迈克尔·德尔加多，Canals联合创始人兼CEO – 采访系列

迈克尔·德尔加多，Canals联合创始人兼CEO，是一位前企业律师转型的企业家，他在法律、产品开发和运营技术方面拥有丰富的经验。在顶级律师事务所Cravath, Swaine & Moore LLP工作后，他转入创业公司，担任Willing的领导职位，然后联合创立Vested，后来被MetLife收购。他于2022年创立Canals，利用他在法律、运营和产品方面的经验来解决传统行业的低效问题，特别是通过利用人工智能来现代化复杂的商业工作流程。

Canals是一个人工智能驱动的平台，旨在为批发分销商自动化后台运营，包括销售订单处理、应付账款和采购。该公司专注于将非结构化输入（如电子邮件、PDF和手写文档）转化为结构化、可执行的数据，并直接集成到现有的ERP系统中。通过不断学习用户交互，Canals减少了手动数据输入，尽量减少了错误，并加速了运营工作流程，将自己定位为企业的实际执行层，而不是纯粹的分析人工智能解决方案。

您从法律背景转入创业，最后创立了Canals。在分销工作流程中，哪些具体的低效问题促使您创立公司，您之前的角色如何影响了这一决定？

我的妻子经营一家分销业务，所以我通过她开始接触仓库，跟分销商交谈，了解行业。

当我深入了解分销时，令我印象最深刻的是“销售订单输入”这个过程。订单通过各种渠道以不同的格式到达分销商，每个订单都需要被审查和手动输入到ERP系统中。这是一项耗时的工作，通常由销售代表团队承担，他们的工作本应是推动收入和建立关系。

我与分销商交谈得越多，就越清楚这不是一个小的低效问题。销售订单输入是大型行业中的一个核心工作流程，技术历史上未能解决这个问题，部分原因是传统软件无法处理这种变异性。我花了多年时间开发软件并跟踪人工智能的进展，所以我很好地看到了一个大市场、一个真正的痛点和一个新的解决方案。Canals从那里发展起来。

对于新进入这个领域的读者来说，Canals在一个组织中每天实际做什么，它如何与现有的系统（如企业资源规划（ERP））交互？

从高层次上看，Canals将分销商、承包商和制造商每天处理的输入（电子邮件、PDF、电子表格，甚至手写笔记）转化为结构化数据，可以在系统之间流动并驱动端到端的工作流程。然后，它使用这些数据来自动化下游操作，无论是生成销售订单还是提交发票，然后将清洁、验证的数据直接推入ERP系统中。

ERP仍然是系统的记录，而Canals充当运营人工智能，保持其准确性和更新性。

工业分销仍然严重依赖电子邮件、PDF和电话来管理订单和发票。为什么这种程度的手动工作持续了这么久，什么阻止了有意义的自动化，直到现在？

问题在于传统软件依赖于严格的规则和标准模板。在输入一致的环境中，这种方法有效，但建筑和分销并非如此。文档以各种格式出现，并且有数十种不同的名称、缩写和术语来描述同一产品。在某个时候，边缘情况的数量变得难以管理。你不能为每个变体定义规则，所以这个过程最终回归到手动解释。

提高效率的意愿一直存在，但直到最近，技术还跟不上，使得早期的方法难以实施和扩展。

这里的一个核心挑战是将非结构化输入转化为结构化操作。您的平台如何解释电子邮件、附件和文档，并将它们转化为可用的数据和工作流程？

这是一个需要两步来解决的挑战。

第一步是解析。Canals识别用户收件箱中的相关文档，提取关键行项和字段，并提取数据。

第二步是匹配。这是从系统中解析出数据的步骤。在某些情况下，这意味着将行项映射到正确的SKU，处理产品描述的变异，规范化单位。在其他情况下，这意味着对文档进行调和，例如将发票与购买订单和收据进行匹配，对齐行项并识别差异。

结果是结构化、上下文化的数据，可以驱动端到端的工作流程。

您支持的工作流程涉及210亿美元的应付账款。在这种规模下，哪些低效、延迟或错误的模式出现，多数公司甚至没有意识到这些问题？

有一些明显的效率提高。例如，在应付账款方面，我们的客户平均自动化了96%的发票处理，这消除了大量的手动工作。

更有趣的是，这种效率提高如何超越成本节约。在订单输入方面，速度直接影响收入。

在建筑中，时间至关重要，保持进度是优先考虑的。如果承包商向多个分销商请求报价，其中一个在10分钟内响应，而其他的需要几个小时，那么工作通常会交给第一个响应的分销商，即使他们的价格不是最低的。及时获取材料比节省几美元更重要。

这种动态直接影响收入。自动化销售订单输入可以增加分销商成为第一个响应者的次数，这反过来又增加了他们赢得业务的次数。对于我们的一个客户，这意味着57%的交易转化为订单，相比之前的平均值接近20%。

遗留系统，如ERP平台，通常僵化且难以现代化。您如何在不强迫公司撕掉现有基础设施的情况下实现集成？

ERP系统深深植根于业务运营中，因此真正的约束不仅是集成，还有集成的速度和清晰度。如果实施速度慢或需要大量内部IT支持，那么它就会成为一个破坏性的阻碍。

我们的方法一直是投资于快速、无缝的实施。我们有数十个预先构建的集成，并有一支大型的工程师团队来支持自定义部署，我们优先考虑快速启动客户并避免长期维护负担。

我们正在看到各个行业向更加自治的系统转变。自动化在分销工作流程中可以走多远，人类监督何时变得至关重要？

有很多事情人工智能无法做到。它不会做出复杂的商业决策，管理客户关系，或在现场操作。然而，它可以消除很多重复的行政工作，这些工作位于这些过程的下层。

在大多数工业工作流程中，正确的模型是“人在循环中”，人工智能处理大部分工作，同时让人们控制例外情况。当事情很明确时，可以自动化。当事情模糊、价值高或带有真正的风险时，那就是人类判断至关重要的地方。

目标不是100%的自治。它是自动化枯燥、手动和常规的工作流程部分，以便人们可以专注于高价值的决策和例外情况。

自动化的一个风险是失去经验丰富的操作员的机构知识。Canals如何确保这种专业知识被捕获并反映在系统中，而不是被取代？

人工智能相对于传统软件的一个关键优势是它可以随着时间的推移进行学习。

当经验丰富的操作员审查、更正或处理异常时，系统可以捕获这些决策，并智能地将它们应用于未来。随着使用量的增加，它开始可靠地反映这些模式，而不是依赖于固定的规则集。

这意味着机构知识不再与单个人员绑定。相反，它被融入用于运行业务的系统中，因此在整个组织中更一致地应用。当经验丰富的员工离开时，他们的专业知识仍然被Canals捕获。当新员工开始工作时，他们在一个已经反映业务运营方式的系统中工作，这有助于他们更快地上手并更一致地执行。

数据中心建设的激增正在给供应链带来真正的压力。这种需求如何改变分销商在速度、准确性和协调方面的期望？

数据中心建设的竞争正在加剧，7000亿美元的资金正在投入建设，给承包商和分销商带来了巨大的压力，要求他们跟上进度。

这种需求改变了对延迟的容忍度。以前在较低容量下可以管理的工作流程——如手动订单处理和文档调和——在规模上开始崩溃。随着项目变得更大、更快，报价、采购和履行之间的差距变得更加明显和昂贵。信息的准确性和及时性的缺乏会破坏协调并导致意外的延迟和突然的工作停顿。

能够以速度和实时可见性运作的团队具有明显的优势。在这一点上，自动化不仅仅是关于效率，它已经成为跟上需求的步伐和复杂性的要求。

展望未来，您如何看待人工智能在未来五年内重塑采购和供应链工作流程，特别是当系统从辅助工具转变为更像代理的决策者时？

很难以任何确定性来说，但人工智能的应用正在变得更加明显，特别是在重复和可靠性的工作流程中。在采购和供应链中，这体现在执行密集的过程中。这些工作流程与真正的美元和真正的关系相关，因此自治的标准很高。近期的转变将更多地关注可靠地处理什么，而不是代理驱动的决策，人们将在重要的地方保持密切的参与。

感谢这次精彩的采访，希望了解更多的读者可以访问Canals。