안녕하십니까, ICE 2025년 3분기 실적 발표 컨퍼런스콜 및 웹캐스트에 오신 것을 환영합니다. 제 이름은 Lydia이며, 오늘 사회를 맡겠습니다. [Operator Instructions] 이제 Investor Relations 매니저인 Katia Gonzalez에게 마이크를 넘기겠습니다. 시작해 주십시오.

안녕하십니까. ICE의 2025년 3분기 실적 발표 자료 및 프레젠테이션은 ice.com의 Investor 섹션에서 확인하실 수 있습니다. 해당 자료는 아카이브될 예정이며, 본 통화 내용은 다시 듣기 서비스로 제공될 예정입니다. 오늘 통화에는 미래 예측 진술이 포함될 수 있습니다. 저희는 업데이트할 의무가 없는 이러한 진술은 현재의 판단을 나타내며, 위험, 가정 및 불확실성의 영향을 받습니다.

미래 예측 진술에 설명된 내용과 실질적으로 다를 수 있는 위험에 대한 설명은 2024년 Form 10-K, 2025년 3분기 Form 10-Q 및 SEC에 제출된 기타 서류를 참조해 주시기 바랍니다. 실적 보충 자료에서 저희는 특정 비 GAAP 측정치를 언급합니다. 저희는 비 GAAP 측정치가 현금 운영 및 핵심 사업 성과를 더 잘 반영한다고 믿습니다. GAAP에 상응하는 용어와의 조정 내역은 실적 자료에서 확인하실 수 있습니다.

본 통화에서 사용되는 순수익은 거래 기반 비용을 제외한 수익을 의미하며, 조정 순이익은 조정 희석 주당 순이익을 의미합니다. 본 프레젠테이션 전반에 걸쳐, 별도로 명시되지 않는 한, 수익 성장에 대한 언급은 불변 환율 기준입니다. 특정 항목에 대한 정의에 대한 추가 자세한 내용은 실적 보충 자료의 두 번째 페이지에 있는 설명 참고 사항을 참조해 주시기 바랍니다.

오늘 통화에는 Jeff Sprecher 회장 겸 CEO, Warren Gardiner 최고 재무 책임자, Ben Jackson 사장, Lynn Martin NYSE 사장, Chris Edmonds Fixed Income and Data Services 사장이 함께합니다. 이제 Warren에게 마이크를 넘기겠습니다.

감사합니다, Katia. 안녕하십니까, 오늘 저희와 함께해 주셔서 감사합니다. 4페이지부터 기록적인 3분기 실적의 주요 하이라이트를 말씀드리겠습니다. 3분기 조정 주당 순이익은 1.71달러로, 전년 동기 대비 10% 증가했으며, 이는 저희 회사 역사상 최고의 3분기 실적입니다. 순수익은 총 24억 달러였으며, 이는 반복 수익의 5% 증가에 힘입은 것입니다.

이러한 반복 수익 성장은 거래소 데이터 9% 증가와 고정 수입 및 데이터 서비스 7% 증가에 힘입은 것으로, 두 항목 모두 당사의 고부가가치 독점 데이터 상품에 대한 지속적인 수요를 반영합니다. 3분기 조정 영업 비용은 총 9억 8,100만 달러였습니다. 당사의 규율 있는 비용 관리는 약 1,500만 달러의 일회성 이익으로 더욱 지원되었으며, 이는 보상 비용 및 감가상각비에 거의 균등하게 분배되었습니다.

이러한 이익을 조정하면 저희는 가이던스 범위의 하단에 가까웠을 것입니다. 또한 3분기 조정 세율 21%에 대해 설명해 드리겠습니다. 이는 최근 연도별 세무 감사 합의로 인한 이익입니다. 이 이익을 제외하면 조정 세율은 이전 24%에서 26% 가이던스 범위 내에 있었을 것입니다. 따라서 4분기 세율은 24%에서 26%로 정상화될 것으로 예상합니다. 자본 배분에 대해 말씀드리겠습니다.

저희는 분기 동안 주주들에게 6억 7,400만 달러를 반환했으며, 여기에는 약 4억 달러의 자사주 매입이 포함됩니다. 또한 약 1억 7,500만 달러의 부채를 상환하여 총 레버리지를 EBITDA 대비 2.9배 초반으로 낮췄습니다. 다음으로, 4분기 가이던스 항목 몇 가지를 말씀드리겠습니다. 4분기 조정 영업 비용은 10억 500만 달러에서 10억 1,500만 달러 범위로 예상합니다.

순차적 증가는 주로 4분기에 반복되지 않는 앞서 언급한 일회성 비용 항목에 의해 주도됩니다. 4분기 조정 영업 외 비용은 10월 Polymarket 투자와 관련된 이자 비용의 순차적 증가로 인해 1억 8,000만 달러에서 1억 8,500만 달러 사이가 될 것으로 예상됩니다. 참고로, 저희는 10월 초 CP 발행으로 해당 투자의 10억 달러를 조달했으며, 상업 어음 프로그램의 기존 용량을 활용하여 향후 최대 10억 달러를 추가로 조달할 것으로 예상합니다.

이제 5페이지로 이동하여 거래소 부문의 성과 개요를 제공하겠습니다. 3분기 순수익은 총 13억 달러로, 이전 2년간의 강력한 두 자릿수 성장을 이어갔습니다. 거래 수익은 8억 7,600만 달러였습니다. 중요하게도, 10월 말 기준 저희 선물 및 옵션 복합 상품의 미결제 약정은 전년 동기 대비 16% 급증했으며, 에너지 선물은 14%, 금리 선물은 37% 상승했습니다.

이는 거시 경제 환경 변화 속에서 위험 관리 도구에 대한 수요 증가를 강조합니다. 반복 수익은 거래소 데이터 서비스와 NYSE 상장 사업을 포함하며, 총 3억 8,900만 달러로 전년 동기 대비 7% 증가했습니다. 기록적인 반복 수익 성장의 기반에는 저희의 광범위한 거래소 데이터 및 연결 서비스의 9% 성장이 있으며, 이는 다시 선물 데이터가 주도하고 있으며, 4분기에는 반복되지 않을 것으로 예상되는 약 600만 달러의 자동차 관련 수익도 포함됩니다.

상장 사업에서 NYSE는 2025년 1분기부터 3분기까지 시장 선도적인 200억 달러의 신규 IPO 수익을 달성하는 데 기여했습니다. 주목할 점은 신규 IPO의 약 절반만이 NYSE의 상장 기준을 충족했으며, 이러한 높은 기준은 99%의 유지율에 중요한 구성 요소로 남아 있다는 것입니다. 이러한 거래소 데이터 사업 내의 강력한 성과 덕분에, 저희는 연간 성장률이 4%에서 5% 가이던스 범위의 높은 수준을 기록할 것으로 예상합니다.

이제 6페이지로 넘어가서 고정 수입 및 데이터 서비스 부문에 대해 논의하겠습니다. 3분기 수익은 총 6억 1,800만 달러로, 거래 수익 1억 2,300만 달러를 포함합니다. 전년 동기 대비 ICE Bonds 수익은 15% 증가했으며, 이는 기관 채택 증가에 부분적으로 기인한 시립 채권 사업의 41% 성장에 힘입은 것입니다. CDS 사업에서는, 결과가 주로 회원들의 관심 감소에 의해 주도되었으며, 이는 작년 동기 대비 낮은 연방 기금 금리의 직접적인 결과입니다.

반복 수익은 총 4억 9,500만 달러로 기록적이었으며, 전년 동기 대비 7% 증가했습니다. 고정 수입 데이터 및 분석 사업에서 기록적인 3분기 수익 3억 1,100만 달러는 전년 동기 대비 5% 증가했으며, 이는 3분기 말 ETF AUM 7,540억 달러에 달한 저희 지수 사업의 가격 책정 및 참조 데이터 성장에 힘입은 것입니다. 데이터 네트워크 기술 수익은 기록적으로 증가했으며, 분기 동안 10% 증가했습니다.

이는 ICE Global Network에 대한 수요 증가로 인한 것이며, 상반기 7% 성장 및 2024년 5% 성장에서 가속화된 것입니다. 저희 데이터 센터 인프라에 대한 전략적 투자는 데이터 수요 증가 및 용량 증가, 그리고 AI를 거래 워크플로우에 통합하기 위해 준비하는 고객들로 인해 성과를 거두고 있습니다. 또한 저희는 플랫폼 개선을 위한 투자의 이점을 계속 실현하면서 통합 피드 사업 및 데스크톱 솔루션 전반에 걸쳐 높은 한 자릿수 성장을 지속하고 있습니다.

3분기에는 반복되지 않을 것으로 예상되는 수백만 달러의 일회성 수익이 포함되었다는 점을 주목할 필요가 있습니다. 그럼에도 불구하고, 저희는 4분기 데이터 및 네트워크 기술 수익 성장이 높은 한 자릿수 범위가 될 것으로 예상하며, 총 부문 반복 수익은 4분기 및 연간 모두 5%에서 6% 사이가 될 것으로 예상합니다. 이제 7페이지로 넘어가서 모기지 기술 실적에 대해 논의하겠습니다.

3분기 수익은 총 5억 2,800만 달러로, 전년 동기 대비 4% 증가했습니다. 반복 수익은 총 3억 9,100만 달러였으며, 전년 동기 대비 증가했습니다. 전년 동기 대비 개선은 주로 저희 데이터 및 분석 사업과 서비스 사업 내 MSP에 의해 주도되었습니다. 4분기로 전환하면, 수익은 이러한 수준을 유지할 것으로 예상되며, 이는 주로 Mr. Cooper의 Flagstar 인수와 고객들이 Encompass의 최소 금액을 재설정하는 것은 거래 수수료 증가라는 이점과 함께 작용합니다.

이러한 항목들은 신규 고객으로부터 발생하는 수익으로 대부분 상쇄될 것으로 예상합니다. 거래 수익은 전년 동기 대비 12% 증가한 1억 3,700만 달러를 기록했으며, 이는 Encompass 마감 대출 관련 두 자릿수 수익 성장과 MERS 등록 건수에서 한 자릿수 후반 성장에 힘입은 결과입니다. 4분기를 전망할 때, 2분기와 3분기에 비해 일반적으로 낮은 경향이 있는 주택 구매 거래량에 대한 계절적 영향을 기억하는 것이 중요합니다.

요약하자면, 3분기는 다시 한번 수익, 조정 영업 이익, 조정 주당 순이익을 성장시켰으며, 이는 상반기 기록적인 실적을 바탕으로 회사 역사상 최고의 연간 누계 실적을 나타냅니다. 미래를 위한 전략적 투자를 지속하면서도 연간 누계 17억 달러 이상을 주주에게 환원했습니다. 연말과 2026년을 내다보면서, 우리는 성장의 기록을 연장하고 주주 가치를 창출하는 데 계속 집중할 것입니다.

질의응답 시간에 질문을 받도록 하겠습니다. 우선 Ben에게 넘기겠습니다.

감사합니다, Warren. 그리고 오늘 아침에 함께 해주신 모든 분들께 감사드립니다. 8페이지를 보시기 바랍니다. 기술과 혁신은 ICE 설립 이래 ICE의 기반이 되어 왔습니다. AI에 대한 우리의 접근 방식은 이러한 유산의 자연스러운 확장입니다. 우리는 ICE와 고객을 위한 효율성을 높이고 향상된 분석 통찰력을 제공하기 위한 도구를 구축하고 구현함으로써 기존의 25년간의 자동화 여정을 가속화하는 데 AI를 사용하고 있습니다.

우리는 이제 ICE Aurora라는 이름으로 생성형 AI와 에이전트 AI를 통해 고객에게 제공하는 솔루션과 비즈니스 프로세스 전반의 워크플로우 자동화 추구를 결합함으로써 다음 단계를 밟고 있습니다. AI 역량을 계속 확장함에 따라, 우리는 세 가지 핵심 강점을 활용하고 있습니다. 심층적인 운영 및 복잡한 워크플로우 전문성, 가치가 계속 증가할 것이라고 믿는 매우 차별화된 독점 데이터, 그리고 우리 플랫폼의 강력한 네트워크 효과입니다.

우리는 데이터, 워크플로우, 작업 및 문서 관리뿐만 아니라 비즈니스의 규칙 및 규정 준수 프레임워크에 대한 깊은 이해에서 시작했습니다. 그런 다음, 가용 AI 도구의 영향, 기술 성숙도, 정확성 및 모델 설명 가능성을 기반으로 이러한 워크플로우 실행에 적용할 수 있는 자동화 수준에 대한 위험 평가를 수행했으며, 이는 자동화 위험과 균형을 이루었습니다. 산업 전반에서 자동화 규모를 측정하는 데 사용되는 벤치마크와 유사하게, 우리는 0에서 5까지의 척도로 프로세스 내 자동화 순위를 매깁니다.

0은 프로세스가 완전히 수동임을 의미합니다. 5는 예외 처리를 포함하여 인간의 개입 없이 프로세스가 완전히 자동화되었음을 의미합니다. 우리는 현재 AI 모델이 워크플로우를 자동화하는 데 있어 성숙도 측면에서 정확히 어디에 있는지, 인간의 개입 유무에 관계없이 측정하고, 현재 기술 상태에 따라 어디까지 도달할 수 있는지 측정하기 위해 이 모델을 ICE의 모든 워크플로우에 하향식으로 적용하고 있습니다.

현재 대부분의 생성형 또는 에이전트 AI 모델은 본질적으로 패턴 인식에 가장 뛰어나며, 이러한 인식은 계속 진화하고 있습니다. 이는 AI 모델이 생성하는 결과의 신뢰성과 예측 가능성을 측정하는 확률적이고 무작위적인 정확성이 있음을 의미합니다. 우리와 고객이 운영하는 고도로 규제된 비즈니스에서는, 특히 예외 처리에서 일부 수준의 인간 상호 작용이 여전히 필요한 경우와 비교하여, 완전 자동화로 간주되기 위해 확률적 결과가 얼마나 정확해야 하는지에 대한 인식이 있어야 합니다.

오늘날 우리는 어디로 갈 수 있는지 명확하게 파악하고 있으며, 앞서 언급한 위험과 균형을 이루면서 많은 영역에서 이를 실행하고 있습니다. 이것이 우리의 전략이며 ICE Aurora 플랫폼이 추구하는 바이며, 이미 ICE 전반에서 성과를 보고 있습니다. AI는 시스템 전반의 워크플로우를 간소화하고 자동화하며, 제품 개발을 가속화하고, ICE 내 여러 기술 스택의 현대화를 제공하는 속도를 극적으로 높이고 있습니다.

중요한 것은 정보 보안, 데이터 관리 및 개인 정보 보호에 대한 준수를 희생하지 않고 이를 수행하는 것을 목표로 한다는 것입니다. 에너지 시장에서 거시 AI 및 데이터 센터 확장 추세는 향후 10년간 상당한 에너지 수요를 견인할 것으로 예상됩니다. 우리는 전체 에너지 스펙트럼에 걸쳐 깊은 유동성과 가격 투명성을 제공하는 우리의 거래 및 청산 플랫폼이 고객을 지원하는 데 독보적인 위치에 있다고 믿습니다.

전반적인 시장 변동성은 낮았지만, 올해 3분기는 작년 기록적인 분기에 이어 역사상 두 번째로 강력한 3분기였으며, 이는 글로벌 가스 및 전력 시장의 지속적인 강세에 힘입은 결과로, 3분기 거래량은 각각 전년 동기 대비 8% 및 18% 증가했습니다. 우리가 일관되게 말해왔듯이, 미결제 약정은 미래 성장의 선행 지표이며, 10월의 기록적인 선물 에너지 미결제 약정이 전년 동기 대비 14% 증가했으며, 이는 각각 브렌트 및 TTF 벤치마크에서 25% 및 30% 성장을 포함한 것으로, 계속해서 상승 추세를 보이고 있어 기쁩니다.

이는 우리의 다각화된 에너지 플랫폼의 가치, 유동성의 깊이, 그리고 수천 개의 관련 계약에 걸쳐 글로벌 가격 참조점으로 작용하며 지역에 걸쳐 신뢰할 수 있는 가격 투명성을 제공하는 우리의 벤치마크에 대한 고객의 신뢰를 반영합니다. 북미, 유럽, 아시아를 아우르는 글로벌 가스 포트폴리오 전반에서 올해 누계 거래량은 20% 증가했습니다. 중요한 것은 이러한 강력한 연간 누계 실적이 북미 복합 시장 16% 증가, 유럽 포트폴리오 26% 증가, 아시아 JKM 시장 27% 증가를 포함한 광범위한 강세에 힘입었다는 것입니다.

동시에, 우리의 전력 시장은 올해 누계 21%, 분기별 18%의 거래량 증가와 함께 지속적인 성장을 보였습니다. 이는 가스 및 전력 시장 간의 시너지 효과와 투명성, 유연성, 선택권을 제공하는 포괄적인 위험 관리 도구의 필요성을 강화합니다. 채권 및 데이터 서비스 부문에서는 다년간의 투자를 통해 우리의 포괄적인 플랫폼이 또 다른 기록적인 분기 수익을 달성했으며, 이는 전년 동기 대비 5% 증가했으며, 여기에는 반복 수익 7% 증가와 데이터 및 네트워크 기술 사업 10% 증가가 포함됩니다.

우리의 독점 데이터는 비즈니스의 초석이며 진화하는 AI 환경에서 핵심 차별화 요소입니다. 50년 이상의 경험을 바탕으로, 우리의 고품질 가격 책정 및 참조 데이터는 오늘날 세계 최대 규모의 채권 지수 제공업체 중 하나를 위한 기반 역할을 합니다. 벤치마크 지수 및 분석부터 맞춤형 솔루션까지, 우리는 전체 ETF 생태계를 지원합니다. AI가 모든 투자 영역에 걸쳐 거래 전략에 통합됨에 따라, 우리는 우리의 독점 데이터가 전략적 중요성을 더욱 높일 것으로 예상하며, 우리의 데이터 세트는 정밀도, 깊이 및 대량의 과거 데이터에 의존하는 AI 모델 사용자를 위한 경쟁 우위를 제공할 것입니다.

우리의 데이터는 ICE의 인프라 내에서 안전하게 관리되며 방화벽과 권한으로 보호됩니다. 우리의 상업 계약은 접근을 엄격하게 통제하며 승인된 전달 채널을 통해서만 특정 사용 사례를 허용합니다. 이러한 접근 방식은 특히 모델이 성능 향상을 위해 고품질 입력에 점점 더 의존함에 따라 데이터가 독점적이고 전략적으로 배포되도록 보장하는 데 도움이 됩니다. 참조 데이터 비즈니스에서는 수백 개의 소스에서 문서를 처리하고 검증하기 위해 AI를 활용하고 있으며, Google, Meta, Amazon 및 기타 여러 AI 모델에서 제공하는 목적에 적합하고 높은 확률적 결과를 위해 철저히 테스트한 AI 모델을 사용하여 채권 증권 설명서에서 참조 데이터를 추출하는 데 95% 이상의 정확도를 달성하고 있습니다.

이 기능은 수집 프로세스의 중요한 부분으로, 효율성과 전달 속도를 모두 개선하여 동일한 리소스로 더 많은 작업을 수행할 수 있도록 합니다. 오늘 저희 참조 데이터 사업부만 해도 AI를 활용하여 월평균 약 40,000건의 문서를 처리하고 있습니다. 사전 정의된 신뢰도 임계값을 충족하는 AI 평가 문서는 즉시 데이터베이스에 저장되어 고객이 사용할 수 있으며, 임계값 미만의 문서는 수동 검토 및 개입을 위해 플래그 지정됩니다.

이 기능은 수집 프로세스의 중요한 부분으로, 효율성과 배송 속도를 모두 향상시켜 동일한 리소스로 더 많은 작업을 수행할 수 있게 합니다. 또한 머신러닝을 활용하여 평가 가격 책정의 핵심 구성 요소를 지원하고 있습니다. 당사의 지속적인 평가 가격 책정은 거래 및 견적 데이터를 혼합하여 채권 가격을 예측하며, 이는 당사의 심층적인 시장 전문 지식과 데이터 품질 워크플로우를 보완합니다.

추가 모델은 과거 데이터를 사용하여 채권 유니버스 전반에 걸쳐 매수-매도 스프레드를 결정하며, 머신러닝 기능은 시장 실제 거래와 비교했을 때 평가 품질을 크게 향상시킵니다. 한편, ICE Global Network는 750개 이상의 데이터 소스와 ICE 및 NYSE를 포함한 150개 이상의 거래 플랫폼에 참가자를 연결하며 복원력, 지연 시간 및 보안의 표준을 계속 설정하고 있습니다.

ICE Cloud는 ICE가 소유 및 운영하는 최첨단 데이터 센터로 구성되어 있으며, ICE의 사이버 보안 및 운영 복원력 프레임워크 하에서 주요 타사 클라우드 제공업체와의 원활한 통합을 촉진합니다. 이를 통해 고객은 사이버 및 운영 통제를 손상시키지 않으면서 가장 적합한 곳에서 AI 워크로드에 액세스할 수 있는 유연성을 확보할 수 있습니다. 당사는 비즈니스 성장에 필요한 지원과 AI 전략 채택 증가를 포함한 고객 수요 증가를 충족하기 위해 데이터 센터에 지속적으로 투자하고 있습니다.

이는 현재와 미래 모두 ICE 및 고객의 요구에 가장 비용 효율적이고 안전하며 안정적인 인프라에 액세스할 수 있도록 보장하기 위함입니다. 제품 개발 전반에 걸쳐 AI는 GitHub Copilot과 같은 도구를 사용하여 데이터 분석, 패턴 인식 및 반복적인 프로세스를 자동화하여 제품 관리자가 검증 및 개선에 집중할 수 있도록 합니다. 이는 이미 특정 제품의 시장 출시 속도를 가속화했습니다.

예를 들어, 지수 자격, 계산 및 보고를 위한 코드 변환 시간을 약 60% 단축했습니다. ICE 전반에 걸친 새로운 혁신을 보여주기 위해, 당사는 Reddit, Dow Jones 및 [식별 불가] Polymarket를 포함한 새로운 감성 지표 데이터 세트에 AI를 활용하고 있으며, Google 및 Meta AI 모델은 이러한 데이터 세트를 처리하고 패턴을 식별하는 데 도움을 주고 있습니다.

아직 개발 단계에 있지만, 이러한 데이터 세트는 차별화된 데이터 입력을 통해 우위를 확보하려는 시장 참가자들에게 특히 매력적입니다. 이는 당사의 독점 데이터 세트가 거래 결정을 지원하기 위해 모델에 의존하는 거래 커뮤니티에 점점 더 중요해질 것임을 보여줍니다. 당사의 모기지 사업에서 AI 사용은 주택 소유 경험을 간소화하고, 대출 및 서비스 운영의 생산성을 향상시키며, 셀프 서비스 워크플로우를 통해 차입자 경험을 개선하고, 모기지 생애 주기 전반에 걸쳐 자동화된 규정 준수 및 품질 검사를 통해 위험을 줄이는 노력을 지원하며, 동시에 고객의 재포획률을 개선합니다.

이 모든 것이 고객을 위한 대출 개시 및 서비스 비용 절감에 기여하며, 이는 당사 모기지 전략의 기본 부분입니다. 예를 들어, 업계 표준 대출 서비스 시스템인 MSP를 사용하는 고객은 최근 실시된 고객 연구를 기반으로 대출 서비스 비용을 약 20%에서 30% 절감했으며, 당사는 향상된 고객 서비스, 대출 등록, 서비스용 ICE Business Intelligence 및 손실 완화 제품군과 같이 당사가 출시했거나 출시 예정인 새로운 혁신을 통해 이 수치가 증가할 것으로 예상합니다.

이러한 실행은 당사의 워크플로우 자동화 기능을 통해 고객의 비즈니스 워크플로우를 개선하고 간소화하는 당사에 대한 고객의 신뢰를 강화합니다. 3분기에는 어려운 거시 경제 환경에도 불구하고 매출이 전년 대비 4% 증가했으며, 거래 매출은 12% 성장했습니다. 또한 신규 고객 확보를 지속하여 MSP에 2명의 신규 고객을 유치했으며, 이들은 모두 이미 Encompass를 사용 중이며, 2분기에 유치한 UWM을 포함한 2명의 고객에 이어 성과를 이어갔습니다.

또한 16명의 신규 Encompass 고객을 유치했으며, 이 중 5명은 이미 MSP 또는 MSP 하위 서비스 제공업체를 사용 중입니다. 또한 MSP를 메인프레임에서 ICE의 최신 기술 스택으로 재플랫폼화하여 민첩성, 비용 효율성 및 규모를 향상시키는 데 상당한 진전을 이루었습니다. 여기서 GitHub Copilot과 같은 도구는 생산성을 크게 향상시키는 데 도움이 되었으며, 연말까지 전체 사용자 인터페이스를 재작성하고 3천만 줄의 코드를 마이그레이션하는 데 도움이 되었습니다.

현재 약 1/3이 완료되었으며, 나머지 부분은 2년 이내에 완료를 목표로 하고 있습니다. 이 프로젝트를 완료하기 위한 원래 예상 기간은 당사가 Interactive Data Corporation을 인수한 후 메인프레임에서 벗어나는 것과 유사하게 최대 7년이 소요될 것으로 예상되었습니다. GitHub Copilot 및 기타 AI 기반 코드 변환 도구의 지원을 통해 원래 예상했던 기간의 절반 정도로 예상 완료 기간을 단축했으며, 이는 오래된 기술 프로세스를 ICE의 최신 기술 스택으로 변환하는 속도에서 상당한 개선을 이루었습니다.

AI 채택 모델을 적용하는 또 다른 흥미로운 영역은 고객 서비스입니다. 여기서 당사는 조건부 자동화 수준으로 기능을 발전시켰으며, 이는 상당한 자동화가 이루어지지만 예외 처리를 위해 여전히 인간의 개입이 필요한 수준입니다. 당사는 생성형 AI를 사용하여 고객 서비스 담당자에게 통화 의도 예측 및 통화 요약을 제공하고 있습니다. 다음으로 에이전트 AI를 적용하여 부서 이관을 자동화하여 문제 처리를 수행할 예정입니다.

그런 다음 검색 기능을 넘어 실제 작업을 수행하는 챗봇을 추가하여 다음 단계로 나아갈 계획이며, 이는 당사의 ICE 모기지 기술 서비스 디지털 애플리케이션 내에서 차입자 셀프 서비스를 위한 결제 예약과 같은 작업을 수행할 것입니다. 또한 솔루션의 성숙도와 확률적 결과의 품질이 위험과 균형을 이루는 특정 문제 해결을 위한 지능형 가상 에이전트를 통해 더욱 확장할 것입니다.

요약하자면, ICE는 선도적인 기술을 지속적으로 향상시키면서 고객과 최종 소비자를 염두에 두고 있으며, 운영 효율성을 높이고 워크플로우 자동화를 지원하는 솔루션을 제공하는 방법을 항상 고려하고 있습니다. 이제 Jeff에게 넘기겠습니다. Jeffrey Sprecher: 감사합니다, Ben. 슬라이드 9를 보시기 바랍니다. 최근 발표된 Polymarket와의 ICE 투자 및 비즈니스 관계를 고려할 때, 시장 진화에 대한 당사의 생각을 설명하는 것이 도움이 될 것이라고 생각했습니다.

ICE는 암호화폐 분야의 초기 투자자였으며, Bakkt와 Coinbase의 초기 자금 지원자였습니다. 당사는 블록체인의 시장 사용 진화에 가까이 다가가기 위해 이러한 투자를 했습니다. Bakkt의 경우, 당시 기존 증권 및 상품 규제의 높은 수준을 준수하는 토큰 시스템을 수용할 수 있을 것이라고 생각했습니다. 그러나 규제 불확실성 기간 동안, 특히 디폴트 발생 시 규제 금융 회사들이 토큰 채택에 느리거나 비협조적이라는 것을 알게 되었습니다.

현재 미국 행정부와 의회는 이러한 불확실성을 해결하려고 노력하고 있으며, 이로 인해 ICE는 지난 10년간 축적한 지식을 보다 적극적으로 활용하게 되었습니다. 지난 10년간 블록체인 투자의 중요한 거시적 추세 중 하나는 은행 시스템의 레일 재편입니다. 예를 들어, ICE는 전 세계 6개의 청산소를 운영하고 있으며, 이들 모두는 고도로 규제되며 현지 은행 시간, 관습 및 선호도의 제약 내에서 운영해야 합니다.

온체인 뱅킹은 이제 전 세계적으로 연중무휴 24시간 이용 가능하며, 즉각적인 증거금 호출 및 거래 청산을 가능하게 합니다. 이는 자산에 대한 마진 및 대출 증가를 촉진하며, 일부 자산 보유자들은 위험 관리 허용 범위를 높여 이를 분명히 활용하고 있으며, 이는 옴니버스 스테이블코인 담보 풀에 초과 무역 금융 담보를 투입합니다. 이 초과 담보 풀은 담보에 대한 수익 몰수를 통해 거래자들에 의해 자금이 조달됩니다.

이는 규제된 청산소에는 이전에 사용할 수 없었던 기능입니다. ICE는 Polymarket의 스마트 계약의 기본 아키텍처 설계에 깊은 인상을 받아 Polymarket에 투자하기로 결정했습니다. 이 아키텍처는 이 새로운 은행 인프라를 활용합니다. 저희의 투자와 더불어, ICE가 Polymarket의 차별화된 이벤트 기반 데이터의 글로벌 배포자가 될 것이라는 전략적 데이터 계약도 발표했습니다.

비스포츠 예측 시장의 선두 주자인 Polymarket은 선거, 경제 지표, 문화 트렌드와 같은 이벤트에 대한 실시간 확률을 제공하여, 보다 정보에 입각한 의사 결정을 지원하는 강력한 새로운 통찰력 계층을 제공합니다. 저희는 ICE의 배포, 이해 및 오랜 고객 관계를 통해 Polymarket이 전통 금융 시스템에 더 빨리 수용될 수 있다고 믿습니다. 또한 Polymarket의 엔지니어링 팀이 ICE의 엔지니어들이 진화하는 은행 기술의 자체 채택을 더 잘 이해하도록 도울 수 있다고 믿으며, 이는 이미 양측 모두에게 이익을 주고 있는 관계입니다.

ICE는 전 세계 청산소에 대한 고급 청산 모델인 ICE Risk Model 2를 출시하는 과정에 있습니다. 저희의 새로운 청산 시스템은 자금 이동 및 담보 관리를 위한 기존의 현지 은행 및 규제 인프라를 기반으로 구축되었습니다. 그러나 현재의 규제 환경은 토큰을 사용한 담보 관리에 의해 도전을 받고 있으며, 이는 24/7 자본 이동을 활용하기 위해 규제 감독을 발전시키는 데 도움이 될 것이라고 믿습니다.

ICE는 6개의 글로벌 청산소를 운영하는 자체 사용 사례를 고려할 때 이러한 진화를 주도하는 선두에 서고자 합니다. 이러한 진화는 글로벌 청산 및 거래 결제를 더욱 효율적으로 만들 수 있습니다. 그리고 효율적인 담보 사용은 일반적으로 거래량 증가 및 거래 수익 증가로 이어진다는 것을 확인했습니다. 업계가 T+2일에서 T+1일 결제 시간으로 이동하면서 담보를 해제한 이후 미국 주식 시장의 거래량이 극적으로 증가했다는 것을 멀리서 찾을 필요는 없습니다.

자금 이동의 재배선 외에도 Polymarket은 실시간 소비자 수요에 의해 주도되는 신규 시장의 신속한 상장을 개척했습니다. 전통적인 거래소는 신제품 출시 승인을 위해 정부의 승인을 받아야 하며, 이는 기껏해야 30일이 걸립니다. 그리고 많은 국가에서는 훨씬 더 오래 걸립니다. Polymarket은 혁신가들의 발목을 잡지 않도록 정부 규제 부담을 최소화하는 방법에 대한 미국 내 대화를 강요하고 있습니다.

저희는 이러한 대화가 궁극적으로 모든 시장, 특히 ICE의 신제품 혁신에 도움이 될 것이라고 생각합니다. 이제 Ben의 인공지능 채택에 대한 언급을 덧붙이겠습니다. 저희는 자체 AI 채택과 고객의 AI 채택 모두에서 재그드 인텔리전스 현상을 목격하고 있습니다. ICE 내부적으로는 엔지니어들이 코파일럿을 사용하여 코드를 더 효과적으로 작성하도록 돕고 있으며, 특히 레거시 코드 현대화 프로젝트와 관련이 있습니다.

그러나 ICE가 운영하는 지연 시간 정밀도로 대규모로 프로덕션 코드를 완전히 배포하려면 AI에서는 현재 사용할 수 없는 고유한 기술 세트가 여전히 필요합니다. 따라서 현재 저희의 경험은 AI가 저희 팀에게 훌륭한 조수가 되었지만, 대체재는 아니라는 것입니다. Ben은 또한 고객 서비스 개선에 AI를 활용한 점을 강조했습니다. 인공지능은 헬프 데스크가 실시간 문제를 진단하고 고객 입력을 분류 및 요약하여 보다 효율적인 피드백 루프를 만드는 데 더 효율적이 되도록 했습니다.

AI를 배포한 세 번째 영역은 채권 및 주식 투자 설명서 분류, 데이터 세트 정리, 방대한 금융 데이터 제공을 위한 비정형 데이터 구성과 같은 데이터 수집 및 데이터 구성입니다. 마지막으로, ICE가 감독해야 하는 규제의 상당 부분은 패턴 인식 형태의 감시입니다. 여기서도 AI 도구는 동료들이 감독 업무를 더 효율적으로 수행하도록 돕고 있습니다. 요약하자면, AI에 대한 저희의 내부 사용 사례는 동료들이 업무를 더 잘 수행하도록 만들었습니다.

고객의 AI 채택 측면에서, 저희는 AI가 일부 영역에서는 매우 유용하지만 다른 영역에서는 신뢰할 수 없다는 점에서 동일한 재그를 보고 있습니다. 고객이 패턴 인식 또는 언어 구성을 위해 ICE 제품과 상호 작용하는 곳에서는 긍정적인 채택을 보고 있습니다. 예를 들어, 구조화 및 비구조화 금융 데이터 제공에 대한 건전한 채택을 보았습니다. 마찬가지로, 데이터 및 문서 자동화와 고객 참여 스위트와 같은 모기지 네트워크에 구축한 AI 도구는 강력한 관심을 받고 있으며, 고객은 이러한 도구를 채택하여 신규 비즈니스 목표를 보다 효율적으로 설정하고 모기지 온보딩 비용을 최소화하지만, 규제 감독 대상인 인수 결정이나 업계 전체를 연결하는 방대한 ICE 모기지 네트워크를 복제하는 데는 사용하지 않습니다.

여기에는 미국 연방 주택 규제 기관의 GSE 및 연방 주택 은행 모기지 보유량 검증 및 월별 모기지 서비스 정보 제공에 대한 감독 노력도 포함됩니다. 마지막으로, 많은 사람들이 AI 채택으로 인해 전체 거래량이 증가해야 한다고 추측했습니다. 가능성은 있지만, 저는 주식 결제 시간을 하루 앞당기고 인기 있는 1일 옵션에 내재된 개인 거래 레버리지 확대로 인해 자본이 해제되면서 훨씬 더 큰 거래량 영향이 발생했다고 믿습니다.

따라서 전반적으로 저희는 현재 AI 상태가 비용 통제 및 신규 채용 통제에 도움이 되고 있으며, 저희에게는 마진에서 판매 및 거래 성장을 주도하고 있다고 생각합니다. 작년의 비정상적인 3분기 실적에 이어 기록적인 3분기 실적은 당사의 모든 날씨 플랫폼 전반에 걸친 강력한 실행의 또 다른 예입니다. 저희는 이러한 모든 날씨 결과를 촉진하기 위해 수많은 지역 및 경제 상황에서 고객 솔루션을 제공하도록 회사를 의도적으로 포지셔닝했습니다.

준비된 발언을 마치면서 고객 여러분의 지속적인 비즈니스와 신뢰에 감사드립니다. 또한 ICE 동료들의 회사 역사상 최고의 3분기 실적 달성에 기여한 점과 이에 이어 사상 최고의 상반기 실적을 달성하고 회사 역사상 최고의 연간 누계 성과를 거둔 점에 대해 감사드립니다. 이제 사회자 Lydia에게 통화를 다시 넘겨 9시 30분 동부 시간까지 질의응답 시간을 진행하겠습니다.

운영자: [운영자 지침] 오늘 첫 번째 질문은 JPMorgan의 Ken Worthington입니다.

믿기 어렵겠지만, 제 질문은 모기지 신규 취급 및 서비스 사업에서 AI의 영향에 관한 것이며, 준비된 발언을 이어가는 것입니다. 먼저, MSP와 Encompass에 AI의 이점을 통합하는 것이 현재 기술 스택을 고려할 때 얼마나 쉬운가요? 몇 가지 예를 들어주셨지만, 경쟁력을 극대화하는 데 필요한 모든 영역에 AI를 적용할 수 있나요? 그리고 두 번째로, AI가 잠재적인 ICE Mortgage Technology 고객이 자체적으로 효율성을 추구하는 것을 더 쉽게 만들 수 있다고 생각하시나요?

그리고 신기술에 대한 희망 때문에 ICE가 신규 Encompass 및 MSP 고객, 특히 대규모 고객을 확보하는 데 걸리는 시간이 연장되고 있나요?

감사합니다, Ken. Ben입니다. 제가 답변하겠습니다. AI가 저희 모기지 신디케이션 및 서비스 플랫폼에 미치는 영향에 대한 가장 좋은 요약은 이러한 플랫폼을 역사적으로 기록 시스템에서 지능형 시스템으로 전환할 수 있게 했다는 것입니다. 무엇을 의미하는 걸까요? 이러한 핵심 플랫폼을 생각해보면, 우리는 믿을 수 없을 정도로 복잡하고 고도로 규제된 비즈니스 프로세스와 워크플로우를 조정하고 있습니다.

저희는 여러 차례 언급했듯이, 제프와 제가 그랬듯이, 저희는 또한 수천 명의 고객, 수백 명의 네트워크 서비스 제공업체, 35,000명의 정산 대행인, 수만 명의 공증인과 같은 놀라운 네트워크를 보유하고 있습니다. 그리고 저희는 고객들이 저희에게 연결되는 것뿐만 아니라, 그보다 더 중요하거나 동등하게 중요한, 고객 간의 연결을 조정하고 있습니다. 저희는 이러한 워크플로우를 조정하는 방법과 이를 더욱 강력하게 만드는 방법에 대한 독점 정보를 보유하고 있습니다.

또한 업계에서 가장 강력한 규정 준수 및 신용 평가 가이드라인 데이터베이스를 소유 및 유지 관리하고 있으며, 이는 신용 평가 워크플로우를 자동화하는 데 필요한 참조 데이터이며, 저희는 DDA 플랫폼을 통해 이를 수행하고 있습니다. 또한 전국 모든 카운티에 대한 가장 포괄적인 마감 가이드라인 및 규칙 세트를 소유 및 유지 관리하고 있으며, 이를 통해 저희가 인수한 Simplifile 사업의 전자 마감 및 대출 거래의 전자 보고가 가능합니다.

또한 저희는 비즈니스 인텔리전스 모델에 정보를 제공하고 고객이 운영 효율성과 비즈니스 효율성을 높일 수 있도록 돕는 상당한 독점 데이터, 파생 데이터를 보유하고 있습니다. 따라서 이 모든 것을 종합하고, 제가 언급했던 Aurora 프로세스를 사용하여 하향식 관점에서 각 비즈니스 프로세스에 AI를 적용하는 방법을 고려하면, 비즈니스 프로세스별로 AI가 제공하는 패턴 인식 모델의 확률적 정확성과 규제 규칙, 규정 준수에 대한 비즈니스 허용 범위를 이해하여 어느 정도의 자동화를 적용할 수 있는지, 그리고 언제 인간의 개입이 필요한지를 파악할 수 있습니다.

따라서 저희는 이를 활용할 수 있는 매우 좋은 위치에 있으며, 이는 저희 결과에 반영됩니다. 저희는 3분기에 연간 최고 판매량을 기록했습니다. ICE Mortgage Technology 부문 전반에 걸쳐, 저희는 2개의 MSP 고객을 확보했으며, 이들은 모두 지난 분기에 Encompass에 이미 등록되어 있었고, 이는 지난 분기의 2개 고객에 추가된 것입니다.

여기에는 미국 최대 대출 기관 중 하나인 United Wholesale Mortgage도 포함됩니다. 그리고 저희는 16개의 Encompass 계약을 확보했으며, 그중 5개는 MSP 또는 MSP 하위 서비스 업체로, 프론트엔드부터 백엔드까지의 워크플로우 이점을 저희 비전에 적극적으로 동의하고 있습니다. 따라서 저희는 매우 좋은 위치에 있다고 생각하며, 그 뒤에 있는 파이프라인을 보면 매우 강력한 위치에 있다고 생각합니다.

Operator: 다음 질문은 Jefferies의 Dan Fannon입니다. Daniel Fannon: 모기지에 대한 또 다른 질문입니다. Warren, 4분기에 Flagstar를 고려한 단기적인 언급을 해주셨는데, 단기적인 역학 관계와 또한 이번 분기에 귀사의 플랫폼을 점진적으로 떠날 것이라고 발표한 PennyMac에 대해 좀 더 자세히 설명해주실 수 있을까요?

오늘날 그 기여도는 어느 정도인가요? Warren Gardiner: 네, Dan. 질문 감사합니다. 3분기에 관해서는, 약간의 금액이 줄었습니다. 여기에는 3가지 주요 이유가 있습니다. 첫째, 지난 분기에 언급했듯이, MSP의 비활성 대출의 일반적인 롤오프가 있었습니다. 이는 예상보다 약간 높았습니다. 하지만 그렇다고 해서 MSP의 활성 대출도 몇 분기 만에 처음으로 증가했습니다.

따라서 이 점은 긍정적이었습니다. 그리고 두 번째 구성 요소는, 지난 몇 분기 동안 저희가 약간 언급했던 것처럼, 일부 고객들이 예상보다 약간 낮은 최소 금액으로 갱신했다는 것입니다. 하지만 전반적으로, 작년 대비 이전 최소 금액에 대한 할인이 계속 좁아지고 있으며, 최소 금액 이상인 대출의 비율이 개선되고 있어 거래 수수료에 도움이 되고 있습니다. 그리고 셋째, 고객 요구에 따라 4분기와 내년 1분기에 일부 구현이 있었습니다.

Ben이 언급했듯이, 저희는 플랫폼 전반에 걸쳐 올해 최고의 판매 분기를 기록했습니다. 물론 이 모든 것이 현재 분기와 4분기에 반영되는 것은 아니지만, 내년을 생각할 때 비즈니스에 대한 좋은 선행 지표임은 분명합니다. 따라서 이 모든 것을 종합하면 개별적으로는 그다지 중요하지 않지만, 매출이 약간 줄어드는 결과를 가져왔습니다. 이는 실행률 측면에서 4분기에 영향을 미치며, 제가 언급한 일부 구현도 4분기에 영향을 미칩니다.

그리고 물론, 언급하신 Flagstar는 4분기에 롤오프될 것이며, 이는 영향을 미치지만, 저희는 이전에 이를 언급했습니다. PennyMac에 관해서는, 아마도 성장률의 0.5% 정도라고 생각하시면 되지만, 이는 2028년까지 저희에게 영향을 미치지 않을 것입니다. 명확히 하자면, 이는 반복 수익에 대한 0.5%의 영향이며, 저희는 2028년까지는 이를 예상하지 않을 것입니다.

Operator: 다음 질문은 Barclays의 Ben Budish입니다. Benjamin Budish: 아마도 Jeff의 Polymarket에 대한 논평에 이어, 데이터 라이선싱 또는 재배포 계약에 대한 자세한 내용을 제공해주실 수 있을까요? 어떤 종류의 손익 영향이 있을 수 있습니까? 그리고 회사의 지분을 많이 인수했는데, 장기 계획에 대해 이야기해주실 수 있나요?

이벤트 계약을 상장할 계획이 있습니까? 경쟁사가 그에 대해 많이 이야기하는 것을 들었습니다. 아니면 이것이 파트너십에 관한 것인가요? 그리고 혹시 또 하나 끼워 넣어도 될까요? 블록체인 기술 자체가 이러한 유형의 거래 유형의 새로운 시장 데이터 포인트에 액세스하기 위한 수단이라기보다는 매력의 일부인 정도는 어느 정도인가요? Christopher Edmonds: Chris Edmonds입니다.

첫 번째 부분은 제가 맡고, 다른 질문들은 Jeff가 답변하도록 하겠습니다. 하지만 데이터에 대한 감성 분석 자체는 고객에게 흥미로운 피드백 루프가 되었습니다. Ben이 준비된 발언에서 언급한 Reddit 데이터, Dow Jones 데이터와의 경험을 바탕으로 고객으로부터 엄청난 수요를 보았습니다. 따라서 이제 이러한 신호를 활용하여 시장을 만들고, Polymarket에서 발생하는 활동으로부터 피드백 루프를 얻는 것은 완전한 생태계를 위한 기회를 제공하며, 이것이 고객의 관심을 불러일으키고 있습니다.

그리고 이것이 우리가 데이터를 배포자가 되고 싶다는 아이디어로 이어진 이유이며, 고객이 사용할 수 있도록 저희 생태계에 포함되도록 했습니다. Jeffrey Sprecher: 네. 그리고 저는 제 준비된 발언에서 전달하려고 했던 것은, Polymarket이 역사적으로 계약을 정산하는 방식에서 특별히 혁신적이고 특별한 일을 해냈다고 진심으로 믿는다는 것입니다.

그리고 이는 블록체인을 통해 이루어지며, 2 당사자 간의 중개 없는 정산으로, 2단계에서 토큰을 보내는 방식으로, 성능 기능을 제공합니다. 그리고 저희는 이에 대해 더 배우고 싶었고, 엔지니어들이 더 많이 참여하도록 했습니다. 왜냐하면 전통 금융의 추세는 잠재적으로 토큰화될 자산이 더 많아질 것이라는 것을 알 수 있기 때문입니다. 은행 예금 등이 그렇고, 궁극적으로는 청산 인프라로 이어져 24/7 운영을 더 잘 할 수 있게 될 것이라고 생각합니다.

저희에게 중요한 것은, 제가 준비된 발언에서 몇 차례 언급했듯이, 저희가 6개의 청산소를 보유하고 있다는 사실은 고객들이 해당 특정 청산소가 운영되는 은행 영업 시간 동안 자본을 이동시키는 데 필요한 시간 때문에 6개 모두에 초과 담보를 유지하는 경향이 있다는 것을 의미합니다. 그리고 저희는 연중무휴 24시간 담보 관리를 통해 고객의 전반적인 담보 요구 사항을 최소화할 수 있을 것이라고 생각합니다.

그리고 이것은 더 높은 거래량으로 이어질 것이며, 저희는 그 상관관계를 보았습니다. 따라서 고객의 거래를 더 효율적으로 만드는 데 도움을 주는 것이 저희의 이익입니다. 별도로 말씀드리자면, 저희는 20년 이상 상업 사용자들과 그들의 워크플로우, 그리고 전 세계에 존재하는 공급망에 집중하고 상업적 위험 관리를 지원함으로써 ICE를 구축해 왔습니다. 저희는 소매 부문이나 고빈도 거래 부문에서는 특별히 강력하지 않았습니다.

다른 회사들이 그곳에 집중했고, 저희는 매우 상업적이었습니다. 따라서 Polymarket과의 관계는 좋습니다. 왜냐하면 그들은 소매 고객에게 어떻게 시장에 진출했는지, 어떻게 실질적으로 엄청난 현장 마케팅을 자금 없이 수행했는지, 그리고 소규모 대차대조표로 브랜드와 브랜드 인지도를 어떻게 구축했는지에 대해 저희를 교육하고 있기 때문입니다. 다시 한번, 저희는 그들이 이룬 것을 존경합니다.

저희는 전통 금융에 대해 그들에게 교육하고, 그들은 소비자 금융에 대해 저희에게 교육하고 있습니다. 그리고 희망컨대, 그것이 앞으로 우리 둘 모두에게 이익이 될 것입니다. 하지만 팀들이 서로를 진정으로 교육하기 위해 협력하는 것이 합리적이었고, [ 1 더하기 1은 3이 된다 ]는 희망을 가지고 있습니다. 운영자: 다음 질문은 Piper Sandler의 Patrick Moley입니다.

Patrick Moley: 네. Polymarket에 대한 Ben의 질문을 좀 더 자세히 살펴보겠습니다. 예측 시장에서 지금까지 본 거래량의 상당 부분은 스포츠 계약이었습니다. 규제 당국이 이를 확산하도록 허용할지 여부에 대한 많은 소송과 질문이 있었지만, 앞으로 몇 년 안에 허용한다면 스포츠 베팅 거래량이 거래소로 이동하는 것을 볼 수 있을 것 같습니다.

그래서 귀하가 어떻게 생각하시는지, Polymarket과 ICE에 어떤 기회가 될 수 있는지 궁금합니다. 그리고 스포츠 계약과 비스포츠 계약을 어떻게 보고 있으며, 상업적 수준에서 이들이 어떻게 진행될지에 대해 이야기해 주실 수 있습니까? Jeffrey Sprecher: 네. 다시 Jeff입니다. 음, 저는 올 여름 초에 Polymarket의 창립자인 Shayne에게 연락했습니다.

트럼프 행정부와 미국 의회가 스테이블코인과 궁극적으로 블록체인에서 이루어지는 많은 부분을 검증할 것이 분명해진 후였습니다. 그리고 그 환경에서 저희는 대화를 시작했고, 그것은 NFL 시즌 전이었습니다. 그리고 저희는 그들의 비스포츠 활동에 매력을 느꼈는데, 그곳에서 그들은 진정으로 글로벌 리더입니다. 그리고 저희는 데이터와 정보, 공급망 데이터, 불가항력, 날씨, 기업 활동과 같은 정보가 전통 금융에 매우 흥미로울 것이라고 생각합니다.

사실, 저희는 알고 있습니다. 일화적으로, Shayne와 저는 이미 데이터를 스크랩하거나 데이터를 찾아 비공식적으로 전통적인 의사 결정에 활용하고 있는 많은 기관 투자자들을 잘 알고 있습니다. 그래서 스포츠는 실제로 저희의 관심을 끌었던 것이 아닙니다. 저는 그것이 Polymarket에게 훌륭하다고 생각합니다. 만약 그들이 그것을 통해 사업을 하고 수익을 창출할 수 있다면, 그리고 물론 장기적으로 사업에 대한 저희의 지분에도 좋다면, 그것은 훌륭할 것입니다.

하지만 저희는 벤처 회사가 아닙니다. 저희는 - 여러분은 저희가 그 투자에서 많은 돈을 벌더라도 보상하지 않을 것입니다. 솔직히 말해서, 저희는 이러한 기반 기술을 저희 워크플로우에 통합하고 매출을 늘리고 비용을 관리할 수 있다면 보상받을 것이라고 생각합니다. 그래서 장황하게 말하자면, Polymarket이 스포츠 복잡성을 잘 헤쳐나갈 수 있다면 좋겠지만, 저희가 그들에게 기여할 것과 그들이 우리에게 기여할 것 측면에서 저희 목록에서 높은 순위는 아닙니다.

운영자: 다음 질문은 Deutsche Bank의 Brian Bedell입니다. Brian Bedell: 좋습니다. 모기지에 대해 다시 말씀드리겠습니다. Warren에게 4분기 전망에 대해 명확히 하고 싶습니다. 3분기에서 4분기까지 매출이 보합세라는 가이던스가 전체 부문에 대한 것이었습니까? 아니면 반복 수익에 대한 것이었습니까? 거래 수수료의 계절성을 언급하셨다는 것을 알고 있습니다.

그래서 명확히 해 주실 수 있습니까? 그리고 장기적으로, 그 수익 시너지 효과 구축에 대한 전망은 어떻습니까? 지금까지 무엇이 실행되었습니까? 그리고 통합에 대한 동일한 타임라인을 고수하고 있습니까? 그리고 장기적으로, 블록체인과 블록체인 제공업체의 모기지 공간에서의 경쟁에 대한 의견을 말씀해 주시겠습니까? 그것이 더 미래 지향적이라는 것을 알고 있지만, 이에 대한 귀하의 생각을 듣고 싶습니다.

Warren Gardiner: 네, Brian, 첫 두 가지 질문에 답하고 Ben에게 넘기겠습니다. 네, 명확히 해주셔서 감사합니다. 스크립트의 언급은 3분기와 비슷한 수준의 반복 수익에 관한 것이었습니다. 물론, 겨울철에 발생하는 구매량 감소로 인한 일반적인 계절적 영향이 있다는 점을 언급했습니다. 매년 4분기와 1분기에 이를 볼 수 있습니다. 따라서 저는 이에 대한 구체적인 가이던스를 제공하려고 하지 않습니다.

저는 특정 기간에 거래량이 궁극적으로 어디에 있을지 알 수 없기 때문입니다. 따라서 이는 여러분이 모델을 업데이트할 때 생각하는 데 도움이 되는 가이드일 뿐입니다. 두 번째 질문은 장기적인 가이던스에 관한 것이었던 것 같습니다. 물론 4분기 통화에서 가이던스를 제공하겠지만, MBA는 현재 대출 성장을 한 자릿수 후반 범위로 예측하고 있습니다. 그들이 오늘 보고 있는 바에 따르면, 내년 업계 신규 대출은 6백만 건을 약간 밑돌 것입니다.

이를 확인하거나 부인하는 것은 아니지만, 그것이 현재 나와 있는 정보입니다. 따라서 이를 바탕으로, 과거에 Black Knight 거래를 성사시켰을 때 그러한 환경에서는 아마도 한 자릿수 중반 범위의 하단에 더 가까워질 것이라고 제공했던 시나리오를 다시 참조해 주시기 바랍니다. 하지만 물론 금리가 변동하거나 모기지 금리가 변동함에 따라 이는 상당히 빠르게 변할 수 있습니다.

따라서 내년 가이던스에 가까워질 때 제공할 내용에 대해 지켜봐야 할 것입니다. Benjamin Jackson: Brian, 마지막에 하셨던 경쟁 환경 질문에 답하겠습니다. 저희는 고객들이, 그리고 저는 이전 통화에서도 이 말을 했습니다만, 고객들은 독립적이고 자본이 충분하며 중립적인 기술 제공업체를 통해 자신을 위한 이 중요한 시장 인프라를 개발하고 강화하는 데 계속 집중하고 있습니다.

특히, 그들과 경쟁하지 않는 제공업체를 말입니다. 이것이 저희가 강조한 판매 성공을 계속해서 거두고 있는 이유입니다. 물론, 이번 통화에서도 말씀드렸듯이, 3분기는 올해 최고 분기였습니다. 따라서 저희는 계속해서 많은 성공을 거두고 있습니다. 환경 자체에 대해서는, 이전에 PennyMac에 대한 질문이 있었습니다. 사실 PennyMac에 대한 약간의 역사를 말씀드리자면, PennyMac과 Black Knight 사이에 오랜 분쟁이 있었습니다.

중재인은 PennyMac이 저희의 기밀 정보를 사용하여 서비스 시스템을 구축했다고 판결했습니다. 따라서 솔직히 말해서, Black Knight를 인수한 후 그들이 플랫폼의 지분을 인수하고 궁극적으로 이전할 수 있는 대출 신규 대출 시스템을 구축하려고 한다는 사실은 우리에게 놀라운 일이 아니었습니다. 따라서 놀라운 일은 아닙니다. 하지만 저희 생각에는 그것은 중립적이고 독립적인 플랫폼이 아닙니다.

그리고 Rocket과의 대화도 있습니다. 저희의 이해는 Rocket이 대출을 LSAMS라는 레거시 Cooper 플랫폼 메인프레임 시스템으로 이전하고 있다는 것입니다. Sagent로 가는 것이 아닙니다. 그리고 그들은 메인프레임 기반의 자체 맞춤형 시스템을 원한다고 결정했습니다. 그리고 MERS와 같은 플랫폼을 보면, MERS는 포괄적인 플랫폼으로, 1차 및 2차 대출을 처리합니다.

모기지 프로세스 내에서 법적 효력을 가지고 있으며, 파산 및 압류 분야에서 입증된 전문성을 갖추고 있습니다. 업계 관계자들이 참여하는 독립적인 이사회와 이사들이 운영하는 훌륭한 사업이며, 우리에게는 훌륭한 사업입니다. 이 모든 것과 더불어, 우리는 다시 한번 독립적이고 자본이 충분하며, 수많은 다양한 산업 분야에서 입증된 기술 제공업체로서, 고객과 경쟁하지 않고 중립적인 입장을 취하고 있다는 우리의 입지를 고려하면, 우리는 매우 좋은 위치에 있다고 생각합니다.

운영자: 다음 질문은 Goldman Sachs의 Alex Blostein입니다.

준비된 발언에서 AI 이니셔티브와 관련하여 워크플로우 자동화에 대해 언급하신 초기 내용 중 하나로 돌아가고 싶습니다. 다양한 프로세스에 대해 상당한 시간을 할애하여 설명해 주셨습니다. 이를 전체적으로 보면, 목표가 무엇인가요? 실제 절감액 측면에서 귀사가 이를 통해 회사를 위해 얼마만큼의 절감을 가져올 수 있다고 생각하시나요? 그 시기는 언제인가요? 그리고 이러한 절감액의 일부를 재투자하거나 아니면 그냥 하단으로 내려가도록 할 계획은 어떻게 되시나요?

그리고 시간이 지남에 따라 이것이 회사의 수익성에 어떤 의미를 갖는지 프레임을 잡는 데 도움을 주실 수 있을까요?

Alex, Ben입니다. 저희는 ICE Aurora 플랫폼을 통해 ICE 전반에 걸쳐 적용하고 있는 전략과 프로세스를 검토했으며, 이는 말 그대로 ICE 내부의 비즈니스 프로세스를 하나하나 분해하고 고객에게 제공하는 솔루션을 분석하는 것입니다. 그리고 자동화 규모에서 얼마나 많은 자동화를 적용할 수 있는지, 어디에, 언제 인간의 개입이 필요한지를 파악하는 것입니다.

왜냐하면 저희와 고객은 사업을 영위하는 모든 분야에서 매우 높은 수준의 규제를 받는 사업을 운영하고 있기 때문입니다. 그리고 궁극적으로 이러한 AI 모델은 다양한 수준의 확률적 결과를 가진 패턴 인식 소프트웨어이며, 일부는 정말로 - 일부 프로세스는 거의 완전 자동화로 나아가기에 매우 좋고 적합하지만, 다른 프로세스는 인간의 개입이 필요합니다. 특히 예외 처리 프로세스에서는 더욱 그렇습니다.

왜냐하면 모기지와 같은 일부 분야에서는 규정 준수 확인과 같이 허용되는 허용 오차가 매우 낮을 것이기 때문입니다. 그래서 저희가 이를 통해 보고 있는 것은 효율성 향상입니다. 절대적으로, 효율성 향상을 보고 있습니다. 현재 저희가 적용해 온 방식에 대한 최선의 추측은, 동일한 인력으로 더 많은 일을 할 수 있게 될 것이라는 것입니다. 저희가 제공하고자 하는 상품의 종류, 고객에게 제공하고자 하는 솔루션의 종류에 대한 시장 출시 속도를 높일 수 있을 것입니다.

저희에게 더 많은 것을 해달라는 요구가 점점 더 커지고 있으며, 저희는 역사적으로 유지해 온 동일한 인력으로 이를 수행할 수 있을 것이라고 생각합니다. 운영자: 다음 질문은 RBC Capital Markets의 Ashish Sabadra입니다.

Ashish Sabadra를 대신하여 Bill Qi입니다. ICE 전반에 걸쳐 데이터 서비스 및 솔루션 사업에서 지속적인 강세를 보이고 있는데, 그 동인에 대해 약간의 설명을 해주시겠습니까? 고객 관점에서 수요가 어디에서 오는지, 소비되는 데이터의 양 대 가격 측면에서요? 또한 감성 지표와 같은 새로운 고부가가치 데이터 세트의 개발과 함께, 이러한 부문의 성장을 견인하는 또 다른 발판이라고 할 수 있을까요?

Chris입니다. 질문 감사합니다. 그것보다 더 포괄적이라고 말씀드리고 싶습니다. 고객 측면에서 활용할 수 있는 완전한 플레이북이며, 그것이 공감을 얻고 있는 부분입니다. 물론, 언급하신 고부가가치 자산이 그중 하나입니다. 하지만 저희가 모든 거래소 공간에 걸쳐 보유하고 있는 미션 크리티컬 데이터를 살펴보면, 그것이 사람들이 알고 신뢰하는 기반이며, 그들이 특정 시점에 가장 적합하다고 판단하는 전달 채널을 통해 시스템으로 전달하는 저희의 능력입니다.

그리고 새로운 부분이나 다른 출처에서 추가적인 데이터를 얻을 수 있는 부분 등 추가 콘텐츠를 추가할 수 있는 능력입니다. 준비된 발언에서 언급했듯이, 저희는 이러한 다양한 전달 메커니즘을 통해 750개의 서로 다른 데이터 소스를 보유하고 있습니다. Warren과 Ben이 준비된 발언에서 모두 언급했듯이, 저희는 이러한 기능에 투자했습니다. 이러한 투자는 성과를 내고 있으며, 고객들이 이러한 변화를 만들고 이러한 기회를 운영 워크플로우에 통합할 수 있는 능력을 보고 있습니다.

운영자: 더 이상 질문이 없습니다. 마지막으로 Jeff Sprecher, 의장 겸 CEO에게 마무리 발언을 부탁드립니다.

네, Lydia 감사합니다. 오늘 통화를 잘 진행해 주셔서 감사드리며, 오늘 아침에 저희와 함께해 주신 모든 분들께 감사드립니다. 저희 회사의 역사상 최고의 3분기 실적을 달성한 모든 동료들에게 다시 한번 감사드리며, 지속적인 사업과 저희 사업 운영 방식에 대한 신뢰를 보여주신 고객들에게도 다시 한번 감사드립니다. 곧 다시 업데이트해 드리겠습니다. 그동안 고객을 위한 혁신을 계속하고 모든 날씨에 대비한 비즈니스 모델을 구축하기 위해 노력할 것입니다.

감사합니다. 좋은 하루 보내십시오. 운영자: 감사합니다. 이것으로 통화를 마치겠습니다. 참여해 주셔서 대단히 감사합니다. 이제 연결을 끊으셔도 됩니다.