Digits의 CEO 및 공동 창립자 Jeff Seibert – 인터뷰 시리즈

Digits의 CEO 및 공동 창립자 인 Jeff Seibert는 금융 관리 플랫폼을 제공하는 회사입니다. Digits는 상태 오프 더 아트 머신 러닝과 고급 통계 분석을 사용하여 수백만 개의 데이터 포인트를 비즈니스 모델로 변환합니다.

12살 때 프로그래밍을 tự학 하셨는데, 컴퓨터 과학에 इतन 早く 관심을 가지게 된 이유는 무엇인가요?

90년대 후반의 대부분의 아이들처럼 컴퓨터 게임을 몇 시간씩 했는데, 부모님은 그것이 시간을 잘 사용하지 않는다고 생각하셨습니다. 12살 때 크리스마스 선물로 받은 책은 Mac Programming for Dummies였는데, 읽었지만 잘 이해하지 못했습니다. 몇 개월 후에 다시 책을 읽어보았고, “Hello World” 예제를 시도해 보았는데, 텍스트를 밝은 오렌지색으로 변경하는 것을 시도해 보았습니다. 그 순간에 컴퓨터가 원하는대로 동작하는 것을 깨달았고, 그 후로 거의 모든 밤을 코딩에 할애했습니다. 중학교와 고등학교 시절에 Mac 데스크톱 공유웨어 앱을 만들고发布했으며, 히스토그램 그래핑 애플리케이션과 Escape Velocity 게임의 플러그인 에디터를 만들었습니다.

Digits 이전에 두 개의 회사를 설립하셨는데, 어떤 회사지요?

2007년에 Increo를 공동 설립했는데, 이는 웹 브라우저에서 문서를 공동으로 편집할 수 있는 스타트업입니다. 2009년에 Box에 인수되었습니다. 두 해 후인 2011년에 Crashlytics를 공동 설립했는데, 이는 모바일 크래시 보고 도구입니다. 2013년에 Twitter에 인수되었고, 2017년에 Google에 다시 인수되었습니다. 현재 Crashlytics는 iOS와 Android의 事実上의 크래시 리포터로, 지구상에서 거의 모든 활성 스마트폰에서 실행됩니다.

Digits의 기원에 대해 이야기해 주시겠습니까? Crashlytics에서 얻은 경험으로부터 어떻게 시작되었나요?

Crashlytics에서 제품 측면의 대시보드와 비즈니스/금융 측면의 대시보드의 차이를 깨달았습니다. Google Analytics, 실시간 성능 모니터링, A/B 테스트 등이 있었는데, 비즈니스/금융 측면에서는 QuickBooks, Excel 모델, PDF 보고서 등이 있었는데, 너무 수동적이고 느렸습니다. 매월 2-3주 후에 금융 보고서를 받았습니다. Digits를 시작한 목표는 작은 비즈니스 금융을 실시간, 상호작용적, 직관적으로 만드는 것이었습니다.

Digits의 실시간 금융 데이터 전제는 무엇인가요?

Crashlytics의 경험은 Twitter에서 재확인되었습니다. 소비자 제품 책임자로 재직하면서 재무 팀과 함께 회사 재정을 감독하는 책임을 맡았습니다. 예산 질문에 대한 답변을 기다리는데, 2-3주가 걸렸습니다. 그것은 제가 Crashlytics에서 경험한 것이 이상한 것이 아니었으며, 많은 회사에서 일반적인 상황임을 보여주었습니다.

금융은 비즈니스와 같은 속도로 동작해야 합니다. 실시간으로 비즈니스 결정을 내리기 위해서는 금융 데이터가 필요합니다.

레거시 소프트웨어 회사가 실시간 금융 데이터를 제공하는 데 어려움을 겪는 이유는 무엇인가요?

레거시라는 단어가 핵심입니다. 현재의 금융 시스템은 70-80년대의 디지털화 시대에서 유래한 것입니다. 대부분의 은행은 여전히 COBOL 메인프레임을 사용하고 있습니다. 주요 회계 소프트웨어 패키지는 20-30년 된 코드베이스입니다. Digits와 Digits AI를 출시하면서 이를 근본적으로 해결하고 있습니다. 최신 기계 학습 기술과 현대적인 소프트웨어 아키텍처를 통해 금융 회계의 기초를 재창조하고 있습니다.

사용하는 기계 학습 알고리즘에 대해 이야기해 주시겠습니까?

Digits AI는 두 가지 주요 기계 학습 분야의 강점을 결합합니다. 생성형 언어 모델과 예측적 유사성 모델입니다. 생성형 언어 모델을 사용하여 금융 질문과 회계 용어를 이해하는 등 지루한 작업을 지원합니다. 또한 3000억 달러의 작은 비즈니스 거래 볼륨에 대한 예측 모델을 훈련시켰습니다. 이를 통해 Digits AI는 최신 기계 학습 모델을 비즈니스 금융에 적용한 기술적인 돌파구를 나타냅니다.

생성형 AI 모델은 수학에 약하다는 점을 어떻게 해결하셨나요?

생성형 AI 모델은 창의적인 작업에 뛰어나지만 事実 기반의 작업과 수학에 약합니다. ChatGPT의 예를 보셨을 것입니다. 이를 해결하는 것이 엄청난 노력과 기술적인 돌파구였습니다. Digits AI는 생성형 언어 모델을 새로운 금융 모델링 엔진과 맞춤형 쿼리 언어와 결합합니다. 이는 사용자의 의도를 이해하고 데이터에 대한 계산을 요청할 수 있습니다. 이를 통해 100% 정확한 응답을 제공할 수 있습니다.

Digits는 고객 데이터를 보호하기 위해 3계층 아키텍처를 개발했습니다. 이 기술에 대해 이야기해 주시겠습니까?

Digits의 새로운 금융 모델링 엔진이 기본입니다. 고객 데이터는 AES-256으로 암호화되어 있으며, 비즈니스별로 분리되어 있습니다. Digits AI는 고유한 딥 러닝 모델을 사용하여 작은 비즈니스 금융과 이중 입장 회계를 이해합니다. Digits AI는 공개된 LLM API와 상호작용하지만, 익명화된 고객 식별자만 사용합니다. 고객 데이터는 절대로 외부 모델이나 시스템에 노출되지 않습니다.

AI의 미래에 대해 매우 낙관적이신데, 왜 AI 붐이 이제 시작하는 것으로 생각하시나요?

ChatGPT는 인류 역사상 가장 빠른 기술 채택을 보였습니다. 이유는 간단합니다. 인터넷이나 모바일과 달리, AI를 사용하기 위해 컴퓨터나 스마트폰을 사거나 계약을 체결할 필요가 없습니다. 또한 AI는 실제로 유용합니다.

AI는 대부분의 산업에서 가속되는 힘으로 작용할 것입니다. 기술은 실제로 작동하며, 인간의 학습과 생각 방식과 유사한 패러럴을 보입니다. 10년 또는 15년 후에는 AI의 출현이 인간 경험의 변화를 가져올 것입니다. 이는 컴퓨터 칩, 비행, 인쇄기의 발명과 같은 수준입니다. 그리고 100배 빠르게 진행되고 있습니다.

Digits의 미래에 대한 비전을 이야기해 주시겠습니까?

Digits AI는 실시간, 직관적, 자동화된 작은 비즈니스 금융의 미래를 구축하는 첫 번째 단계입니다. 이미 기능을 확장하고 있습니다. 가까운 미래에는 Digits가 회계, 현금 및 계상 관점의 비즈니스 보기, 자동 생성된 월간 금융 보고서, 예산 및 예측을 제공할 것입니다. 다음 5년은 비즈니스 금융과 회계에서 변혁적인 시기일 것입니다. 우리의 목표는 이러한 모든 것을 즐겁게 만드는 소프트웨어를 개발하는 것입니다.

감사합니다. 더 많은 정보를 원하시면 Digits를 방문하세요.