리처드 포터, 피크의 공동 창립자 및 CEO – 인터뷰 시리즈

리처드 포터는 피크의 공동 창립자 및 CEO입니다. 피크는 데이터 엔지니어, 데이터 과학자, 상업적 의사 결정자들이 기업 전반에 걸쳐 AI 기반 솔루션을 구축하고 지원하기 위해 필요한 모든 것을 제공하는 플랫폼입니다.

피크의 기원에 대한 이야기를 공유해 주시겠습니까?

피크의 아이디어는 처음에 당시 사용할 수 있었던 다양한 비즈니스 인텔리전스 제품에 대한 대화로 시작되었습니다. 저의 공동 창립자 인 아툴 샤르마와 데이비드 레이트와 저는 왜 इतन 적은 회사들이 의사 결정에 데이터를 사용할 수 있는지 궁금해했습니다. 우리는 비즈니스에서 일들을 단순화하고 기업 내의 실로를 분해하여 팀이 협력하고 모든人が 데이터에 기반한 유용한 결과를利用할 수 있도록 하는 방법을 원했습니다. 이것은 우리를 플랫폼으로 이끌었고, 플랫폼은 비즈니스 최적화를 위해 AI를 사용하는 제품을 구축하여 팀을 단결시킵니다.

결정 지능이 무엇인지 우리 독자들에게 설명해 주시겠습니까?

결정 지능은 상업적 의사 결정에 AI를 적용하는 것입니다. 이는 결과 중심이기 때문에 DI 솔루션은 판매율이나 마진과 같은 구체적인 결과를 제공하도록 구축됩니다.

2022년을 향한 예측 중 하나는 새로운 데이터 과학 분야가 등장하고 있다는 것입니다. 이에 대해 자세히 설명해 주시겠습니까?

AI에 대한 상업적 투자가 증가하고 데이터 과학이 성숙함에 따라, 새로운 데이터 과학 분야가 등장하고 있습니다. 이 분야는 프로젝트의 시작부터 결과를 중심으로 합니다.

전통적인 데이터 과학 프로젝트는 사용 가능한 데이터를 이해하고 그 데이터로 무엇을 할 수 있는지부터 시작합니다. 결과는 비즈니스 성능을 개선할 수 있는 AI 솔루션 대신 데이터 문제에 대한 가상 솔루션입니다.

이 새로운 데이터 과학 분야는 프로젝트의 시작부터 결과를 중심으로 하여 비즈니스에서 AI를 배포하고 가치를 더 빠르게 해방할 수 있도록 합니다.

피크는 기업의 비즈니스 내에서 지능의 중앙 시스템이되는 인공 지능 시스템을 구축했습니다. 데이터를 집계하고 기계 학습을 배포하여 결과를 출력합니다. 피크에서 사용하는 기계 학습 알고리즘의 유형은 무엇입니까?

피크 플랫폼은 다양한 기계 학습 및 모델링 기술을 사용합니다. 이러한 기술을 사용하여 각 프로젝트에 가장 적합한 방법으로 접근할 수 있습니다. 우리는 지도 학습 및 비지도 학습 방법을 사용할 수 있으며, 예측 또는 최적화 기술을 사용하여 문제를 해결할 수 있습니다. 이러한 기술은 Python, R 및 SQL을 사용하여 플랫폼에서 구축할 수 있습니다.

이러한 유연성과 선택의 폭으로 인해 피크의 고객은 자신의 비즈니스에 고유한 AI를 구축할 수 있습니다. 이는 결정 지능을真正로 채택하기 위해 조직이 필요로 하는 것입니다. 각 회사는 표준 AI를 갖지 말고 자신을 위해 특별히 구축된 것을 가져야 합니다.

피크는 기업이 데이터를 사용하여 판매와 수익을 증가시키는 방법을 어떻게 가능하게 합니까?

피크 플랫폼은 결과를 제공하도록 설계된 응용 프로그램을 실행합니다. 이러한 응용 프로그램은 마케팅, 판매, 상품 관리, 재고 관리, 가격 및 공급망 전반에 걸쳐 있습니다. 조직 전체의 데이터セット에 걸쳐 있기 때문에 피크의 결정 지능 플랫폼은 전체 가치 사슬에 걸쳐 최적화할 수 있으며, 비즈니스 내의 모든 기능에ประโยชน을주는 실시간 통찰력과 추천을 제공할 수 있습니다. 이것은 복잡한 매트릭스이며 결정 지능은 모든 결정이 올바른지 확인하는 데 완벽한 도구입니다.

피크는 처음에는 완전한 서비스로 보입니다. 피크를 사용하는 회사에는 AI 엔지니어가 필요합니까?

피크 플랫폼에는 세 가지 핵심 기능이 있습니다.

1. 조직 전체의 데이터를 결합하여 AI 준비를합니다.
2. 중앙 지능을 구축하여 AI 모델을 사용하여 조직에 대한 예측적인 관점을 제공합니다.
3. 의사 결정에 대한 지침을 제공하는 모델과 상호 작용할 수 있는 비즈니스 사용자 인터페이스를 제공합니다.

2015년에 설립된 이후 피크는 고객 성공 및 데이터 과학 팀이 플랫폼 및 응용 프로그램을 고객에게 구현하는 모델을 제공했습니다. 우리는 점점 더 많은 피크 고객이 플랫폼에서 자체적으로 서비스를 제공하고, 자체 응용 프로그램을 구축하거나 피크의 표준 응용 프로그램을自分で 배포하는 것을 보면서 기쁩니다.

피크가 비즈니스에서 공급망을 최적화하는 방법에 대한 예는 무엇입니까?

예를 들어, 재고 문제를 처리하는 창고 관리자가 있습니다. 전통적으로 관리자는 수요의 변동성을 고려하여 과도하게 판매된 SKU에 대한 주문량을 수동으로 증가시켜야했습니다.

그러나 DI 플랫폼을 사용하면 창고 관리자가 반응적인 것이 아니라 프로액티브할 수 있습니다. 비즈니스 전반에 걸쳐 상황을 고려하여 관리자의 DI 플랫폼은 공급자로부터 주문량을 감소시키는 것을 권장합니다. 이는 수요가 높은 경우에 직관적으로 보이지 않을 수 있지만 DI 솔루션은 회사에 같은 SKU의 2,000개 단위가 있는 다른 창고가 있다는 것을 식별했습니다. 이미 로직스 팀에 경고를 보내고 예약된 배달을 통해 추가 SKU를 픽업하도록 경로를 설정했습니다. 이것은 비즈니스 전반에 걸쳐 상업 팀에 동일한 모델을 계속 실행하여 데이터 통찰력이 변경됨에 따라 추천된 조치를 조정합니다.

또 다른 사용 사례는浪費와 에너지를 줄이는 것입니다. 피크를 사용하여 이러한 목표를 달성한 고객의 예는 무엇입니까?

글로벌 소비재 소매업체는 현재 공급망을 최적화하고 공장, 배급 센터 및 매장 간의 상품 이동을 줄이기 위해 결정 지능을 활용하고 있습니다. 회사의 목표는 이산화탄소排出量을 줄이고 이익 마진을 증가시키는 것입니다.

공급, 수요 및 재고 데이터와 전자 판매 지점 (EPOS) 및 고객 데이터를 결합하여 회사는 DI를 사용하여 각 배급 센터의 재고 수준을 최적화하고 여러 센터 간의 재고 이동을 조정합니다. 이는 수요 (실제 및 예측), 생산량, 처리 비용 및 운송 비용과 같은 요인을 고려하여 수행됩니다. 이 솔루션은 첫 8개월 동안 물류 비용을 10% 절감하고 센터 간의 트럭 여행을 20만 km 줄여 147 메트릭 톤의 이산화탄소 배출량을 줄였습니다.

또한 건설 산업에 집중하는 리더는 400대의 차량을 보유하고 있으며, 자동화된 DI 계획 솔루션을 사용하여 작업 수요와 취소 예측, 차량 생산성 최대화 및 차량 경로 계획을 통해 작업당 드라이버당 15%의 증가와 3%의 마일리지를 줄였습니다.

피크의 미래에 대한 비전은 무엇입니까?

우리는 모든 비즈니스에서 결정 지능을 사용할 수 있도록 하며, 사람들이 좋아하는 회사로 성장하고 싶습니다. 이는 글로벌 고객을 지원하기 위해 확장을 우선적으로 하며, 미국과 인도에서 확장하고 뉴욕, 뭄바이, 푸네에 클럽하우스를 열고 있습니다. 지속 가능한 고성과는 이를 위한 핵심입니다. 우리는 피커스가 자신의 경력의 대부분을 함께하는 회사로 성장하고 싶습니다. 우리는 2년 이내에 탈진되는 사람들을 원하지 않습니다.

우리는 지난해 8월에 성공적으로 마무리한 시리즈 C 라운드에 이어 연구 개발에大量 투자하고 있습니다. 우리는 더 많은 플랫폼 기능을 출시하고 전 세계적으로 확장함에 따라, 피크 외부의 데이터 과학 팀이 플랫폼에서 개발하는 응용 프로그램을 보며 흥奮합니다. 결정 지능이 할 수 있는 대부분의 것은 실제 사용에서 발견될 것입니다.

인터뷰 감사합니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 피크를 방문하십시오.