Investing in the Last Mile: PayPal’s Khatereh Khodavirdi
29:24 Share

今天，我们播放的是由我们的朋友 Modern CTO Podcast 制作的一期节目，他们最近很友好地邀请我作为嘉宾参加。我们讨论了生成式 AI 的兴起，在技术方面取得成功的意义，以及领导者在指导技术实施工作时需要考虑的一些因素。您可以在 Apple Podcast、Spotify 或您收听播客的任何地方找到 Modern CTO Podcast。乐高与 PayPal 如何看待 AI 有什么关系？

在今天的节目中找出答案。我是 PayPal 的 Khater Khudaverdi，您正在收听“我和 AI”。欢迎收听“我和 AI”，这是一档关于人工智能和商业的播客。在每一期节目中，我们都会向您介绍一位在 AI 领域进行创新的个人。我是萨姆·兰斯博瑟姆，波士顿学院分析学教授。我也是麻省理工学院斯隆管理评论的 AI 和商业战略客座编辑。

我是谢尔文·科达班德，BCG 的高级合伙人，我与人共同领导 BCG 在北美的 AI 实践。麻省理工学院 SMR 和 BCG 共同研究和发表关于 AI 的文章已有六年时间，采访了数百名从业人员，并对数千家公司进行了调查，了解构建、部署和扩展 AI 能力以及真正改变组织运营方式需要什么。

今天，谢尔文和我正在与卡特拉·科达维拉德交谈。她是 PayPal 的数据科学高级总监。卡特拉，感谢您加入我们。欢迎。感谢你们的邀请。很高兴来到这里。

您为 PayPal 内的许多不同实体构建和监督大型数据科学团队。许多人都知道 PayPal，但可能有些人没有意识到 PayPal 所有活动的范围。所以也许我们从这里开始。告诉我们 PayPal 是做什么的，以及所有这些不同的子实体也是做什么的。它们是如何连接起来的？

是的，我认为大多数人都通过 PayPal 结账了解 PayPal，这是我们的一款核心产品。公司就是从这款产品开始的，但我们拥有大量不同的产品，尤其是在消费者和商家方面。我们拥有一整套产品，为商家提供运营业务的能力，从开具发票、拥有线下金融服务能力，到在线交易。

在消费者方面，从点对点支付到金融服务，再到不同类型的信贷和债券。

以及先买后付功能和储蓄账户。我可以继续说下去。但在消费者方面，我们拥有大量不同的产品。随着时间的推移，我们还收购了许多其他公司，以帮助我们加速发展，并在我们为消费者和商家创造的价值链方面实现增量。例如，在消费者方面，几年前，我们收购了一家名为 HubSpot 的公司。

它实际上可以帮助您在网上购物时找到最佳优惠。

我是在 PayPal 的消费者端开始工作的。所以我帮助小型企业集团，通过数据和数据科学能力帮助加速解决客户的问题。然后随着时间的推移，我开始支持我们方程式的商家端，所有企业商家、渠道合作伙伴、我们与 Shopify、WooCommerce、Magento 的关系，这些都通过编程方式为我们带来了商家。

然后几个月前，我实际上完全转向了公司的消费者端。所以我在消费者端还比较新，但非常兴奋，因为您可以利用大量的 AI 和数据科学能力来解决这个领域中许多有趣的问题。

太好了。因此，很明显，PayPal 是一家大型的多方面公司，拥有不同的业务和部门。您已经谈到了这些。但既然您在消费者群体中，让我们谈谈这个。与我们分享一下 AI 如何在消费者业务中用于推动您与消费者之间的主题，以及 AI 用于哪些用例？

我们实际上可以将所有不同的账户整合在一起，以便我们对用户与我们的互动有一个全面的了解。例如，如果谢尔文通过 Honey 与我们建立了关系，但同时他也在使用点对点支付或结账产品或我们的信贷能力，我们如何确保

我们可以通过一个视角来看待谢尔文与 PayPal 的关系。我认为，这是我们公司试图解决的一个基本问题。但我个人非常兴奋的部分是了解客户与我们的旅程，以及我们如何利用个性化和 AI。

来实际解决客户用例。客户来到 PayPal 想要完成哪些工作？我们如何向他们展示个性化和相关的消息来帮助他们？所以在内部思考一下。我们总是说，嘿，有很多快乐的路径

与 PayPal 合作，也有一些悲伤的路径与 PayPal 合作。我们如何才能将人们从一条快乐的路径迁移到与我们合作的更快乐的路径？我们如何避免客户感到悲伤的路径？我坚信，这基本上是我们需要为客户开发的 AI 能力。但是，如果您构建了它，它将为我们的消费者和我们公司解锁巨大的价值。

让我们谈谈其中一些路径。您说人们试图完成什么样的工作？那么让我们谈谈这个。告诉我们个性化在这里如何提供帮助。

这样想吧。想象一下，谢尔文是那些使用 PayPal 结账通过互联网上的不同商家购物的人之一。正如您可以想象的那样，一旦我们收购了 Honey，我们也拥有大量实际存在的优惠券。随着时间的推移，如果您对

谢尔文感兴趣的类别或商家类型有了更好的了解，我们实际上可以向谢尔文展示在正确的时间进行的正确交易。例如，现在是返校季。我们知道，从历史上看，在这个时候，您实际上是在这种类型的类别中购物。目前，Target、沃尔玛或一些返校季的顶级商家正在进行这些促销活动。

然后我们提醒您并向您展示相关的个性化交易，以实际推动与我们的活动。或者您可能每周或每两周使用 Venmo 向帮您打扫卫生的人汇款。嘿，我们可以提醒您，嘿，谢尔文，看起来您正在这样做。只需点击一下，您就可以做到这一点。所以基本上我们成为了合作伙伴。

成为谢尔文生活的一部分，了解谢尔文试图进行哪种类型的活动，并使他更容易做到这一点。我们都非常兴奋的另一部分是跟踪。例如，当您在网上向不同的零售商购物时，一部分是，嘿，您想跟踪该订单并查看您的订单在哪里以及您在哪里获得它。我们还想让您更容易获得通知

并查看，嘿，您的订单在哪里。您可以在一个地方查看您的整个商业活动和财务活动。对我来说，另一部分也是，是的，我在数据部门工作，我们构建模型，我查看模型的结果。但对我来说更重要的是，我一直称之为定性和定量，对吧？即使像我说，嘿，我想要一个样本

此组中的一些客户，我想了解他们的旅程，他们与我们的活动，或者，您知道，实际上参加我们正在与客户进行的用户研究。因此，我亲耳听到他们试图解决的挑战和问题。因为对我来说，最重要的部分是我不能孤立地去构建模型并解决所有问题。这真的就像进行定性和定量方面的工作，并相互学习，并随着时间的推移进行改进。

这非常有帮助。我必须想象，作为一个科技公司，而不是，比如说，一个金融服务公司，你的一些挑战实际上比，比如说，一个试图跨产品和业务线进行个性化的大型全球银行更容易处理。与我们分享一些挑战。您需要做的事情中有哪些困难？

我认为我们面临的最大挑战之一是，我们随着时间的推移收购的一些其他公司，每个公司都在使用不同的数据堆栈。因此，基本上就像将它们全部迁移到一个数据湖中，并使用一种技术在整个过程中使用它，并且能够进行对话。

围绕端到端理解我们与客户的所有接触点和所有数据点，建立一个共同的数据层平台。因此，拥有这个共同的数据技术平台是我们内部面临的共同挑战之一。我认为这对每个人来说都是巨大的。我记得我第一次遇到这种情况。在我过去的生活中，我曾在联合国工作，我当时正在处理数据库，

我低头一看，我们当时支持的数据库只有几十个。而且，你知道，我问，标准是什么？他们说，这是标准。我说，那其他的都是什么？好吧，那些是当时的标准。因此，当您收购公司时，您就会遇到这种情况，您将整合这些您不想仅仅拆除并重新开始的大量技术堆栈。您是如何管理这个过程的？您如何将这些整合到一个具有凝聚力的数据科学过程中？

是的。所以我想说，萨姆，你提出了一个非常好的问题，那就是这不仅仅是技术方面的问题。我也称之为数据治理方面的问题。定义是什么，不同的人如何定义和看待不同的事物，以及如何在公司内部建立共同的语言。这就是为什么……

我们在内部试图制定最佳实践，嘿，我们这里拥有的每个新公司都有一个从头到尾的步骤，我们正在经历这些步骤，以将它们纳入我们公司拥有的其余数据资产中。但您可以想象，这不是一个

简单的练习。这是一项巨大的任务。但数据治理方面也很重要，因为当您将不同的组件组合在一起时，您需要退后一步，从不同的角度看待定义，并查看这些定义在新结构中是否仍然相关。让我们谈谈团队。您正在谈论一系列挑战，包括

个性化、其他用例，以及从数据整合、身份解析以及许多其他事情中完成这项工作所需的各种能力。告诉我们关于团队的情况。显然，他们必须拥有非常强大的技术能力，但他们还需要具备哪些其他能力才能在这种环境中工作？

我想说，这个领域是如此多学科的领域，您可以想象，嘿，您想要解决的不同类型的问题实际上需要不同类型的技能和人才。所以我总是说，在数据科学、AI 或整体数据领域，真正重要的是人才的多样性。而人才的多样性，我不仅指性别或背景的多样性，这非常重要，而是指

领导能力的多样性、解决问题能力的多样性、技术技能的多样性，因为在问题的不同阶段，为了获得预期的结果，您基本上需要练习不同类型的肌肉。例如，我真正觉得在数据领域被低估的领域之一实际上是商业敏锐度，例如那些能够实际解决问题的人

通过一个非常结构化的框架，并能够将建议和对业务的“所以是什么”综合起来。因为可能发生的最糟糕的事情是，你看你的数据团队，你感觉，嘿，他们正在为组织的其他部分构建一堆黑匣子。而且您没有投资于最后一英里，即人们实际上将

“是什么”、“为什么”和“所以是什么”翻译给业务部门、产品部门和组织的其他部门。因此，您将无法获得您希望从您正在构建的功能中获得的采用率。所以我看待这个问题的方式是，我们实际上也在构建一个支持个性化和 AI 的产品组织，因为

就像任何其他产品开发周期一样，您背后实际上有一个产品策略，您并不是战术性地构建 AI 模型来解决特定的用例。我们实际上退后一步，了解我们的消费者角色，再次了解他们来到我们这里想要完成的工作，并围绕此构建产品路线图和产品愿景，并以跨职能的方式解决此问题，而不是仅仅在数据组内部解决。

使用 AI 类型项目获得最后一英里是否更难？这是否让人们更难以理解？这是否更难让人们产生共鸣？

这可能有点困难，因为您在这里试图解决的问题的规模，因为当您谈论数百万客户时，人们无法与之产生共鸣。所以对我来说，这就是我如何能够分解问题并通过 AI 解决较小的用例，从而在组织中创造这种采用和领导力，这将帮助我解决更大的问题。

这是一项巨大的任务，因为我不仅谈论我们拥有的产品接触点，我还谈论客户与我们拥有的每个接触点，无论是通过客户服务、风险还是公司内的所有不同职能，

将所有这些跨职能职能团结起来解决这个问题将比我的方法更难，我的方法是，我将首先从在产品组织内部解决它开始，了解所有产品的所有接触点，了解我们如何了解产品路径

并个性化该组件。然后您可以添加一个额外的层，例如将风险组件与每个产品组件一起引入，然后添加客户服务。所以我更倾向于将其视为乐高乐园，最终我们将拥有 PayPal 的 AI 乐高乐园。但目前我解决这个问题的方法是构建基础设施

每个单独的乐高积木，希望我能协调和构建乐高乐园，它不会变成一堆没有协调以实现共同愿景的单独乐高积木。我喜欢乐高类比，因为我的孩子们完全沉迷于乐高，我们可能在任何给定时间都有大约 900,000 块不同的乐高积木。如果您只是孤立地看待它，您会认为，好吧，这就是我们正在做的全部事情。

但当然，你必须从那里开始，然后这些碎片就结合在一起了。所以我的问题是，就像乐高一样，当我看到我 12 岁的或 8 岁的孩子在建造东西，而我正在孤立地看待它时，我可能无法完全理解整个事情的愿景。所以我可能会说，哦，这没什么。或者像，你在建什么？它就像一小块。你以前没做过类似的事情吗？然后他们拿出一个装有 8000 块积木的盒子，看起来像这样。

然后我说，啊哈，你如何在 PayPal 这里实现大的啊哈时刻，这样人们就不会忽视大的愿景，也不会对实现这一目标所需的小事情过于专注？

您可以想象，嘿，不缺乏个别用例，组织内有很多个别的 AI 或任何您命名的功能。但是，当您退后一步时，您并没有那个指导原则来了解它们如何帮助您实际构建乐高乐园。实际上，我想以相反的顺序来解决这个问题，即

首先，我想退后一步，看看就 AI 能力和个性化而言，蓝图会是什么样子？因此，围绕它构建产品策略和愿景，然后尝试向后解决，然后将其分解成较小的组件乐高积木，并对这些乐高积木试图解决的关键问题以及

以及我们为什么构建每个乐高积木以及对组织来说“所以是什么”非常明确，然后您实际上可以构建一些东西，因为如果您向每个人展示整个愿景，它可能对某些人来说有点太多了，无法吸收它。所以

它可能会真正减慢您在组织中的进度，而当您展示更大的愿景时，您将拥有团结整个组织的东西。但与此同时，您可以将其分解成更具体的组件，以便您可以在保持组织对您拥有的北极星的能量和热情的同时开始取得进展。

分解实际上非常关键。为了继续乐高类比，您通常会得到这些 5000、6000 块乐高积木，它们被装在 20、50、30 个盒子或小袋子里。所以你首先这样做，然后你那样做，但是你仍然拥有全部。好吧，我两天前得到的一个有 3000 块积木，装在 20 个不同的袋子里，但所有袋子都没有标签。

所以你不知道什么和什么搭配。所以我们现在有 3000 块积木，我们正在尝试构建一块。我试图在这里引用的类比是，当您构建这些随后结合在一起并缝合在一起以支持您更大愿景的小型功能时，

您如何确保这些部件实际上是连接在一起的，而不是组织试图寻找哪个部件在哪里或这如何连接或我是否有八个而不是五个？您如何避免这种情况？而且，顺便说一句，这在许多其他组织中都会发生，在这些组织中，人们会孤立地构建事物，而它们不会全部结合在一起。您是如何处理这种情况的？

你提出了一个非常好的问题，谢尔文，基本上，嘿，我不能从 AI 和个性化愿景和产品策略一步一步地走到您拥有的难题的战术组件。但是，一旦您实际构建了围绕您试图解决的常见问题的思维模型，那么我想说，另一个现实也是，我无法独自解决所有这些问题，或者说不容易。

少数人可以在组织中解决这个问题，您需要创造这种文化，并且您需要团结您的组织来解决这个问题。这是有道理的，因为

我喜欢乐高类比，但世界并不像乐高那么简单。您没有那个您知道最终会组合在一起的完美标记的袋子。您必须让这些人参与进来。我们在疫情初期所做的一件事就是整理我们巨大的乐高积木。当您拥有那些不在小袋子里的乐高积木时，几乎不可能找到合适的积木将其重新组合在一起。

谢尔文让我想起了我们与 H&M 的阿蒂·扎卡米交谈时的情况，他当时正在谈论使用单个部件。在轮子上，对吧？是的，在轮子上。他当时的类比是随着您四处移动，一点一点地拧紧每个螺母。这里也有一些逻辑，关于乐高的不同之处在于，您可以……

解决一个袋子，然后转到下一个袋子。但实际上，您有很多人在处理许多不同的袋子，而且他们的进度也不一样。不，完全正确，萨姆。我想说这就是为什么它非常重要，

在我看来，为了在一个如此复杂的话题上取得进展，这是一种自上而下和自下而上的方法。您只需要定期进行检查。自上而下，我称之为您关于 AI 战略目标的蓝图战略。自下而上主要是像乐高战略的战术不同部分一样。

它们以某种方式存在于组织中，或者不同的团队正在构建不同的组件，您如何将这两个组件结合在一起。您绝对是对的，某些部分的开发速度和取得进展比其他部分更困难。因此，您还可以协调不同的组件。因此，与此同时，您正在取得进展。您可以团结组织来实现这一目标，但也要现实地认识到，某些其他部分更复杂，需要更多时间。

我认为公司拥有的而乐高积木不具备的一件事是，它们仍然拥有损益表、目标和数字。所以我认为这可能就是为什么它是一种如此细致入微的方法，正如您所说，KK，这就像您必须弄清楚对于您的组织来说，考虑到所有参与者、所有利益相关者和所有部分，最实际的路径是什么。也许对于 RD 来说，这是……

一次一个螺母，让整个事情运转起来。也许在这里，就像，不，我们必须先让个性化完美，然后再转向风险或定价。我认为这就是不同组织的细微差别。

是的，我只是想说你提出了一个非常好的观点，那就是，嘿，最终，所有组织都非常注重价值，无论是对于客户，还是对于公司本身以及股东。对我来说，人们可能犯的最大错误之一就是只关注损益表的产出和结果。

对于像个性化这样的重大项目，现实情况是，嘿，您实际上要花一些时间才能从损益表的产出角度获得这项工作的真正好处。但是，您可以有哪些领先指标和 KPI 来让团队和组织对取得进展负责，以便确保您朝着正确的方向前进？

虽然您需要更多时间才能看到损益表中的全部好处作为产出。因为现实情况是，可能发生的最糟糕的事情是我们所有人都知道这对公司来说绝对是正确的做法。但是因为没有魔法，总是有，

长期持续的良好工作，没有魔法可以让您一夜之间看到产出。那么，您如何让团队对取得进展负责，而通过领先指标，您知道最终会让您获得结果？是的，当然，对吧？正如您所说，最糟糕的事情是……

为愿景设定一个大的结果目标，但时间不对。KK，这很有见地。我认为，萨姆，我们应该进入快速问答环节。这是一个我们进行的环节，KK，我们会以快速问答的方式问你一些问题，请你告诉我们你首先想到的是什么。听起来不错。您最自豪的 AI 时刻是什么？

最自豪的 AI 时刻可以追溯到研究生院，当时我在卡内基梅隆大学，在这个领域如此抢手之前。作为我的研究生研究的一部分，我正在为能源管理构建能力和平台，即住宅建筑的智能能源管理。所以那是我生命中最自豪的 AI 时刻。酷。您最喜欢的不用技术的活动是什么？

打网球，因为它真的可以帮助我专注于当下。当您还是个孩子的时候，您想从事的第一份职业是什么？我可能想成为一名教授或飞行员。我不太记得哪个先来了，因为在我们家，教育就像一个很大的部分。我妈妈实际上从事教育事业，但我可能是教授或飞行员。

你对 AI 感到担忧的是什么？我想说的是，人们对负责任的 AI 和偏见进行了很多讨论。我之前谈到了这一点，即它也是定性和定量的。我认为假设 AI 可以解决所有问题而不采取适当的制衡措施将是一个巨大的错误。您对未来 AI 的最大愿望是什么？

我想说的是，人文面临着许多挑战，从气候变化到其他许多事情。所以我真的希望越来越多的人实际上发挥作用，利用 AI 来解决这些问题。我的许多同事实际上开始投入更多的时间和精力。我真的很希望最终在我的职业生涯中，我也能发挥作用。太好了。非常感谢您。所以 KK，我认为

乐高类比对人们来说会很有趣。但我也很喜欢您所说的关于治理之类的事情，我认为这对这一点至关重要。而且您会提到治理等重要性，让您达到所需的规模，我认为这可能是更广泛或普遍的。感谢您抽出时间与我们交谈。我们非常感谢。感谢您的加入。非常感谢你们邀请我。

感谢您的收听。下次我们将与 Wayfair 首席技术官 Fiona Tan 谈话时加入我们。请加入我们。感谢您收听“我和 AI”。我们相信，就像您一样，关于 AI 实施的对话不会从本播客开始，也不会在本播客结束。这就是为什么我们在 LinkedIn 上专门为像您这样的听众创建了一个小组。它被称为 AI for Leaders，如果您加入我们，您可以与节目创建者和主持人聊天，提出您自己的问题，分享您的见解，

并获得来自麻省理工学院 SMR 和 BCG 关于 AI 实施的宝贵资源，您可以通过访问 mitsmr.com/AIforLeaders 来访问它。我们将把该链接放在节目说明中，我们希望在那里见到您。