文章核心观点 2025年6月24日安永美国宣布EXL董事长兼首席执行官Rohit Kapoor获2025年纽约年度企业家奖，他有资格角逐全国奖，该奖项旨在表彰企业家和高增长公司领导者 [1][3] 获奖信息 - Rohit Kapoor获2025年纽约年度企业家奖，由独立评审团选出，评审依据为长期价值创造、创业精神、目标驱动承诺及显著增长和影响 [1][2] - 作为纽约奖获得者，Kapoor有资格角逐2025年全国年度企业家奖，全国奖得主将于11月战略增长论坛公布，全国总冠军将参加2026年6月安永世界年度企业家奖竞争 [3] 奖项介绍 - 年度企业家奖表彰不同类型商业领袖，包括白手起家创始人、推动创新的转型CEO和重塑家族企业的领导者 [4] - 该奖项由安永创立和制作，赞助商包括PNC银行、Cresa、Marsh USA和SAP等，纽约地区赞助商还有Donnelley Financial Solutions、ADP和DLA Piper [5] - 该奖项1986年创立，已表彰超1.1万名美国企业家，现已扩展到全球近60个国家，美国项目包括17个地区项目，地区获奖者6月选出，全国决赛入围者和获奖者11月公布 [6][7] 相关公司介绍 - 安永通过为客户、人员、社会和地球创造新价值，建立资本市场信任，构建更美好的商业世界，其团队借助数据、人工智能和先进技术帮助客户塑造未来，业务覆盖150多个国家和地区 [8][10] - EXL是全球数据和人工智能公司，1999年成立，核心价值观为创新、协作、卓越、诚信和尊重，总部位于纽约，约有6万名员工，业务涵盖保险、医疗、银行等多个行业 [12] 过往获奖者 - 年度企业家奖曾表彰过AskBio的Sheila Mikhail、CLEAR的Caryn Seidman Becker和Ken Cornick、Fitbit的James Park等企业家 [9] 联系方式 - 媒体联系Keith Little，电话+1 703 - 598 - 0980，邮箱media.relations@exlservice.com [14] - 投资者关系联系John Kristoff，电话+1 212 209 4613，邮箱IR@exlservice.com [14]

公司分析 - ExlService Holdings (NASDAQ: EXLS) 此前获得买入评级 因估值较低且业务前景清晰 预计可实现中等两位数EPS增长 [1] - 最新一季度财报显示公司仍保持增长势头 但未提及具体财务数据 [1] 投资方法 - 投资分析涵盖基本面分析(如自下而上) 技术分析(如历史图表) 以及动量投资(如财报后股价反应) [1] - 多种投资方法结合使用以优化投资决策流程 [1] 平台用途 - 文章发布平台主要用于追踪投资想法表现 并与志同道合的投资者交流 [1] 注：文档2和文档3内容均为披露声明 与公司及行业分析无关 故未纳入总结

文章核心观点 EXL获AWS生成式AI能力认证，扩展数字服务，推出五个创新解决方案助力企业数据和AI驱动转型 [1][3] 公司动态 - EXL获AWS生成式AI能力认证，成受信任AWS合作伙伴，被推荐给寻求高级生成式AI能力客户 [1] - 该认证验证EXL助企业利用生成式AI驱动创新、改善决策和提高运营效率的能力，彰显其提供前沿AI解决方案的承诺 [2] - EXL扩展在AWS Marketplace的数字服务，推出五个前沿解决方案 [3] - 此成就加强EXL与AWS合作，通过AI助力客户现代化、个性化体验和发现新收入机会 [4] 公司解决方案 - EXL Insurance LLM™是为保险行业打造的特定行业大语言模型，用专有保险数据集微调，实现高精度理赔裁决和自动化关键工作流程 [6] - EXL Code Harbor™是生成式AI驱动服务，加速遗留代码库向新的开源语言迁移，提高数据和代码治理水平，减少人工成本，提高交付速度和准确性 [6] - EXL Property Insights™利用AI和机器学习为承保、营销和理赔提供准确实时洞察，帮助保险公司评估和开发风险模型 [6] - EXL Paymentor℠是AI驱动的收款平台，通过个性化客户拓展、优化策略和加速结算，增强超4000万次全球互动，提高沟通、决策和收款效率 [6] - EXL Smart Agent Assist™是AI驱动解决方案，通过实时对话洞察和自动化增强客户服务运营，提高首次呼叫解决率、座席生产力并减少平均处理时间 [6] 公司概况 - EXL是全球数据和AI公司，利用数据、AI和深厚行业知识改造企业，服务保险、医疗、银行等行业领先企业 [7] - 公司1999年成立，核心价值观为创新、协作、卓越、诚信和尊重，总部位于纽约，在六大洲约有60000名员工 [7]

文章核心观点 - EXL公司扩展与Databricks合作，部署GenAI支持的SAS到Databricks迁移解决方案，其Code Harbor™可助力企业迁移，减少人工、加速进程并降低成本 [1][4] 合作与解决方案 - EXL扩展与Databricks合作，部署GenAI支持的SAS到Databricks迁移解决方案，获Databricks Select合作伙伴身份，加速新AI和GenAI解决方案开发 [1] - EXL Code Harbor是GenAI支持的解决方案，可将遗留代码库迁移到现代开源语言和云环境，适用于多行业，还支持其他语言和ETL平台迁移评估 [2] 客户案例 - 一家全球领先保险提供商与EXL合作，用Code Harbor将SAS代码库迁移到Databricks平台，迁移速度加快50%，手动干预少，合规性提升并与治理框架集成 [3] 优势与特点 - 企业迁移遗留系统面临时间、成本和复杂性挑战，EXL Code Harbor可加速迁移达50%，减少70 - 80%人工 [4] - 与传统迁移方法不同，EXL Code Harbor利用自主多代理框架加速企业级代码和数据转换，确保企业级可发现性、可追溯性和合规性 [4] - 通过自动化评估、编写和优化代码的人工工作，该解决方案改变迁移过程，实现更快交付、降低成本和提高准确性 [4] 公司介绍 - EXL是全球数据和AI公司，利用数据、AI和行业知识为多行业企业提供服务和解决方案，1999年成立，总部位于纽约，约有60,000名员工 [6]

财务数据和关键指标变化 - 2024年数据和AI业务收入占比53%，其中42%来自此前的数据分析业务，11%来自将AI嵌入客户工作流程的收入以及单独销售AI解决方案的收入 [12][25] - 2025年公司预计保持低两位数的年度增长，公司正努力完成2026年的收入目标 [11][18] - 第一季度营收同比增长15%，员工人数同比有机增长9.6% [49] - 公司账面债务约3亿美元，今年调整后的EBITDA约4.5亿美元，现金余额超过3亿美元 [57][58] 各条业务线数据和关键指标变化 - 目前53%的业务收入包含数据和AI元素，未来数据和AI业务占比将提升，公司会向该领域深入发展，为客户提供更多增值服务 [12] - 数字运营业务去年增长为高个位数，未来仍会保持合理的增长率 [33][34] - 医疗保健业务中，超50%的收入来自支付完整性业务，历史医疗运营业务收入在8500 - 9000万美元之间，第一季度因新增两笔重大交易，该业务与支付完整性业务共同推动医疗保健业务实现了26%的季度环比增长 [53][55] 各个市场数据和关键指标变化 文档未提及相关内容 公司战略和发展方向和行业竞争 - 公司战略经历多次转变，1999年成立时是保险行业的BPO公司，2006年转向数据分析，2015 - 2016年开始向技术和数字化转型，如今正转向生成式AI和AgenTic AI [4][5][6] - 公司进行了业务板块重组，围绕数据和AI进行战略布局，以适应市场需求，目前几乎所有业务机会都包含数据和AI元素 [9] - 与竞争对手相比，公司较早涉足数据管理、分析和数字化领域，凭借这些能力在运营领域拓展业务，未来赢得大型综合交易的关键在于数据和AI [14] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 公司对当前年度11% - 13%的收入增长指引充满信心，中期指引也较为乐观，业务处于良好状态 [17] - 近期关税方面未对公司产生重大影响，在宏观不确定时期，客户会寻求公司帮助以降低成本，公司因此受益 [19] - 公司认为每次技术变革都是顺风而非逆风，能够将新技术融入客户工作流程，提高效率，实现客户业务转型，从而增加每个客户的收入 [42] 其他重要信息 - 公司研发投资自2020年以来增长了近四倍，未来需保持较高的毛利率以支持投资，进而提升公司整体利润率 [40][41] - 随着业务数字化程度提高，公司员工数量增长将慢于整体营收增长，招聘将更注重数据管理和技术方面的专业人才，大部分招聘仍将在海外进行 [49][50][51] 总结问答环节所有的提问和回答 问题: 三年后公司业务组合将如何演变？ - 三年后公司将更深入涉足数据和AI领域，目前53%的业务收入包含数据和AI元素，未来该比例将增加，公司也将为客户提供更多增值服务 [12] 问题: 公司业绩优于服务集团的原因是什么？ - 公司较早涉足数据管理、分析和数字化领域，凭借这些能力拓展业务，未来赢得大型综合交易的关键在于数据和AI [14] 问题: 客户需求和市场情绪有何变化？ - 公司所在业务领域的客户需求未发生显著变化，对当前年度的收入增长指引有信心，近期关税未对公司产生重大影响，在宏观不确定时期，客户会寻求公司帮助以降低成本 [17][19] 问题: 运营模式改变的原因是什么？ - 公司发现目前向客户推销的业务大多围绕AI，数据分析业务也越来越由AI驱动，因此需要进行重组，以更专注于客户，使前端团队围绕数据和AI战略开展工作 [20] 问题: 运营模式改变是否存在执行风险？是否会加速交易周期？ - 公司在降低执行风险方面表现良好，尚未遇到重大问题，运营模式的改变有助于公司围绕客户整合资源，使业务更具条理性 [21][22] 问题: 如何衡量运营模式改变的效果？ - 关键指标包括客户管理情况、业务机会转化率等，在当前不确定的市场环境下，维持现有的成交率和转化率是积极的表现 [23][24] 问题: AI和数据驱动的收入具体包括哪些部分？ - 2024年数据和AI业务收入占比53%，其中42%来自此前的数据分析业务，11%来自将AI嵌入客户工作流程的收入以及单独销售AI解决方案的收入 [25] 问题: AI和数据驱动业务与数字运营业务的增长情况如何？ - 数据和AI业务目前占比53%，预计年度增长率将高于该比例，其增长驱动力包括新业务机会和将运营业务中的流程转化为数据和AI业务；数字运营业务去年增长为高个位数，未来仍会保持合理的增长率 [27][33][34] 问题: 哪些AI和数字解决方案需求较高？ - 分为两类，一类是成熟解决方案，如Paymentor、Extracto、Exelia等，具有较高的收入和利润率；另一类是新解决方案，如代码港湾解决方案、七个大语言模型、AI代理等，未来将推动收入增长 [34][35][36] 问题: 这些解决方案的合同条款和结构是怎样的？ - 若将AI解决方案嵌入大型综合交易，会按一定的利润率定价；若单独销售解决方案，则倾向于采用基于交易或结果的定价方式，以Payment Integrity为例，该业务完全基于结果，具有较高的毛利率 [37][38][39] 问题: 公司在这些解决方案上的投资情况如何？ - 自2020年以来，公司研发投资增长了近四倍，未来需保持较高的毛利率以支持投资，进而提升公司整体利润率 [40][41] 问题: Gen AI对服务领域有何影响？ - 公司认为每次技术变革都是顺风而非逆风，能够将新技术融入客户工作流程，提高效率，实现客户业务转型，从而增加每个客户的收入 [42] 问题: 新技术带来的生产力提升情况如何？ - 不同客户的不同流程的生产力提升情况差异较大，难以给出具体范围 [45] 问题: 新技术带来了哪些新的市场机会？ - 新技术使公司能够在现有客户处承接更多工作流程，如在保险、医疗保健、银行等领域，通过使用AI技术获取更多市场份额 [47][48] 问题: 公司招聘策略有何变化？ - 随着业务数字化程度提高，员工数量增长将慢于整体营收增长，招聘将更注重数据管理和技术方面的专业人才，大部分招聘仍将在海外进行 [49][50][51] 问题: 公司医疗保健业务的风险如何？ - 医疗保健业务中，超50%的收入来自支付完整性业务，该业务基于结果，客户有动力提供更多业务；历史医疗运营业务第一季度因新增两笔重大交易实现增长；数据 analytics业务规模较小。整体而言，医疗保健业务风险相对较低 [53][55] 问题: 公司未来的资本分配优先级如何？ - 资本分配主要集中在债务偿还、股票回购和并购三个方面。公司账面债务较少，债务偿还的资金分配将非常有限。未来公司可能更关注中小型的并购，尤其是围绕数据管理和AI机会的并购，其余资金将用于股票回购 [57][58][59]

文章核心观点 英国企业在工作方式上进行重大变革以融入人工智能，虽多数企业认为有竞争优势，但数据孤岛和人才短缺或阻碍人工智能进展，报告揭示企业生成式人工智能实施增长及面临的问题 [1][2] 行业发展现状 - 多数英国企业改变运营模式以适应人工智能，86%企业有显著改变，39%完全重新设计工作方式，预计明年一半流程将包含人工智能 [1] - 企业生成式人工智能实施有巨大增长，但数据质量、人才短缺等问题或阻碍企业深入推进人工智能计划 [2] 行业领导者分布 - 人工智能领域领导者指在报告分析的七个常见业务功能中至少五个发展出人工智能能力的组织，银行和金融行业占比最多为18%，其次是公用事业16%、保险12%、零售10% [5] 企业应对措施 - 企业开发新运营模式以在企业工作流程中使用人工智能，86%英国企业为整合人工智能对运营模式做显著改变或完全重新设计 [5] - 88%受访者认为未来一年扩大人工智能计划非常或极其重要，高管将实施人工智能治理和提高数据质量及可访问性列为首要任务 [5] 行业投资情况 - 零售商最有可能大幅增加生成式人工智能投资，占比42%，其次是公用事业30%、银行和金融24%、保险公司9% [5] - 企业平均在人工智能上投资2320万英镑，但采用人工智能仍存在障碍，最大障碍是成本或预算限制，其次是数据隐私和安全担忧以及缺乏明确人工智能战略或愿景 [5] 公司介绍 - EXL是全球数据和人工智能公司，1999年成立，核心价值观为创新、协作、卓越、诚信和尊重，总部位于纽约，约有6万名员工分布在六大洲 [4]

文章核心观点 EXL获微软数据与人工智能解决方案合作伙伴称号，彰显其技术能力与成功经验，通过合作部署创新工具和解决方案，还在微软Azure市场推出三款创新方案助力企业发展[1][2][3] 公司动态 - 公司宣布获微软数据与人工智能解决方案合作伙伴称号，体现其在跨系统管理数据及构建分析和AI解决方案的能力[1] - 公司与微软密切合作，能为客户部署创新工具和解决方案[2] - 公司执行副总裁表示获此称号有助于为客户提供更好体验、数据驱动决策和AI运营模式[3] - 公司作为认证的一部分，在微软Azure市场扩展数字产品，推出三款创新解决方案[3] 合作意义 - 微软印度及南亚董事总经理称与EXL合作可助企业重新构想数据和AI应用，实现更快发展、更智能运营和增长[4] - 公司执行副总裁表示获此认可强化其通过合作和技术驱动成功的承诺，将提升在微软生态系统的转型解决方案[4] 公司介绍 - 公司是全球数据和AI公司，为客户重塑商业模式、推动成果和实现增长，利用数据、AI和行业知识服务多行业[5] - 公司成立于1999年，核心价值观为创新、协作、卓越、诚信和尊重，总部位于纽约，有约60000名员工分布六大洲[5][7] 创新解决方案 - EXL Code Harbor™：基于生成式AI的解决方案，加速平台迁移，加强数据和代码治理，减少人工、降低成本和提高准确性[6] - EXL Value-Based Care Analytics Solution：为医疗保健提供商提供数据驱动见解、AI和云技术，助力基于价值的护理计划[6] - EXL Revenue Cycle Management (RCM)：利用医疗和AI专业知识优化收入周期管理，集成到客户Azure云环境，提升财务绩效和运营效率[6] 联系方式 - 媒体联系：Keith Little，电话+1 703 - 598 - 0980，邮箱media.relations@exlservice.com [9] - 投资者关系联系：John Kristoff，电话+1 212 209 4613，邮箱IR@exlservice.com [9]

文章核心观点 全球数据与人工智能公司EXL的研究显示，多数公司为将AI融入工作流程、扩大规模并实现投资回报率最大化，显著改变了运营模式，但也面临数据质量、人才短缺等阻碍AI进展的问题 [1][2] 公司情况 - EXL是一家全球数据和AI公司，为客户重塑商业模式，提供服务和解决方案，成立于1999年，总部位于纽约，约有6万名员工 [4] 研究概况 - 研究基于对290位银行金融、保险、零售、公用事业和医疗支付行业的高管及高级决策者的调查，聚焦企业生成式AI实施的增长及面临的阻碍 [2] 研究关键发现 自信的AI领导者出现 - 超半数（54%）受访者认为在AI实施方面“略领先”于竞争对手，22%认为“大幅领先”，领先者将AI嵌入业务工作流程，创造了新的运营模式 [5] AI的首要任务 - 半数（50%）企业领导者将改进目标定位和吸引新客户的方式作为AI技术的首要任务，47%希望AI帮助提高利润率和盈利能力、降低运营成本 [5] 部分AI集成停滞 - 约60%的企业AI计划仍处于试点阶段，73%的组织认为提升数据能力将面临中度或重大挑战，仅30%的受访者表示公司数据可在全企业范围内访问 [5] AI采用的最大障碍 - AI采用的最大单一障碍是AI使用的人才或技能短缺（31%），其次是数据隐私和安全担忧（30%）以及成本或预算限制（30%） [5]

文章核心观点 - EXL作为全球数据和AI公司，在2025年Gartner财务与会计业务流程外包魔力象限报告中被评为领导者，连续四年获此殊荣，还被评为客户之选，其数据和AI主导的方法助力客户应对挑战并创造机会 [1][2][3] 行业情况 - Gartner研究报告按统一标准评估16家财务与会计服务提供商，将公司分为领导者、远见者、利基参与者和挑战者四个象限，领导者需能很好地执行当前愿景并为未来做好准备 [2] - 增强型财务与会计业务流程外包服务专注提供流程转型专业知识，常结合专有或合作的流程自动化技术，包括使用AI和机器学习，买家可通过此类协议完善流程、采用需最少人工干预的技术并降低处理成本 [2] 公司情况 - EXL是全球数据和AI公司，提供服务和解决方案以重塑客户商业模式、推动更好成果并加速增长，利用数据、AI和深厚行业知识为保险、医疗、银行等行业的企业进行业务转型 [7] - EXL成立于1999年，核心价值观为创新、协作、卓越、诚信和尊重，总部位于纽约，在六大洲约有60,000名员工 [7] - 截至2025年5月13日，EXL在Gartner Peer Insights™上基于68条评论，在财务与会计业务流程外包市场的整体评分为4.7分（满分5分） [3] 联系方式 - 媒体联系：Keith Little，电话+1 703 - 598 - 0980，邮箱media.relations@exlservice.com [11] - 投资者关系联系：John Kristoff，电话+1 212 209 4613，邮箱IR@exlservice.com [11]

纪要涉及的公司 Exlservice (EXL) 纪要提到的核心观点和论据 1. AI战略与公司优势 - **核心观点**：AI超级周期为EXL带来巨大机遇，公司凭借数据、领域和AI三方面能力，在将AI嵌入工作流程方面具有可持续优势 [10][11][12]。 - **论据** - **领域知识**：公司有26年历史，从BPO公司起步，拥有深厚领域知识，管理超2000个运营流程和工作流，有35000名员工熟悉业务细节，在训练保险LLM模型时发挥关键作用 [13][14][16]。 - **数据能力**：与客户有超200次合作，了解数据使用、存储和管理，有超15000名分析和数据专业人员，过去五年进行三到四次收购，与Databricks建立战略伙伴关系 [18][19][20]。 - **AI实力**：有4500名员工可使用AI，创建多个解决方案、加速器和特定行业大语言模型，部署16个AI智能体，推出eAccelerate.ai平台，与NVIDIA和三大云服务提供商建立合作 [21][22][23]。 - **市场表现**：数据和AI带动的收入占比从2020年的38%升至2024年底的53%，被评为AI、数据、数字和实施领域的领导者，客户净推荐值（NPS）得分高 [26][27][28]。 2. AI在工作流程中的应用 - **核心观点**：AI在工作流程中的应用已从早期静态规则转向智能体AI，EXL已准备好进行大规模企业级实施 [30][31][34]。 - **论据** - **智能体AI优势**：能自动适应流程变化，实现目标导向决策，使AI与工作流程集成，提高工作效率和客户满意度 [31][32][33]。 - **成功案例**：在医疗保健客户服务中，67%的预先认证呼叫由虚拟智能体处理，NPS得分达95%；在保险理赔中，使用EXLClaimsAssist.ai可使理赔裁决流程加速50%，生产力提高30% [75][85]。 3. 公司市场领导地位 - **核心观点**：公司在保险、医疗保健和生命科学、银行和资本市场等重点行业处于市场领先地位 [50][51][53]。 - **论据** - **保险行业**：服务美国前10大保险公司中的9家，有10年平均客户任期，开发保险专业知识和数据资产，推出17个保险AI解决方案，四年收入增长率超过市场 [51][52]。 - **医疗保健和生命科学行业**：管理多个高价值流程，拥有35亿美元医疗索赔数据和4400万患者记录，开发多个医疗保健AI解决方案，为客户带来22亿美元价值 [53][54][58]。 - **银行和资本市场行业**：服务美国前10大银行中的8家，拥有最佳数据，通过AI支持的消费者互动回收8亿美元逾期债务，避免13.5亿美元欺诈 [58][59][60]。 4. 公司财务表现与前景 - **核心观点**：公司数据和AI战略推动了财务增长，未来有望继续保持良好表现 [194][195][211]。 - **论据** - **历史表现**：过去四年收入几乎翻倍，复合年增长率（CAGR）为18%，有机增长率为16%；数据和AI业务占比从38%升至53%；调整后运营利润率从15.9%升至19.4%；调整后每股收益（EPS）增长超过一倍，CAGR为24% [196][197][199]。 - **未来展望**：预计2024年有机恒定货币收入增长11% - 13%，调整后运营利润率略高于2024年，EPS增长高于收入增长；中期目标是实现两位数收入增长，持续提高调整后运营利润率和EPS [211][212][213]。 其他重要但是可能被忽略的内容 - **公司运营模式调整**：创建横向能力，可跨行业、客户和生态系统使用，如eAccelerate.ai平台和16个智能体AI；深入特定行业和客户运营流程，创建特定用例，形成“T”型业务模式 [40][41][42]。 - **创新与文化建设**：举办Idea Tank活动，产生超1500个创意，资助6个决赛项目，其中3个已与客户合作实施 [62][63]。 - **数据与IP建设**：帮助客户将数据迁移到新平台，创建新的数据管理产品，如CodeHarbor和Extracto；创建加速器、领域AI智能体、领域大语言模型和特定解决方案等知识产权 [117][119][122]。 - **客户案例价值**：在多个行业为客户提供解决方案，带来显著价值，如在政策管理中提高30%的代理生产力，在支付完整性中每年为客户节省22亿美元，在保险LLM应用中减少30%的理赔结算周期时间 [150][160][177]。 - **财务投资与资本配置**：过去四年投资增加近四倍，从2000万美元增至7400万美元，资金来自毛利率增长；将资本分配到并购、减少债务和股票回购三个方面 [204][205][207]。 - **变革管理挑战与应对**：客户方面，解决与现有技术变革议程的冲突，调整运营模式以提高AI采纳率；公司内部，培养AI专业人员能力，提升与AI协作人员的技术素养，提供沙盒供团队实验新技术 [223][226][229]。