公司AI战略转型的动因与初期探索 - 从2024年底开始，公司在核心的加密托管和稳定币支付业务之外，探索AI与区块链的结合[1] - 初期关注MCP带来的标准化技能潜力，认为区块链可能成为AI最自然的金融基础设施，并内部孵化了一个MCP应用商店[1] - 但该方向很快被证伪，原因是当时AI门槛过高，只有成熟工程师可熟练调用，且MCP不够标准化，对接耗时耗力、成本高、推进慢，落地效果不佳[1] - 尽管初期探索遇阻，但AI团队已搭建完成，团队成本高、招聘难，因此并未轻易撤掉[1] 转型方向调整与内部基础构建 - 公司决定转变方向，从改造自身内部流程开始，而非直接改造客户世界[2] - 首要解决安全挑战，作为资产托管公司，数据和内部技术流程极其敏感[2] - 曾尝试本地模型部署，但智力水平达不到要求，最终选择Claude、Gemini为主，并申请零数据留存条款以实现最高级别隔离[2] - 构建了一整套内部知识库和自研Agent框架，知识库根据员工权限进行数据分层，Agent在调用时继承员工权限而非拥有“上帝视角”[4] - 基础架构关注网络环境隔离、限制跨层数据流动、控制日志留存可审计及避免敏感信息外泄等细节，以确保AI不成为安全漏洞[5] 推动AI落地的管理策略与强制措施 - 公司面临前台业务对AI不屑的现实问题，意识到仅鼓励使用无法改变工作流，必须从公司管理入手[6] - 选择OKR管理作为第一个强推的突破口，使用AI拆解公司战略、帮助设定OKR、追踪进度、复盘卡点[6] - 此过程将公司管理从人的管理转向“硅碳共治”，使目标成为系统里的持续记录，减少了借口[6] - 从绩效切入，使员工因薪酬影响而真正熟悉AI[8] - 随后通过评比加奖金的方式，强制每个部门设立与自身业务相关的Agent，最终上线超过100个Agent[8][10] - 转型必须自上而下推进，依赖管理层强推，否则会自然流产[16][17] - 转型必须强制使用，真正进入流程的改变需要带点“强制性”，仅鼓励会使其停留在写邮件等简单应用[19][20] 转型成果与公司能力演变 - 转型带来清晰变化：遇到问题第一反应从“要不要多招一个人”转变为“能不能先让系统参与”[12] - 公司理解的“硅碳共治”是人与系统协同工作，而非AI替代人[13] - 公司开始从“人驱动流程”慢慢转向“目标驱动系统”[23] - 因全员参与AI转型，公司能更好了解AI时代的真实需求，并由此能力外溢，推出了新产品“Cobo WaaS Skill”[24] - Cobo WaaS Skill是专为AI Coding Agent设计的集成与运维能力层，使Agent能准确调用WaaS API，将钱包API升级为可被AI Agent直接调用的金融能力模块，将开发周期从周级缩短到对话级[24] - 此次转型是公司能力自然外溢的结果，而非单一产品灵感[25] - 经历转型后，公司已不同于2024年的状态[26] 成功转型的关键前提条件 - 公司拥有健康的主营业务现金流，这是支撑转型的基础，因为AI转型是前期投入换长期结构升级，而非省钱工具[14][15] - 公司创始人及CTO是重度AI玩家，具备相关背景与研究经验，为转型提供了高层支持与技术理解[18] - 转型路径选择先解决自身业务问题，认为若内部未完成AI化，对外所讲皆是概念[21][22]