약속은 관계였습니다. 대출자가 고객을 알고 단순한 신용 점수 이상의 근거로 판단할 수 있다는 것이었습니다. 그 약속이 사라진 것은 은행가들이 관심을 잃어서가 아닙니다. 그 약속이 사라진 이유는 너무 많은 프로세스와 수많은 수작업, 그리고 모든 대출에 들어가는 수작업 노력이 있기 때문입니다.

Autopilot이 대출에 필요한 힘든 작업을 처리하고, 역사적으로 그 일을 해왔던 사람들이 고객에 집중할 수 있도록 도울 때, Autopilot이 조건, 후속 조치, 새벽 2시에 들어오는 질문들을 처리하면 대출 담당자는 다시 고객 서비스에 집중할 수 있습니다. 저는 2012년 공동 창업자들과 함께 간단한 논제로 Blend를 시작했습니다. 모기지 프로세스는 스스로 움직여야 하며, 이는 사람이 필요 없다는 뜻이 아니라, 올바른 기술이 인간이 필요하지 않은 모든 것을 처리할 수 있다는 의미입니다. Autopilot이 바로 그 논제가 현실화된 것입니다.