客戶案例
PayPal 如何利用 Perplexity 賦能全球團隊以更快、更準確地工作
3,700+
每週平均使用者
適應性強
適用於各種工作流程
74,000
每週員工查詢次數
對於像 PayPal 這樣規模的公司而言，說服數萬名員工採用人工智慧並非易事。考慮到其團隊涵蓋了超過 200 個市場中的行銷、數據科學、風險管理和模型控制等領域，推廣人工智慧本可能意味著需要耗費數月的培訓簡報、試點計畫和部分採用。
但 PayPal 採取了不同的策略：它讓員工能夠使用多種人工智慧解決方案，並讓他們自行選擇最適合自己的工具。對於 PayPal 的人工智慧流暢度與轉型負責人 Keith Swiderski 而言，準確性是不可妥協的。為了制定具備高影響力的決策，他需要精確的市場情報與競爭分析。
短暫的學習曲線，廣泛的應用案例
模型治理負責人 Graham Woods 面臨著不同的挑戰：他需要一種人工智慧解決方案，可以在不引入新錯誤的情況下，對 PayPal 的內部模型進行複核。在整個組織中，大家的要求很簡單：PayPal 需要一種可靠、高效且易於學習的工具，能夠處理從市場研究到數據驗證的各項任務，並將返工需求降至最低。
PayPal 的策略是有計畫性的。對於 PayPal 全球人工智慧負責人 Prakhar Mehrotra 而言，「當員工對人工智慧有足夠的信任，並將其應用於重要的決策中時，它才能發揮最大的價值。我們在 PayPal 的做法是從基礎建立這種信任，為團隊提供最優秀的工具與培訓，讓成果說明一切，並利用我們所學到的經驗來提升我們每個人使用人工智慧的方式。未來十年能夠勝出的公司，將是那些將人工智慧深入融入其運作，從而改變其推理與工作方式的公司。PayPal 的目標不是為了採用人工智慧而採用，而是建立一支預期具備人工智慧流暢度的員工隊伍，讓每個團隊都能以改變成果的速度與精確度進行運作。」
適用於各種工作流程
PayPal 的員工發現 Perplexity 在一系列的工作流程中皆表現得前後一致、準確且具適應性。今天，Keith 使用 Perplexity Enterprise 迅速地將競爭情報、管道數據和市場趨勢濃縮成推動業務發展的洞察。當他為新的行銷機會建立內部案例時，Perplexity 在單一對話中提供了他所需的一切資訊，包括參與度數據和行業基準。
「無論是關於管道績效還是整個商業領域的報告，我知道我可以信賴我所獲得的輸出結果，」他說。「比起驗證數以百計的分散來源或依賴研究公司，我能夠即時壓力測試各種想法，並帶著我知道植根於可驗證數據的建議參加領導層會議。這從根本上改變了我們處理工作的方式。」
對於 Graham 來說，該工具已成為他驗證過程中關鍵的「人機協作」(human-in-the-loop) 夥伴。他會上傳文字記錄，審查 Perplexity 的詮釋，並將其與 PayPal 內部模型的輸出進行交叉核對。這使得追蹤錯誤分類的發生原因變得容易許多。這是邏輯錯誤、定義問題，還是僅僅因為數據混亂？現在，他可以在幾分鐘內辨別出來。
便於進一步調查的清晰軌跡
與此同時，企業風險監控人員 Michael Abboud 使用 Perplexity Enterprise 來驗證個人和企業是否確實為其所聲稱的身分。他的工作包括交叉比對所有權詳細資訊、識別不匹配的實體，以及標記可疑帳戶。這過去意味著必須同時處理多個標籤頁和分散的來源。現在，透過使用 Perplexity，Michael 可以在一個清晰的工作流程中作業，並附帶引文，在數據不符時提供清晰的追蹤軌跡。
PayPal 證明了大規模的人工智慧採用不必緩慢進行。透過讓員工使用一系列的人工智慧工具，並給予他們將其整合到各自工作流程中的自主權，PayPal 看到了其團隊在決策上展現出更高的自信。
“當員工對人工智慧有足夠的信任，並將其應用於重要的決策中時，它才能發揮最大的價值。我們在 PayPal 的做法是從基礎建立這種信任，為團隊提供最優秀的工具與培訓，讓成果說明一切，並利用我們所學到的經驗來提升我們每個人使用人工智慧的方式。”
信任、速度與規模
如今，每週有超過 3,700 名員工使用 Perplexity Enterprise。該平台協助團隊快速採取行動並做出更有自信的決策，無需外包工作或增加人力。
對於 Graham 而言，曾經需要耗費一整天手動檢查的工作，現在只需極少的時間。他使用 Perplexity Enterprise 重建了他的 Microsoft SharePoint 治理中心，並透過 Miro 看板規劃了完整的模型生命週期。這項工作為他贏得了內部獎項，並使他獲得了負責第二個中心並向高層領導匯報的指派任務。
「Perplexity 為我們提供了每個輸出背後的依據，這正是讓我們能充滿信心地採取行動的原因，」他說。「有了它，我們花在驗證上的時間大幅減少，並能投入更多時間在策略規劃上。」
改善工作流程的建議
建議 1 - 優先建立信任： 您採用的人工智慧解決方案必須透過可驗證性和可稽核性來建立信任。為您的員工提供一個解決方案，讓他們能夠利用引文驗證結果，並輕鬆提出後續問題。
建議 2 - 將人工智慧建構至現有的工作流程中： 將人工智慧整合到您目前的技術堆疊與協作平台中。員工面臨的阻礙越少，真正的採用與可衡量的投資回報率 (ROI) 就會隨之越快出現。
建議 3 - 將人工智慧推廣為能力擴展工具：透過分擔研究、驗證與文件編製任務，人工智慧可以讓人員騰出更多時間進行策略規劃與創新。