Jeff Seibert, CEO og medstifter af Digits – Interviewserie

CEO og medstifter af Digits, en finansiel ledelsesplatform, der leverer den næste generation af værktøjer, der giver operatørerne en fuldstændig forståelse af deres forretning i realtid. Ved hjælp af avanceret maskinlæring og avanceret statistisk analyse, konverterer Digits millioner af datapunkter til en levende model af din forretning.

Du lærte dig selv at programmere, da du var 12 år, hvad tiltrak dig til datalogi i så ung en alder, og hvad programmerede du?

Ligesom de fleste børn i slutningen af 90’erne, tilbragte jeg timer med at spille computerspil, og mine forældre følte, at det ikke var den bedste måde at bruge tiden på. Da jeg var 12 år, gav de mig en bog til jul – Mac Programming for Dummies – og for at være ærlig, læste jeg den og forstod den ikke rigtig. Et par måneder senere tog jeg den op igen og prøvede “Hello World”-eksemplet, og på en whim ændrede jeg det, så teksten blev udskrevet i lys orange. Det øjeblik, teksten blev orange, gik der en lyspærer i mit hoved, og jeg indså, at jeg kunne få computeren til at gøre alt, hvad jeg ville have. Jeg var øjeblikkeligt fanget. Jeg tilbragte næsten hver eneste aften derefter med at kode, og over middel- og high school-byggede og udgav jeg en række Mac-desktop-shareware-apps, herunder en histogram-grafikapplikation og en plugin-editor til spillet Escape Velocity.

Du har startet 2 virksomheder før Digits, hvad var disse virksomheder?

I 2007 co-foundede jeg Increo, en realtidsdokument-samarbejdsstartup, der lod dig kommentere, tegne på og markere dokumenter i din webbrowser. Vi blev opkøbt af Box i 2009. To år senere, i 2011, co-foundede jeg Crashlytics, et mobilkrasch-rapporteringsværktøj, der blev opkøbt af Twitter i 2013 og derefter af Google i 2017. I dag er Crashlytics det facto krasch-rapporteringsværktøj for iOS og Android og kører på over 6 milliarder MAU, substansiel every aktiv smartphone på jorden.

Kunne du dele genesis-historien bag Digits, og hvordan det opstod fra din erfaring med at operere Crashlytics?

Ved Crashlytics var jeg rigtig slået af forskellen i kvalitet og brugervenlighed mellem dashboards, vi havde på produktsiden (Google Analytics, realtidsperformance-overvågning, A/B-test, osv.) og hvad vi havde på erhverv/finans-siden (QuickBooks, Excel-modeller, PDF-rapporter). Det var vanvittigt for mig, at enhver spørgsmål syntes så trættende og manuelt at besvare, og så langsomt – vi ventede 2-3 uger efter hver måned for at få vores finansielle rapporter. Jeg startede Digits med ét enkelt mål: Gør småvirksomhedsfinansiering realtid, interaktiv og intuitiv.

Hvad er den reelle finansielle data-premis bag Digits?

Min Crashlytics-erfaring blev forstærket af, hvad jeg så på Twitter. Som leder af forbrugerproduktet var en del af mine ansvar at arbejde med finansholdet for at overvåge virksomhedens finanser. Jeg husker, at jeg spurgte dem om en budgetspørgsmål, hvor svaret i virkeligheden var “Vi har ikke kørt disse bøger. Giv os et par uger.” Jeg var ligesom, et par uger?! Vi har 100+ mennesker i finans og dette er kerneprodukt-ingeniørholdet i virksomheden! Det viste mig, at hvad jeg oplevede ved Crashlytics ikke var underligt, det var den accepterede standard på mange virksomheder af alle størrelser.

I dagens hurtige verden har du brug for at træffe forretningsbeslutninger i realtid, i øjeblikket. Din finans skal køre med samme hastighed som din forretning kører.

Hvorfor har legacy-software-virksomheder haft svært ved at tilbyde reelle finansielle data?

Legacy er nøgleordet her. De nuværende finansielle systemer er relikvier fra digitaliseringen i 70’erne-80’erne. Det overvældende flertal af banker kører stadig COBOL-mainframes. De større regnskabssoftware-pakker er 20-30 år gamle kodebaser. Ved Digits og med lanceringen af Digits AI, adresse vi dette på grundniveau, genopfinder vi grundlaget for finansielt regnskab gennem den seneste maskinlærings-teknologi og moderne software-arkitektur.

Kan du diskutere de typer af maskinlæringsalgoritmer, der bruges?

Vi er så begejstret for Digits AI, fordi det kombinerer styrkerne fra begge store felter i maskinlæring: generative store sprogmodeller og prædiktive lighedmodeller. Vi har finjusteret generative sprogmodeller til at hjælpe kunder med trættende opgaver som at forstå finansielle spørgsmål og forklare regnskabsbegreber, og vi har trænet proprietære prædiktive modeller på over 300 milliarder i småvirksomhedstransaktioner, så de forstår kernebegreberne i dobbelt bogføring. Kombineret med vores brugerdefinerede finansielle modellering-motor, repræsenterer Digits AI en teknologisk gennembrud i anvendelsen af avancerede maskinlæringsmodeller til erhvervsfinansiering.

Generative AI-modeller er ofte dårlige til matematik, hvordan løser Digits dette problem?

Du har ret – generative AI-modeller er brillante til kreative opgaver, men notorisk svage i faktabaserede øvelser og matematik i særdeleshed. Du måske har set nogle eksempler med ChatGPT, der er ret morsomme. At løse dette var en kæmpe indsats og et absolut massivt gennembrud for vores ingeniørhold: Digits AI kombinerer kraften fra store sprogmodeller med vores nye, proprietære finansielle modellering-motor og brugerdefineret forespørgselssprog, der er både lettere at oversætte og mere udtryksfuld end traditionelle SQL-baserede tilgange. Dette giver Digits AI mulighed for at forstå brugerens hensigt og anmodning om beregninger over deres data uden at kende datats underliggende skema eller krypteringsnøgler. Samlet giver vi 100% præcise svar på hver anmodning.

Digits har banebrydende en tre-lags-arkitektur til at beskytte kunde-data og bringe bankklasse-sikkerhed til store sprogmodeller, kunne du diskutere, hvad denne teknologi er, og hvordan den holder data sikker?

Ved grundlaget ligger Digits’ nye, proprietære finansielle modellering-motor. Kundedata er krypteret i hvile ved hjælp af AES-256, med objekt-krypteringsnøgler beskyttet via avancerede teknikker som per-hemmelighed-enveloppe-kryptering, og er siloet forretning-for-forretning, aldrig forlader den sikre omgivelser af Digits’ US-baserede infrastruktur. På andet niveau udnytter Digits AI brugerdefinerede, proprietære dyb-læringsmodeller til at forstå de unikke attributter af småvirksomhedsfinansiering og dobbelt bogføring. På tredje niveau interagerer Digits AI med offentlige LLM-API’er ved hjælp af kun anonymiserede og forkortede kunde-identifikatorer. På intet tidspunkt er rå kundedata nogensinde eksponeret for tredjeparts-modeller eller systemer.

Du er ret optimistisk om fremtiden for AI, hvorfor tror du, at AI-boomet er lige begyndt?

ChatGPT har oplevet den enkelt hurtigste adoptionskurve for nogen teknologi i menneskehedens historie af god grund: til forskel fra internet-bølgen for 25 år siden, har du ikke brug for at få en computer og skrive en kontrakt med en ISP. Til forskel fra mobil-bølgen for 15 år siden, har du ikke brug for at købe en dyr smartphone. Og til forskel fra crypto-bølgen for 5 år siden, er AI let at bruge, og det er faktisk nyttigt.

Jeg tror dybt på, at AI vil være en fantastisk, accelererende kraft på tværs af de fleste industrier. Den underliggende teknologi er reel, den virker, og den viser allerede fascinerende paralleller til, hvordan mennesker lærer og tænker. Jeg forudser, at om 10 eller 15 år, vil vi se tilbage og sige, at opfindelsen af AI var en større transformation af den menneskelige oplevelse end mobil. Det er på niveau med opfindelsen af computerchippet, eller flyvning, eller trykkepressen, i hvordan det vil påvirke verden omkring os. Og det sker 100 gange hurtigere.

Hvad er din vision for fremtiden for Digits?

Digits AI er kun vores første skridt i bygningen af fremtiden for realtid, intuitiv, automatiseret småvirksomhedsfinansiering, og vi arbejder allerede hårdt på at udvide dets funktioner. I (nær) fremtiden vil Digits accelerere din bogføring, give dig samtidig kontant- og aksial-visninger af din forretning, auto-generere dine månedlige finansielle rapporter og hjælpe dig med at budgettere og forudse uden trætheden af at fejlfinde og vedligeholde modeller. De næste fem år vil være transformative for erhvervsfinansiering og regnskab, og vores mål er at bane vejen for softwaren, der gør alt dette dejligt.

Tak for det gode interview, læsere, der ønsker at lære mere, skal besøge Digits.