페칸 AI의 공동 창립자 및 CEO인 조하르 브론프만 박사 – 인터뷰 시리즈

조하르 브론프만 박사는 페칸 AI의 공동 창립자 및 CEO입니다. 계산적 인지 신경과학 및 데이터 과학 분야의 전문 지식을 바탕으로, 조하르 브론프만 박사는 대학원 졸업 직후 페칸을 공동 창립했습니다. 그는 텔아비브 대학교에서 계산적 인지 신경과학 및 과학 및 기술의 역사와 철학 분야에서 두 개의 박사 학위를 취득했습니다. 또한 그는 이스라엘 오픈 대학교에서 경제학 학사 학위를 취득했습니다.

2018년에 설립된 페칸 AI는 예측 분석 플랫폼으로, 예측 생성 AI를 통해 AI 채택의 장벽을 제거하고, 예측 모델링을 모든 데이터와 비즈니스 팀에게 쉽게 접근할 수 있게 합니다. 생성 AI를 통해, 기업은 전문 인력이 필요 없이 다양한 비즈니스 도메인에서 정확한 예측을 얻을 수 있습니다. 예측 생성 AI는 빠른 모델 정의와 훈련을 가능하게 하며, 자동화된 프로세스는 AI 구현을 가속화합니다. 페칸의 예측 및 생성 AI의 결합은 비즈니스에 대한 AI의 영향을 실현하는 것을 훨씬 더 빠르고 쉽게 만듭니다.

페칸 AI를 설립하는 과정은 어떠했으며, 주요 이정표는 무엇입니까?

페칸 AI를 설립하는 과정은 매우 힘들었습니다. 모든 것이 국제 데이터 과학 대회에 참가하면서 시작되었습니다. 우리는 데이터 준비 자동화 도구를 만들었는데, 이것이 페칸의 프로토타입이 되었습니다. 그러나 우리는 마감일을 놓치고 대회에서 탈락했습니다. 하지만 우리는 프로토타입을 무시하지 않고 무언가 의미 있는 것으로 만들기로 결정했습니다. 2018년 박사 학위를 취득한 지 2개월 후, 우리는 텔아비브 대학교에서 작은 방을 임대하고 열심히 일했습니다. 비즈니스 경험은 거의 없었지만, 우리는 우리의 아이디어를 벤처 캐피탈에게 피치했습니다.幸運히, S 캐피탈의 하임 사드거와 아야 페터버그는 우리의 잠재력을 보고 400만 달러를 투자했습니다. 이것은 우리에게 필요한 부스트를 제공했습니다.

주요 이정표 중 하나는 인사이트 파트너스가 주도하고 GV(구글 벤처스)와 다른 투자자들이 참여한 6,600만 달러의 시리즈 C 투자를 유치하는 것이었습니다. 이 자금은 우리에게 글로벌 확장과 개발 노력을 가속화하는 데 필요한 자원을 제공했습니다.

계산적 인지 신경과학 분야의 배경은 어떻게 AI 솔루션 개발에 접근하는 방식을影响합니까?

계산적 인지 신경과학 및 과학 및 기술의 역사와 철학 분야의 배경은 AI 솔루션 개발에 접근하는 방식에 큰 영향을 미칩니다. 이러한 분야는 기술의 기술적 및 철학적 측면을 이해하는 데 도움이 됩니다. 오늘날 빠르게 변화하는 기술 환경에서 이 쌍방향 관점은 매우 가치 있습니다. 이것은 기술적으로 발전된 제품뿐만 아니라 윤리적으로도 합리적이고 사용자 친화적인 제품을 만들 수 있도록 합니다.

예측 생성 AI의 개념을 설명하고, 생성 AI와 예측 기계 학습을 어떻게 통합하는지 설명해 주십시오.

예측 생성 AI는 생성 AI와 예측 기계 학습을 결합하는 것입니다. 생성 AI를 통해 사용자는 자연어를 통해 데이터와 상호 작용할 수 있으며, 이는 예측 모델링을 쉽게 만듭니다. 그러나 생성 AI의 예측 능력은 제한적입니다. 예측 기계 학습은 데이터를 처리하여 미래를 정확하게 예측합니다. 이러한 두 기술을 결합하면, 데이터 과학에 대한 전문 지식이 없는 사용자도 예측 모델을 쉽게 만들고 사용할 수 있습니다.

예측 생성 AI는 비즈니스에서 예측 모델을 생성하고 배포하는 과정을 어떻게 단순화합니까?

예측 생성 AI는 예측 채팅과 예측 노트북과 같은 기능을 통해 이 과정을 단순화합니다. 예측 채팅은 사용자와 함께 모델링 과정을 안내하는 AI 보조 도구 역할을 합니다. 사용자의 비즈니스 문제에 따라 예측 질문을 형성하고, 예측 노트북을 생성하여 사용자에게 필요한 SQL 쿼리와 샘플 데이터를 제공합니다. 이는 사용자가 전문 지식이나 초기 설정 없이도 정확한 예측을 얻을 수 있게 합니다.

CAA 클럽 그룹의 사례 연구에 대해 설명하고, 페칸 AI가 그들의 도로 조우 서비스를 어떻게 최적화했는지 설명해 주십시오.

CAA 클럽 그룹은 예측 생성 AI를 사용하여 도로 조우 서비스를 최적화했습니다. 이전에는 수동으로 예측 모델링을 수행하여 1주일이 걸렸습니다. 페칸 AI를 도입한 후, 데이터 과학 팀은 30개 이상의 모델을 개발하여 매주 2회 예측을 수행했습니다. 이러한 예측은 시간당 호출량과 서비스 유형을 예측하여 효율적인 인력 배치와 빠른 응답을 가능하게 했습니다. 페칸 AI의 플랫폼은 또한 이러한 모델을 지속적으로 개선하여 서비스 효율성을 높였습니다.

크레딧 프로스(Credit Pros)는 페칸 AI를 사용하여 고객 이탈 예측을 위해 어떤 이점을 얻었으며, 어떤 특정한 도전을 해결했습니까?

크레딧 프로스는 고객 이탈 예측에 어려움을 겪었습니다. 페칸 AI를 도입한 후, 모델 개발 시간은 3개월에서 몇 주로 단축되었습니다. 이는 프로액티브 유지 전략을 가능하게 하여 수익을 증가시켰습니다. 이 프로세스는 고객 이탈을 정확하게 예측하고 효과적인 유지 전략을 개발하는 데 도움이 되었습니다.

예측 채팅과 예측 노트북 도구는 사용자 경험을 어떻게 강화하며, 비기술적인 사용자에게 예측 분석을 접근하기 쉽게 합니까?

예측 채팅은 사용자의 비즈니스 질문과 데이터를 기반으로 사용자 지정 노트북을 생성합니다. 사용자는 자연어로 채팅에 참여하여 질문에 답하고 지침을 따를 수 있습니다. 이는 모델 생성 과정을 단순화합니다. 예측 노트북에는 필요한 코드가 포함되어 있으며, 사용자는 쿼리, 사용자 지정 테이블, 훈련 데이터셋의 논리를 볼 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 비기술적인 사용자에게도 예측 분석을 쉽게 접근할 수 있게 합니다.

예측 생성 AI는 다양한 산업과 비즈니스 기능을 어떻게 변革할 수 있습니까?

예측 생성 AI는 비즈니스들이 데이터 기반 의사 결정을 정확하게 하며 효율적으로 만듭니다. 제조 및 물류 산업에서는 수요 예측과 공급망 최적화를 통해 운영을 최적화합니다. 고객 중심 산업에서는 고객 만족도와 忠誠도를 높이는 타겟 마케팅과 맞춤형 추천을 제공합니다. 예측 생성 AI는 또한 시장 트렌드를 예측하고, 제품 개발을 가속화하며, 시간 대 시장을 단축하는 데 도움이 됩니다. 또한 의료 분야에서는 질병 예측과 개인화된 치료 계획을 위한 적용이 가능합니다.

페칸 AI는 어떻게 예측 모델의 정확성과 신뢰성을 보장합니까?

우리는 엄격한 테스트와 지속적인 검증을 통해 정확성과 신뢰성을 보장합니다. 페칸 AI는 모델 성능을 평가하기 위해 별도의 훈련 및 테스트 데이터셋을 사용합니다. 정확도, 정밀도, 재현율과 같은 주요 지표를 사용하여 모델을 개발 및 운영 중에 검증합니다. 또한 예측 결과에 대한 투명성을 제공하여 사용자가 예측에 영향을 미치는 요인을 이해하고 AI 기반 정보에 대한 신뢰를 높일 수 있습니다.

앞으로 몇 년 동안 예측 생성 AI의 역할은 어떻게 진화할 것으로 보십니까?

미래를 내다보면, AI의 역할은 예측뿐만 아니라 예측에 기반한 의사 결정 자동화를 포함하게 될 것입니다. 그러나 AI의 책임 있는 사용을 보장하고 관련된 위험을 이해하는 것이 중요합니다. 기술이 발전함에 따라, 다양한 산업에서 운영 효율성을 높이고, 혁신을 촉진하며, 전략적 의사 결정을 주도하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 페칸 AI를 방문하십시오.