Diya Jolly, Chief Product và Technology Officer, Xero – Phỏng vấn Series

Diya Jolly, Chief Product và Technology Officer tại Xero, là một giám đốc sản phẩm và kỹ thuật có kinh nghiệm với thành tích đã chứng minh về việc thúc đẩy đổi mới và tăng trưởng tại các công ty công nghệ toàn cầu. Với kinh nghiệm bao gồm Google (GOOGL ), Okta và hiện tại là Xero, cô đã lãnh đạo các đội chức năng đa dạng trên toàn cầu trong quản lý sản phẩm, thiết kế, khoa học dữ liệu và kỹ thuật để cung cấp các sản phẩm kỹ thuật số chuyển đổi. Tại Xero, Jolly giám sát một đội chuyên nghiệp gồm 2.500 người, hướng dẫn chiến lược sản phẩm và công nghệ của công ty để định nghĩa lại kế toán và fintech cho các doanh nghiệp nhỏ thông qua đổi mới được thúc đẩy bởi AI.

Xero là một công ty hàng đầu toàn cầu về phần mềm kế toán và fintech dựa trên đám mây được thiết kế để trao quyền cho các doanh nghiệp nhỏ, kế toán và kế toán. Được thành lập tại New Zealand, Xero phục vụ hàng triệu người đăng ký trên toàn thế giới với các công cụ đơn giản hóa quản lý tài chính, tự động hóa các nhiệm vụ kế toán và tích hợp với một hệ sinh thái rộng lớn của các ứng dụng bên thứ ba. Công ty tiếp tục đổi mới thông qua AI, thông tin dữ liệu và trải nghiệm người dùng liền mạch, giúp các doanh nghiệp nhỏ phát triển bằng cách làm cho quản lý tài chính thông minh hơn, nhanh hơn và kết nối hơn.

Bạn đã có một hành trình thú vị – lãnh đạo sản phẩm tại Google và Okta. Làm thế nào kinh nghiệm đó đã định hình cách bạn xây dựng sản phẩm tài chính bản địa AI tại Xero?

Hành trình của tôi qua Google và Okta đã định hình cơ bản cách tôi tiếp cận lãnh đạo sản phẩm – đặc biệt là khi xây dựng giải pháp tài chính bản địa AI tại Xero. Tại Google, tôi đã lãnh đạo sản phẩm cho mô hình kiếm tiền của YouTube, mở rộng doanh thu từ 1,5 tỷ đô la lên 10 tỷ đô la trong năm năm và ra mắt các sản phẩm chuyển đổi như Google Hub và Trợ lý. Kinh nghiệm đó đã dạy tôi cách xây dựng cho phạm vi tiếp cận lớn, thiết kế tập trung vào người dùng và khả năng mở rộng lâu dài. Tại Okta, tôi đã thúc đẩy đổi mới sản phẩm và giúp mở rộng doanh thu từ 400 triệu đô la lên 1,8 tỷ đô la, ra mắt các giải pháp định nghĩa ngành như FastPass và quản lý danh tính thế hệ tiếp theo. Tại đó, tôi đã học cách xây dựng niềm tin cấp doanh nghiệp và điều hướng các hệ sinh thái kỹ thuật phức tạp.

Bây giờ tại Xero, tôi mang những bài học đó đến một biên giới mới – tài chính bản địa AI. Tôi lãnh đạo một đội phân bổ toàn cầu gồm 2.500 người trên sản phẩm, thiết kế, kỹ thuật, khoa học dữ liệu và bảo mật, với nhân tài chính từ Amazon (AMZN ), Apple (AAPL ), Meta, Google, Uber, Intuit (INTU ) và Square. Cùng nhau, chúng tôi đang nhúng trí tuệ trực tiếp vào các quy trình làm việc để tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại như nhập dữ liệu và đối chiếu, đồng thời mở khóa các thông tin tài chính sâu hơn cho các doanh nghiệp nhỏ. Trong năm lịch trước, chúng tôi đã cung cấp gấp đôi số lần ra mắt sản phẩm so với một năm trước, và chúng tôi đã duy trì tăng trưởng doanh thu hơn 20% và đạt được kết quả “Quy tắc 40” kể từ FY24.

Điều thúc đẩy tôi là cơ hội tái tưởng tượng các quy trình tài chính thông qua AI – không chỉ để làm cho chúng nhanh hơn, mà còn thông minh hơn và trực quan hơn. Các vai trò trước đây của tôi đã dạy tôi cách mở rộng đổi mới một cách có trách nhiệm, và tại Xero, tôi đang áp dụng tư duy đó để xây dựng các sản phẩm không chỉ mạnh mẽ mà còn sâu sắc thấu hiểu nhu cầu của các doanh nghiệp nhỏ, những doanh nghiệp là xương sống của mọi nền kinh tế.

Làm thế nào tổ chức kỹ thuật của Xero đang phát triển để hỗ trợ nhu cầu của AI và thanh toán thời gian thực? Bạn có thay đổi cách các đội được cấu trúc hoặc cách họ cộng tác không?

Chúng tôi đang trải qua một sự chuyển đổi chiến lược tại Xero để đáp ứng nhu cầu của AI và thanh toán thời gian thực – không chỉ trong những gì chúng tôi xây dựng, mà còn trong cách chúng tôi xây dựng nó. Tổ chức kỹ thuật của chúng tôi đang chuyển từ các silo truyền thống sang một mô hình tích hợp, chức năng đa dạng hơn, đưa sản phẩm, thiết kế, khoa học dữ liệu và bảo mật lại với nhau dưới một mái nhà. Cấu trúc này thúc đẩy sự cộng tác chặt chẽ hơn và tăng tốc quá trình ra quyết định, cho phép chúng tôi nhúng trí tuệ trực tiếp vào quy trình làm việc và cung cấp giá trị cho khách hàng nhanh hơn.

Chúng tôi cũng đã đầu tư mạnh mẽ vào các đội phân bổ, điều này mang lại cho chúng tôi quyền truy cập vào tài năng toàn cầu và quan điểm đa dạng. Sự đa dạng này là rất quan trọng khi xây dựng các nền tảng bản địa AI phải vừa có khả năng mở rộng vừa nhạy cảm với các quy định tài chính địa phương. Các đội của chúng tôi hiện đang hoạt động với các OKR được chia sẻ, được căn chỉnh với Nguyên tắc AI có trách nhiệm của chúng tôi, đảm bảo rằng mọi sáng kiến – cho dù đó là tạo hóa đơn hoặc tích hợp cơ sở hạ tầng thanh toán của Melio – đều được dựa trên tính minh bạch, độ tin cậy và niềm tin của khách hàng.

Để hỗ trợ thanh toán thời gian thực, chúng tôi đang hiện đại hóa cơ sở hạ tầng của mình để xử lý các giao dịch có khối lượng cao, độ trễ thấp, đồng thời duy trì bảo mật cấp doanh nghiệp. Điều này bao gồm việc tái kiến trúc một số phần của nền tảng của chúng tôi để trở nên mô-đun và linh hoạt hơn, cho phép thử nghiệm nhanh hơn mà không ảnh hưởng đến sự ổn định. Kết quả là một văn hóa kỹ thuật linh hoạt và được trao quyền hơn – một văn hóa sẵn sàng đáp ứng nhu cầu đang thay đổi của các doanh nghiệp nhỏ và cố vấn của họ trong một thế giới số hóa.

Sau khi mua lại Melio, những thách thức kỹ thuật hoặc văn hóa lớn nhất bạn đã gặp phải khi tích hợp cơ sở hạ tầng thanh toán của họ vào nền tảng và hệ thống kỹ thuật hiện có của Xero là gì?

Sau khi chúng tôi công bố thỏa thuận mua lại Melio, chúng tôi hiện đang lên kế hoạch và thiết kế giải pháp thanh toán tích hợp đầy đủ sẽ trông như thế nào trong Xero và chúng tôi sẽ chia sẻ cập nhật trong thời gian tới. Điều này bao gồm việc căn chỉnh các đội trên các địa lý và kỷ luật để thúc đẩy mục tiêu và giá trị chung. Kinh nghiệm của chúng tôi trong việc tích hợp Syft và ra mắt các công cụ được hỗ trợ bởi AI như Just Ask Xero (JAX) (hiện đang trong giai đoạn beta) đã giúp chúng tôi xây dựng một cuốn sách hướng dẫn cho việc tích hợp thành công – một cuốn sách hướng dẫn ưu tiên tác động của khách hàng, tính minh bạch và tốc độ.

Những trường hợp sử dụng hứa hẹn nhất mà máy học đang có tác động tại Xero là gì?

Máy học đang biến đổi cách khách hàng của chúng tôi tương tác với Xero. Các công cụ như Hubdoc sử dụng OCR thế hệ tiếp theo để tự động hóa việc thu thập dữ liệu từ tài liệu, trong khi JAX – người bạn đồng hành thông minh được hỗ trợ bởi GenAI của chúng tôi – giúp người dùng quản lý nhiệm vụ qua SMS, email hoặc WhatsApp. Những đổi mới này giảm thiểu sự phức tạp trong các quy trình tài chính, tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và tiết lộ thông tin sâu sắc hơn. Chúng tôi đang nhúng trí tuệ vào cả các tính năng hướng tới khách hàng và hoạt động nội bộ để thúc đẩy việc ra quyết định thông minh hơn và thực hiện tốt hơn.

Làm thế nào bạn đảm bảo các sáng kiến AI của mình vẫn tập trung vào việc giải quyết các điểm đau thực sự của khách hàng, đặc biệt là trong một lĩnh vực nhạy cảm và được quản lý như tài chính?

Chúng tôi bắt đầu bằng việc nghiên cứu điểm đau của khách hàng, lập bản đồ quy trình làm việc của họ và đánh giá nơi và nếu AI có thể giúp đỡ một cách có ý nghĩa. Mỗi sáng kiến AI tại Xero được thiết kế để giải quyết một thách thức cụ thể của khách hàng – cho dù đó là đơn giản hóa việc tạo hóa đơn hoặc chỉnh sửa báo giá ngay từ ứng dụng và thiết bị mà khách hàng thường sử dụng – mục tiêu của JAX là giúp các doanh nghiệp nhỏ được thanh toán nhanh hơn. Chúng tôi nhúng trí tuệ vào quy trình làm việc thay vì tạo ra các công cụ độc lập, đảm bảo rằng AI nâng cao trải nghiệm người dùng mà không thêm sự phức tạp.

Phương pháp của bạn để xây dựng AI có trách nhiệm – đặc biệt là về chất lượng dữ liệu, thiên vị mô hình và tính minh bạch – là gì?

Nguyên tắc AI có trách nhiệm mới được chúng tôi ra mắt củng cố cách tiếp cận này bằng cách hướng dẫn cách chúng tôi sử dụng AI để tạo ra giá trị cho khách hàng và cổ đông trong khi quản lý rủi ro một cách có trách nhiệm. Những nguyên tắc này được dựa trên giá trị và mục đích của chúng tôi và cam kết lâu dài của chúng tôi đối với việc sử dụng dữ liệu có trách nhiệm. Chúng đảm bảo rằng các hệ thống AI của chúng tôi vẫn minh bạch, đáng tin cậy và an toàn. Mỗi hệ thống AI tại Xero đều được giám sát bởi một con người được chỉ định, và chúng tôi cam kết giúp người dùng hiểu khi và cách AI đang được sử dụng. Chúng tôi cũng đang triển khai các chương trình đào tạo nội bộ để đảm bảo rằng các đội của chúng tôi đổi mới một cách có trách nhiệm và tự tin.

Thay vì chỉ dựa vào việc tuyển dụng, Xero đang đầu tư vào việc nâng cao kỹ năng cho lực lượng lao động hiện tại như thế nào để đạt được mục tiêu bản địa AI?

Nâng cao kỹ năng là một phần cốt lõi của chiến lược của chúng tôi. Chúng tôi đang đầu tư vào các chương trình đào tạo nội bộ, cộng tác chức năng đa dạng và kinh nghiệm thực tế với các công cụ AI. Bằng cách nhúng AI vào quy trình làm việc, chúng tôi mang đến cho các đội cơ hội để học bằng cách làm – cho dù đó là xây dựng các tính năng mới, phân tích dữ liệu hay tinh chỉnh mô hình. Cách tiếp cận này đảm bảo rằng lực lượng lao động của chúng tôi phát triển cùng với công nghệ của chúng tôi.

Tầm nhìn này được hỗ trợ bởi các chương trình đào tạo công ty, các buổi nói chuyện về công nghệ và loạt Masterclass của Xero, giúp nhân viên luôn ở vị trí tiên phong trong các tiến bộ về AI. Các cuộc thi hackathon toàn cầu hai lần một năm của Xero – một trong số đó hoàn toàn tập trung vào AI – mang đến cho nhân viên một nền tảng để thử nghiệm, cộng tác và xây dựng các giải pháp thế giới thực. Những sáng kiến này, cùng với sự tham gia của lãnh đạo và chương trình bằng sáng chế khuyến khích đổi mới độc quyền, đảm bảo rằng mỗi thành viên trong đội đều được trang bị để đóng góp có ý nghĩa vào quá trình chuyển đổi bản địa AI của Xero.

Tại sao bạn tin rằng các đội phân bổ là điều cần thiết để xây dựng các nền tảng được thúc đẩy bởi AI có khả năng mở rộng ngày nay?

Các đội phân bổ không chỉ là một lựa chọn về mặt hậu cần – chúng là một lợi thế chiến lược trong việc xây dựng các nền tảng được thúc đẩy bởi AI có khả năng mở rộng. Tại Xero, dấu chân toàn cầu của chúng tôi cho phép chúng tôi hoạt động trên nhiều múi giờ, lặp lại liên tục và mang lại quan điểm phong phú hơn vào tư duy sản phẩm. Sự đa dạng này đặc biệt quan trọng trong AI, nơi bối cảnh và sắc thái rất quan trọng – từ dữ liệu đào tạo đến trải nghiệm người dùng. Bằng cách phi tập trung hóa việc ra quyết định và trao quyền cho các đội khu vực, chúng tôi có thể xây dựng các giải pháp vừa có khả năng mở rộng toàn cầu vừa có liên quan đến địa phương, đồng thời duy trì sự linh hoạt cần thiết để phản ứng với sự thay đổi công nghệ nhanh chóng.

Làm thế nào bạn cân bằng sự căng thẳng giữa sự ổn định của nền tảng và thử nghiệm khi tích hợp máy học vào một sản phẩm SaaS toàn cầu?

Bạn cân bằng sự ổn định và thử nghiệm một cách rất có chủ ý. Tại Xero, chúng tôi nhúng các quy trình làm việc AI một cách tăng dần – thử nghiệm nghiêm ngặt, thu thập phản hồi từ khách hàng và mở rộng quy mô chỉ khi chúng tôi thấy giá trị rõ ràng. Các khuôn khổ quản trị mạnh mẽ giữ cho sự đổi mới đó an toàn và có trách nhiệm, trong khi văn hóa thử nghiệm của chúng tôi đảm bảo rằng các đội có thể khám phá các ý tưởng táo bạo mà không ảnh hưởng đến độ tin cậy của nền tảng. Mục tiêu là di chuyển nhanh trong những cách quan trọng nhất đối với khách hàng của chúng tôi – cung cấp trí tuệ mới và tự động hóa mà không bao giờ làm gián đoạn niềm tin mà họ đặt vào chúng tôi.

Có những công nghệ hoặc kỹ thuật AI mới nổi nào mà bạn đặc biệt hào hứng, cả trong nội bộ công ty và trên toàn ngành?

Tôi đặc biệt hào hứng về tiềm năng của các mô hình ngôn ngữ lớn trong việc biến đổi kế toán. Tôi tin rằng GenAI sẽ tự động hóa các nhiệm vụ tốn thời gian và lặp đi lặp lại như nhập dữ liệu, đối chiếu ngân hàng và quản lý hóa đơn, giải phóng thời gian cho các thông tin tài chính sâu sắc hơn và ra quyết định. Theo dữ liệu của Xero, một nửa số doanh nghiệp nhỏ tại Mỹ gặp phải thách thức tài chính do thiếu kiến thức tài chính. Làm việc với các kế toán và kế toán viên như cố vấn, trao quyền cho các chủ doanh nghiệp nhỏ đưa ra quyết định tài chính thông minh, giúp họ vượt qua các chướng ngại vật và tận dụng các cơ hội mới trong môi trường kinh doanh động. Bằng cách kết hợp sức mạnh của GenAI với hướng dẫn đáng tin cậy của các chuyên gia kế toán, chúng tôi có thể mở khóa một tương lai tài chính thông minh hơn, linh hoạt hơn cho các doanh nghiệp nhỏ.

Làm thế nào bạn hình dung AI sẽ biến đổi vai trò của các kỹ sư và quản lý sản phẩm tại Xero trong vòng 2-3 năm tới?

Trong vài năm tới, AI sẽ thay đổi cách các quản lý sản phẩm và kỹ sư tại Xero làm việc – và, theo đó, cách chúng tôi có thể cung cấp giá trị cho khách hàng của mình.

Đối với các quản lý sản phẩm, AI sẽ loại bỏ sự phức tạp trong giai đoạn thiết kế sản phẩm đầu tiên. Họ sẽ dành ít thời gian hơn để viết các tài liệu yêu cầu sản phẩm (PRD) dài dòng và nhiều thời gian hơn để tạo mẫu, thử nghiệm và tinh chỉnh sản phẩm với khách hàng. Đối với các kỹ sư, các đồng nghiệp AI đang tăng tốc mã hóa, tạo các trường hợp thử nghiệm và cho phép các đội dành nhiều thời gian hơn cho kiến trúc, khả năng mở rộng và giải quyết vấn đề.

Cuối cùng, điều này có nghĩa là chúng tôi có thể xây dựng sản phẩm tốt hơn, nhanh hơn và phản ánh nhu cầu của khách hàng theo thời gian thực. AI sẽ khuếch đại sự sáng tạo của con người và giúp các đội của chúng tôi ở gần khách hàng hơn để liên tục cải thiện trải nghiệm họ có trên nền tảng của chúng tôi.

Cảm ơn bạn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, độc giả muốn tìm hiểu thêm có thể truy cập Xero.