财务数据和关键指标变化 - 第二季度总收入为6.99亿美元 同比增长7% 按固定汇率计算增长6% [19] - 调整后EBITDA利润率为13.4% 同比下降 主要由于薪资福利和商品服务采购成本增长超过收入增长 [22][23] - 杠杆比率（净债务/调整后EBITDA）为3.75倍 高于前几个季度 主要由于过去12个月调整后EBITDA较低以及非现金衍生负债增加 [6][24] - 第二季度自由现金流为3300万美元 同比下降 主要由于运营费用增长超过收入增长以及外汇互换的非现金负面影响 [24][25] - 记录商誉减值费用 由于更新财务模型假设 包括更高的加权平均资本成本、更低的永续增长率和更低的现金流预测 [7][18] 各条业务线数据和关键指标变化 - AI和数据解决方案业务线持续增长势头 特别是在大型语言模型工作流方面 [5][8] - 数字解决方案业务线实现同比增长 当前销售渠道强劲 主要由核心数字产品体验和转型工作复苏以及客户对成本优化和自动化解决方案的需求驱动 [13] - 客户体验服务线面临持续成本压力 公司通过改进劳动力管理能力和引入新技术（包括AI能力）来提高效率 [30][31] - 内容审核服务线面临压力 部分简单工作被AI能力替代 但复杂工作提供了获得溢价价格的机会 [31][32] - 电子商务和金融科技行业垂直领域收入同比下降14% 由于服务量下降反映客户业务的整体消费者需求缓和 [21] 各个市场数据和关键指标变化 - 美洲和欧洲市场实现收入增长 而亚太地区收入同比疲软 符合各地区服务量需求的预期波动 [21] - 在欧洲进行了业务重新平衡 导致信任、安全和安全量运行率降低 但通过客户多元化部分抵消 [20] - 某些地区出现工资通胀 特别是在欧洲和美国 对利润率造成压力 [5][23] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 重点推进业务演进、服务质量卓越和人才发展三大关键优先事项 以推动可持续收入增长和改善利润率 [10][11] - 作为AI领域的独立供应商获得客户进一步信任 近期行业发展为公司创造了即时机会 导致钱包份额扩大和潜在近期增长 [9] - 投资扩大数字解决方案服务线的覆盖范围和能力套件 包括与母公司TELUS的合作 [14] - 利用智能CX框架识别高影响机会 为客户实现成功增长和价值创造 [14][15] - 通过Fuel IX代理培训师等创新解决方案提升代理绩效 将80%的试验代理从底部四分位转变为顶部四分位 并在30天内推动整体客户满意度得分提升16% [16] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 重申2025年全年展望 预计按固定汇率和有机基础计算收入增长约2% 调整后EBITDA约4亿美元 调整后稀释每股收益约0.32美元 [25][26] - 预计EBITDA和利润率压力将持续 同时传统服务出现一些收缩 [6] - 看到未来两个季度可自由支配支出回归的持续势头 特别是在数据AI咨询服务和数字解决方案中的CX组合 [13] - 行业整体竞争定价环境、某些地区劳动力通胀以及更复杂的工作要求继续对利润率造成压力 [5] - 对母公司TELUS的持续支持充满信心 以帮助在未来几个季度保持符合契约要求 [6][24] 其他重要信息 - 母公司TELUS占年初至今收入的26% [5] - 第二季度末 超过80家现有客户通过授予新项目胜利认可公司的差异化服务 [11] - Fuel IX Co Pilots平台在年度AI突破奖计划中被选为年度聊天机器人平台奖得主 [16] - 公司无法评论TELUS提案 该提案目前正在由TELUS Digital董事会特别委员会审查 [26] 问答环节所有提问和回答 问题: 关于利润率压力的详细信息 哪些业务线受影响最大 以及如何抵消 还有本季度进行的重组 [28] - 客户体验服务线面临持续成本压力 公司通过改进劳动力管理能力、引入新技术（包括AI能力）和提高定价纪律来抵消 [30][31] - 内容审核服务线面临压力 部分简单工作被AI替代 但复杂工作提供了获得溢价价格的机会 [31][32] - 本季度重组包括与欧洲客户重新平衡相关的花园休假和遣散成本 以及持续的效率计划和房地产整合 预计未来不会有其他重大重新平衡 但效率计划将继续 [33][34] 问题: 关于强化学习人类反馈的演变更新 AI解决方案业务线的市场动态 [37] - AI咨询业务正在强劲发展 从概念验证转向全面部署 预计将在2026年和2027年实现更强增长 [39] - 大型语言模型工作涉及各种项目 包括评估AI模型性能与地面真实期望、验证信息源以及会议转录的问答对 [41][42][43] - 计算机视觉工作在汽车行业进步中也很受欢迎 帮助抵消数据AI空间中更简单方面（如搜索相关性）的工作扁平化 [43][44] 问题: Meta收购Scale AI的影响 对公司与Meta关系的影响或与其他前ScaleIO客户的机会 [45] - 绝对看到客户立即对合作的兴趣 寻找该发展后的替代合作伙伴 [46] - 截至目前 在Meta方面尚未看到重大影响 但期待与寻找大型语言模型开发替代支持的公司培养更好更深的关系 [46] 问题: 数字客户关怀领域的竞争 是否看到更多IT服务或技术供应商变得更具竞争力 [49] - 不一定看到更多竞争对手进入市场 竞争压力来自能够推进能力超越传统客户体验工作 并嵌入思想领导和效率生产力增益 [49] - 通过将技术服务与人类在环能力和经验差异化 在这方面没有看到更多竞争对手或差异化 [49] - 更普遍的是公司争夺市场份额的纯粹竞争性和强度 [50] 问题: 不同垂直领域在AI采用方面的差异 特别是科技和游戏与金融服务或医疗保健相比 [51] - 基于法规、PII以及公司是否有深厚技术历史背景和愿意承担更多风险 外部使用案例的AI应用存在显著差异 [54] - 游戏是自然空间 内容审核由AI支持是明显使用案例 而金融服务等具有深度PII的领域移动速度要慢得多 [56] - 对于内部使用案例 实际上看到AI采用非常一致 因为每个人都意识到成本管理能力和效率以及客户满意度的改善 [54] 问题: 未来两个季度可自由支配支出回归 哪些垂直领域看到这一点 如何反映在展望中 以及这类工作的定价趋势 [59] - 看到成本控制、成本转型的需求增加 正在从决策瘫痪中 turnaround [60] - 在数字解决方案空间 看到成本优化、成本控制项目迅速涌入 几乎每个客户都在讨论 但也看到更经典数字业务的反弹 如帮助客户构建应用程序、重建网站、构建多模式体验 [62] - 基于渠道增加和客户路线图增加 现在最大的挑战是招聘足够快以满足数字解决方案方面的需求 [63] - 基础广泛 不特定于行业 在某些行业可能更强调成本优化类型项目 而在其他行业则是更多收入创造、新数字体验 [63] 问题: 前三大客户之外的关键客户增长驱动因素 以及Google作为客户的情况 [67] - 超越前十大客户后收入增长多样化 包括健康、通信和媒体、视频内容平台、汽车供应商、农业劳动力解决方案和金融机构 [70][71][72] - 与Google的收入同比减少 但由于去年一些工作的高度 但演变按预期进展 看到一些更基本或搜索工作下降 但被更复杂工作或大型语言模型工作抵消 [73][74] 问题: 各细分市场的增长组合 AI数据解决方案和数字解决方案似乎增长良好 但CX和信任安全是否有下降 [76] - 看到增长平衡 但电子商务和金融科技等领域同比下降 而医疗保健、银行、金融服务和保险等领域上升 [77] - 看到服务线之间的产品和密度改进 特别是数字解决方案和CX的融合现在活跃 [78] - 在AI和DS中看到多元化 在数字解决方案中强劲 而CX和信任安全存在可变性 预计将继续看到一些变化 [79][80] - 目前CX信任安全方面波动性更大 而AIDS和DS方面增长和稳定性更高 [81] 问题: 为保护利润率采取的行动 以及如何考虑工资、任务复杂性和流失这三个驱动因素在指导中的假设 [85] - 目标确保稳定并随时间改善 但需要时间 这些是行业本身的结构性变化 [86] - 从定价角度 确保准确定价全期望和能力 以拥有最佳人才 降低流动率和更好 attrition 使团队成员更早准备并完全可计费 [87] - 优化工作本身 从劳动力管理和调度角度确保良好平衡 管理 attrition 和生产力问题 添加AI能力和技术能力以提高生产力和效率 [88][89] - 在基于绩效的结果方面具有创造性和思想合作伙伴 利用入站和出站销售卓越能力提出基于结果的提案 实现双赢 [89] - 使用AI帮助销售机会的下一个最佳行动 简化和管理行政流程 从质量控制到培训 减少所需管理 [90] 问题: Gen AI投资策略的类型 以及这些投资的早期ROI迹象 [93] - Gen AI空间移动非常快 任何增量或转型改进都能获得相当快的ROI [94] - 投资类型包括管理劳动力或人才（如众包平台）、项目运行和管理方式（确保高效运行、具有强大报告和洞察力）、以及人才本身（确保拥有最佳人才运行和管理这些项目） [95][96] - 还需要更多投资于数据集 成为支持客户追求模型学习的质量数据源 [96]