जेफ सीबेर्ट, डिजिट्स के सीईओ और सह-संस्थापक – साक्षात्कार श्रृंखला

डिजिट्स के सीईओ और सह-संस्थापक, डिजिट्स के सीईओ और सह-संस्थापक, एक वित्तीय प्रबंधन मंच जो व्यवसायिक ऑपरेटरों को वास्तविक समय में अपने व्यवसाय की पूरी समझ प्रदान करता है।

आप 12 साल की उम्र में कंप्यूटर प्रोग्रामिंग सिखाने लगे थे, क्या आपको कंप्यूटर विज्ञान में इतनी कम उम्र में आकर्षित किया गया था, और आप क्या प्रोग्रामिंग कर रहे थे?

90 के दशक के अधिकांश बच्चों की तरह, मैं घंटों कंप्यूटर गेम खेलता था और मेरे माता-पिता को लगता था कि यह समय का सबसे अच्छा उपयोग नहीं है। जब मैं 12 साल का था, तो उन्होंने मुझे क्रिसमस के लिए एक पुस्तक दी – मैक प्रोग्रामिंग फॉर डमीज – और ईमानदारी से कहूं तो मैंने इसे पढ़ा और समझा नहीं। कुछ महीने बाद मैंने इसे फिर से उठाया और “हैलो वर्ल्ड” उदाहरण को आजमाया, और एक आवेग में मैंने इसे बदल दिया ताकि पाठ उज्ज्वल नारंगी में प्रिंट हो। जब वह पाठ नारंगी हो गया, तो मेरे दिमाग में एक बल्ब जल गया और मुझे एहसास हुआ कि मैं इस कंप्यूटर को कुछ भी कर सकता हूं जो मैं चाहता हूं। मैं तुरंत आकर्षित हो गया। मैंने मध्य विद्यालय और उच्च विद्यालय में लगभग हर रात कोडिंग की, और मैंने मैक डेस्कटॉप शेयरवेयर ऐप्स की एक श्रृंखला बनाई और जारी की, जिसमें एक हिस्टोग्राम ग्राफिंग एप्लिकेशन और गेम एस्केप वेलोसिटी के लिए एक प्लगइन संपादक शामिल था।

आप डिजिट्स से पहले 2 कंपनियों की स्थापना कर चुके हैं, वे कौन सी कंपनियां थीं?

2007 में, मैंने इंक्रियो की सह-स्थापना की, एक वास्तविक समय दस्तावेज़ सहयोग स्टार्टअप जो आपको अपने वेब ब्राउज़र में दस्तावेज़ पर टिप्पणी करने, ड्रा करने और चिह्नित करने की अनुमति देता था। हमें 2009 में बॉक्स द्वारा अधिग्रहित किया गया था। दो साल बाद, 2011 में, मैंने क्रैशलिटिक्स की सह-स्थापना की, एक मोबाइल क्रैश रिपोर्टिंग टूल जिसे 2013 में ट्विटर द्वारा और फिर 2017 में गूगल द्वारा अधिग्रहित किया गया था। आज, क्रैशलिटिक्स आईओएस और एंड्रॉइड के लिए डी फैक्टो क्रैश रिपोर्टर है और 6 बिलियन से अधिक मासिक सक्रिय उपयोगकर्ताओं पर चलता है, जो पृथ्वी पर लगभग हर सक्रिय स्मार्टफोन है।

क्या आप डिजिट्स की उत्पत्ति की कहानी साझा कर सकते हैं, और यह आपके क्रैशलिटिक्स संचालित करने के अनुभव से कैसे उत्पन्न हुई?

क्रैशलिटिक्स में, मुझे उत्पाद पक्ष (गूगल एनालिटिक्स, वास्तविक समय प्रदर्शन निगरानी, ए/बी परीक्षण, आदि) और व्यवसाय/वित्त पक्ष (क्विकबुक्स, एक्सेल मॉडल, पीडीएफ रिपोर्ट) के बीच डैशबोर्ड की गुणवत्ता और उपयोगकर्ता अनुभव में अंतर से बहुत प्रभावित किया गया था। यह मुझे लगता था कि कोई भी प्रश्न उत्तर देने में इतना थकाऊ और मैनुअल था, और इतना धीमा – हमें हर महीने के बाद 2-3 सप्ताह तक अपनी वित्तीय रिपोर्ट प्राप्त करने के लिए इंतजार करना पड़ता था। मैंने डिजिट्स की स्थापना एक ही लक्ष्य के साथ की: छोटे व्यवसाय के वित्त को वास्तविक समय, इंटरैक्टिव और直观 बनाना।

डिजिट्स के पीछे वास्तविक समय वित्तीय डेटा का सिद्धांत क्या है?

मेरा क्रैशलिटिक्स अनुभव ट्विटर में देखे गए अनुभव से प्रबलित हुआ। उपभोक्ता उत्पाद के प्रमुख के रूप में, मेरी जिम्मेदारियों में वित्त टीम के साथ मिलकर संगठन के वित्त की देखरेख करना शामिल था। मुझे याद है कि मैंने उनसे एक बजटिंग प्रश्न पूछा था जिसका उत्तर वास्तव में था, “हमने उन पुस्तकों को नहीं चलाया है। हमें कुछ सप्ताह दें।” मैं ऐसा था, कुछ सप्ताह?! हमारे पास 100+ लोग वित्त में हैं और यह कंपनी की मुख्य उत्पाद-इंजीनियरिंग टीम है! यह मुझे दिखाया कि जो मैंने क्रैशलिटिक्स में अनुभव किया था वह अजीब नहीं था, यह कई कंपनियों में स्वीकृत परिदृश्य था।

विरासत सॉफ्टवेयर कंपनियों ने वास्तविक समय वित्तीय डेटा प्रदान करने में क्यों संघर्ष किया है?

विरासत यहां कुंजी शब्द है। वर्तमान वित्तीय प्रणाली 70-80 के दशक के डिजिटलीकरण युग की अवशेष हैं। अधिकांश बैंक अभी भी कोबोल मेनफ्रेम चला रहे हैं। प्रमुख लेखा सॉफ्टवेयर पैकेज 20-30 वर्ष पुराने कोडबेस हैं। डिजिट्स में, और डिजिट्स एआई के लॉन्च के साथ, हम इसे मूल स्तर पर संबोधित कर रहे हैं, वित्तीय लेखांकन के आधार को नवीनतम मशीन लर्निंग प्रौद्योगिकी और आधुनिक सॉफ्टवेयर वास्तुकला के माध्यम से पुनः कल्पना कर रहे हैं।

क्या आप बता सकते हैं कि किस प्रकार के मशीन लर्निंग अल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है?

हम डिजिट्स एआई के बारे में बहुत उत्साहित हैं क्योंकि यह दोनों प्रमुख क्षेत्रों में मशीन लर्निंग की ताकत को निर्बाध रूप से जोड़ता है: जेनरेटिव लार्ज लैंग्वेज मॉडल और प्रेडिक्टिव सिमिलैरिटी मॉडल। हमने जेनरेटिव लैंग्वेज मॉडल को ग्राहकों के लिए कठिन कार्यों जैसे वित्तीय प्रश्नों को समझने और लेखा शब्दावली की व्याख्या करने में मदद करने के लिए ठीक किया है, और हमने प्रोप्राइटरी प्रेडिक्टिव मॉडल को 300 बिलियन डॉलर से अधिक के छोटे व्यवसाय लेनदेन की मात्रा पर प्रशिक्षित किया है, ताकि वे दोहरी प्रविष्टि लेखांकन की मूल अवधारणाओं को समझें। हमारे कस्टम-डिज़ाइन किए गए वित्तीय मॉडलिंग इंजन के साथ मिलकर, डिजिट्स एआई व्यावसायिक वित्त में राज्य-of-the-आर्ट मशीन लर्निंग मॉडल के अनुप्रयोग में एक तकनीकी सफलता का प्रतिनिधित्व करता है।

जनरेटिव एआई मॉडल आमतौर पर गणित में खराब होते हैं, डिजिट्स इस समस्या का समाधान कैसे करता है?

आप बिल्कुल सही हैं – जनरेटिव एआई मॉडल रचनात्मक प्रयासों में उत्कृष्ट हैं लेकिन तथ्य-आधारित अभ्यासों और विशेष रूप से गणित में कमजोर हैं। आप चैटजीपीटी के साथ कुछ उदाहरण देख सकते हैं जो बहुत मजाकिया हैं। इस समस्या का समाधान करना एक बड़ा प्रयास था और हमारी इंजीनियरिंग टीम के लिए एक बड़ा सफलता था: डिजिट्स एआई बड़े भाषा मॉडल की शक्ति को हमारे नए, प्रोप्राइटरी वित्तीय मॉडलिंग इंजन और कस्टम-डिज़ाइन क्वेरी भाषा के साथ जोड़ती है जो पारंपरिक एसक्यूएल-आधारित दृष्टिकोणों की तुलना में अधिक अनुवाद करने योग्य और अधिक अभिव्यक्तिपूर्ण है। यह डिजिट्स एआई को उपयोगकर्ता के इरादे और अनुरोध को समझने और उनके डेटा पर गणना करने की अनुमति देता है बिना डेटा की अंतर्निहित स्कीमा या एन्क्रिप्शन कुंजी को जानने के। एक साथ लाया गया, हम प्रत्येक अनुरोध के लिए 100% सटीक प्रतिक्रिया प्रदान कर सकते हैं।

डिजिट्स ने ग्राहक डेटा की सुरक्षा के लिए एक तीन-टियर आर्किटेक्चर का पioneering किया है, जो बड़े भाषा मॉडल में बैंक-ग्रेड सुरक्षा लाता है, क्या आप इस प्रौद्योगिकी के बारे में बता सकते हैं और यह डेटा को कैसे सुरक्षित रखता है?

डिजिट्स के नए, प्रोप्राइटरी वित्तीय मॉडलिंग इंजन के साथ आधार पर है। ग्राहक डेटा एन्क्रिप्टेड है और एईएस-256 का उपयोग करके आराम से किया जाता है, जिसमें ऑब्जेक्ट एन्क्रिप्शन कुंजी उन्नत तकनीकों जैसे प्रति-गुप्त लिफाफा एन्क्रिप्शन के माध्यम से संरक्षित होती है, और व्यवसाय-व्यवसाय के लिए सिलो किया जाता है, कभी भी डिजिट्स के सुरक्षित अमेरिकी आधारित बुनियादी ढांचे की सुरक्षित सीमाओं से बाहर नहीं जाता है। दूसरे स्तर पर, डिजिट्स एआई छोटे व्यवसाय के वित्त और दोहरी प्रविष्टि लेखांकन की विशिष्ट विशेषताओं को समझने के लिए कस्टम-प्रशिक्षित, प्रोप्राइटरी गहरे शिक्षण मॉडल का लाभ उठाता है। तीसरे स्तर पर, डिजिट्स एआई केवल ग्राहक पहचानकर्ताओं को अनामित और धुंधला करके सार्वजनिक एलएलएम एपीआई के साथ बातचीत करता है। किसी भी समय कच्चा ग्राहक डेटा तीसरे पक्ष के मॉडल या प्रणालियों के सामने नहीं आता है।

आप एआई के भविष्य के बारे में बहुत आशावादी हैं, आप क्यों सोचते हैं कि एआई बूम अभी शुरू हो रहा है?

चैटजीपीटी ने मानव इतिहास में किसी भी प्रौद्योगिकी की तुलना में सबसे तेजी से अपनाई गई है: इंटरनेट लहर 25 साल पहले की तरह नहीं, आपको एक कंप्यूटर और आईएसपी के साथ अनुबंध करने की आवश्यकता नहीं है। मोबाइल लहर 15 साल पहले की तरह नहीं, आपको एक महंगा स्मार्टफोन खरीदने की आवश्यकता नहीं है। और क्रिप्टो लहर 5 साल पहले की तरह नहीं, एआई का उपयोग करना आसान है और यह वास्तव में उपयोगी है।

डिजिट्स के भविष्य के लिए आपकी दृष्टि क्या है?

डिजिट्स एआई हमारे वास्तविक समय, इंटरैक्टिव, स्वचालित छोटे व्यवसाय वित्त के भविष्य के निर्माण में पहला कदम है, और हम इसकी क्षमताओं का विस्तार करने के लिए कड़ी मेहनत कर रहे हैं। निकट भविष्य में, डिजिट्स आपकी पुस्तक रखने में तेजी लाने देगा, आपको अपने व्यवसाय का नकदी और एकत्रित दृश्य देगा, अपने मासिक वित्तीय विवरण स्वचालित रूप से उत्पन्न करेगा, और आपको बजट और अनुमान लगाने में मदद करेगा और मॉडल को डीबग और बनाए रखने की थकाऊ प्रक्रिया के बिना। अगले पांच वर्ष व्यवसायिक वित्त और लेखांकन में परिवर्तनकारी होने जा रहे हैं, और हमारा लक्ष्य यह सॉफ्टवेयर बनाना है जो इसे सभी के लिए सुखद बनाता है।

साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें डिजिट्स पर जाना चाहिए।