陈思齐，Runway创始人兼CEO – 采访系列

陈思齐是Runway的创始人兼CEO，Runway是一家由a16z和Initialized投资的初创公司，旨在使运营人员无需金融学位即可理解其业务。作为一名运营人员和创始人，他曾担任Sandbox VR（a16z）的CEO、Postmates（后被Uber收购）的产品和增长副总裁、Hey, Inc（Google投资，后被Postmates收购）的CEO、Zynga（2011年上市）的产品负责人以及Serious Business（Lightspeed投资，后被Zynga收购）的CEO。

除了他的运营角色外，陈思齐还投资了近百家公司，包括ElevenLabs、Amplitude、Pipe和Owner.com等知名公司。在他创业之前，陈思齐在NASA JPL做出了重大贡献，并在仍在学校时获得了国会太空法案奖，这是由于他在火星探测漫游车上的机器视觉技术方面的贡献。

您能解释一下“环境智能”的概念以及它如何使Runway与其他AI驱动的金融平台区别开来吗？

环境智能是一种完全新的表达方式，展示了AI如何被应用于产品中。 大多数产品现在将AI视为一个独立的实体——它要么是一个独立工作的代理，要么是一个需要交互的聊天界面。这些是默认的体验，但还有另一种方式：使AI变得不可见。

如果你看看人们实际上如何在工作中使用AI，GitHub Copilot可能是最广泛使用的工具。它不是一个独立的聊天机器人或代理。它更为微妙，并且深深地嵌入在GitHub的平台中，使得你所做的事情更快、更高效。有了当前的AI模型能力，这种无缝集成是一种更好的AI表达方式。

苹果在其最新的iOS 公告中也做了同样的事情，在WWDC上。他们没有添加独立的代理或聊天机器人。他们只是将AI构建到工作流中，因此可以在您输入时解决数学方程或实时总结文本。

这就是AI应该被表达的方式：作为一种思维工具，在后台默默工作。我们在Runway称之为环境智能。

我们同意Joel Spolsky的观点，他曾参与Microsoft (MSFT ) Excel的开发，并曾说过：“谷歌使用贝叶斯过滤的方式与微软使用IF语句的方式相同。”这就是技术应该在工作流中融入的程度。

同样，对于AI来说，四年前，我们曾考虑将自己称为“CFO.ai”。但我们被建议不要这样做，因为将我们的产品称为“AI驱动”很快就会过时，就像标记产品为“由AJAX驱动”或“由AWS驱动”一样。所有技术最终都会过时，因此重点应该放在增强用户体验上。 在Runway中，AI深深地嵌入在工作流中，不需要提示。它会自动解释您的模型的作用或为什么您的实际值与预测值不同。这就是我们所说的环境智能——一种AI的表达方式，它是工作流的原生部分，因此可以增强您所做的一切并使您更快地工作。

是什么激发了您创建Runway的灵感，您试图通过这个平台解决金融规划中的哪些关键挑战？ 2020年，当我是Sandbox VR的CEO时，我们的收入在COVID-19疫情爆发后一下子降到了零。没有人知道疫情会持续多久，因此我们需要为紧急资金制定多个应急计划——从3个月到2年不等。 我们不得不手动在Google表格中创建这些场景，并使用电子邮件和Slack进行协作。这是一个如此笨拙和容易出错的过程，以至于我问我的CFO是否有更好的工具可以完成这项任务。他说：“没有，这就是现状。”我简直不敢相信。我们有像Notion、Figma和Airtable这样的工具，但没有针对金融的工具。 每个人都觉得金融——以及业务——很难理解。但是，没有人解决过这个问题。所以我问自己一个简单的问题：如果每个人都能理解业务的实际运作方式会怎样？这就是我创立Runway的原因。

我们的目标是使业务对每个人来说都变得可及和易于理解。Runway展示了从销售和营销到产品和工程的所有功能如何协同工作。它为团队提供了对业务的清晰、共享的理解，因此他们可以在战略决策上保持一致并产生更大的影响。

环境智能更进一步。由于它深深地嵌入在Runway中，因此使您的工作更清晰、更好、更快。它会自动提供有用的上下文，并提供深入的见解，以帮助您轻松做出更好的决策。

Runway的环境智能如何在不侵入性的情况下主动支持财务团队？

简短的答案是：通过不将AI变成一个独立的实体——比如一个代理或聊天机器人——您需要与之交互。

环境智能是不可见的；它是您在Runway中日常体验的一部分。它在后台默默工作，不会打断您。它构建在平台中，因此可以预测意图并在不需要提示的情况下提供帮助。就像GitHub Copilot自动完成您的代码，或者苹果智能技术在您写入公式时解决它们一样，Runway的环境智能使您的工作更清晰、更快、更高效。

这意味着您不需要跟踪驱动器以了解它如何与其他一切相连——我们只需告诉您。您不需要检查实际值是否与预测值匹配——我们会突出显示偏差并帮助您了解发生了什么。所有这些都自动发生——环境智能不会对您的模型或场景进行任何更改，也不需要被告知哪种上下文或见解在此刻对您最相关。它只是完成工作。

您能详细说明“驱动器解释”功能以及它如何增强整个组织的理解吗？ 在任何业务模型中，驱动器都是相互关联的，形成一个复杂的网络。这意味着您需要跟踪驱动器以了解它的计算方式以及它对其他驱动器的影响。 人们今天这样做的方式是手动在电子表格中挖掘并跟踪一切。了解单个公式是不够的；您需要了解一个驱动器如何影响其他驱动器以及整个网络的结构。这就是您建立对业务的深入直觉并识别可以拉动的杠杆的方式。

Runway使其变得更容易。当您将鼠标悬停在驱动器上时，我们会显示一个清晰、简洁、自动生成的解释，以帮助您了解它的工作原理。您不需要问聊天机器人什么是“毛利”以及它如何融入您的模型——我们用简单的英语解释一切。这就是“驱动器解释”如何工作的——无缝、不可见、自动，因此您的公司中的每个人都可以理解您的模型。

Runway声称可以将数小时的任务转化为几秒钟。您能分享一些具体的例子或指标来说明这种改进吗

这是我们的一位客户Andrew Maher，Superhuman的财务总监的引用。阅读完整的故事 在这里。

“使用Runway后，我们的效率大幅提高，任务时间从数小时缩短到几秒钟，效率提高了50倍至100倍，”Superhuman财务总监Andrew Maher说。“复杂的财务模型被提炼成清晰、可行的见解，使我们能够快速响应关键高管。Runway就像为我们的财务策略添加了一丝魔力，将数据转化为可行的智能——想象一下在财务方面拥有一个可以提供关键见解的副驾驶。”

Runway如何通过与现有的业务工具（如会计软件和CRM系统）集成来增强其功能？ 我们通过拉取数据和上下文为您提供对业务的整体理解。 Runway与650多种最常见的工具集成，我们超越了通常的集成，如总账和人力资源系统。我们与CRM、数据库、电子表格甚至像Jira这样的项目管理软件相连。

我们相信，财务不仅仅是关于财务；它是关于理解公司中一切如何协同工作。通过与项目管理工具和数据库集成，我们将重要的上下文连接到您的业务模型中。这样，各个部门可以使用单一的真实来源，并对您的业务有一个共享的理解。

Runway如何在传统的金融规划工具和其他现代AI驱动平台的竞争中定位自己？ 我们的核心信念使我们处于一个完全不同的类别中，与其他金融解决方案不同。

现代金融的主要挑战是协作。但是，金融应该是协作的理念并不是新鲜的；它已经存在很久了。然而，到目前为止，还没有人真正构建过一个能够实现真正协作的产品。为什么会这样？

因为传统工具只帮助您节省时间或提供更多控制。它们到此为止。我们的核心信念是，这些都是基本要求。现代金融需要的是能够帮助每个人立即、直观地理解业务运作方式的东西。真正的协作只能在每个人都有这种共享背景的情况下发生。 理解是这一问题的核心。这就是Runway为金融、产品、销售、营销和每个团队解决的问题。

为了使业务可理解，我们首先将您的数据连接到重要的业务背景和您的路线图中。我们使用实际上映射到人们思考方式的抽象概念。人们不以电子表格上的数字来思考计划；他们思考决策和时间表。所以我们以一种直观的方式展示计划，任何人都可以轻松地与之交互。您的团队中的任何人都可以修改这些计划，并看到不同决策如何影响您的模型。这就是我们提供对业务运作方式的共享理解的方式。

我们的专注于创造清晰度使我们与众不同。我们的客户，如 Superhuman、AngelList 和 ConvertKit (即将更名为Kit)，已经看到Runway带来的不同。

您正在采取什么策略来保持Runway的竞争优势并继续在市场中实现快速增长？ 我们不与为财务团队构建金融产品的公司竞争。

我们有财务客户，但我们提供的核心价值是真正的跨整个组织的协作，驱动了真正的理解。

我们专注于创造深入的、直观的理解。我们的设计和工程工作都集中在这个单一的目标上。市场上没有其他人与我们共享相同的解决这个特定问题的关注度。

我认为我们根本没有竞争对手。我们正在玩一个完全不同的游戏。

您如何看待AI和环境智能在未来五年内在金融行业中的演变？ 随着AI能力的演进，我认为我们将看到工作的基本方式发生重大转变。虽然我不认为模型已经准备就绪，但这将非常快速地发生。当它发生时，我们将看到人们的杠杆作用大幅增加——一个人将完成十个、百个甚至千个人的工作。 企业将利用AI来实现相同的员工人数下获得更多的产出，规划将变得指数级地更加复杂。但是，人们仍然需要做出战略决策并了解业务的运作方式——只是比以往任何时候都更快、更高效。 我们将需要根本更好的思维工具来跟上。环境智能可以通过增强人类的能力而不碍事来实现这一点。

作为CEO和AI影响者，您对AI在业务规划和决策中的更广泛影响有何看法？ 让我们先搁置AGI、ASI和技术奇点的想法——因为在那个世界里，AI做一切，我们都在泳池旁闲逛，这是一个完全不同的故事。

在我们达到那个点之前，我认为我们将看到人类能力的指数级提升——一个人可以完成数百人的工作。人类的产出将达到前所未有的水平，使业务和系统更加复杂。我们将需要AI来帮助我们了解发生了什么并做出更好的决策。

一切都将相互关联——AI将推动杠杆的增加，这反过来又将增加系统的复杂性。为了管理增加的复杂性，我们将需要更先进的工具来进一步增强人类的能力。

感谢这次精彩的采访，希望了解更多的读者请访问Runway。