Thomson Reuters, utili trim3 superano stime

NEW YORK (Reuters) - Thomson Reuters ha registrato un utile operativo superiore alle attese nel terzo trimestre, grazie alla forte performance dei segmenti principali del gruppo noti come "Big 3": Legal Professionals, Corporates e Tax & Accounting Professionals.

L'azienda ha registrato un utile adjusted pari a 82 centesimi per azione, oltre le attese degli analisti di 71 cent.

I ricavi totali sono aumentati dell'1% nel trimestre a 1,59 miliardi di dollari, al di sotto delle attese di 1,61 miliardi di dollari, secondo i dati Lseg.

Thomson Reuters - che controlla il database Westlaw, l'agenzia stampa Reuters e il servizio fiscale-contabile Checkpoint - ha detto che il fatturato organico è aumentato del 7% per i tre segmenti "Big 3".

Steve Hasker, Ceo del gruppo, ha detto che l'azienda ha avuto "un solido slancio" nel terzo trimestre, nonostante un "incerto contesto macroeconomico" e ha aggiunto che "la nostra fiducia nell'intelligenza artificiale (IA) generativa continua a rafforzarsi".

I ricavi organici per la divisione Legal Professionals sono aumentati del 6%, mentre quelli totali sono calati del 2%.

I ricavi organici della divisione Reuters News sono aumentati del 3% nel trimestre, grazie a un aumento dei prezzi e alla crescita degli eventi transazionali e dei ricavi pubblicitari digitali.

Thomson Reuters ha detto che userà una strategia definita come "costruire, collaborare e comprare" per incorporare soluzioni di IA generativa nei propri prodotti e servizi, aggiungendo di aver stanziato 10 miliardi di dollari per acquisizioni e circa 100 milioni di dollari per investimenti in capacità di IA.

L'IA generativa è un tipo di intelligenza artificiale che genera nuovi contenuti o dati in risposta a una richiesta, o domanda, da parte di un utente.

Ad agosto, l'azienda ha concluso l'acquisizione in contanti da 650 milioni di dollari di Casetext, un'azienda californiana di intelligenza artificiale che aiuta i professionisti legali a condurre ricerche, analisi e preparare documenti attraverso l'uso di IA generativa.

(Tradotto da Enrico Sciacovelli, editing Gianluca Semeraro)