Jean-Denis Greze：从税务软件转向 AI 助手

Andreessen Horowitz 合伙人 Alex Rampell 采访 Town 创始人兼 CEO、Plaid 前 CTO Jean-Denis Greze。Rampell 表示，他的公司曾投资 Plaid，后来也投资了 Town；他本人还是 Town 用户。

Rampell 回忆，Ben Horowitz 称赞 Town 时，他感到很意外，因为他知道 Greze 最初创办的是一家小企业税务公司。Greze 解释了业务如何改变方向。

离开 Plaid 并陪伴家人一段时间后，Greze 寻找 AI 能够改变产品体验的企业服务市场。税务吸引了他，因为语言模型可以处理文本、财务报表和其他文件。

团队认为，未来两年可以实现从财务记录和文件自动生成小企业报税表。他们花了一年构建产品；Greze 说，产品本身奏效了，但以合理成本触达数百万企业比预期困难得多。

这项业务第一年收入略低于 100 万美元，团队预计第二年可以达到 250 万至 300 万美元。Greze 说，在 AI 出现之前这些数字看起来不错，但他不再相信公司能足够快地达到风险投资所需的规模。

他担心，既有企业可以使用同样的技术，为现有客户自动完成税务准备，比初创公司抢占市场更快。他说，初创公司行动快，但成熟供应商拥有分发优势。

税务服务通常每年只销售一次，购买机会和口碑传播都受到限制。客户很少谈论自己的报税服务；即使谈了，听的人可能要到次年才会寻找会计。

Greze 把这种限制与教育科技相比：一位创始人朋友发现，每年只有少数几个窗口可以向学校销售产品。团队认为，要触达数百万人，需要寻找更有前景的市场。

Greze 说，放弃业务当时感觉像失败，但创始人必须问自己为什么要创业。他和联合创始人希望产生影响，也需要相信机会足以让团队投入时间并承担机会成本。

他承认，他们永远无法确定是否还有别的办法可以挽救税务业务。但他们可以善待受到影响的员工，提供遣散补偿并帮助他们寻找新工作。

税务日历也限定了决策窗口。他们不能在承诺替客户报税之后再突然转型。Greze 说，他们在 10 月 15 日前后大约只有一个月时间，决定继续做一年还是改变方向。

团队认真探索了几个想法，其中一个问题格外突出：为什么没人围绕邮件和日历打造出色的 AI 助手？税务客户曾要求帮助安排会议、准备会议以及起草常见问题的回复。

这些都是普通知识工作任务，但团队认为体验还有很大改进空间。Greze 说，更有 agent 能力的模型恰好在此时出现，Town 很快找到了产品市场契合点。

团队没有一开始就精确估计总体市场，而是追随强烈的用户需求。邮件和日历连接着许多对外岗位，而客户需求表明，要解决的产品问题比把语言模型接入收件箱更深。

Greze 说，产品在早期每天增长约 1% 至 1.5%，客户需求也让路线图变得清晰。到了 4 月，团队觉得已经准备好结束封闭测试。

Rampell 问如何选择产品驱动增长和直接面向企业销售。他认为，如果购买软件的人和使用软件的人不同，公司可能会围绕买方要求进行优化，却忽视用户体验。

Greze 引用自己在 Dropbox 的经历：在出色用户体验的基础上加入企业能力很难，但可以做到。而从合规和 IT 要求出发，再试图做出一流的用户体验，在他看来要困难得多。

Town 最初优先改善产品质量，同时打好安全和隐私基础。Greze 预计，享受到消费级 AI 助手的高管会希望在工作中获得类似体验。

他说，公司现在已经拥有大型客户，需要让企业安全、隐私和管理功能能够在更多交易中重复交付。他认为，一旦底层产品体验做好，这就是一个更容易解决的问题。

Rampell 把企业采用 AI 比作 iPhone：员工和高管先体验到出色的消费产品，然后推动公司支持它。Greze 同意，但提醒说，企业产品还必须达到人们对消费应用的质量预期。

Greze 认为助手的普及仍处早期。它们在工作中的效果取决于能否安全、保护隐私地访问业务数据和 API，因此企业部署可能需要按照人建立信任和组织流程的速度推进。

Town 设想从邮件和日历开始，例如帮助用户准备会议或更新演示文稿。一旦用户看到价值，公司希望他们愿意连接 CRM 等其他系统。

Greze 说，要赢得企业采用，产品还需要审计日志、敏感数据访问控制以及让财务团队看清成本的功能。他预计中小企业的采用速度更快，因为它们通常没有那么多要求。

Rampell 讲述自己询问助手一场晚餐的事：邀请出现在邮件里，却没有进入日历。他认为助手市场可能扩大，因为低成本自动化可以完成一些人们不会交给真人助手的任务。

Greze 把 Town 称为“token 分配机器”：它建议用户在哪些地方应用 AI，再由用户决定是否需要结果。他认为，随着 token 变便宜，此前不划算的任务也可能值得做。

会议准备是一个例子。Greze 认为，语言模型可以整理会议笔记并研究参会者，成本远低于真人助手为每一场普通会议准备资料所需的时间。

他举了餐厅的例子：供应商发送的表格或 PDF 可能包含数千种不断变化的价格。小企业可能没有人手或时间定期比较，即使这样做可能发现节省成本的机会。

Greze 估计，每月运行一次 AI 任务可能每月花费约 1 美元，偶尔却能发现数百甚至数千美元的节省空间。这些只是示意性估计；他说，产品首先要让店主看到这项任务可以自动化。

Rampell 观察到，餐厅老板可能并不想要“行政助理”，但可能希望降低食材成本。这带来产品营销难题：要传达具体结果，而不是抽象类别。

两人讨论通用产品和垂直产品。Rampell 将 Town 的方法描述为先广泛服务用户、从中学习，再把经验应用到特定行业，而不是一开始就锁定狭窄场景。

Greze 预计，许多面向工作的 AI 框架最终会具有相似能力。他的押注是，更好的模型可以为不同用户定制体验，无论用户是电工、风险投资人还是行政助理。

他说，目前单靠模型提出的建议可能过于浅显。Town 查看汇总的使用指标，与资深用户交流，再把重复出现的需求做成例行任务原型；他说，公司不会为这项研究查看用户数据。

例如，采访餐厅老板可以发现共同任务，包括比较供应商价格。Town 可以向新餐厅用户提供模板，并随着接触更多客户而扩充任务库。

Greze 设想，同一个人的助手可以服务多种角色：餐厅老板、财务负责人、度假房出租者和家长。目标是借助 AI 组装更贴合个人的工具，而不是为每个角色分别建立应用。

他把这与前线部署工程师作比较：后者进入企业、了解工作流并构建定制软件。他说，这种方式目前适合大型客户，但他押注能力不断增强的模型会让更自动化的方法更容易扩大规模。

Rampell 问，OpenAI 和 Anthropic 的产品也有连接器，客户为何还要选择 Town。他披露自己既是投资人也是资深用户；这些模型实验室也是 Town 可能使用的模型供应商。

Greze 承认，与拥有更低模型成本的供应商竞争存在风险。他说，Town 目前在邮件和日历体验上有优势，但大型实验室也可能决定大力投入同一领域。

他更广泛的论点是模型中立。他说，企业无法预知未来几年哪家供应商最好，也不知道谁会在语音、视频或幻灯片方面领先。Town 希望代表客户在供应商之间作选择。

Greze 还认为，企业应该拥有使用助手时产生的数据、记忆和上下文，并能将它们迁移到其他产品。他将更容易迁移视为客户利益，尽管这也给 Town 带来竞争风险。

他说，Town 不用客户数据训练模型，并认为企业应考虑供应商如何使用让自身业务高效运作的信息。这些是创始人对公司做法的描述。

在团队协作方面，Greze 描述了一项功能：agent 可以帮助找到与潜在客户有联系的同事。他说，当 agent 协助跨公司内部的信息访问时，隐私和权限设计至关重要。

他认为，让 agent 路由合适的请求，可能比在公司聊天工具中发消息、等待同事回应更快。他预计日常决策中的人工参与会减少，同时承认需要赢得组织的信任。

Rampell 指出，模型提供商正在进入应用层，尤其是编程、医疗和法律等大市场。Greze 同意，中小企业工作流可能暂时受到的关注较少，但预计随着市场增长，竞争会加剧。

话题转向硅谷以外的采用情况。Greze 描述了一位意想不到的客户：一家海岛租赁企业使用 Town 比较冲浪板和沙滩车的照片，检查损坏情况，以决定是否退还押金。

他认为，发现这一用法的是一位乐于尝试技术的员工。他说，许多企业没有人有时间或意愿做这样的实验，因此仅靠一个文本框无法让多数人看到技术的用途。

Greze 说，用户常常连接邮件、日历和一个重要的业务系统，然后创建一个有价值的定制集成。他的目标是让客户无需各自发明集成，也能看到这种价值。

Rampell 说，人们可能依据过去的体验判断 AI，从而错过快速的进步。他回忆自己向一位教授展示 AI 根据当前信息更新其旧论文的例子，以说明人们的认知可能落后于技术。

Greze 认为，产品应该把新能力转化为具体建议，而不是只宣布技术功能。他设想助手利用企业已有的 Canva 订阅制作活动海报，然后提议为未来活动重复并调整这项工作。

Rampell 问 agent 流量会如何改变依赖广告的网络和购物。网站过去用免费信息换取用户注意力；如果 agent 代替人取回答案，这种交换可能受到挑战。

Greze 认为，用户需要一个与自身利益一致的 agent。他担心广告商资助的 agent 可能引导用户选择，但用户希望发现新事物时，仍可以主动要求它展示广告或热门商品。

他区分了让人享受的购物过程和不喜欢的繁琐事务：逛商店、发现不同风格可能很愉快，而反复购买卫生纸则更像家务。有些体验重在发现，有些则因节省时间而有价值。

Greze 建议零售商可以同时提供适合 agent 的高效购买路径，以及包含广告的独立发现体验。他还猜测，agent 可能通过另一项服务间接盈利；这些是可能的商业模式，而不是定论。

Rampell 提到 CamelCamelCamel：当 Amazon 商品价格达到目标时，它会提醒购物者。他认为，agent 可以让那些不愿花时间的人也能使用价格追踪和优惠券优化。

Greze 最后认为，如果 agent 能自动完成过去需要人花注意力进行的搜索，汇集商品供应的价值可能下降。两位嘉宾都预计，随着 agent 更广泛地使用，激励和分发方式将发生变化。