目录
- ServiceNow 如何把 AI 智能体投入 HR 与员工运营 [00:00:00 - 00:03:36]
- 佣金查询、跨部门流程和 ServiceNow University [00:03:37 - 00:07:24]
- 给员工和管理者授权，以及 IT 服务台的自治化 [00:07:24 - 00:12:30]
- 组织形态、职业路径和 AI 能力评估 [00:12:30 - 00:18:15]
- AI Control Tower、治理与 citizen development [00:18:15 - 00:22:20]
- 客户支持、内容质量和领导者该如何行动 [00:22:20 - 00:24:35]
ServiceNow 如何把 AI 智能体投入 HR 与员工运营
Alex Kantrowitz：随着 AI 智能体承担越来越多工作，工作本身会变成什么样？我们来和两位正在把这项技术落地的领导者聊一聊。今天来到节目的是 ServiceNow 首席数字信息官 Kellie Romack，以及 ServiceNow 首席人才与 AI 赋能官 Jacqui Canney。本次对话由 ServiceNow 呈现。Jacqui、Kellie，欢迎来到节目。 [00:00:00]
Jacqui Canney：谢谢。
Kellie Romack：谢谢邀请。
Alex Kantrowitz：今天我很期待和你们聊。我们会谈 AI 正在如何改变工作，以及随着 AI 更深地进入工作流，人们可以预期什么。幸运的是，你们两位确实已经做过这些事。所以我们不会太多停留在理论和“可能会发生什么”，而是谈正在发生什么。
Kellie Romack：百分之百。我们今天已经有东西在生产环境里运行了。
Alex Kantrowitz：那我们分别谈谈你们各自组织里正在发生的事。Jacqui，先从你开始。你们用 AI 让 HR business partner 从服务大约 400 人提升到服务 1000 人。讲讲这在实践中是怎么运作的。
Jacqui Canney：当然。在 ServiceNow，在 Kellie 以及我们优秀的 CEO Bill McDermott 的合作和支持下，他相信把技术交到员工手里，只会为客户创造更好的创新。所以我们很愿意这样实践。我们在人力资源部门最早做的一件事，就是向员工征集用例想法。他们很快就提出了 1000 个。因为大家都知道，当你问员工哪里需要修复、哪里可以做得更好、他们有什么想法时，他们比 Kellie 和我更清楚，对吧。所以我们去问他们，然后必须确定哪些用例优先实施。我们可以谈当时用的评估标准。但通过这个流程和治理，我们确定了一批用例，把智能体和 AI 部署进 people operations 领域。结果确实让 people operations 的产出翻倍，而且不止翻倍，使他们能在公司增长过程中服务整个公司。我们当时大约 14000 人，现在接近 30000 人。我们服务的人数翻了一倍，却没有增加人手。我们也没有让原来做这些工作的人离开，而是把他们重新部署到创建更多用例、训练 AI，或者处理更高阶、更困难、需要更多 human in the loop 的案例上。这取得了非常大的成功，因为我们会庆祝这件事，也为我的团队和公司反复庆祝。 [00:01:05]
Alex Kantrowitz：好。关于这一点我有几个追问。首先，我们通常听到的说法是，AI 会自动化任务，而不是完整岗位。但你刚才说你们能够重新配置人员。那么 AI 实际上是不是接管了完整岗位？
Jacqui Canney：我会说它接管的是岗位的一部分，我们做的是重新分配 capacity。
Alex Kantrowitz：明白。
Jacqui Canney：所以它不是说“我没有这个岗位了，但现在有另一个岗位”。在我刚才讲的这个用例里，发生的不是这种事。但它确实创造了 capacity，而我们也必须追踪这些 capacity，否则它就会流失。重要的是，我的团队在做这件事时感到安全，没有太多对尝试的恐惧。我们创造了一个实验环境，让他们可以尝试，也可能失败。当它开始真正获得 traction、产生更多 ROI 时，我们就进一步深入，追求更多 ROI。我认为这正是我们取得更大成功的方式：让大家看到尝试是安全的。 [00:02:38]
Alex Kantrowitz：好。我之前承诺过会给出具体例子，所以不会让你们不举例就过去。
Jacqui Canney：哦，刚才那个就是例子。我们已经有了。
Alex Kantrowitz：不，我想更具体地谈谈 HR 内部发生了什么，以及 AI 怎样接手其中一些活动。以我这种非 HR 的脑子来想，是不是比如写 offer letter、筛选候选人？它到底在做什么？
Jacqui Canney：不如你讲讲佣金那个例子？
佣金查询、跨部门流程和 ServiceNow University
Kellie Romack：对，我很喜欢那个例子。是的，这是个很好的例子。Jacqui 说得完全对。先说两件事。我还想补充，我们也构建了 AI Control Tower。所以我们能够在整个业务的每个角落，同时控制、监控和检查所有智能体。这非常重要。回到 Jacqui 提到的例子，我们看到一个财务组织淹没在工单请求里，同时还有很棒的销售团队和所有员工，他们需要知道自己的佣金进度，因为这是他们养家糊口的方式，也是他们拿到薪酬的方式。所以我们拉远视角来看。所有人都说，我想更快得到答案，我想减少工单。于是我们重新想象整套工作，重新想象整个流程。以前这件事需要 4 天。我们重新设计后，把 AI 放进去，同时加上安全控制，8 秒钟就完成了。从 4 天到 8 秒。每个人都赢了，大家都更开心。这也是我们如何把这些人转去做别的工作的好例子。财务团队在做更高价值的工作，销售人员去和客户交流。对所有人都是大胜。 [00:03:37]
Alex Kantrowitz：我想把这个说得更明确一点。这是一个 HR 职能，对吗？通常会是我去找薪酬经理说，我已经成交了多少交易，我到手能拿多少。你们是在让财务和 HR 一起处理薪酬。
Kellie Romack：百分之百。
Jacqui Canney：我能插一句吗？这件事对我来说突出的另一个点是，我们说 AI 会瓦解组织图。过去你会把技术放在 HR 这个 silo、财务这个 silo，或者运营这个 silo 里思考，然后只解决问题的一部分。但我们把它翻转过来，看的是我们要解决的问题本身。它不是我在 HR 的问题，也不只是财务的问题，而是我们共同的问题。它真的解决的是员工的问题。 [00:05:00]
Alex Kantrowitz：对，百分之百。我想沿着这条线继续，因为这很有意思。Kellie，这个问题给你。围绕 AI 自动化的典型讨论是，人们会想，现在我们会有 AI 销售人员出去联系客户。我觉得这个讨论里被忽略的是，AI 自动化也可以很简单：组织内部有一个流程，它并不一定是增值的。比如“我的佣金是多少？”我认为组织更愿意把重点放在能不能做 account planning、能不能为下一年设计薪酬结构。只是从系统里拉数据再去找某个人，这种事可以用自动化消除。这就是正在发生的事。所以这是一种理解自动化的新方式，而不是说它要出去销售。
Kellie Romack：完全正确。而且我们采取的方式之一，也是 Jacqui 和我经常讨论的，就是重新发明、重新想象工作。不要只是把 AI 塞到你已经在做的旧流程上。不要自动化旧东西，而要重新发明到新东西，重新思考怎样更好地参与业务，好让我们能获得那些更高价值的工作。现在我们的销售人员就能更多地出去和客户交流，而不是只是坐在电脑前。
Alex Kantrowitz：想象一下。
Jacqui Canney：我知道。而 Kellie 说到这里时，你接下来就必须考虑员工现在需要什么技能，因为他们也许需要新技能。你有机会 upskill。先用嵌入 AI 的方式重新设计工作，再思考要完成你设计出的工作需要哪些技能，这就是我们在公司内部释放巨大 capacity 的方式。 [00:06:31]
Kellie Romack：巨大的 capacity。我永远忘不了几年前我们把它画在一张纸上，我现在还留着那张纸。Jacqui，我们当时说，怎样创造一个让每个人都能学习、每个人都能成长的地方？于是我们创建了 ServiceNow University。
Jacqui Canney：我们的合作伙伴在用，客户在用，员工在用。我还把它发给过大学生和她的朋友。
Alex Kantrowitz：是教大家怎么使用 AI 吗？
Jacqui Canney：对。它教基础技能：怎样 prompt，怎样使用 AI，怎样更高效，怎样重新想象工作，design thinking，还有更多内容。
Kellie Romack：还有领导力。我们通过 ServiceNow University 已经有 180 万学习者，而且正在朝 300 万前进。
给员工和管理者授权，以及 IT 服务台的自治化
Alex Kantrowitz：好。我其实还会回到自动化的话题，但你们把我带到了另一个我也想讨论的方向。技术史上有太多公司曾经说，我们有一种赋能型技术或使能型技术，你可以参加内部课程学习怎么用。但最大的瓶颈是，你回到工位后仍然要做日常工作。你有了一个想法，或者你做事快了很多，可你的经理没有授权你，或者不知道该拿你怎么办，因为他们习惯于管理 8 个处在某种生产力水平上的人。那个变得极其高效的人，反而会变成经理日常管理中的一个问题。至少这是我的看法，我见过这种情况。所以我很好奇，除了教育之外，给人们这种许可，让他们能成为组织里使用工具的 maverick，这有多重要？ [00:07:24]
Kellie Romack：我能给你铺垫一下这个问题吗？Jacqui 是非常棒的文化 champion。真的，我们有 AI required work days，确保人们投入时间和精力。接下来我让你继续讲。
Jacqui Canney：我的工作就是把 AI 注入他们正在做的一切。所以我不是让员工坐在旋转椅上，在不同技术之间来回切换，而是围绕他们的工作创建一个 AI 生态系统。谢谢你。还有一件我们共同努力、非常重要的事，就是管理者能力。眼下没有比领导一个团队更难的工作了，不管团队是 5 人、10 人、20 人，或者人们以任何方式组织团队。管理者正在努力交付自己岗位需要完成的事，同时确保团队有 capacity 去完成他们需要完成的事，并且有安全感，觉得自己可以实验、可以尝试。所以我们在公司内部做了大量工作来教授管理技能，也创建论坛，让管理者彼此交流最佳实践，而且环境是安全的。比如，我可能是新经理，或者是刚加入 ServiceNow 的新经理，或者是管理经理的经理，这些都不是一刀切的。所以我们投入很多精力和时间，确保管理者感到被赋能并且有能力。这不仅仅是在 ServiceNow，对任何公司来说，这都是 AI 的一个巨大解锁点。 [00:08:35]
Kellie Romack：百分之百。Jacqui 讲到了测试和学习。我们会做试点。我们现在就在围绕新的 employee works 做一个很棒的试点。我们做试点、学习、变聪明，然后扩大群体，获得很好的 adoption。这就是我们能在全公司达到 95% AI adoption 的方式。
Alex Kantrowitz：顺便问一句，未来经理的工作是什么？
Jacqui Canney：我认为它都会演进。人们会管理智能体。
Alex Kantrowitz：我抛出一个说法。科技行业里有一些声音说，他们根本不需要任何中层管理者。这不只是你的经理、助理、副总裁，而是整个公司。公司会只有 individual contributors，他们把自己正在做的事分享给 CEO，CEO 的智能体摄取这些数据，然后能够综合信息，在一家大公司里做决策。你们觉得这种事会发生吗？ [00:10:05]
Kellie Romack：我很愿意讲一个例子。
Alex Kantrowitz：好，太好了。
Kellie Romack：因为你说过，Alex，我们要分享一些具体内容。我觉得事情比那更复杂。我不认为我们可以简单地这么说。当然，这会如何演进会很有意思。我们始终会有人类，始终会有客户，始终会有合作伙伴，对吧？而且需要把这些点连接起来。内部来说，因为我们一直拿自己做实验，也经常谈这一点，我们就说，好，怎样创建这种 autonomous workforce？于是我们说，好，从 IT service desk 开始。我先从自己的团队开始，因为我负责这个团队，我们能承受，也能处理。于是我们把 autonomous workforce 应用到整个 service desk，这个团队负责照看组织里的 30000 人。我们能够把 IT service desk 流入的所有事项中 90% 的内容，从 first touch 到 resolution，都用 AI 自主完成。然后你知道我们做了什么吗？这点很棒。我们把其中 85% 的人转到更高价值的岗位。我们把他们转到 SecOps，转到 AIOps，转到 EBCs。现在 IT service desk 还剩 15% 的人。回到你刚才的问题，这 15% 的人仍在 IT service desk 上帮助人们处理复杂案例，而他们的工作已经转变，因为他们在管理 agentic workforce。他们会查看这些复杂事项，帮助公司整体变得更好，并观察智能体在做什么。智能体并不总是完美的。它们会学习、会观察，而我们始终让 human on the loop。 [00:11:04]
Alex Kantrowitz：所以这变成了管理智能体，也管理人。
Kellie Romack：是的。
Alex Kantrowitz：人的管理部分在哪里？
Kellie Romack：你是在管理那些管理智能体的人。想想看，那 15% 的人管理智能体，但仍然有一些事情是智能体做不了的。他们会一起帮助员工，然后可能需要升级这些事项，跨组织协作。所以当然需要连接、需要关系、需要理解。
组织形态、职业路径和 AI 能力评估
Jacqui Canney：我还想补充一点，我们在这里也经常讨论。智能体会越来越聪明、越来越智能，而且始终和人类一起工作。但当我思考一个领导者如何做决策、你看重什么、你选择做哪些用例时，因为你已经听到，仅仅因为你能做，并不意味着你应该做。那么，决定你应该做什么而不只是能做什么的人是谁？不是智能体，而是人。你需要的这种模式识别、来自经验的智慧、来自人类技能的东西，并不会消失。现在 workforce design 正在改变，而且不同公司的 workforce design 会不同，可能取决于行业，也可能取决于自己的组织。所以你会像沙漏一样吗？你仍然会是金字塔吗？这些都是我认为管理层和 CEO 必须有意识做出的决定，因为你决定 AI 部署在哪里，也决定采用什么治理。它不是让所有花都随便开放。你需要一些治理，这就是我认为你塑造公司形态的方式，也是优秀 CEO 正在努力处理的事。 [00:12:30]
Alex Kantrowitz：给屏幕前的观众解释一下，沙漏就是上层有一大块领导层，中间管理很瘦，然后下面有很多人在工作。金字塔就是传统结构，下面有很多人。
Jacqui Canney：这些都是选择。
Alex Kantrowitz：我还听过钻石形结构：顶层少数人，中间有很多人，因为他们在做那些重要决策，而不需要大量 entry level，因为 AI 接手了那些工作。Jacqui，回到你这里，想到这个，HR 现在一定很难。
Jacqui Canney：世界上最好的工作。我们刚才还在说这个。
Kellie Romack：我们刚刚还在聊。
Alex Kantrowitz：我不认为一份工作很难和很好是互斥的。它可以既难又好。但传统上，人们真的想要传统职业路径，对吧？他们想要一级一级往上走。我想你甚至说过组织图会瓦解。那么，如果有一天一个人还在一个 8 人团队里，有自己的经理，第二天就只剩自己和一堆智能体，而且不知道组织图会变成什么形状，人们应该怎样思考自己的职业发展？ [00:14:18]
Jacqui Canney：确实如此。这里有一句我非常喜欢的、来自我们之前经历的话：现在已经有很多讨论，是时候开始处理这些问题了，对吧？讨论很多，我们需要把聪明人都请进房间，开始解决问题。我觉得如果假定每个人都想要线性职业路径，或者每个人都想要灵活、适应性更强的路径，那都太武断了。我认为我们现在处在一个阶段，人们想要他们自己想要的东西。作为雇主和领导者，我们需要能透明地说，公司要构建什么，以及公司需要什么。我们需要最具适应性的 workforce。我们需要能证明自己有敏捷性、有适应力的人。如果他们是 AI native，就像我们招聘时关注的那样，我们可以教他们 enterprise。我们可以教人很多东西，这也许比教 AI adaptability、敏锐度，或者人们想要的那些东西更容易。我发现这正是管理层真正需要投入的地方，因为赢在这里的不只是最快的技术。从历史上看也是这样，只不过 AI 让它移动得更快。我认为几十年来技术和人类 capacity 的关系一直如此。 [00:15:08]
Alex Kantrowitz：Kellie，你也有这方面的真实经验。你提到过，我想是 85% 或 90%，大概这个范围的 IT 人员，你们把那部分工作交给了机器人，然后重新部署了他们。关于这点我有很多问题。
Kellie Romack：是在我们的 support desk 上。support desk 上。我们有很多人在做很多很棒的事。
Alex Kantrowitz：坦白说，很多人看到这个会说，今天叫 redeploy，明天就是 layoff。他们这么想并不是没有道理。
Kellie Romack：我们看待这件事的方式，是去和那些人进行对话，了解他们的职业抱负，查看他们的技能组合，看看他们的灵活性和适应力，然后我们做出一些选择。我喜欢 Jacqui 的说法，因为一切都关乎选择。然后我们看，因为我们把一些人转去了 AIOps，一些人转去了 security，对吧？这些是其他职业路径。因为我们有很多很好的培训和信息，所以能够延展他们的职业生涯、发展他们的职业生涯。因为有时候职业成长意味着横向变宽，学习更多经验。我们有很多工作要做。很多 CIO，我自己是 CIO，所有 CIO 都有世界上最长的 backlog，对吧？有太多工作要完成。我喜欢我可以应用 AI，也喜欢我们可以去服务，因为这就是我们做的事。我们保护并服务公司，可以服务更多人、更多产品。 [00:16:18]
Jacqui Canney：Kellie，你刚才提醒我还有一点：我们对全公司做了 AI capability 评估。这样我们就知道情况，而且我们不是把它当作恐吓手段之类的东西，而是为了帮助大家把工作做得更好。每个岗位都有自己的评估，评估是围绕岗位构建的，所以不是所有人都做同一套。它会告诉你所处的位置。我们用第三方来判断你在技能上处于哪里，然后立刻推送个性化培训，让他们能够改变和成长自己的技能。所以当 Kellie 做这种 redeployment 时，她也拥有一张团队的 X-ray，知道自己在哪些地方有 AI capability 的强项，哪些人如果得到一点更多培训或更多经验就会成长，然后再和人们对话，说你是否愿意一起来试试。 [00:17:06]
Kellie Romack：对，谢谢你补充这一点。那对我们来说一直是非常有帮助的工具，在内部非常好用。
Alex Kantrowitz：你们怎么衡量它是否奏效？我的意思是，你会想到其中应该有一些计算，比如 IT desk 节省了多少小时，以及机器人搞砸了多少流程。
Jacqui Canney：我想我周末给你发过一份关于这个的报告。
Kellie Romack：我们一直在看。
Jacqui Canney：这就是平衡。
Kellie Romack：对。
Alex Kantrowitz：那你们看什么？
AI Control Tower、治理与 citizen development
Kellie Romack：我从技术视角来讲。我们也可以谈人的视角。我的工作是为公司创造价值，简化流程或减少摩擦。我们保护并服务所有员工和客户。所以我们内部创建的每一个 AI 用例，都会从价值开始。回到 Jacqui 的观点，这关乎选择。我们从价值开始，构建它，理解价值，也以价值结束。我们有一个 AI Control Tower，可以在一天中的任何时候查看有多少 AI 智能体在运行，包括 ServiceNow 的和第三方的；查看 adoption 是什么，人们如何使用它，指标是什么，创造了什么价值，持续性如何。顺便说一句，我们还能用所有治理和安全机制来治理它。这一直是 game changer。我做技术已经很多年了，25 年以上。这是如此重要的 game changer，因为我可以在一个地方看到我们正在创造的全部价值。 [00:18:15]
Alex Kantrowitz：智能体这件事是真的。
Kellie Romack：对，当然。
Alex Kantrowitz：它已经运行多久了？
Kellie Romack：天哪，我们已经有 Control Tower 了。我来讲讲。我们当时构建它的方式，其实有个小秘密：我们是出于必要才构建的，因为我们正在构建智能体，有这么多 AI，我就想，我们必须把它创建出来。我们有一支很棒的内部技术团队，所以我们把它建出来了，然后大家觉得这太好了，我们的客户也需要它。于是我们把它产品化，现在客户也可以拥有它。我们已经用了整整一年左右。它还有另一件事会有帮助，我相信你的一些听众已经在想了：如果你没有这种可见性，就可能有人创建多个版本的智能体，而你不知道。那在公司内部也会变得很昂贵。你需要治理，这样当你能看到我的团队或你的团队正在发生什么时，我们可以说，那个我们这边已经有了，或者我们把这些合在一起，真正投入资源，把它做成一个很好的用例，而不是碎片化。你这个点很聪明，因为 token 是一种新的货币。 [00:19:14]
Alex Kantrowitz：对。让我问这个：这里有多少是通过正式渠道完成的，又有多少是通过 shadow IT 之类的方式完成的？
Kellie Romack：都是正式的。我是说，我的团队……
Alex Kantrowitz：一定会有人在私下做这些，因为技术发展太快了。你是对的，肯定会有一些。
Kellie Romack：所以我来谈这个。我们有，我想我会称自己为正式 IT。我就是正式 IT 团队。是的，我也会说我服务整个公司，因为作为 servant leader，这就是我的工作。然后我们一直都有 citizen development。ServiceNow 一直有这个，我在很多其他工作过的地方也一直有。我会说我有点担心 citizen development 和核心 IT 之间的灰色地带正在扩大。所以我上个月在一次线下会议上要求团队思考一件事：我们怎样确保创造灵活性？因为 Jacqui 的团队，我们整天都在支持他们做 citizen development。我们怎样确保他们能继续成长、实现目标和创新，同时我们仍然保持治理、安全和 secure？对，安全和 secure。这些就是指导原则，尤其是官方数据以及不让它可能被暴露。 [00:20:30]
Jacqui Canney：对。我们有一个例子，IT 向我的团队开放了一个智能体。我的团队不是技术团队，他们是 HR business partner，经常会被问到 benchmarking data，比如我的组织规模相对于行业 benchmark 是否合适。这以前可能需要打电话给咨询顾问，或者至少要做研究，要让这个 business partner 去弄清楚很多东西。但因为 Kellie 让智能体在一个安全且受治理的环境中运行，并且能访问我们知道是正确且安全的外部数据，所以这个智能体能够回答那个问题，业务伙伴不必再自己做。它变得如此重要、如此有价值，最酷的是，这个原本为规模化而做的智能体现在会成为我们产品的一部分。 [00:21:19]
Kellie Romack：对。
Jacqui Canney：所以我们也有这种优势：我们可以激发创新；如果它真的是很棒的创新，就把它带给客户。
Kellie Romack：卖给客户。对。
Alex Kantrowitz：你们如何从“这个智能体也许可以处理一些 IT 任务”，走到“是的，我们会信任它，不只是回答问题，而且能解决 80% 或 90% 左右的问题”？
客户支持、内容质量和领导者该如何行动
Kellie Romack：当然。我们谈谈客户支持。我想我们所有客户支持中有 91% 是通过 self-service 和 AI 处理的。客户是我们最重要的资产，所以我们必须确保它是正确的。是的，我们认真看过这个问题。我要往回倒大约 18 个月。我们做了大量监控，确保正确，并让 human in the loop；然后把他们移到 on the loop，也就是只做监控和管理智能体。这是一个阶梯式过程。我们就是这样做的。我之所以提客户支持，是因为那是我们最重要的信息。 [00:22:20]
Alex Kantrowitz：对。
Kellie Romack：内容是……
Alex Kantrowitz：是的。
Kellie Romack：真的，如果让我给建议，就是花时间在你的内容上，然后从安全的地方开始尝试。比如如果它没有 100% 正确回答，你有一个可以容忍的受众。你一边开始修复内容，一边试，这也是任何正在为此挣扎的人可以入手的好方式。
Jacqui Canney：百分之百。这就是为什么我们会在内部实验并做试点。我几乎一直在技术和 HR 之间做试点，基本上每个月都在做什么。也谢谢大家给我们 grace，因为我们并不总是完美。我们非常勇敢，但并不总是完美；我们有 grace，也一起学习。
Alex Kantrowitz：好，我们时间快到了。但我不想在结束前不听听你们两位作为领导者的观点：领导者应该如何面对这个时刻？很遗憾，请用一条 tweet 的长度回答。
Kellie Romack：好。长度是多少？或者短一点？其实你知道吗，现在是无限的。已经不是 tweet 了。
Alex Kantrowitz：那我们就不套用这个限制。总之，简短讲讲：领导者在经历这场运动时应该思考什么？他们应该怎么处理？
Jacqui Canney：我认为你必须以身作则。展示你自己的好奇心，提出很多非常好的问题，并让这个地方对实验保持安全。不要害怕打破什么。
Kellie Romack：我加一条：保持好奇，使用它，把它注入进去，并真正理解它。我一直和团队说，我们要从 black box 走向 glass box。我们必须深入理解自己正在做的一切，确保我们正确地自动化。 [00:23:56]
Alex Kantrowitz：好吧，尽管 tweet 的长度现在很不固定，但我觉得你们两位都回答得很好。Jacqui、Kellie，非常感谢。
Kellie Romack：这次很棒，很有意思。各位，非常感谢观看，我们很快会带来更多来自 ServiceNow 的内容。 [00:24:29]