回复@慢就是快5555: $汤森路透(TRI)$ JP Morgan 25年投资者会
Andrew Steinerman
关于法律研究护城河。
Stephen Hasker
在Agentic和深度研究环境中，我们有两个显著优势。第一是内容，帮助模型输出扎根并纠正。我们拥有最广泛、最深入的内容库。第二个优势同样重要甚至更大，那就是数千名高水平实践专家律师，他们帮助训练AI代理。Westlaw Advantage通过将高级研究任务拆分为多个步骤，并在每一步由专家训练代理，使其行为如世界级专家。这种能力别人难以复制。因此Agentic AI的出现实际上加强了我们的优势。
Andrew Steinerman
在法律工作流领域，你们的优势在哪里？
Stephen Hasker
在风险高、准确性要求极高的场景，我们有优势。涉及研究环节的工作流，我们也有优势。诉讼、交易起草、初稿撰写、预判法官反应等领域我们具备竞争力。若存在空白，我们可利用财务能力收购点解决方案。
Michael Eastwood
在企业领域，法务部门也在采用CoCounsel Legal。税务客户正在从Checkpoint迁移至CoCounsel for Tax。
Gary Bisbee
AI工作流是新增机会。我们专注利用内容与专家优势提供难以复制的自动化解决方案。
Andrew Steinerman
税务计算引擎的护城河是否像Westlaw一样稳固？
Stephen Hasker
是的。税务计算引擎难以复制。历史数据积累深厚，专业人士每半年至少运行一次并报税。替换成本和风险极高，有利于现有供应商。我们尚未看到核心税务计算引擎领域出现新竞争者。AI代理主要在外围任务，但无法替代引擎。
Gary Bisbee
在生成式AI之前，我们已通过收购和有机扩展构建端到端税务工作流。AI现在帮助自动化其中部分流程。
Andrew Steinerman
不同规模律所的AI采用情况如何？
Stephen Hasker
大型律所仍然领先，但现在连独立执业律师也在购买，这是新变化。行业对AI的开放程度高于预期。但真正的组织变革尚需时间。
Andrew Steinerman
企业业务为何是更大机会？
Stephen Hasker
我们在企业端渗透率最低，因此机会最大。AI自动化是催化剂。企业内部也在推进自动化。CoCounsel服务总法律顾问和税务负责人，CLEAR服务风险与合规。我们正在投资工具支持企业自动化，这是多年增长机会。//@慢就是快5555:回复@慢就是快5555:$汤森路透(TRI)$ Q4
Stephen Hasker总裁、首席执行官兼董事谢谢你，Gary，也感谢大家今天加入我们。让我先评论一下，近期导致股价波动的关于 AI 竞争的担忧。我们对自身内容的价值以及我们提供专业级 AI 解决方案的专业能力越来越有信心。我们在8月的第二季度电话会上讨论过，为什么汤森路透在 Agentic AI 方面具备赢的优势。我们拥有全面的专有内容、深厚的领域专业知识以及领先的工作流程软件，并将这些与先进的推理模型结合，用于完成复杂的多步骤任务。我们独特且高质量的内容为 AI 输出提供了扎实的基础，而我们深厚的主题专业知识用于训练并微调 AI。没有这些内容和专业能力，就无法提供专业级的结果。在11月的第三季度电话会上，我们讨论了我们认为 Westlaw 所具备的持久差异化优势：其无与伦比的专有、经编辑增强的法律内容广度，再加上用于验证 AI 的复杂工具，能够提供高风险诉讼所需的全面、准确且最新的输出。通用模型无法达到这一标准。自那之后，我们对 Agentic 机会的乐观情绪进一步增强。Westlaw Advantage 的推出进展非常顺利，早期销售和客户反馈表明，我们在法律研究能力方面树立了新的标准。更重要的是，我们已经证明，我们能够利用 Agentic 深度研究能力，释放我们的内容和专业知识，从而清晰地区分我们的 AI 解决方案。我们正在努力在年中之前把这些先进的 Agentic 能力，以 Westlaw 和 Practical Law 的全部威力带入 CoCounsel Legal，并在未来扩展到我们的其他法律、税务和风险产品中。我们认为，法律 AI 工作流程对 TR 来说是一片重大的“白空间”机会，而且在很大程度上是对我们传统研究与知识优势堡垒的增量补充。我们仍然是研究与内容领域的明确领导者，并且我们相信我们今天在 AI 工作流程市场也是领导者。展望未来，我们的战略很明确：我们将继续积极创新，重点利用我们的专有内容和深厚领域专业知识，结合最新 AI 能力，交付高度专业化的 Agentic 工作流程；我们认为，没有同样内容或专业能力的竞争者将很难复制。Jason HaasWells Fargo Securities, LLC，研究部好的，太好了。是的，我也在想这个问题。所以这很有帮助。那我再追问一下，我想退后一步，从更宏观角度请你们讲讲 Westlaw 和 Practical Law 的护城河是什么？为什么竞争对手不能用某种 AI 工具就轻易复制它们？Stephen Hasker总裁、首席执行官兼董事好的，Jason，我来先回答。谢谢你的问题。如果你回到我们上一期财报电话会，我们对 Westlaw 已经做过较深入的讨论。所以我尽量不重复太多，但我想补充几点，因为这显然是一个广泛的热点话题，尤其是本周更是如此。首先我要说的是，我们在核心业务特许经营领域没有看到竞争格局发生变化。核心领域就是法律研究和知识服务——Westlaw 和 Practical Law，以及我们看到的各种税务计算引擎；同样，我们的风险、欺诈和合规数据集也是如此。就法律而言，我们没有看到任何有规模或重要性的新进入者进入法律研究领域。我们看到更多竞争的地方，是对汤森路透来说一片“白空间”的领域——AI 驱动的工作流程领域。随着生成式 AI、以及现在的 Agentic AI 崛起，法律助理类产品出现了。我们之所以越来越有信心，原因有两方面。第一，我们相信，而且市场上所有证据都支持：通用模型无法做到专业级 AI 能做到的事情。因此我们的起点非常强，因为我们拥有两项高度差异化资产。第一，我们拥有几十年、在一些司法辖区甚至几个世纪积累的独特内容集——这些内容由技术高超、训练有素、具备资质的律师基于判例法、最佳实践和专门知识创建，并在几十年或数百年中持续改进、精炼、策划并交付；因此第一项资产就是我们的内容集，我们认为它非常难复制。第二项资产是我们深厚的领域专业知识。我们有数千名律师编辑在岗创建这些内容，并且我们已经重新训练他们，利用这份专业能力来训练我们的智能代理（agents）。因此，正如我在开场白里说的，我们的信心越来越强。信心提升来自于：去年 8 月我们推出了 Westlaw Advantage，这是一个深度研究的 Agentic 产品。基于早期销售与客户反馈，它已经在法律研究领域把标准线抬高。直到今天，它仍然无人能及，比第二好的工具显著更复杂、更准确、更有用。第二，我们认为通过成功推出这款产品，我们已经“破解了密码”——也就是如何利用我们的内容与深厚专业能力来训练智能代理。未来的机会（贯穿我们 2026年及以后的产品路线图）是把这种“用内容与专业能力训练智能代理”的能力，带到我们的其他旗舰产品中，首先从 CoCounsel 开始，未来几个月推出完全 Agentic 版本，然后扩展到其他核心产品。最后我想说，专业级 AI 与通用模型 AI 存在明显差异。专业人士面临的风险极高，他们必须正确无误；他们从事的是专家级受托工作，需要数据隐私和安全；最终，他们要对正确性负责。这是我们信心的基础——不仅对 Westlaw 和 Practical Law 的核心业务，也包括我们把领导力扩展到 AI 驱动工作流程领域的能力；正如我所说，这对我们来说是一片“白空间”机会。Aravinda Galappatthige网页链接{Canaccord Genuity} Corp.，研究部回到护城河这个话题，Steve，我想问是否有必要区分一下：对于大型律所客户与小型律所客户，你们所处的地位是否不同？来自这些通用服务的新威胁，是否在不同客户群体上差异明显？然后追问 Mike：我注意到 GenAI 赋能产品占 ACV 的比例跳到了 28%，增幅比之前季度更明显。我们应如何看待这个指标未来的“高水位”？显然有些产品永远不会 AI 化，比如 Global Print 等。请帮我们想象一下，这个比例未来大概能走到多高？Stephen Hasker总裁、首席执行官兼董事谢谢你，Aravinda。我答第一个，Mike 答第二个。传统上，比如我们发布 Westlaw 新版本或升级版 Practical Law 时，最大的律所和最大的总法律顾问办公室往往最先试用并采用，然后逐步向下渗透到其他客户。你们也听 Mike 和 Gary 讲过，产品占 ACV 的比例一般会逐步升到七成出头的上限。我认为在这个 AI 驱动的时代，我们看到了一点不同的动态：小型律所对最先进的 AI 工具的需求，跟中大型律所一样强烈，因为他们能立刻看到准确性、质量以及对利润的影响。小型客户同样很快就能感受到。我参加过一些销售会议，比如美国中西部的一些独立诉讼律师，看了最新 Westlaw 或 CoCounsel 的演示后，直接说“我在哪里可以买？”我问他们为什么这么快决定，他们说：我一直在考虑再雇一个助理或初级律师，而这个工具在很多情况下就能做那份工作，而且比走招聘路径更容易、更便宜。所以这种动态与以往版本迭代相比略有不同。但总体需求在三类客户中都同样强烈，我认为这点与以前略有差异。Kevin McVeighUBS Investment Bank，研究部很好。祝贺你们执行出色，在不确定性——或者说被认为的不确定性——很多的环境中。我想请你们谈谈：市场可能还没有充分理解的一点，是数据聚合的复杂性，以及你们内部法律顾问团队在其上叠加分析得出结论的重要性。我想更具体了解：聚合数据到底有多难，不仅是数字化的，也包括线性的（传统方式）？此外，你们大概有 1,700、1,800 名内部律师，这个策划/编纂过程对最终交付的重要性到底有多关键——正如你说的，必须做到正确且全面？Stephen Hasker总裁、首席执行官兼董事谢谢你，Kevin。这个问题显然又重新受到关注。我想说的是，我们数据集的绝大多数价值（尤其但不限于我们的法律数据集）来自我们的律师编辑所创造的知识产权与增值内容。他们是规模很大的团队，才华出众、非常投入，遍布全球。我举两点小例子。第一，在某些司法辖区，我们拥有几个世纪的内容，以及许多从未数字化过的数十年内容，这需要有人亲自去法院、走进法院记录并首次获取这些内容。第二，即使部分案件信息由某个巡回法院或某个法院公开发布，很多时候也只包含判决的摘要，并不包括比如反对意见（dissenting opinions）以及其下全部事实基础。我们长期以来持续把这些完整内容收录进来。但最重要的是，我们编辑如何解释、量化、分类这些信息，并加入专业判断，比如某项判例是否适用于其他情形、哪个先例相关、哪个不相关。这是很多真正的 IP 增值所在，相比更公开可得的基础信息，这是非常显著的附加价值。在法律领域如此，在税务与会计领域也同样如此。我还想补充第二点，我提过几次，但值得重复：在 Leann Blanchfield 的领导下，并在 David Wong、Joel Hron、Emre 以及许多人的帮助下，我们已经训练我们的律师编辑与税务会计编辑，把他们的专业能力不仅用于生产我刚描述的内容，也用于训练我们的智能代理。如果你想象一笔具体交易、一项法律交易，我们把它拆成 25、30 甚至 100 个步骤，然后由我们的专家训练智能代理，让它们像世界级最佳实践从业者一样工作。这些代理就可以按顺序或并行地处理问题，以非常先进的方式推进。这也是一个例子：TR 经过几十年积累的人类专业知识，在 AI 时代高度相关，并且构成差异化优势。Toni Kaplan网页链接{Morgan Stanley}，研究部我先把 Westlaw 放一边，因为我觉得 Westlaw 的护城河更容易理解；相比之下，CoCounsel 产品我觉得不那么清晰。关于 CoCounsel，你们现在看到很多增长，但竞争对手也有大量创新，你们把他们视为通用 AI 竞争者。但如果有人只是想做摘要或起草，或者一些并非核心法律研究的用例，我不确定为什么这些功能需要技术/领域专长。于是就会有一个担心：AI 产品套件最终会不会商品化、或者更难变现？我想听听你们怎么看这种长期演化，以及由于商品化带来的增长风险。Stephen Hasker总裁、首席执行官兼董事Toni，谢谢你的问题。我们确实触及过其中一些点，我再尝试回答。首先你必须从执业律师的风险出发：执业律师承担的权利义务、受托责任以及所需专业能力。这些因素，以及数据隐私、安全，最终还包括你提供建议的责任，都意味着必须正确无误，且不能让专有信息泄露到 AI 模型里，或泄露到“空气中”，更不允许落到诉讼或交易对手手中。所以第一，风险极高。第二，确保 AI 输出正确的最佳方式，是用高度策划、可信、准确的数据源来训练它。我们有这种数据源，而新的进入者极少、甚至没有人能获得这样的数据源。第三，随着我们进入 agentic 环境，工具能够执行越来越多、越来越复杂的任务——无论是摘要、起草、生成简报、反驳、驳回动议等。要执行这些任务，产品需要具备 agentic 能力；而为了让这些智能代理像世界级专家那样工作，并满足执业律师的权利义务，必须由深度专家来训练这些代理。我们拥有这些专家，并在过去几十年里对这些人投入巨大。正如我所说，我们在某种意义上也重新训练了这些人——除了生产内容之外，也用于训练智能代理。这就是我们有信心的原因。我们认为，我们在研究与知识领域的领导地位与积累，是我们成为工作流程工具领域领先玩家的极佳起跳板。我们相信，越来越多客户会希望把研究与知识等领域集成起来，他们会希望拥有一款能在两者上都以非常高标准完成的工具。Toni KaplanMorgan Stanley，研究部明白了。那关于税务与会计业务，我觉得再听你们用自己的话讲一次会更有帮助。你们过去讲过，但想请你再谈谈这块的差异化或护城河是什么？因为我确实觉得这块跟法律不太一样。Stephen Hasker总裁、首席执行官兼董事是的，我同意，Toni。它确实有相似之处，但也有明显不同。差异化的基础在于我们为客户运营并提供的税务计算引擎。这些产品通常非常“粘”，因为报税季很快就会到来，对客户来说是极其紧张的时刻。因此，无论是税务与会计专业人士还是企业税务负责人，“更换税务计算引擎”的想法都不那么有吸引力。我们运营多款在各自类别中领先的产品，包括 UltraTax、GoSystem Tax 和 ONESOURCE。它们的计算引擎速度极快，由持续（很多情况下几乎即时）更新的内容驱动，且极其准确。当然，它们还嵌入了过去多年的税务信息并贯穿其中，以确保对特定客户的准确性与相关性。所有这些因素使得它们既难以替换，也不值得替换，因为性能非常强。我们的机会是，基于税务计算引擎的强势起点，向“周边活动”延伸。比如税表所需源材料的收集与导入（SurePrep 在做），比如 SafeSend 擅长的电子申报流程，或者 Materia 在这些活动整合方面做得很出色。我们认为有机会以税务计算引擎为起点，解决行业一个关键问题：严重的人才短缺。正如我们之前讨论过的，税务与会计事务所，无论是四大还是街边事务所，都无法像 25、30 年前那样获得充足人才——那时很多学生从项目毕业都想当注册会计师（CPA），现在少得多。因此，随着报税数量上升、复杂度上升，审计数量与复杂度上升，且风险也上升，技术必须填补很大的缺口。这也是为什么我们看好 Elizabeth 负责的税务、审计与会计专业人士业务，以及 Laura 负责的企业板块中各种间接税与直接税组件的原因。