Hành trình chuyển đổi AI nội bộ của một công ty tiền mã hóa — Cobo và con đường "quản trị song hành Silicon-Carbon"
- Quan điểm cốt lõi: Bài viết này trình bày con đường thực tiễn của Cobo từ việc khám phá sự kết hợp giữa AI và blockchain đến việc tập trung vào chuyển đổi nội bộ "quản trị song hành Silicon-Carbon", nhấn mạnh việc thông qua áp dụng bắt buộc từ trên xuống, tích hợp sâu AI Agent vào quản lý công ty và quy trình nghiệp vụ, cuối cùng đạt được sự chuyển đổi mô hình làm việc của tổ chức từ "con người vận hành quy trình" sang "hệ thống vận hành theo mục tiêu".
- Yếu tố then chốt:
- Thất bại trong giai đoạn đầu khám phá cửa hàng ứng dụng MCP, do rào cản AI cao, tiêu chuẩn hóa MCP không đủ dẫn đến chi phí tích hợp cao, hiệu quả triển khai không tốt.
- Chuyển đổi sang ứng dụng nội bộ, xây dựng "bộ não" dựa trên Claude/Gemini (áp dụng điều khoản không lưu giữ dữ liệu), và tự phát triển kho kiến thức cùng framework Agent có cơ chế phân quyền dữ liệu nghiêm ngặt và cách ly bảo mật.
- Lấy việc áp dụng bắt buộc "OKR Agent" làm bước đột phá, hệ thống hóa việc thiết lập mục tiêu, theo dõi và tổng kết, để AI trực tiếp ảnh hưởng đến hiệu suất, thúc đẩy toàn bộ nhân viên làm quen.
- Thông qua cơ chế đánh giá và tiền thưởng, bắt buộc các phòng ban phát triển Agent nghiệp vụ, cuối cùng triển khai hơn 100 Agent, thay đổi thói quen ra quyết định "gặp việc trước tiên nghĩ đến tuyển người".
- Điều kiện tiên quyết cho sự thành công của chuyển đổi bao gồm công ty có dòng tiền lành mạnh hỗ trợ đầu tư dài hạn, sự thúc đẩy mạnh mẽ từ trên xuống của ban lãnh đạo và việc bắt buộc sử dụng thay vì chỉ khuyến khích.
- Năng lực tràn ra từ chuyển đổi nội bộ đã thúc đẩy sản phẩm mới "Cobo WaaS Skill", nhằm nâng cấp API ví thành mô-đun năng lực tài chính có thể được AI Agent trực tiếp gọi.
Từ cuối năm 2024, ngoài hoạt động kinh doanh cốt lõi về lưu ký tiền mã hóa và thanh toán bằng stablecoin, Cobo đã không ngừng khám phá sự kết hợp giữa AI và blockchain.
Điều chúng tôi thấy sớm nhất là tiềm năng tiêu chuẩn hóa kỹ năng mà MCP mang lại. Về lý thuyết, nếu kỹ năng đủ tiêu chuẩn hóa, AI có thể gọi các khả năng giống như một plugin, và blockchain sẽ trở thành cơ sở hạ tầng tài chính tự nhiên nhất cho AI.
Vì vậy, chúng tôi đã ấp ủ nội bộ một cửa hàng ứng dụng MCP. Nhưng nhanh chóng bị chứng minh là sai.
Khi đó, ngưỡng AI vẫn còn quá cao, chỉ có những kỹ sư giàu kinh nghiệm mới có thể sử dụng thành thạo, MCP lại không đủ tiêu chuẩn hóa, mỗi lần tích hợp đều tốn thời gian và công sức, chi phí cao, tiến độ chậm, hiệu quả triển khai thực tế kém xa so với tưởng tượng.
Nhưng dù sao đội ngũ AI cũng đã được xây dựng. Rất đắt, rất khó tuyển, và cũng không thể dễ dàng giải tán.
Vì vậy, chúng tôi quyết định đổi hướng. Nếu hiện tại chưa thể cải tạo thế giới của khách hàng, thì trước tiên hãy cải tạo chính mình.
Vấn đề đầu tiên: An ninh
Cobo với tư cách là công ty lưu ký tài sản, dù là dữ liệu hay khung quy trình công nghệ nội bộ, đều cực kỳ nhạy cảm. Nội bộ cũng có cấp độ dữ liệu nghiêm ngặt. Nhưng không có dữ liệu, không có đầu vào nghiệp vụ thực tế, thì không thể rèn luyện được Agent riêng của công ty.
Ban đầu chúng tôi nghĩ đến việc triển khai mô hình cục bộ. Nhưng thực tế là trình độ trí tuệ của mô hình cục bộ không đáp ứng yêu cầu. Có thể chạy, nhưng không dễ dùng; có thể trả lời, nhưng không đủ thông minh.
Cuối cùng vẫn chọn Claude, Gemini làm chủ đạo (có thể áp dụng ZDR - điều khoản không lưu giữ dữ liệu, đạt được mức độ cách ly cao nhất).
Nhưng mô hình lớn chỉ là "bộ não" nền tảng của nghiệp vụ. Điều thực sự phức tạp, là dữ liệu và quyền hạn.
Về sau chúng tôi đã xây dựng toàn bộ hệ thống cơ sở kiến thức nội bộ và khung Agent.
Hệ thống cơ sở kiến thức nội bộ + agent tự nghiên cứu của cobo
Cơ sở kiến thức chịu trách nhiệm phân tầng dữ liệu nội bộ công ty. Dựa trên quyền hạn nhân viên để phân phối phạm vi có thể đọc.
Agent khi gọi cơ sở kiến thức, cũng kế thừa quyền hạn của nhân viên, chứ không có "góc nhìn toàn tri".
Chi tiết ở đây bao gồm:
- Cách cách ly môi trường mạng
- Cách hạn chế luồng dữ liệu xuyên tầng
- Cách kiểm soát lưu trữ nhật ký để có thể kiểm toán
- Cách tránh rò rỉ thông tin nhạy cảm
Những điều này không hấp dẫn, nhưng quyết định việc này có thể chạy lâu dài hay không. AI không thể trở thành lỗ hổng bảo mật.
Vấn đề sau khi xây dựng kiến trúc: Không ai dùng
Cho đến ngày nay, công ty vẫn đối mặt với một vấn đề thực tế: nhiều nghiệp vụ tiền sảnh tỏ ra khinh thường AI.
Nếu chỉ khuyến khích sử dụng, AI thay đổi quy trình làm việc sẽ không xảy ra.
Về sau chúng tôi nhận ra, phải bắt tay từ quản lý công ty.
Đột phá đầu tiên: OKR Agent
Kịch bản đầu tiên chúng tôi ép sử dụng, không phải dịch vụ khách hàng, cũng không phải viết code.
Là OKR.
Chúng tôi dùng AI để phân tích chiến lược công ty, dùng AI để hỗ trợ thiết lập OKR, dùng AI để theo dõi tiến độ, dùng AI để tổng kết điểm nghẽn.
Tức là, biến quản lý công ty, từ quản lý con người, dần dần thành quản trị chung silicon-carbon. Quá trình này đối với nhân viên là cực kỳ khó chịu.
Trước đây mục tiêu có thể viết đẹp một chút, quá trình có thể nói hợp lý một chút. Bây giờ dữ liệu hàng tuần đều ở đó, lý do ngày càng ít đi.
Từ thời điểm đó, mục tiêu không còn chỉ là thảo luận trong cuộc họp, mà đã trở thành ghi chép liên tục trong hệ thống.
strategy okr thúc đẩy tiến độ nghiệp vụ hàng tuần
Nhưng cũng từ hiệu suất bắt đầu, mỗi người mới thực sự quen thuộc với AI. Bởi vì nếu bạn không tham gia, nó sẽ trực tiếp ảnh hưởng đến thu nhập của bạn.
Từ hiệu suất đến nghiệp vụ: Toàn diện Agent hóa
Sau khi OKR vận hành, chúng tôi bắt đầu thúc đẩy dịch vụ nội bộ Agent hóa. Chúng tôi dùng phương thức đánh giá + tiền thưởng, buộc mỗi bộ phận thiết lập Agent liên quan đến nghiệp vụ của mình.
Dịch vụ khách hàng làm Agent dịch vụ khách hàng. Pháp lý làm Agent hỗ trợ hợp đồng. Bán hàng làm Agent CRM.
Tìm kiếm agent khách hàng mỉa mai nhất
Cuối cùng tổng cộng đã đưa vào vận hành hơn 100 Agent.
Chúng tôi không thể định lượng chính xác kết quả của "quản trị chung silicon-carbon".
Nhưng ít nhất một thay đổi là rõ ràng:
Trước đây gặp vấn đề, phản ứng đầu tiên là "có nên tuyển thêm một người không". Bây giờ phản ứng đầu tiên là, "có thể để hệ thống tham gia trước không".
Đây chính là quản trị chung silicon-carbon mà chúng tôi hiểu. Không phải AI thay thế con người. Mà là con người bắt đầu quen làm việc cùng hệ thống.
Con đường đã đi trong năm nay, có một vài bài học thực tế
Thứ nhất, có dòng tiền mặt lành mạnh.
Nếu dòng tiền mặt của công ty không lành mạnh, kiểu chuyển đổi này sẽ không đi đến đích. AI không phải công cụ tiết kiệm tiền, nó là đầu tư trước để đổi lấy nâng cấp cấu trúc dài hạn, cảm ơn hoạt động kinh doanh chính của Cobo vẫn có dòng tiền mặt lành mạnh.
Thứ hai, phải thúc đẩy từ trên xuống.
Tổ chức sẽ không tự thay đổi. Nếu ban lãnh đạo không ép mạnh, việc này sẽ tự nhiên thất bại.
Như mọi người đều biết, những người sáng lập Cobo đều là người chơi AI nặng, Tiến sĩ Jiang CTO từ những năm 2000 khi làm nghiên cứu sinh sau tiến sĩ tại CMU đã bắt đầu một số nghiên cứu AI.
Thứ ba, phải ép buộc sử dụng.
Nếu chỉ khuyến khích, AI mãi mãi dừng ở viết email. Sự thay đổi thực sự bước vào quy trình, nhất định phải mang chút "tính ép buộc".
Thứ tư, giải quyết nghiệp vụ của mình trước.
Nhiều công ty nói AI + Web3. Nhưng nếu nội bộ chưa hoàn thành AI hóa, những gì nói ra ngoài đều là khái niệm.
Nhìn lại
Chúng tôi cũng không thể định lượng hoàn toàn cuộc chuyển đổi này. Công ty bắt đầu từ "quy trình do con người thúc đẩy", dần dần chuyển sang "hệ thống thúc đẩy bởi mục tiêu".
Nếu tương lai thực sự xuất hiện "tổ chức thông minh", nó nhất định không phải tiến hóa tự nhiên mà ra. Nó được đẩy ra bởi những vòng không thoải mái liên tiếp.
Vì sự tham gia của toàn thể nhân viên, công ty cũng có thể hiểu rõ hơn nhu cầu thực sự dưới thời đại AI.
Đây cũng là sản phẩm phụ của quá trình chuyển đổi nội bộ của chúng tôi.
Gần đây chúng tôi đã ra mắt Cobo Waas Skill. Cobo WaaS Skill là lớp khả năng tích hợp và vận hành được thiết kế riêng cho AI Coding Agent, thông qua kiến thức cấu trúc, ví dụ có thể thực thi và sắp xếp kịch bản, giúp Agent có thể gọi chính xác API WaaS. Chúng tôi đang nâng cấp API ví thành mô-đun khả năng tài chính có thể được AI Agent gọi trực tiếp. Chu kỳ phát triển từ cấp độ tuần rút ngắn xuống cấp độ hội thoại.
Đây không phải kết quả của một cảm hứng sản phẩm nào đó. Mà là kết quả tràn ra tự nhiên sau vòng quản trị chung silicon-carbon nội bộ của chúng tôi.
Chúng tôi vẫn đang tìm tòi.
Nhưng ít nhất, Cobo ngày nay, đã không còn là công ty của năm 2024 nữa.
