NextBillion.ai의 공동 창립자 Gaurav Bubna – 인터뷰 시리즈

Gaurav Bubna는 공동 창립자입니다. NextBillion.ai 기업용으로 구축된 매핑 플랫폼입니다. 그는 이전에 Grab, Ola 및 ZLemma(Hired.com에서 인수)와 같은 회사에서 일했습니다.

처음에 컴퓨터 과학과 기계 학습에 끌린 이유는 무엇입니까?

학교에 다닐 때도 항상 수학에 끌렸고 그때 할 수 있는 프로그래밍의 작은 부분에 끌렸습니다. 그래서 제가 대학에 갔을 때 컴퓨터 과학 공부는 자연스러운 연장처럼 보였습니다. 기계 학습은 수년 동안 "습득한 취향"에 가깝습니다. 빅데이터와 이를 다양한 실생활에 적용할 수 있는 능력과 같은 실용적 측면과 현실적 측면의 조합은 물론 확률 이론과 같은 이론적 측면이 항상 매력적으로 느껴졌습니다.

창업 전 nextbillion.ai 당신은 Grab에서 지도 제품 팀의 창립 멤버였으며 10년이라는 기간 동안 팀을 300명으로 구성된 교차 기능 팀에서 2.5명 이상으로 확장하는 데 도움을 주었습니다. 이 경험에서 얻은 주요 교훈은 무엇입니까?

내가 배운 핵심 교훈은 Grab이 운영하는 각 국가는 모두 "동남아시아"의 일부이지만 실제로는 모두 매우 다르다는 것입니다. 실제로 잘 작동하는 솔루션은 각 비즈니스, 각 국가, 때로는 같은 국가 내의 다른 도시에도 맞춤화될 수 있는 방식으로 구축되었습니다. 대부분의 제품은 이런 방식으로 구축되지 않으며 빠르게 확장할 수 있는 능력의 균형을 맞추기가 매우 어렵지만 여전히 각 사용 사례에 맞게 구축됩니다. 이 균형이 제가 그곳에서 배운 핵심 교훈이라고 생각합니다.

NextBillion.ai의 기원 이야기를 공유해 주시겠습니까?

우리는 Grab에 특별히 필요한 매핑 솔루션에 투자했지만 Google과 같은 소비자 중심 지도가 지원하도록 구축된 것은 아닙니다. 시간이 지남에 따라 우리는 Grab의 단위 경제학 측면에서 Grab에 막대한 영향을 미치고 강력한 경쟁 차별화를 추진할 수 있었습니다. 그리고 Grab은 지도에 그렇게 많은 투자를 할 수 있는 운 좋은 위치에 있었지만 대부분의 다른 회사는 그렇게 할 수 없었습니다(그들은 그렇게 많은 자본을 조달하지 않았기 때문입니다). 그래서 우리는 학습의 일부를 활용하고 전 세계 기업을 위한 플랫폼을 구축할 기회를 보았습니다.

NextBillion.ai는 기업을 위한 세계 최초의 분산형 맞춤형 매핑 플랫폼입니다. 기업이 Google 지도와 같은 인기 있는 옵션과 비교하여 분산 플랫폼을 사용하면 어떤 이점이 있습니까?

운송, 물류 및 전자 상거래 회사의 경우 더 나은 단위 경제성, 배송당 비용 절감 및 자산 활용도를 높일 수 있습니다. Google 지도와 같은 옵션의 '획일적' 특성을 고려할 때 이러한 비즈니스 이점은 단순히 불가능합니다. 다른 B2B 소프트웨어 회사의 경우 이러한 한 가지 크기가 모든 제한에 맞기 때문에 많은 고객 요구 사항을 충족할 수 없는 경우가 많습니다. 우리는 더 많은 수익과 성장 기회를 가능하게 하는 더 많은 사용 사례를 열어줍니다.

Google 지도에는 사용할 수 있는 API 수에 제한이 있습니다. 비교하여 NextBillion.ai의 제한은 무엇인가요?

이것은 우리의 차별화 요소 중 하나의 좋은 예입니다. 당사는 무제한 API 호출 패키지, 최대 20배 더 높은 처리량 지원, 사용 가능한 최상의 대안보다 5배 더 짧은 대기 시간을 포함하여 고객에게 매우 유연한 상용 모델을 제공합니다.

시스템은 지역 수준에서 공급 수요 예측을 모니터링하기 위해 AI를 어떻게 사용합니까?

당사의 API는 급등 가격을 포함하여 보다 정확하고 효율적인 파견, 보다 정확한 가격 변경을 가능하게 하는 데 사용되며, 이는 지역과 같은 매우 미시적인 수준에서 공급 수요 불균형에 직접적인 영향을 미칩니다.

승차 공유 서비스의 경우 AI가 교통량을 예측하여 더 나은 요금과 수입 일관성을 제공하는 방법에 대해 논의할 수 있습니까?

이러한 플랫폼의 운전자는 시간을 돈으로 봅니다. 그들은 운전하는 데 보내는 매 시간마다 결국 $X를 벌게 될 것이라는 확신을 원합니다. 실제로 매핑 API의 부정확한 거리 시간 예측으로 인해 다양한 경로, 하루 중 시간 및 요일에 걸쳐 운전자가 소비하는 단위 시간당 벌어들이는 금액에 엄청난 변동이 있습니다. 우리의 AI는 과거의 운전 행동, 도시의 교통 패턴을 고려하여 매우 정확한 경로와 교통을 제안합니다. 이를 통해 고객에게는 매우 정확한 가격 책정이 가능하고 결과적으로 운전자에게는 훨씬 더 예측 가능한 수입이 가능합니다.

NextBillion.ai가 기업을 위해 사용할 수 있는 다른 일상적인 사용 사례는 무엇입니까?

음식 배달, 식료품 및 전자 상거래 배달과 같은 광범위한 배달 및 전자 상거래 시나리오를 지원합니다. 우리는 또한 구급차와 같은 비상 대응 서비스가 더 빠른 도착 시간을 갖도록 하고, 경찰력은 범죄율 감소를 위한 효율적인 순찰을 가능하게 하고, 효율적인 폐기물 수거를 가능하게 합니다. 우리는 또한 이러한 일상적인 사용 사례 중 일부를 가능하게 하는 다른 비하인드 스토리 사용 사례(예: 전자 상거래 주문을 가장 가까운 주문 처리 허브로 가져오는 트럭 운송 경로)를 지원합니다.

NextBillion.ai에 대해 공유하고 싶은 다른 것이 있습니까?

우리는 대부분의 기업이 여전히 지도가 멋진 기술이 아니라 동일한 공급 또는 자산 기반에서 수억 달러의 비즈니스 효과를 가져올 수 있다는 사실을 인식하지 못하고 있다고 생각합니다. 기업으로서 달성하고자 하는 것 중 일부는 업계 자체의 상태를 발전시키는 것입니다. 앞으로 우리가 더 많은 기업이 우리와 직접 협력하지 않더라도 공간 데이터의 가치를 인식하도록 도울 수 있다면 우리의 임무는 부분적으로 완수된 것으로 간주할 것입니다.

훌륭한 인터뷰 감사합니다. 자세한 내용을 알고 싶은 독자는 방문하세요. NextBillion.ai.