Jeff Seibert, CEO und Mitgründer von Digits – Interviewreihe

CEO und Mitgründer von Digits, eine Finanzmanagement-Plattform, die die nächste Generation von Tools bereitstellt, die Betreibern ein vollständiges Verständnis ihres Unternehmens in Echtzeit geben.Mit Hilfe von State-of-the-Art-Machine-Learning und fortschrittlicher statistischer Analyse wandelt Digits Millionen von Datenpunkten in ein lebendes Modell Ihres Unternehmens um.

Sie haben sich selbst das Programmieren beigebracht, als Sie 12 Jahre alt waren. Was hat Sie damals zur Informatik gezogen, und was haben Sie programmiert?

Wie die meisten Kinder der späten 90er Jahre verbrachte ich Stunden damit, Computer-Spiele zu spielen, und meine Eltern fanden, dass dies nicht der beste Einsatz meiner Zeit war. Als ich 12 Jahre alt war, gaben sie mir ein Buch zu Weihnachten – Mac-Programmierung für Dummies – und um ehrlich zu sein, las ich es und verstand es nicht wirklich. Ein paar Monate später nahm ich es wieder zur Hand und versuchte das “Hello World”-Beispiel, und aus einem Impuls heraus änderte ich es, um den Text in leuchtendem Orange zu drucken. Im Moment, als der Text orange wurde, ging bei mir ein Licht auf, und ich erkannte, dass ich diesen Computer dazu bringen konnte, alles zu tun, was ich wollte. Ich war sofort süchtig. Ich verbrachte von da an praktisch jede Nacht damit, zu coden, und im Laufe der Mittel- und High-School-zeit baute und veröffentlichte ich eine Reihe von Mac-Desktop-Shareware-Apps, darunter eine Histogramm-Grafik-Anwendung und einen Plug-in-Editor für das Spiel Escape Velocity.

Sie haben vor Digits zwei Unternehmen gegründet. Welche Unternehmen waren das?

Im Jahr 2007 gründete ich Increo, ein Startup für Echtzeit-Dokumenten-Kollaboration, das es ermöglichte, Dokumente im Webbrowser zu kommentieren, zu zeichnen und zu markieren. Wir wurden 2009 von Box übernommen. Zwei Jahre später, im Jahr 2011, gründete ich Crashlytics, ein mobiles Crash-Reporting-Tool, das 2013 von Twitter und 2017 von Google übernommen wurde. Heute ist Crashlytics das de facto-Crash-Reporter-Tool für iOS und Android und läuft auf über 6 Milliarden MAU, was im Wesentlichen jedem aktiven Smartphone auf der Erde entspricht.

Können Sie die Entstehungsgeschichte hinter Digits teilen und wie sie aus Ihrer Erfahrung mit Crashlytics entstand?

Bei Crashlytics war ich wirklich von der Qualität und Benutzerfreundlichkeit der Dashboards beeindruckt, die wir auf der Produktseite hatten (Google Analytics, Echtzeit-Performance-Überwachung, A/B-Testing usw.) und was wir auf der Geschäfts-/Finanzseite hatten (QuickBooks, Excel-Modelle, PDF-Berichte). Es war verrückt für mich, dass jede Frage so mühsam und manuell zu beantworten war und so langsam – wir mussten 2-3 Wochen nach jedem Monat warten, um unsere Finanzberichte zu erhalten. Ich gründete Digits mit einem einzigen Ziel: Kleinstunternehmen-Finanzwesen in Echtzeit, interaktiv und benutzerfreundlich machen.

Was ist das Konzept der Echtzeit-Finanzdaten hinter Digits?

Meine Erfahrung bei Crashlytics wurde durch das bestätigt, was ich bei Twitter sah. Als Leiter des Consumer-Produkt-Teams war ich Teil der Finanzteam-Verantwortung, um die Finanzen des Unternehmens zu überwachen. Ich erinnere mich daran, dass ich sie eine Budgetfrage stellte, deren Antwort im Wesentlichen lautete: “Wir haben diese Bücher noch nicht geführt. Geben Sie uns ein paar Wochen.” Ich war wie: Ein paar Wochen?! Wir haben 100+ Leute im Finanzteam, und das ist das Kern-Produkt-Engineering-Team des Unternehmens! Es zeigte mir, dass das, was ich bei Crashlytics erlebt hatte, nicht seltsam war, sondern der akzeptierte Status quo bei vielen Unternehmen aller Größen.

In der heutigen schnelllebigen Welt müssen Sie Geschäftsentscheidungen in Echtzeit treffen, im Moment. Ihre Finanzen sollten mit der gleichen Geschwindigkeit laufen wie Ihr Unternehmen.

Warum haben etablierte Software-Unternehmen Schwierigkeiten, Echtzeit-Finanzdaten anzubieten?

Etabliert ist das Schlüsselwort hier. Die aktuellen Finanzsysteme sind Relikte aus der Digitalisierungsära der 70er- und 80er-Jahre. Die meisten Banken laufen noch immer auf COBOL-Mainframes. Die großen Buchhaltungs-Software-Pakete sind 20-30 Jahre alte Codebasen. Bei Digits und mit dem Start von Digits AI gehen wir dies auf fundamentaler Ebene an, indem wir die Grundlage der Finanzbuchhaltung durch die Brille der neuesten Machine-Learning-Technologie und moderner Software-Architektur neu imaginieren.

Können Sie die Arten von Machine-Learning-Algorithmen besprechen, die verwendet werden?

Wir sind so aufgeregt über Digits AI, weil es die Stärken beider großen Bereiche im Machine Learning nahtlos kombiniert: generative große Sprachmodelle und prädiktive Ähnlichkeitsmodelle. Wir haben generative Sprachmodelle fein abgestimmt, um Kunden bei mühsamen Aufgaben wie dem Verständnis von Finanzfragen und der Erklärung von Buchhaltungsbegriffen zu helfen, und wir haben eigene prädiktive Modelle auf über 300 Milliarden Dollar an Kleinstunternehmen-Transaktionsvolumen trainiert, so dass sie die Kernkonzepte der doppelten Buchhaltung verstehen. Kombiniert mit unserem benutzerdefinierten Finanzmodell-Motor stellt Digits AI einen technologischen Durchbruch bei der Anwendung von State-of-the-Art-Machine-Learning-Modellen auf die Unternehmensfinanzen dar.

Generative AI-Modelle sind oft schlecht in Mathematik, wie löst Digits dieses Problem?

Sie haben absolut recht – generative AI-Modelle sind brillant in kreativen Unternehmungen, aber berüchtigt schwach in faktengestützten Übungen und Mathematik im Besonderen. Sie haben vielleicht einige Beispiele mit ChatGPT gesehen, die ziemlich lustig sind. Die Lösung dieses Problems war ein enormer Aufwand und ein absolut massiver Durchbruch für unser Ingenieur-Team: Digits AI kombiniert die Kraft von großen Sprachmodellen mit unserem neuen, benutzerdefinierten Finanzmodell-Motor und einer benutzerdefinierten Abfragesprache, die sowohl einfacher zu übersetzen als auch ausdrucksstärker als herkömmliche SQL-basierte Ansätze ist. Dies ermöglicht es Digits AI, die Absicht des Benutzers und die Anfrage zu verstehen und Berechnungen über die Daten durchzuführen, ohne die zugrunde liegende Datenstruktur oder Verschlüsselungsschlüssel zu kennen. Zusammengebracht können wir 100% genaue Antworten auf jede Anfrage liefern.

Digits hat eine dreistufige Architektur entwickelt, um Kundendaten zu schützen und Bank-Grade-Sicherheit für große Sprachmodelle bereitzustellen. Können Sie diese Technologie besprechen und wie sie die Daten sicher hält?

Auf der unteren Ebene liegt Digits’ neuer, benutzerdefinierter Finanzmodell-Motor. Kundendaten werden mit AES-256 verschlüsselt, wobei Objektverschlüsselungsschlüssel durch fortschrittliche Techniken wie pro-Geheimnis-Umschlag-Verschlüsselung geschützt werden, und werden unternehmensweise isoliert, ohne die sicheren Grenzen der US-amerikanischen Digits-Infrastruktur zu verlassen. Auf der zweiten Ebene nutzt Digits AI benutzerdefinierte, eigene Deep-Learning-Modelle, um die einzigartigen Attribute der Kleinstunternehmen-Finanzierung und der doppelten Buchhaltung zu verstehen. Auf der dritten Ebene interagiert Digits AI mit öffentlichen LLM-APIs, indem es nur anonymisierte und verdeckte Kundendaten-Identifikatoren verwendet. Zu keinem Zeitpunkt werden rohe Kundendaten jemals Drittanbieter-Modellen oder -Systemen ausgesetzt.

Sie sind ziemlich optimistisch hinsichtlich der Zukunft von KI, warum denken Sie, dass der KI-Boom gerade erst beginnt?

ChatGPT hat die schnellste Adoptionskurve aller Technologien in der Geschichte der Menschheit erlebt, und das aus gutem Grund: Anders als die Internet-Welle vor 25 Jahren müssen Sie keinen Computer kaufen und keinen Vertrag mit einem ISP abschließen. Anders als die mobile Welle vor 15 Jahren müssen Sie kein teures Smartphone kaufen. Und anders als die Krypto-Welle vor 5 Jahren ist KI einfach zu bedienen und tatsächlich nützlich.

Ich glaube tief, dass KI eine unglaubliche, beschleunigende Kraft in den meisten Branchen sein wird. Die zugrunde liegende Technologie ist real, sie funktioniert, und sie zeigt bereits faszinierende Parallelen zu dem, wie Menschen lernen und denken. Ich prophezeie, dass wir in 10 oder 15 Jahren zurückblicken und sagen werden, dass der Beginn von KI eine größere Transformation der menschlichen Erfahrung war als mobile. Es ist vergleichbar mit der Erfindung des Computerchips, des Fluges oder der Druckerpresse, in der Art und Weise, wie es die Welt um uns herum beeinflussen wird. Und es passiert 100-mal schneller.

Was ist Ihre Vision für die Zukunft von Digits?

Digits AI ist nur unser erster Schritt bei der Entwicklung der Zukunft von Echtzeit-, intuitiver und automatisierter Kleinstunternehmen-Finanzierung, und wir arbeiten bereits daran, seine Fähigkeiten zu erweitern. In der (nächsten) Zukunft wird Digits Ihre Buchhaltung beschleunigen, Ihnen gleichzeitige Cash- und Accrual-Ansichten Ihres Unternehmens geben, Ihre monatlichen Finanzberichte automatisch generieren und Ihnen helfen, ohne die Mühsal des Debuggens und Wartens von Modellen zu budgetieren und zu prognostizieren. Die nächsten fünf Jahre werden in der Unternehmensfinanzierung und Buchhaltung transformierend sein, und unser Ziel ist es, die Software zu entwickeln, die all dies zu einem Vergnügen macht.

Vielen Dank für das großartige Interview. Leser, die mehr erfahren möchten, sollten Digits besuchen.