Diya Jolly，Xero 首席产品和技术官 – 采访系列

Diya Jolly，Xero 首席产品和技术官，是一位经验丰富的产品和工程高管，具有在全球科技公司推动创新和增长的成功记录。凭借在 Google (GOOGL ) 、Okta 和 Xero 的经验，她曾领导跨职能团队，负责产品管理、设计、数据科学和工程，交付变革性的数字产品。在 Xero，Jolly 监督着 2500 名专业人员的世界级团队，指导公司的产品和技术战略，以重新定义小型企业的会计和金融技术，通过 AI 驱动的创新。

Xero 是一家全球领先的基于云的会计和金融软件公司，旨在赋予小型企业、会计师和簿记员权力。成立于新西兰，Xero 通过简化财务管理、自动化簿记任务和与第三方应用程序的庞大生态系统集成，服务于全球数百万订阅者。该公司继续通过 AI、数据洞察和无缝的用户体验进行创新，帮助小型企业通过使财务管理更智能、更快、更具连接性而蓬勃发展。

您有一个令人着迷的旅程——在 Google 和 Okta 领导产品。如何将这些经验应用于 Xero 的 AI 本土金融产品建设？

我的旅程经历了 Google 和 Okta，这些经验从根本上改变了我对产品领导的思考方式，特别是在 Xero 的 AI 本土金融解决方案建设中。在 Google，我曾领导 YouTube 的盈利产品，五年内将收入从 15 亿美元扩展到 100 亿美元，并推出了变革性的产品如 Google Hub 和 Assistant。这段经历教会了我如何为大规模用户群体构建产品，如何注重用户体验和长期可扩展性。在 Okta，我推动了产品创新，并帮助收入从 4 亿美元增长到 18 亿美元，推出了行业领先的解决方案如 FastPass 和下一代身份治理。在那里，我学会了如何构建企业级的信任和如何在复杂的技术生态系统中导航。 (AMZN ) (AAPL )

现在在 Xero，我将这些经验应用于一个新的领域——AI 本土金融。我领导着一个全球分布的团队，成员来自亚马逊、苹果、Meta、谷歌、优步、Intuit (INTU ) 和 Square 等公司。我们共同努力，将智能直接嵌入工作流程中，自动化重复性的任务，如数据录入和对账，同时为小型企业解锁更深入的财务洞察。在过去的一年中，我们交付了比前一年多两倍的产品发布，并且自 FY24 年以来始终保持超过 20% 的收入增长和“40 条规则”的结果。

驱动我的是重新构想财务工作流程的机会，不仅仅是使其更快，而是使其更智能、更直观。我的过去角色教会了我如何负责任地扩大创新，在 Xero，我将这种思维方式应用于构建不仅强大而且深刻理解小型企业需求的产品，小型企业是每个经济体的骨干。

如何看待 Xero 的工程组织在支持 AI 和实时支付需求方面的演进？是否改变了团队的结构或协作方式？

我们正在经历一场战略转变，以满足 AI 和实时支付的需求，不仅仅是在我们构建什么方面，还在于我们如何构建。我们的工程组织正在从传统的孤立模式转变为更集成的跨职能模型，将产品、设计、数据科学和安全放在同一个伞下。这种结构促进了更紧密的协作和加速了决策，使我们能够将智能直接嵌入工作流程并更快地交付客户价值。

我们还大量投资于分布式团队，这使我们能够获取全球人才和多样化的视角。这种多样性在构建既可扩展又对本地金融法规敏感的 AI 本土平台时至关重要。我们的团队现在以共同的 OKR 为导向，遵循我们的负责任 AI 原则，确保每个项目，无论是生成发票还是集成 Melio 的支付基础设施，都以透明度、可靠性和客户信任为基础。

为了支持实时支付，我们正在现代化我们的基础设施，以处理高容量、低延迟的交易，同时保持企业级的安全性。这包括重新架构平台的某些部分，使其更加模块化和弹性，允许更快速的实验而不损害稳定性。结果是一个更加敏捷、赋权的工程文化，这种文化已经准备好满足小型企业及其顾问在数字化世界中不断演变的需求。

在收购 Melio 后，如何看待技术或文化挑战的解决？

在我们最近宣布的收购 Melio 的协议后，我们目前正在规划和设计将 Melio 的支付基础设施完全集成到 Xero 的平台和工程系统中的工作。这包括跨地理和学科对齐团队，以培养共同的目标和价值观。我们过去整合 Syft 和推出 AI 驱动工具如 Just Ask Xero 的经验帮助我们建立了一个成功整合的游戏规则，这个规则优先考虑客户影响、透明度和速度。

机器学习在 Xero 的产品套件中已经对哪些用例产生了最有前途的影响？

机器学习已经改变了我们的客户与 Xero 交互的方式。像 Hubdoc 这样的工具使用下一代 OCR 自动化从文档中捕获数据，而我们的 GenAI 驱动的智能伴侣 JAX 通过 SMS、电子邮件或 WhatsApp 帮助用户管理任务。这些创新减少了财务工作流程中的摩擦，自动化重复性任务，并揭示更深入的洞察力。我们正在将智能嵌入客户面向的功能和内部运营中，以驱动更明智的决策和更好的执行。

如何确保 AI 计划仍然专注于解决真正的客户痛点，特别是在金融这样敏感和受监管的领域？

我们从客户开始，研究他们的痛点，绘制他们的工作流程，并评估 AI 是否可以在哪里和如何有意义地帮助。Xero 的每个 AI 计划都旨在解决特定的客户挑战，无论是简化发票生成还是直接从应用程序和设备中编辑报价——JAX 的目标是帮助小型企业更快地获得付款。我们将智能嵌入工作流程中，而不是创建独立的工具，确保 AI 增强用户体验而不添加复杂性。

如何构建负责任的 AI，特别是在数据质量、模型偏差和透明度方面？

我们的新发布的负责任 AI 原则加强了这种方法，指导我们如何使用 AI 创建客户和股东价值，同时负责任地管理风险。这些原则植根于我们的价值观和目的，以及我们长期以来对负责任的数据使用的承诺。它们确保我们的 AI 系统保持透明、可靠和安全。Xero 的每个 AI 系统都由指定的人类监督，我们致力于帮助用户了解何时以及如何使用 AI。我们还推出了内部培训计划，以确保我们的团队能够负责任地创新并充满信心。

除了招聘之外，Xero 如何投资于现有员工的提升，以实现 AI 本土目标？

提升是我们战略的核心部分。我们投资内部培训计划、跨职能协作和使用 AI 工具的实践经验。通过将 AI 嵌入我们的工作流程中，我们给团队机会通过构建新功能、分析数据或改进模型来学习。这种方法确保我们的员工与我们的技术一起演进。

这一愿景得到了公司范围内的培训计划、技术讨论和 Xero 的大师班系列的支持，这些计划让员工始终保持在 AI 进步的前沿。Xero 每半年举办的全球黑客马拉松，其中一次完全专注于 AI，给员工提供了一个平台来实验、协作和构建现实世界的解决方案。这些计划，加上领导层的参与和鼓励专利创新，使每个团队成员都能够有意义地贡献于 Xero 的 AI 本土转型。

为什么您认为分布式团队对于今天构建可扩展、AI 驱动的平台至关重要？

分布式团队不仅仅是一种后勤选择；它们是构建可扩展、AI 驱动平台的战略优势。在 Xero，我们的全球足迹使我们能够跨时区运营、持续迭代并将更丰富的视角带入我们的产品思考。这种多样性在 AI 中尤为重要，因为背景和细微差别至关重要——从训练数据到用户体验。通过去中心化决策并赋予区域团队权力，我们能够构建既全球可扩展又本地相关的解决方案，同时保持响应快速技术变革的敏捷性。

如何平衡平台稳定性和实验性在将机器学习集成到全球 SaaS 产品中的紧张关系？

我们非常有意地对待稳定性和实验性的平衡。在 Xero，我们逐步嵌入 AI 工作流程——进行严格的测试、收集客户反馈，并仅在看到明显的价值时才扩大规模。强大的治理框架使创新保持安全和负责任，同时我们的实验文化确保团队可以在不损害平台可靠性的情况下探索大胆的想法。目标是以对客户最有价值的方式快速行动——交付新的智能和自动化，而不破坏他们对我们的信任。

是否有您特别兴奋的新兴 AI 技术或技术，无论是在公司内部还是整个行业？

我特别兴奋于大型语言模型在会计领域的潜力。我相信 GenAI 将自动化耗时的重复任务，如数据录入、银行对账和发票管理，从而为更深入的财务洞察和决策腾出时间。根据 Xero 的数据，美国一半的小型企业由于缺乏财务知识而面临财务挑战。通过与会计师和簿记员合作，赋予小型企业主做出明智的财务选择的能力，帮助他们克服障碍并在今天动态的商业环境中抓住新的机会。通过将 GenAI 的力量与会计专业人员的可靠指导相结合，我们可以解锁小型企业更智能、更有韧性的财务未来。

如何看待 AI 在未来 2-3 年内转变 Xero 的工程师和产品经理的角色？

在接下来的几年里，AI 将改变 Xero 的产品经理和工程师的工作方式——以及我们交付价值给客户的速度。

对于产品经理，AI 将消除早期产品设计中的摩擦。他们将花费更少的时间编写详尽的产品需求文档（PRD），而是更多地花时间在原型设计、测试和与客户一起完善产品上。对于工程师，AI 辅助驾驶员已经加速了编码、生成测试用例，并允许团队花更多时间在架构、可扩展性和问题解决上。

最终，这一切意味着我们可以更好、更快、更实时地构建产品，反映客户的需求。AI 将放大人类的创造力，并帮助我们的团队与客户保持更密切的联系，以不断改进他们在我们的平台上体验到的体验。

感谢这次精彩的采访，希望了解更多的读者可以访问 Xero。