Centrical创始人兼CEO Gal Rimon – 采访系列

Gal Rimon 于2013年创立了Centrical（之前称为GamEffective），其明确的愿景是帮助公司赋予员工权力，并使人员成为业务成功的核心。在Centrical之前，他曾担任Gilon Business Insight的CEO，Gilon Business Insight是商业智能领域的领导者。当Gilon于2010年被Ness Technologies（NASDAQ: NSTC）收购时，Gal加入Ness担任高级副总裁，并成为其执行领导团队成员。早期在他的职业生涯中，他曾担任Deloitte Consulting的客户关系和运营副总裁，并在EDS和Bashan担任过各种角色。Gal拥有特拉维夫大学的营销和信息技术MBA学位。

Centrical 是一个人工智能驱动的员工绩效和参与平台，帮助组织通过统一的绩效管理、个性化辅导、持续学习、质量保证和游戏化系统提高前线团队的有效性。该平台汇集了员工绩效数据、人工智能驱动的辅导、微学习、认可计划和实时洞察，以帮助经理确定改进机会并引导员工朝着更好的结果前进。广泛应用于联系中心、销售组织和客户体验团队，Centrical旨在通过在规模上提供个性化指导和动力来提高员工参与度、生产力、客户满意度和整体业务绩效。

在创立Centrical之前，您在商业智能领导层方面有多年的经验，包括担任Gilon的CEO，直到其被Ness Technologies收购。您在商业智能方面的经验如何塑造了您对企业不仅需要更好的仪表盘/数据，而且需要一个可以将洞察转化为前线团队行动的系统的看法？

我在商业智能领域工作了近二十年，曾与像EDS和Deloitte这样的咨询公司合作，后来又经营了自己的公司。我们帮助世界上一些最大的组织理解他们的数据，我们做得很好。但我一直面临同样的问题。公司在数据基础设施上投入了大量资金。仪表盘很先进。关键绩效指标（KPI）很明确。但几乎没有什么变化。

智能存在。但它不采取行动。人工智能驱动的辅导、微学习和认可计划可以帮助员工改进。但是，如果没有一个将这些元素连接起来的系统，企业就无法将洞察转化为行动。Centrical正是为了解决这个问题而创建的。问题不在于如何为领导者提供更多的数据，而在于如何将数据转化为正确的行动，针对正确的人，在正确的时刻，基于真正的业务结果。

Centrical将自己描述为前线的“绩效智能操作系统”。对于每天使用该平台的客户服务、酒店、银行或电信团队来说，这意味着什么？

让我们想象一个大银行的客户服务代理：她整天处理复杂的电话。她的经理监督一个由30人组成的团队，分布在两个地点。没有绩效操作系统，经理大部分时间都花在拉取报告、审查质量保证评分和尝试找出谁需要关注上。到他开始辅导时，已经是被动的、太晚的，并且在他的团队和下一个团队中不一致。

有了Centrical，这一天看起来不同。该平台从业务结果开始：质量改进目标、新产品发布或合规性要求。它从KPI数据、质量评估、学习进度和员工反馈中收集信号，以确定缺口在哪里。当一名代理有特定的弱点时，例如在保留呼叫中提问不力，平台将其呈现给经理，并附有预先准备好的推荐辅导行动，并触发针对代理的有针对性的角色扮演模拟，以便在下一次呼叫之前进行练习。

对于酒店的代理来说，这可能意味着将培训转化为与忠诚度注册行为相关的个性化挑战，并将实时反馈和认可融入工作流程。对于推出新产品的电信团队来说，这可能意味着适应每个代表现有的知识缺口，而不是将所有人推入相同的内容。

共同的线索是，该系统将战略与每个前线人员的执行相连接，而不仅仅是经理有时间的那些人员。

许多企业已经拥有商业智能工具、劳动力管理系统、学习平台和质量保证软件。这些系统在提高实际员工绩效方面通常存在哪些缺陷？

问题不在于这些工具本身，而在于它们不能以真正造福前线运营的方式相互交谈。

质量保证系统标记一个质量问题。该标记坐在仪表盘上。经理三天后看到它，如果看到的话。学习平台有可以帮助的内容，但没有人将标记与内容连接起来。劳动力管理系统优化时间表，但不知道技能缺口。认可发生在单独的工具中。

因此，洞察和决策永远不会到达需要它们的人。辅导与培训脱节，培训与结果脱节，前线员工经历了一系列不能带来改进的零碎计划。

现在，人工智能代理正在加入混乱中，被部署和优化，并与人类劳动力隔离，这进一步加剧了挑战。答案不仅仅是连接这些平台，而是将它们围绕一个共同的目标编排：正确的干预，正确的人，正确的时刻，衡量真正的业务结果。

公司最近的客户结果包括首次呼叫解决率、销售业绩、忠诚度注册、生产力和错误减少的改进。这些结果揭示了人工智能可以首先改进哪些类型的前线工作？

所有这些结果的共同线索是，它们涉及可以通过行为改变、知识加强、技能发展和使其坚持下去的个性化培训、辅导和动力来衡量和改进的工作。

人工智能正在打开的一个新前沿是以个性化的方式做到这一点，而不仅仅是针对一个细分市场或一个群体，而是针对每个人，基于他们的具体缺口、角色和发展旅程，以及业务对他们的需求。

TP三星的客户服务团队通过Centrical提高了7.5%的首次呼叫解决率，同时将经理的行政工作减少了70%。

美国前五家银行之一的反欺诈后台办公室实现了66.7%的错误减少和4.8%的账户处理量增加。

IHG酒店和度假村希望他们的前台员工积极识别和将客人注册到他们的One Rewards计划中。我们将培训转化为任务，给员工完成学习和注册会员的硬币，并让属性在排行榜上竞争。使用Centrical平台的酒店实现了忠诚度注册和注册效率的4倍改进，推动了数百万美元的额外收入和直接预订。

Centrical正在通过人工智能辅助辅导、角色扮演模拟、超个性化绩效体验和自治绩效智能扩展其人工智能产品组合。您认为哪种能力将在短期内对企业团队产生最大影响？

这取决于组织在其转型中的位置。我会强调两种正在为我们的客户产生立即、可衡量影响的能力。

人工智能辅助辅导正在产生不成比例的影响，因为组织正在承受真正的压力，需要使辅导更加高效，增加经理的控制范围，并仍然改进团队绩效。经理是前线绩效的最大影响力，他们历史上花费了更多时间进行报告，而不是辅导。我们的人工智能助手颠倒了这一比例：它表明谁需要辅导，关于什么，为什么，并附有预先准备好的正确行动。所有这些都基于业务的目标。经理在不需要更多时间的情况下成为更好的辅导者。

人工智能角色扮演模拟同样至关重要，因为人工智能正在承担更复杂的交互。随着人工智能承担更简单的交互，到达人类代理的对话变得更加复杂：情感激动、例外、风险高。同时，组织正在比以往任何时候都更快地将其劳动力转移到新的角色。实践（在工作流程中）是建立自信和能力的唯一方法，尤其是在这些情况下，在它们发生之前。规模化的角色扮演，驱动于实际的绩效缺口，使其成为可能。

自治绩效智能是下一个前沿。愿景是一个可以识别机会、触发正确的计划并持续改进前线执行的系统，而无需经理启动。

人工智能驱动的绩效系统如何改变前线经理的角色，特别是当许多经理已经被行政工作和绩效报告所淹没时？

我们的数据显示，经理大约花了60%的时间进行数据分析，20%的时间进行评估，剩下不到20%的时间真正支持他们的团队。那是核心的功能失常。最有责任感的前线绩效的人花了大部分时间做系统应该为他们做的事情。

人工智能辅导重新获得了那段时间。经理获得了一个优先排序的视图，表明谁需要辅导，关于什么，附有预先准备好的建议方法。会话可以被记录和自动记录，因此跟进操作直接从辅导对话中激活，而不是坐在一份没有人阅读的笔记中。为员工创建了个性化的目标，这些目标既可实现又对员工可见。

我们的数据已经显示，使用我们的人工智能能力的经理正在进行更多的辅导，而且他们的辅导对团队绩效产生了更大的影响。我们的一个大型酒店客户通过人工智能实现了10%的辅导有效性改进，导致了可衡量的KPI改进：所有使用Centrical的人工智能能力进行辅导的员工的KPI都有所改进。

Centrical最有趣的方面之一是管理人类和数字工作者的想法。企业应该如何思考前线运营中的人工智能代理的绩效管理？

大多数企业正在步入一个他们尚未看到的问题。人工智能代理来自各个方向：一个来自联系中心平台，一个来自CRM，几个来自内部团队构建的，其他一些被工具包装。我们称之为代理动物园。他们都在工作，但没有人拥有他们的绩效。没有人可以告诉你哪些代理真正擅长工作，哪些正在漂移，哪些应该被拔掉。

直觉是将其视为技术问题、模型或集成问题。我认为这是错误的框架。一旦人工智能代理开始执行前线工作，它就需要像我们对待人类绩效一样受到相同的严格管理：明确的目标、可衡量的结果、在处理高风险任务之前的认证，以及一个反馈循环，可以在造成损害之前捕获漂移。

那是大多数企业缺失的层次。不是另一个构建代理的地方，而是一个统一的层次来管理、认证和编排它们，坐在管理人员的同一个系统中。因为工作不再是人类或数字的。它是两者，同一个团队，往往是同一个任务。一个人和三个代理处理一个客户交互。如果你在一个地方测量人员，在另一个地方测量代理，你只会看到他们的绩效碎片。

绩效管理应该被视为一个跨整个劳动力的学科，人类和数字。同样的目标，同样的问责制，同样的衡量、辅导、改进的循环。

为了确保人工智能驱动的绩效系统支持员工而不是简单地增加压力、监控或不切实际的生产力期望，需要什么样的保障措施？

这是一个重要的话题，因为我们使用人工智能来帮助人们在工作中成为更好的自己。

压力可以带来短期的结果。但从长远来看，你需要给人们一个明确的方向：帮助他们建立他们的角色所需的特定技能，并在最重要的行为上创建专注的练习。那样对员工来说是不同的交易。系统的存在不是为了监视你，而是为了让你擅长你的工作。擅长你的工作感觉比被衡量要好。没人来工作是为了做得糟糕。

所以，真正的保障措施不是政策、流程或一些放在一边的认可计划。它们是构建到日常工作中的指令、技能和工具，使工作更容易、更有回报、更有效。首先是技能，然后是行为，然后是绩效。并且在所有这些之下，是动力：员工应该看到他们正在取得的进步，并且感受到它。每一步都应该与他们关心的事情相连：他们帮助的客户、他们所属的团队和他们想去的地方。那样才会让它感觉像更多的东西，而不仅仅是一个记分板。

并且，因为人工智能处理了行政、报告、优先级，经理们得到了真正辅导的时间。成为真正的存在。人类关系使整个事情运作起来。

Centrical最近以D轮融资获得3900万美元，使总融资金额超过1亿美元。在接下来的12至24个月内，这笔新资本将如何加速您在全球范围内扩张以及开发用于管理前线绩效的AI工具，涵盖人类和数字工作者？

我们正在思考多个领域的增长：

我们目前在150个国家和60种语言中为企业提供服务，这轮融资将加速我们的全球增长。

深化自治绩效智能将是我们关注的重点领域。下一个阶段是一个可以识别机会、触发正确的计划并持续改进前线执行的系统，而无需经理启动。

最后，扩展平台以管理人类和数字工作者的绩效。随着人工智能代理承担更多前线任务，企业需要对这些数字工作者具有与人类工作者相同的严格性，围绕绩效标准、辅导和衡量。我们处于成为这种混合现实的操作系统的位置。

感谢这次精彩的采访，希望了解更多的读者可以访问 Centrical。