• 大语言模型在文案生成和图片生成方面存在差异。不过，LLMs在文字生成方面的表现不如后者上那么令人印象深刻。原因在于，LLMs的工作方式是趋向于大众化。因此，它们的训练是以平均水平为目标，而创造力并不是一般的。

  
  

• 我们需要一些时间来教育客户，告诉他们AI客服的体验在很多时候更好。很多尝试过的人更愿意使用它，因为他们发现它更快。这需要更多的时间，不仅是实际体验，还有对体验的期望和感知。

  
  

• Klarna CEO希望Klarna的员工能够真正合作，但是在这一过程中，每当引入一个新的系统或信息来源时，员工之间都会产生信息孤岛。这减少了我们在组织内的协作能力和提供价值的能力。因此，减少系统数量至关重要，我们的目标是实现更少但更高质量和标准化的系统。

  
  

Sebastian：谢谢你们邀请我。

Klarna核心业务与AI的链接

Grady：您已经成为将人工智能引入业务实践中的典范，或许是一个经典案例，以改善客户的生活并提高内部效率。因此，大家都迫切想知道的是，您是如何做到的，为什么要这样做，从中学到了什么教训，优缺点是什么，以及与您们实施的客户支持有关的一切。但在我们深入讨论之前，为了不本末倒置，您能否简要介绍一下Klarna，让那些可能不是客户的人了解一下？Klarna是什么公司？请简要描述一下Klarna的规模、范围和业务。

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Sebastian：好的，Klarna最初作为一种在线购物支付解决方案起步，通常与“先买后付”这个概念联系在一起，但实际上今天我们在全球处理的交易量约为1000亿美元，我们有50万商家，约1亿消费者。他们可以选择全额支付，我们称之为借记，也可以选择分期付款和使用信用卡。此外，Klarna还是一家金融科技公司和纽约银行，因为我们提供银行卡和余额服务。总体来说，我们是一家完全受监管的银行，有大约4000名员工。

Grady：明白了，1亿多客户分布在20多个国家。我们可以看到Klarna的客户支持服务帮助你们达到了这种规模。我想有很多人都考虑过做类似你们所做的事情，但真正实施的人却很少。或许我们第一个要问的问题是，你们是如何做到的？你们是如何如此迅速地将这个看起来非常有效的东西投入生产的？

Sebastian：好的，可以从2022年11月说起。我在推特上看到有人说，你应该试试这个叫ChatGPT的东西。我试了一下，震惊了。这太了不起了，我从未见过这样的东西，至少不像20年前我第一次使用谷歌的感觉，但这更令人印象深刻。当时我觉得这非常酷，到了假期和圣诞节之后，我意识到我们必须深入研究这个东西，试试能不能联系到Sam Altman和OpenAI。因为我意识到Sam很快就会成为一个难以约见的人，所以我得在其他人之前尝试。我作为Klarna和OpenAI的股东，认为这会是一个很好的开端。我飞到旧金山，假装是为了其他业务，但见Sam是唯一的原因。原本我的会面时间是两个小时，但到那时只剩下30分钟，因为秘书把我的会面优先级降到很低。我进去了，和Sam坐下。我告诉他，与Klarna合作，这家欧洲银行金融科技公司将是一个很好的测试OpenAI产品的客户。因为我真正想实现的是——把我们作为实验对象。我想确保我们总是尝试最新最好的东西，并且还要让他们认为我们是一个很好的合作和开发客户。我们成功建立了这种关系，并创建了一个联合的Slack（ZP注：Slack是团队协作和沟通工具）频道，开始进行大量实验。

第二件重要的事情是鼓励内部人员真正参与并尝试它。起初有很多关于数据等方面的担忧，我们很快解决了这些问题，确保我们符合GDPR规定（ZP注：欧盟颁布的一部针对欧盟内所有个体的数据保护和隐私法规），并建立了正确的结构。因为我们是一家银行，要确保公司里的每个人都能进行实验。有些人更好奇和热情，有些人则少些，这都没关系。但有些人积极参与，其中一个团队开始处理一个相当复杂的挑战，就是我们所谓的争议解决。银行中的争议解决基本上是客户打电话来说‘我没有收到那个包裹’，而商家说‘我确实发货了’，我们就像一个小法庭，收集所有证据并决定谁对谁错，如何处理这笔交易，谁承担费用。这些事务非常复杂，需要大量证据，很多邮件往来以及与消费者和商家的沟通，耗时很长。一直有积压的事务，客户等待最终结果时总是很沮丧。

于是我们开始实验，看看ChatGPT和这些服务是否可以帮助我们做出快速决策。这里重要的是，很多事情归结于团队的创造力。Klarna有很多团队，有些更成功，这个团队恰好非常强大、非常有创造力。他们找到了一个被称为RAG的解决方案，并开始内部展示他们成功构建的协同决策工具，它不仅加快了流程，还提高了决策质量，因为它确保我们收集所有相关信息并做出决策。我们觉得这很了不起，于是投入生产。起初只是作为协同工具，两个月后，我们突然收到一条Slack消息说：‘我们没有事务了，可以发更多工单给我们吗？’这中情况从未发生过，这一直是个积压的问题，真的很令人印象深刻。然后我们决定加快进度，甚至尝试回答客户服务请求。那个团队接受了这个挑战。对我们来说，最关键的一条规则是客户应始终知道他们是在与AI还是人类交流，这一点非常重要。

但当我们想开始测试时，发现了一个漏洞，这个漏洞导致有几千次对话中，客户不清楚是AI在回答。当我们查看这些对话记录时，发现AI做得非常好，这让我们得出结论，最重要的是客户满意度应与人类客服相同或更高。当我们看到接近这个目标时，我们对将其投入实际生产并真正尝试的紧张感就减少了。所以我认为，正是那个出色团队的努力，不断测试和迭代，并在过程中取得了一些幸运的成功，这才让我们能够将其投入生产。

Grady：太棒了，我们有很多问题想追问。也许我们可以从您提到RAG是架构的一部分开始。您能否多说几句关于具体的产品实现过程的内容。在您们构建的系统中，OpenAI提供的服务是哪个部分，Klarna的部分是如何在其基础上构建以使其发挥作用的？

Sebastian：我觉得这很有趣，一般来说，我非常坦诚，但这是我人生中少数几次有点害羞，不愿透露太多秘密的事情之一。因为我认为这是一个相当重要的战略优势。不过我可以说的是，在我们的案例中，关键因素是确保指令清晰。如果你雇佣一个人，让他坐在我们的客户服务部门回答问题，他可以依赖于不同培训中学到的东西提供服务。但是如果提供给他的文档质量不佳，他不会成功。如果你编写的文档足够详细，即使随机挑选一个人也能慢慢通过你的FAQ和手册，正确回答问题。只要文档足够详细，它就能起作用。

我认为今天的AI就像一个每天上班的员工，但每次都忘记了工作内容是什么、它如何运作以及相关的一切，每次都需要重新告诉它。这可能会随着时间的推移而改变，但目前这就是游戏的一部分，这种方式帮助了我们很多。我们只需要确保文档和手册足够清晰和高质量，这样AI才能真正执行。因为很多时候，如果你输入的数据很差，你得到的结果也会很差。数据科学家们长期以来都明白这个道理：垃圾进，垃圾出。所以你需要确保输入的是好的数据，这样你才能得到更好的结果。

Klara的AI客服与人工客服

Sonia：Sebastian，我记得你在推特上说过，现在你们的客户支持代理已经处理了三分之二的客户服务咨询。本周我们在推特上收到一个观众的问题，你们是否计划用AI 100%取代客户服务部门？从技术角度来看，你认为这在什么时间范围内可能实现？你们有什么计划？

Sebastian：我很难预测AI将走多远，以及我们未来能做什么等。但我认为，这肯定不会很快发生。我认为会有一些客户确实更喜欢与人类交流，可能因为他们有某种信念、信仰、偏好或其他原因。显然，你也希望服务这些客户。因此，人类客服很快消失是不可能的。尽管如此，我们也希望避免这种情况——我们的人工客服经常同时处理多个对话。作为客户，这些情况都发生过在我们身上。当你发了一个问题，却没有立即得到答案，你会有点不耐烦。

Sonia：然后他们就会忘记了你。

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Sebastian：然后他们会说，“喂，John？你在哪儿？为什么你不回答？”等等。我能理解，因为当我自己尝试做客户服务工作时，我也做过同样的事情。有时候客户反应慢，没有立即回答，你就会开始做别的事情，你不能一直闲坐着等。你想要解决更多的问题，但其结果是，客户服务聊天的平均解决问题的所需时间大约是14分钟。而当我们转向AI时，只需2分钟，因为客户能够即时得到回应，而不会因为并行处理任务而导致延迟。这实际上是最大的优势。所以作为客户，很多尝试过的客户会说，‘哇，我想要这种体验’，但同时我们也面临另一个有趣的问题，那就是AI聊天机器人已经存在了10年左右，质量都很糟糕。我们每个人都曾经在某些航空公司尝试过与之交流关于票务的问题，然后会觉得‘天哪，这是我谈过的最笨的东西’。所以目前有30%的人不使用我们的AI聊天机器人，最常见的原因是，当我们开始与他们对话时，他们的第一句话就是‘人工客服’，对，‘人工客服’，这基本上意味着他们想要和人类交流。这并不一定是因为他们真的想和人类交流。虽然有些人是这样的，但很多人只是因为他们有过这些糟糕的体验，他们想避免这种情况，他们只是对它不信任。所以现在正在发生的事情告诉我们，我们需要一些时间来教育客户，告诉他们AI客服的体验在很多时候更好。很多尝试过的人更愿意使用它，因为他们发现它更快。我认为这需要更多的时间。不仅是实际体验，还有对体验的期望和感知。改变这一点需要的时间比改变实际体验本身要长。我怀疑我们会看到更多的事情由AI处理，但显然还有很多复杂的问题目前AI解决得不好，还需要改进，还有很多工作要做。

Grady：有哪些需要利弊权衡的地方么？是否在某些方面AI客服比之前的情况更差？

Sebastian：实际上没有，但这并不完全是因为AI的缘故，部分原因是，一些为了帮助我们人工客服撰写的指南或手册质量不佳，导致客户体验在之前就已经受到影响，但是管理层没有足够的关注和精力来改善这一点，帮助我们的客服提升工作能力。所以实际上我们的客服现在拥有更好的工具来成功地帮助客户，AI也是如此，因此两个方面的体验都在改善。因此，我认为部分情况下，事情会变得更糟糕。但实际上，通过这样做，两方面都在变得更好。因为只有我们意识到了这些事情的重要性，而我认为在以前，这个话题有时候并没有得到足够的关注。

Grady：这很棒，你提到从14分钟减少到2分钟，那么是否有其他统计数据可以帮助说明这一影响？

Sebastian：我认为我们最著名的统计数据之一显然是1个AI客服代替700个全职的人工客服。但我认为这个数字很难分享，我理解人们会对此作何反应。但我也觉得，在某种程度上，政治家在考虑和主动思考这将如何影响社会方面行动得太慢。我们觉得有必要分享这样的统计数据。因为这不仅仅是Twitter上的有趣演示，而是对业务和现实生活的影响。话虽如此，对我们来说，我们一直在使用外包客户服务公司，这些公司雇用了数十万的人。如果我们在历史上以某种方式改进了我们的产品，修复了一些问题或产品流程，这也可能导致客户服务请求数的减少。但我从未见过有哪个产品改进能在按下按钮的瞬间，对我们所需的客户服务人员数量产生如此剧烈的影响。幸运的是，目前据我所知，还没有人因此失业。从长远来看，这将对这些类型的工作产生影响。但这是一个很多人显然反应强烈的统计数据。事实上，这每年为公司带来了大约4000万美元的利润提升。我们每年的收入大约是20亿美元，所以这能让你对规模有所了解。

改进颠覆时代的魔法棒

Grady：太棒了！你提到你已经对这项技术可能带来的、广泛的社会或经济影响进行了深思，我很好奇，如果你有一根魔法棒，可以制定一种政策或程序来帮助我们度过可能出现的颠覆时代，你会如何利用这根魔法棒？你会实施哪些具体的政策或程序？

Sebastian：首先，我认为最关键的一点是为人类提供一种电子身份验证方法，这可能听起来有些令人惊讶。但是实际上目前，还没有一种全球通用的电子身份验证方法，就像电子版的护照一样。这如此重要，是因为随着诈骗行为的增加，如果你无法要求我提供电子身份验证，来确认我不是机器人或者不是假的视频，而是一个真人，那么你就无法判断你正在与谁交流。这一点非常关键。如果我们能在全球范围内，甚至在国家层面上提供这种验证方法，可以减少欺诈的风险，因为你可以验证自己是否在与真实人交流，而不是与一个机器人或假冒的AI对话。我认为能够确认你在与真人对话是至关重要的。我认为这一点需要尽快解决，否则我们将会看到欺诈和诈骗行为呈现爆炸式增长。

我曾看到过我们团队制作的视频，我在其中与客户交流，这些视频中的人与我本人看起来完全一样，声音也像我。这些视频即将发送给我们的一千多家顶级商户。这些虚拟形象能够完美地模仿我，这真的令人震惊。所以，我认为这是需要解决的一个重要问题。

完全停止进步并不是一个实际的解决方案，特别是当有其他国家可能在这方面继续前进时。相反，我们需要找到一种平衡，在推动技术进步的同时，确保适当的监管和保护措施到位，以防止潜在的负面影响。这需要各方共同努力，包括政府、企业和公众，以确保我们能够最大限度地利用新技术的优势，同时将风险降到最低。

但是很多人会说：“别担心，总会有新工作。这种情况一直在发生，总会有新工作。”我认为他们这把事情想的太简单了。当我在布鲁塞尔时，我记得有大约10,000名翻译员被雇用来将所有欧洲立法翻译成欧洲的本地语言。如今，随着DeepL和ChatGPT等技术的发展，这些翻译员几乎变得多余了，至少可以大幅减少他们的数量。而且我不认为对一个55岁的翻译员说“别担心，你会成为一个YouTube网红”是容易的事情。

所以，从社会和政治的角度来看，我们可以思考如何应对这些变化。我们不应该停止进步，但我们可以为受到影响的人提供一些支持。社会有余力去帮助那些，因为这些变化而受到影响的人。不是每个人都能轻松转型到其他领域。我希望，如果政治家们能够提出这些措施、计划或想法，也许我们可以更加有同情心和关怀地带领社会度过这些变革，同时不必停滞不前。

Grady：谢谢你对此如此周到的思考。看到像你这样处于领导位置的人如此深思熟虑，令人鼓舞。

Sebastian：谢谢你。

Sonia：Sebastian，你认为哪些类型的工作将受到最大的影响？你正在教你的孩子学习哪些技能，以便他们未来的生计与人工智能对齐？

Sebastian：我觉得你说的很有意思，因为当时我见到Sam的时候，我对他说：Sam，有一件事肯定会发生，那就是这项技术会对工作产生影响。所以，如果你想让这项技术非常受欢迎，你应该确定哪些工作类别是人们最讨厌的。我碰巧有其中的两个，因为我是CEO，也是银行家，而这两个职业正是大家最讨厌的职业之一，另一个是律师。所以我对他说，你应该专注于开发能够取代CEO、银行家和律师的AI，这样就不会引起太大的骚动。不幸的是，当我们后来发推文宣传我们在AI方面所做的营销工作时，提到我们对摄影师和文案的需求减少了，虽然我们仍然需要他们，但主要是为了非常有创意的工作，而不是日常工作。这在网上引起了强烈的反应，我能理解，因为人们对此非常感同身受，而当你在网上看到有关AI律师的推文时，几乎没人会有太大反应。所以我对世界上的律师们感到遗憾，我希望大家也记住你们。但无论如何，这个问题很难回答，因为我不知道。我觉得这是一个非常难回答的问题。

在某种程度上，体力劳动更难被替代。从长远来看，取代知识工作的难度要比取代驾驶卡车这样的工作小，尽管我们对自动驾驶汽车充满信心，但真正的机器人似乎比AI更遥远，所以这是很难说的。不过，这也假设了每个人都愿意工作。我不确定，是否有些人喜欢工作，有些人可能会享受一个由机器人服务的社会，我们只需闲逛、踢足球。所以，这取决于人们的想法，很难预测这一切会走向哪里。我个人非常喜欢工作，所以当AI取代了我的工作时，我会是那些感到沮丧的人之一，我会坐在那里想，好吧，乐趣到此为止了。因为我真的很享受工作，但每个人都不一样，每个人都是不同的，对吧？

Klarna的营销工作

Grady：让我们聊聊你们内部开发的其他内容吧。你提到了一些你们在营销方面所做的工作。能否详细说一下呢？

Sebastian：这也非常有趣，因为有很多演示，感觉大家都尝试过，试图创建图像或视频。最初你会被自己能做的事情震撼，但接着你会希望它看起来完全符合你的要求，风格要和你品牌保持一致等等。这时你会面临更多挑战。我也理解有些人会觉得这些工具的出现对创作者不公平，但与此同时，我们也有一个人完全沉浸在视频创作、声音创作和营销的工作中，基本上将这些不同的技术结合在一起，创建了令人惊叹的自动化营销视频。比如说，我作为一个化身向商家做演示。

这看起来非常棒，完全符合品牌形象。这个人是一个创作者，他非常有创意。我觉得这有点像音乐行业的发展，当合成器和计算机出现时，有些人可能会抱怨说这不是弹吉他，这不够有创意，你只是坐在电脑旁。但现在没人会这么说了。我相信当时确实有很多类似的批评。我觉得现在采纳这些技术的人，他们非常有创意，但他们使用的是新的工具来实现他们脑海中的构想。因此，我看到的是，我们现在有一些人，他们可能自己不是摄影师，也可能不擅长Photoshop或其他类似的东西，但通过与计算机进行沟通，他们可以创造出他们脑中的想法，并探索营销活动、营销材料的概念和方式。

这在以前是前所未有的，这确实非常令人兴奋。显然，现在参与的人少了。以前如果要制作一个广告，需要很多人参与。有些人会带来不同的创意和想法，这对制作是有益的。但也有一些情况是负面的，因为他们虽然有很棒的创意，但他们自己不是摄影师，也不擅长其他方面，所以无法将这些创意变为现实。而现在，他们实际上可以在更高的层次上实现他们的想法，这是一种以前无法做到的。

我们现在面临的挑战是如何从“我们想在德国推广我们的信用卡”这个目标，转变为实际发布一个看起来非常棒、使用了正确文案的营销活动。我们已经看到一些内部例子，以前这样一个过程可能需要一个月或两个月的时间，通过不同的团队和改进。还要记住，作为银行，我们需要确保我们以符合监管要求的方式进行沟通，因为信用卡是受监管的产品，因此涉及很多复杂性。但现在我们看到一些个人可以在一周内，从想法到实际推出一个营销活动，这在历史上是不可能的。并且这些活动的质量更高，合法性也更好，一切都更好。

Sonia：Sebastian，你是一个富有创意的艺术家，我觉得Klarna的品牌一直都非常特别——既独特、生动又富有创意。你怎么看待AI生成的创意文案的质量？你认为今天有哪些内容可以外包给AI，而哪些内容则不行？你是否仍然喜欢你们在公司内部进行的那些美丽的拍摄？

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Sebastian：这是个很好的问题。我觉得文案和图像的情况有所不同。在我看来，图像方面会更有趣，因为它可以在某种程度上更疯狂和富有想象力，因此我看到的效果会更好。但在文案方面，我对LLMs的印象要差一些。我认为原因在于，LLMs的工作方式是倾向于生成平均水平的内容，它们的训练目标是去向大众化，而创造力并不是大众的平均水平。创造力体现在识别全新的方式或新颖的组合上，这些都是LLMs难以达到的。因此，我认为在一段时间内，创造力仍然会超越这些工具。

举例来说，我们有一个产品比较网站，列出了数百万个产品，如服装、iPhone等，我们需要为这些产品写描述。在这种情况下，LLMs非常高效且实用。但当你需要那种能够吸引人们注意、让他们谈论的完美创意文案时，LLMs虽然可以快速生成很多版本，但我仍觉得它们往往趋向于平均水平，而不是突出。平均水平的内容并不特别突出，它只是在标准范围内。因此，我认为人类在跳出思维框架方面仍然更胜一筹，因为LLMs几乎就是在思考一个框架内的内容，它们的工作方式就是在框架内思考。

Klarna协作系统Kiki

Sonia：这真是一个引人入胜的对比，谢谢你的分享。你能告诉我们关于Kiki的情况吗？

Sebastian：在AI革命的时候，我们开始专注于信息协作的概念。实际上，Neo4j和GRS也开始在内部广泛使用，而这些在之前我们并没有深入探索过。我们也参考了像Wikipedia和其他知识图谱，研究人们如何协作构建优秀的信息。因此，内部进行了一个重大举措是，我们整合分散在多个系统中的信息，提升其质量，并真正创建协作。这实际上也导致了我们淘汰了Salesforce和许多其他企业软件系统，因为我们将这些数据集中到一个平台上。举个例子，我们仍然是Salesforce的大客户，因为我们使用Slack。但我们之前有太多这样的企业软件系统，因此关于我们工作内容和方式的信息分散且不一致。所以我们做了很多工作来整合、标准化和协调这些信息。此外，我们还有Kiki，它探索这些信息，并使其活跃起来。这样，我们可以向Kiki询问任何问题，比如某个部门有多少员工，某个团队在做什么，或者在内部启动一个系统需要经历哪些步骤等等，这些信息都被集中到一个地方，并通过知识图谱连接起来。我们发现，这对内部生产力产生了巨大的影响。因此，Kiki基本上是基于不断增长的内部知识图谱的我们自己的内部聊天机器人。

Grady：请问Kiki如何以及在何处出现在员工面前？它是一个Slack机器人吗？员工是通过什么方式与Kiki互动的？

Kiki既出现在Slack中，也出现在类似于Wikipedia的知识图谱界面上。当你查看这个知识图谱时，它基本上看起来像是一个维基百科。你不仅可以阅读文章，还可以通过Kiki互动，以便在知识图谱中找到信息。因此，它结合了语义搜索和AI来解读信息。这种方式证明非常有效，内部采纳情况也非常好，我们认为它为我们创造了巨大的价值，所以我们对此非常兴奋。

Grady：淘汰Salesforce的做法非常有趣。我可以理解为记录系统的功能被互动系统的功能所取代。之前在Salesforce上管理的工作流程现在都去了哪里？那些曾经依赖Salesforce处理的任务，现在是如何完成的？

Sebastian：这实际上涉及到多个因素，但这不仅仅是我们从一个专有系统转到另一个专有系统的问题。有些情况就像Slack的工作流程一样简单；Slack中的工作流程非常有效。你可以调侃我们只是从一个专有系统迁移到另一个，但问题不仅仅在于此。关键在于减少这样的系统数量。因为我希望Klarna的员工能够真正合作，但是在这一过程中，每当引入一个新的系统或信息来源时，员工之间都会产生信息孤岛（ZP注：在信息化时代，由于信息的不对称和不共享，导致某些人或组织无法获取所需的信息，或者信息的获取成本过高）。这减少了我们在组织内的协作能力和提供价值的能力。因此，减少系统数量至关重要，我们的目标是实现更少但更高质量和标准化的系统。部分工作流程直接在我们的技术栈中实现，而其他的我们仍在使用专有系统。例如，我们正在将HR系统从Workday转移到Deel，并且取得了很大的成功。我们并不是完全淘汰Workday，而是重塑它，只使用工资单功能，并将在几周内淘汰Workday。这是因为Workday包含了太多重要信息，比如我们的组织及其结构。为了让Kiki和我们的内部知识图谱正常运作，理解我们的组织、团队和汇报线非常重要。这些信息不能保留在专有系统中；它需要在内部处理。然而，我们仍然对Deel的工资单等相关功能十分满意。所以，这只是我们技术栈的一个变化。

购买还是自建AI解决方案的决策

Sonia：Sebastian，你是如何看待在不同领域中选择购买还是自建AI解决方案的决策的？你们有用于客户支持、知识图谱和营销的AI。现在，每个领域都有像Sierra和Gleen这样的公司和供应商提供服务。我了解到你们在这些解决方案出现之前已经自己开发了相关技术。如果今天从头开始，你会怎么做？或者，你会给那些刚刚开始这条路的创始人什么建议？他们应该购买现成的解决方案还是自行开发？

Sebastian：这是一个很好的问题，也是我们一直在思考的问题。例如，当我们开始鼓励Klarna的员工使用AI时，我们并没有强制要求将其用于核心业务功能。我们鼓励他们把自己感兴趣的想法付诸实践。一个早期的例子是我们试图改进员工参与度调查表。传统上，这些调查表会问‘你在Klarna的感觉如何？’用一到五的评分，我们发现解释这些答案非常不准确和主观。我们想，既然如此，如果能与每位员工进行深入采访会不会更有趣？于是，我们使用AI构建了一个深入采访机器人，并将其部署到所有员工中，要求他们与这个采访机器人互动30分钟，分享他们在Klarna工作的经历，包括优点和需要改进的地方。AI总结了这些信息，并提供了关于可以改进的内容的见解。

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如今，市场上已有类似的AI工具和初创公司提供客户和员工调查解决方案。我们并不是唯一在做这件事的公司，我们也不是提供这些解决方案的公司。从长远来看，我们可能会选择购买这样的工具，但我很高兴我们自己开发了它。我们从中学到了很多，也让员工获得了宝贵的见解。尽管将来我们可能会考虑购买类似工具，但我们目前在其他领域应用了这些经验。这是一个新兴的行业，如果你发现某个工具比你自己构建的更好，购买可能是明智的。然而，自行学习和开发这些新技术的价值巨大，这也是我们在购买解决方案时保持谨慎的原因。我们更倾向于先探索和学习。

另外，当我们决定是否保留或替换Workday时，我联系了Workday的CEO并要求他们说服我们。我发现一个有趣的问题：当时他们的API文档被放在了登录后才能访问的地方，这意味着我们的AI工具无法访问。我们的AI是基于公开的API，如Slack的API和开源库进行训练的。这一经历突显了拥有公开API和文档的好处。传统公司需要确保他们的文档公开可用，而不是隐藏在登录墙后，这样才能增加工具的实用性和采纳率。

Klarna未来的功能

Grady：说到这些潜在的障碍，我们迄今讨论的大部分内容涉及的是Klarna内部运营和AI的好处。现在让我们把重点转向产品本身。你观察到什么，或者你对AI在你们产品中的未来有什么预见？

Sebastian：我现在更加激动了。我们有一些即将在几周内上线的新功能，这就像是一个增强版的客户服务助手。它不仅会提升服务质量，还会开始提供建议和有关Klarna服务的想法。我觉得人们会觉得它非常酷。不过，它还处于测试阶段，所以还没有完全开发完成。

展望我们的内部项目，我相信在6到12个月内，我们将开始推出真正颠覆性的服务。有趣的是，早在2015年，我们在所有这些进展之前，Klarna试图与Stripe和Adyen竞争作为支付服务提供商。当Adyen签下Spotify时，我们不得不重新评估我们的策略。我们意识到我们在Stripe和Adyen之后滞后，因此我们进行了战略调整。在2015年，我们设想了一个未来，即数字金融助手会分析你的抵押贷款，并通过简单的确认帮助你换银行以节省费用。虽然我们无法预测确切的时间，但显然这样的趋势在前方等待着我们。对于银行业而言，这意味着额外利润的流失，因为许多银行的利润建立在客户的个人选择和转换银行的摩擦上。能够简化这一过程的AI助手将显著影响市场动态和竞争。我预计这种变化将在接下来的2到3年内变得明显。

这种愿景已经指导了我们近十年。虽然我们最初认为这些变化会慢慢到来，但现在我们相信，随着ChatGPT等技术的发展，这些变化将比预期更早到来。我们的服务旨在帮助人们节省时间、节省金钱，并更好地控制他们的财务。这是我们坚定的方向，我们目前的管理团队也共享这一愿景。我们对构建与这一目标一致的服务感到兴奋。

Sonia：对了，关于购物方面，作为一名狂热的购物者，我对你们的应用程序非常上瘾。我梦想拥有一个AI时尚顾问，这将是非常棒的。你们是否考虑在这方面做一些布局呢？

Sebastian：我认为这一领域肯定会有发展。一般来说，如果你看看电子商务，可以将其分为三个主要部分：营销、品牌和产品，以及基础设施，例如支付和运输。在考虑AI在电子商务中的演变时，我对像耐克这样的品牌不太担心，因为它们将继续强大，人们依然会想要购买它们。零售则更加复杂，因为营销已经在TikTok、Instagram、网红以及像Best Buy这样的零售商之间分裂。

关于产品的营销和推荐，我相信我们会看到AI驱动解决方案的兴起。然而，这确实是一项具有挑战性的任务。例如，我尝试了AI旅行建议，但是它的效果并不理想。因为AI需要理解个人的偏好和复杂的因素，这比想象的要难。虽然我相信这会有所发展，但可能需要一些时间。有一些AI应用更容易实现，比如说向最近购买了隐形眼镜的人发出提醒，隐形眼镜可能快用完了，并提示他们重新订购，这比推荐适合某人风格的衣服要可行得多。

你的风格是基于以下内容的，让我分享给你，这是一些我认为非常震惊的事情。在内部，我们做了一个测试：在Klarna应用程序中，有像‘鞋子’、‘家居’、‘花园’等类别图片。我们用我的客户资料，包括所有交易和偏好，生成了一个个性化的类别图片。例如，我们生成了一张看起来有点像耐克鞋的AI图片，旨在引起我的注意。

令人惊讶的是，当我看到这个个性化的图片时，我真的想买它，而且我并不是一个喜欢购物的人！将我的资料，包括品牌偏好和购买历史，输入系统，生成了一张真正吸引人的图片，这实在太神奇了。这一实验展示了AI在为用户定制体验方面的潜力。我们知道，像Shein这样的公司已经在利用AI预测购买行为，测试小批量产品，并根据需求快速扩大生产。这种方法不仅提高了效率，还减少了浪费，不像传统零售商常常因过度库存而导致产品剩余。

那些从未销售出去的产品会导致环境浪费，因此这种方法在某种程度上实际上对环境更友好，尽管它受到一些批评。我感到震惊的是它让我瞥见了未来。我设想了一种场景：当我去购物时，我会看到基于我的个人资料即时生成的产品图片，这些产品可能还不存在。如果我点击这些图片并想购买它们，它们会在我表达兴趣后才会被生产。这种设想让我联想到自动驾驶汽车——虽然很难预测确切的实现时间，但我相信它最终会成为现实。

这种产品生产的水平非常令人着迷。例如，其中一个AI生成的图片是一双鞋子，另一个则是一个草坪割草机。尽管我通常不从事家庭园艺，但这个设计如此吸引人，我觉得‘这正是我想要的草坪割草机的样子’。这次体验让我感觉到我在窥见未来。

快问快答

Grady：未来将由生成技术塑造。让我们进入快速问答环节，首先问一个我们想问大家的问题：你在人工智能领域最欣赏谁？

Sebastian：那必须是Sam。

Grady：很好，下一个问题，Sonia。

Sonia：你和你的妻子都是艺术爱好者和热心的艺术收藏家。你们的收藏中有AI生成的艺术作品吗？你们认为将来会把AI艺术作品纳入收藏吗？

Sebastian：我目前没有收藏任何AI生成的艺术作品，但我认为我可能会考虑收藏。对我来说，图像应该引发某种情感反应。我觉得这很吸引人，我不介意这种情感反应是由AI创造的，只要它能触动我并对我有意义就可以。然而，我们也会继续购买大量由人类创作的艺术作品。

Grady：对于今天正在利用AI进行创业的创始人，你有什么建议么？

Sebastian：我不太确定，这要看情况。我认为小公司在这方面表现不错，但大公司需要停止将AI视为一种短暂性趋势，就像比特币那样。我不会深入讨论比特币，因为我知道这个电话会议上的其他人可能有不同的看法。然而，重要的是要谨慎但积极地对待AI——主动尝试，自己测试，学习。不要害怕，尝试去了解它。虽然有些人谈论AI时觉得它像是一种末日现象，但实际上，任何时候都有可能发生意外，比如一颗陨石落在我们头上。你无法预测一切，所以最好的办法是接触AI，探索它，获得更好的理解。这是我的建议。

Grady：太棒了，Sebastian。感谢你参与这次访谈。

Sebastian：感谢你们邀请我