Arnab Mishra，Xactly CEO – 采访系列

Arnab Mishra 是 Xactly 的 CEO，也是一位具有丰富云软件执行经验的高管，他有着在各个部门领导和合作以推动公司战略和执行方面的广泛历史。Xactly 的 AI 驱动的智能收入平台为收入运营和财务团队提供了必要的数据和工具，以便他们能够敏捷地规划、有意地激励和充满信心地预测。Xactly 致力于通过 AI 转变销售行业，赋予代表和领导者在任何情况下都能交付成果的能力。

您在 Xactly 从高级副总裁到 CEO 的职业发展之路令人印象深刻和鼓舞人心。回顾您在职位上的晋升，您能否分享一下您所面临的经历和挑战如何塑造了您对公司的愿景?

在我的职业生涯初期，我通过在银行和私募股权领域的工作接触到了高科技公司的创始人和企业家。这些领导者激励了我，我很快意识到我也想在我的职业生涯中致力于扩张公司和与这些团队进行实践合作。我然后继续从事产品开发工作，我的主要重点是将市场和客户导向的视角与产品管理的技术方面相结合。

在我从产品高级副总裁到 Xactly CEO 的整个过程中，我始终努力保持一个更广泛的世界观，这个世界观结合了技术和商业两方面的视角。这种视角促使我被选入 Vista 的 Pinnacle 计划，这个计划教会了我如何运营一家世界级的 SaaS 组织和如何成为一个更有效的领导者。

2023 年 8 月，Xactly AI Copilot 被推出。Xactly AI Copilot 的推出如何与 Xactly 的智能收入管理长期愿景保持一致，您预计它将对行业产生什么具体影响?

自成立以来，Xactly 一直通过大胆的战略和转型引领市场。我们始终质疑现状，超越传统的解决方案，使我们的客户的生活更容易，并提供更多的价值。这就是为什么我们在 18 年前开始了我们的数据和 AI 之旅，利用我们早期客户的数据来帮助做出明智的决定。这种方法使 Xactly 成为领先的薪酬和表现数据提供商，这为我们构建强大的 AI 解决方案提供了基础。现在，随着 Xactly AI Copilot 的推出，我们可以更轻松地以上下文的方式呈现洞察力，确保信息以最直观的方式被每个用户消费。随着组织面临着用最少的资源和最少的指导来实现更多成就的挑战，我们为能够继续为行业找到创新机会而感到自豪，这也是我们今年的路线图中的一个重要重点。

随着 Xactly AI Copilot 下的 18 年以上的专有和实证性能数据不断增长和演变，您如何确保这些数据的质量和相关性?

这是一个经常被忽视的挑战；许多组织将 AI 视为解决许多复杂挑战的银弹。但是，当我们与客户、分析师社区和其他高级领导人交谈时，他们发现对话最终会回到输入到 AI 能力的数据上。如果不能信任数据，又如何信任 AI？所以，当我们思考数据问题时，我们对自己提供满足客户需求的有针对性的数据的能力充满信心，并且有了 AI Copilot，我们能够让客户更有效地在战略过程或加速日常任务的完成中使用 AI。这一有效性依赖于从相关来源收集数据，以提供有关组织的上下文和详细见解。没有可靠的数据，适应、预测新挑战和从市场干扰中恢复的能力将受到限制。

您能否详细说明 Xactly AI Copilot 如何增强销售专业人员、薪酬管理员、财务专业人员和收入运营领导者的角色和工作流程?

利用 Xactly AI Copilot 和其 18 年以上的数据，财务专业人员可以获得可见性，检测财务风险，战略性地纠正并更快地做出决定。销售专业人员可以通过简化的绩效洞察和分析发现隐藏的机会和风险。该平台可以通过及时的洞察力来提高销售团队的生产力和整体健康状况，以激励或驱动最佳行为。

此外，这种主动的、AI 驱动的工具将识别潜在问题，例如计算错误，并采取行动以增加薪酬管理员的运营效率。这些行动可以包括自动报告、提醒和警报。收入运营领导者可以利用洞察力和行业趋势来优化按绩效付费。他们还可以设计激励性的薪酬计划，以实现战略目标，并发现绩效指标以识别无效计划。

在连续多次获得“最佳预测分析解决方案”奖之后，Xactly 在 AI 驱动的创新领域，特别是在预测和规划等领域的下一个前沿是什么?

除了继续推进我们的现有 AI 解决方案外，我们正在部署 AI 来服务三个基本的用户体验：数据探索、解决方案配置和任务自动化。我们相信这些体验将加速客户价值的实现，同时也解锁新的效率，并且将适用于我们解决方案产品组合中的关键用例。在规划方面，我们正在开发利用我们 18 年以上的丰富实证数据的生成性规划解决方案，以推荐最优的销售计划。我们的 AI 驱动的预测解决方案专注于通过利用强大的交易智能和实时同步的广泛绩效细节来驱动最优的销售成果。

实施 AI 可能带来一系列挑战，从数据隐私问题到确保机器学习模型的准确性。Xactly 如何解决这些挑战以维护客户的信任并交付价值?

隐私和准确性是我们 AI 战略的关键支柱。为了解决这些重要的 AI 战略元素，我们通过在安全和分段的环境中使用匿名数据来训练我们的模型。这种方法防止我们的训练数据被用于超出原始意图的目的。另外，我们建立了一系列的提示预处理和分类方法来识别不相关的提示，并优雅地处理负面用例。我们还在将相关查询提交给 LLM 之前对其进行匿名处理。最后，我们在从 LLM 检索答案后运行一个后处理步骤，以确保它被正确地格式化并呈现给我们的客户。如果输出不是预期的，我们将向客户提供替代消息。我们认为这种方法提供了必要的层次来缓解潜在的隐私问题，同时保持这些创新解决方案的预期价值。

Xactly 如何处理使用 AI 的伦理考虑，特别是在 AI 算法中的偏见问题?

尽管实施 AI 很重要，但利益相关者必须确保在业务中有适当的防护措施来促进 AI 的负责任使用。这包括开发考虑到潜在偏见的数据集，遵守法规，并保护客户数据免受恶意意图的侵害。另外，投资教育和培训计划对于教导客户如何负责任地使用 AI 以及如何与价值观和道德标准保持一致至关重要。

为了避免偏见并确保我们的 AI 算法的公平性，我们利用了一个涵盖多年、多个行业和多个垂直领域的多样化数据集。除此之外，我们还利用了广泛的预处理和公平性技术。最后，我们有一个健全的道德准则和一个 AI 委员会，帮助监测和改进部署后的技术。

领导者也可以优先与利益相关者（如学术界或政府）合作，以建立 AI 的负责任开发和应用的最佳实践和标准。这一合作努力将有助于确保生成性 AI 能够造福整个社会。

随着 AI 在 SaaS 解决方案中变得更加普遍，Xactly 如何保持其竞争优势?

Xactly 始终在推动可能性的边界，而 Xactly AI Copilot 是我们致力于赋予组织先进技术的见证。作为行业中第一款此类 AI 引擎，Xactly AI Copilot 正在提高收入组织的生产力并简化利益相关者之间的工作流程。

Xactly 正在探索的 AI 和机器学习的下一个重大发展是什么?

Xactly AI Copilot for compensation 目前处于试点阶段，计划在不久的将来扩展到 Xactly 的其他关键收入流程，包括预测和规划。鉴于 70% 的销售专业人员同意 AI 工具将使他们在工作中更高效，Xactly 致力于继续利用 AI 来使销售代表能够优化销售执行和辅导，并使财务和运营领导者能够有效地建模上市策略。

感谢这次精彩的采访，希望了解更多的读者可以访问 Xactly。