2026.9.3 실적 발표 콜 — AI 기반 자동화와 플랫폼 통합
ARR이 $19.38억으로 전년 같은 분기보다 12% 늘었어요.
매출 $4억 (예상 $4억) · EPS $0.15 (예상 $0.15) · 다음 분기 회사 전망 매출 $4억–$4억
핵심 발언
"AI는 지능이 가치를 만드는 곳에, 결정적 자동화는 정확성이 중요한 곳에 써서, 고객이 모든 단계마다 AI 판단 비용을 내지 않고도 AI의 이점을 누릴 수 있게 해요. 결국 더 나은 경제성과 대규모 투자수익률(ROI)을 제공합니다."
"2분기 비GAAP 영업이익은 $8,900만으로, 22% 마진을 기록했고 전년 같은 분기보다 4%p 이상 올랐어요. 꾸준히 운영 효율성에 집중한 결과예요."
"이번 분기에는 고객들과의 협력이 두드러졌어요. 예를 들어, 한 포춘 글로벌 500대 제조사에서 CFO 조직의 송장 솔루션으로 계정 결제 업무를 현대화하고, 연간 약 70만 건의 송장 처리를 자동화하고 있어요."
질문과 답 11
오디오 확인
질문 (Sanjit Singh · Morgan Stanley): 애널리스트가 통화 오디오가 잘 들리는지 물었어요.
답: 경영진은 잘 들린다고 답했고, 이어서 "지금은 아니에요"라고 했어요.
"산짓, 잘 들려요. 지금은 아니에요." — Ashim Gupta (COO)
FTE 역량과 채용 계획
질문 (Wells Fargo): 코딩 에이전트가 FTE(정규직 직원) 1명당 배치 역량을 얼마나 더 늘려주나요? 수요가 늘면 채용 계획도 달라지나요?
답: 아직 코딩 에이전트와 FTE를 함께 쓸 때 얼마나 더 가치가 늘어나는지 검증하는 단계라고 했어요. 초기 결과는 긍정적이라고 했고, 몇 명을 더 뽑을지보다 고객이 더 빨리 가치를 얻도록 하는 데 집중하고 있다고 했어요. 앞으로도 플랫폼에서 코딩 에이전트 성능을 계속 높일 거라고 했어요.
"네, 지금은 코딩 에이전트와 FTE를 함께 쓸 때 얼마나 더 가치가 늘어나는지 검증하는 단계예요." — Daniel Dines (CEO)
AI 제품 수익화
질문 (Bryan Bergin · TD Cowen): 에이전트형과 AI 솔루션은 어떻게 수익화하나요? 모델 비용이 계약에 어떤 영향을 주나요? 신규 순 ARR(연간 반복 매출)은 AI 제품·신규 고객에서 얼마나 나왔나요, 아니면 기존 고객 확장인가요?
답: 고객들은 지능과 정확성이 결합된 플랫폼을 원한다고 했어요. PATH 플랫폼은 에이전트 프레임워크와 모델에 구애받지 않는다고 했고, 플랫폼이 비즈니스 운영의 기반을 제공하고, 고객이 원하는 지능을 선택한다고 했어요. 이번 분기 대형 계약에 AI가 많이 포함됐고, 회사 전망을 정할 때도 AI를 고려하고 있다고 했어요.
"저희는 비즈니스 운영의 기반(레일)을 제공하고, 고객이 원하는 지능을 선택해서 쓸 수 있게 해요." — Daniel Dines (CEO)
영업 실행력과 NRR
질문 (Scott Berg · Needham & Company): 영업 실행력이 원하는 수준으로 회복됐나요? NRR(순매출 유지율)이 110%를 오랫동안 넘길 수 있나요?
답: 제품 혁신과 고객이 AI와 자동화의 차이를 더 잘 이해하게 된 점이 영업에 도움이 되고 있다고 했어요. NRR은 상승세이자 안정적인 흐름이라고 했고, 작년 말 106%에서 3%p 올랐다고 했어요. 이 흐름에 대해 긍정적으로 보고 있지만, 이 지표를 장기적으로 예측하지는 않는다고 했어요.
"기존 고객들 사이에서 AI에 대한 혼란이 줄어드는 모습을 보고 있어요." — Daniel Dines (CEO)
공공 부문 사업과 활용 사례
질문 (Sanjit Singh · Morgan Stanley): 회계연도 말에 공공 부문 사업 파이프라인은 어떤가요? 소프트웨어 테스트 외에 어떤 활용 사례와 산업에서 반응이 좋은가요?
답: 공공 부문 사업이 매우 잘 되고 있고, 팀이 정부 기관과 파트너들과 긴밀하게 일하고 있으며 파이프라인도 탄탄하다고 했어요. 수익 사이클 관리, 금융 범죄, CFO 조직 등에서 수요가 늘고 있고, 금융 서비스용 대출 심사 솔루션도 출시했다고 했어요.
"공공 부문 사업이 정말 뛰어나게 잘하고 있다고 생각해요." — Ashim Gupta (COO)
AI 시장에 맞춘 영업 변화
질문 (Jacob Zerbib · William Blair): AI 시장이 더 명확해지면서 영업팀은 특히 대형 신규 고객 유치에서 어떻게 변화하고 있나요?
답: AI가 가장 잘 쓰일 곳과 정확한 실행이 필요한 곳을 시장에 교육하고 있고, 활용 사례 중심의 영업으로 전환하고 있다고 했어요. 이 방식을 미국에서 먼저 시작했고, 앞으로 전체 영업 조직에 확대할 계획이라고 했어요.
"AI가 가장 잘 쓰일 곳과 정확한 실행이 필요한 곳의 경계에 대해 시장에 많은 교육을 하고 있어요." — Daniel Dines (CEO)
AI 한계와 매출 구조
질문 (Raimo Lenschow · Barclays): 새로운 강력한 모델이 나오면서 AI가 워크플로우를 얼마나 처리할 수 있을까요? 기존 자동화와 비교해서요. 또 회계 기준 변경에 따라 구독 매출과 ARR을 어떻게 봐야 하나요?
답: AI는 직원처럼 현장에서 바로 배우지는 못하고, 기업은 일의 상세한 지도와 프레임워크가 필요하다고 했어요. 정확한 일은 자동화와 오케스트레이션(여러 시스템을 연결해 자동화하는 것)이 맡아야 하고, AI는 그 프레임워크를 보완하는 역할이라고 했어요. 고객들은 자기 시스템 안에서 워크플로우를 원한다고 했어요. 매출 구조에 대해선 606 회계 기준과 계약 구조에 따라 라이선스, 구독, 서비스 매출이 달라질 수 있고, 올해 ARR이 빨라진 데 만족한다고 했어요.
"제 생각엔, 자동화와 오케스트레이션으로 할 수 있는 일은 모두 그렇게 해야 해요. 그게 정확하니까요." — Daniel Dines (CEO)
AI 포함 계약 영향과 실행력
질문 (Terrell Tillman · Truist): AI가 포함된 계약은 초기 효과가 비슷했나요? 성과 기반 수익화도 썼나요? 단기적으로 어떤 실행력 개선에 집중하고 있나요?
답: AI가 포함된 계약은 규모가 훨씬 크고, 플랫폼에 대한 기대감이 크다고 했어요. 계약 전 단계에서 더 빠른 납품, 파트너·서비스·FTE 팀 간 협업 강화, 제품과 납품의 연결이 더 좋아지는 등 빠른 효과를 이미 보고 있다고 했어요.
"특히 계약 후 빠른 실행과 전환에서 우리 팀이 정말 뛰어난 모습을 보여줬어요." — Ashim Gupta (COO)
영업 성과 요인과 인센티브
질문 (Evercore): 영업 성과가 좋아진 구체적 요인은 무엇이고, AI 제품 도입을 늘리려고 영업사원 보상 체계를 바꿨나요?
답: 시장별로 현장에 강한 리더와 팀이 있고, 제품·영업·마케팅 간 협업이 더 잘 되는 것이 주요 요인이라고 했어요. 영업 보상은 도구로 쓰고 있고, 신제품 출시 때 STIP(단기 인센티브)나 추가 인센티브를 선별적으로 적용한다고 했어요. 지금까지 결과에 만족한다고 했어요.
"첫 번째는 현장 팀이 정말 중요하다고 생각해요." — Ashim Gupta (COO)
에이전트형 가격 정책과 ARR 성장
질문 (Sanika Merchant · RBC Capital): 에이전트형 제품은 도입이 늘수록 가격 정책을 어떻게 바꿀 건가요? 2027 회계연도 ARR 전망 상단에 도달하려면 어떤 요인이 필요할까요?
답: 가격 정책을 실험 중이고, 거래당 요금이 포함된 프로세스 오케스트레이션 가격을 도입했다고 했어요. 앞으로는 거래에 필요한 토큰까지 포함하는 성과 기반 가격 정책으로 더 옮겨갈 거라고 했어요. 결정적 자동화와 에이전트형 AI를 결합한 플랫폼 전략이 고객에게 잘 먹히고, 계약 규모 확대에 도움이 되고 있다고 했어요. 이 내용은 회사 전망에도 반영돼 있다고 했어요.
"앞으로는 거래에 필요한 토큰까지 포함하는 성과 기반 가격 정책으로 더 가게 될 것 같아요." — Daniel Dines (CEO)
거버넌스와 오케스트레이션 논의
질문 (BMO): 고객이 AI를 실제 업무에 적용할 때, 거버넌스(통제)부터 논의가 시작되나요, 아니면 더 넓은 오케스트레이션(프로세스 연결)부터 시작되나요?
답: 고객들은 플랫폼의 폭넓은 기능을 통해 원하는 결과를 얻고, 더 빠르고 오류 없이 프로세스를 돌리고, AI를 도입하되 지적 재산을 지키길 원한다고 했어요. 오케스트레이션만 따로 사는 게 아니라, 원하는 결과를 내줄 최고의 플랫폼을 찾는다고 했어요.
"우리 플랫폼은 Gartner 매직 쿼드런트의 비즈니스 오케스트레이션 및 자동화 기술과 잘 맞는다고 생각해요." — Daniel Dines (CEO)