데시전넥스트의 로히트 아그가왈, COO – 인터뷰 시리즈

로히트 아그가왈은 데시전넥스트의 최고 운영 책임자입니다. 데시전넥스트는 기업들이 최적의 시간과 가격에 商品을 구매하거나 판매할 수 있도록 하는 인공지능 플랫폼입니다. 그는 공급망과 제품 관리 분야에서 강한 배경을 가지고 있으며, 매우 큰 팀을 직접 이끌어 복잡한 다학문적 프로젝트를 수행하고 비즈니스 결과를 도출해내는 경험도 있습니다. 로히트는 이전에 구글과 아마존에서 제품 및 운영 관리 역할을 수행했습니다. (GOOGL ) (AMZN )

아마존과 최근에 구글에서 근무했습니다. 이러한 경험에서 어떤 주요한 하이라이트가 있나요?

아마존에서 그는 250명의 다기능 직원을 관리하여 최고의 운영 시설을 출시했습니다. 그는 또한 같은 날 배송, 로봇공학 및 기타 새로운 기술의 도입을 지원했습니다. 그런 다음 구글에서 그는 제품과 운영 사이의 간격을 메우기 위해 그의 기술을 사용했습니다. 이것은 새로운 유형의ulfillment 프로세스를 관리하기 위한 응용 프로그램을 처음부터 구축하는 것을 포함했습니다.

데시전넥스트가 인공지능과 기계 학습을 어떻게 사용하여 商品 가격과 공급 예측을 개선하는지 설명해 주세요.

데시전넥스트는 인공지능과 기계 학습을 사용하여 수천 개의 데이터 세트를 소비하고 주요 요인之间의 역사적 및 현재 관계를 찾습니다. 그런 다음 이 정보에서 배우고任意의 商品에 대한 관련 모델을 구축합니다. 농업 및 자연 자원 시장에서 우리의 도구는 고객이 가격을 더 잘 예측하고, 더 현명한 결정을 내리고, 위험을 줄이고, 글로벌 공급망에서 이익을 증가시킵니다. 우리는 또한 복잡한 글로벌 결정을위한 위험 인식 솔루션을 제공하기 위해 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)을 사용하는 것을 목표로하고 있습니다.

데시전넥스트의 인공지능 플랫폼을 사용하는 주요 이점은 무엇이며, 전통적인 예측 방법과 어떻게 다른가요?

글로벌 商品 구매자와 판매자는 종종 규칙과 스프레드시트를 사용하여 복잡한 시스템을 단순화합니다. 이것은 수십억 달러의 거래에서 상당한 금액을 남깁니다. 이러한 스프레드시트는 수백 개의 비즈니스에서 놀라운 성과를 보여주었습니다. 그러나 노동력 역학이 변경되고 글로벌 시장들이 더 예측할 수 없게 되면서, 그들은 더 효과적으로 작동하지 않습니다. 데시전넥스트는 글로벌 복잡성을 대규모에서 작동하는 추천으로 변환하는 인공지능 플랫폼을 수년간 완성해 왔습니다. 이는 재정 성과를 크게 개선합니다.

우리의 고객은 특정 분야 또는 산업에서 30년 이상의 전문가가 있습니다. 그리고 새로운 세대가 들어오면서, 모든 경험을 사용할 수 있는 방식으로 유지하는 것이 매우 중요합니다. 데시전넥스트는 의사 결정에 대한 포괄적인 라이브러리를 구축하고, 전문가의 의견을 통합하며, 과거에서 배우는 것을 도와줍니다.

这样, 데시전넥스트 플랫폼은 비즈니스 단위와 개인 간의 비즈니스 결정을위한 위험과 불확실성을 줄이고, 이러한 결정을 내리는 확장 가능한 방법을 설정합니다. 또한 일일 거래, 장기적인 위치 및 미래를 향한 전략적 계획에서 수익성을 개선합니다.

데시전넥스트의 인공지능 기반 의사 결정 프로세스에서 동적 데이터가 어떤 역할을 하는지, 그리고 이러한 데이터가 어떻게 통합되고 사용되는지 설명해 주세요.

동적이고 최신 데이터는 최고의 모델을 구축하는 데 매우 중요합니다. 그러나 데이터를 처리하고 모델링할 수 있는 속도와 복잡성만이 고려因子ではない 것입니다. 예를 들어, 모델은 가장 최근의 데이터 포인트(예: 시스템의 충격)의 중요성을 어떻게 알 수 있으며, 이를 다르게 처리해야 하는지 어떻게 알 수 있나요? 우리의 사용자는 특허된 기술을 통해 모델에 의견을 입력하고, 아직 모델이나 시스템이 알지 못하는 데이터를 사용하여 가정 분석을 구축할 수 있습니다. 이렇게 하면 고객은 다른 방법으로는 불가능한 새로운 통찰력을 얻을 수 있습니다. 또한 글로벌 공급의 변화 또는 새로운 거래 규정과 같은 다양한 상황의 영향을 더 잘 이해할 수 있습니다.

데시전넥스트의 인공지능 플랫폼이 商品 시장에서 비즈니스 결정을 어떻게 혁신적으로 변화시켰나요?

우리의 최고의 플랫폼은 예측보다 더 많은 것을 제공하여 가격, 공급 및 수요 예측에 대한 표준적인 접근 방식을 혁신적으로 변화시켰습니다.我们的工具을 사용하면 사용자는 단지 예측뿐만 아니라 위험, 불확실성 및 복잡한 결정을 몇 번의 클릭으로 분석할 수 있습니다. 데시전넥스트는 농업과 채굴을 포함한 공급망에서 여러 사용 사례를 가지고 있습니다. 이러한 사례에는 조달 및 판매 가격 최적화, 비즈니스 계획, 지리적 및 제품 차이, 최소 비용 공식 및 위험 관리 등이 포함됩니다.

데시전넥스트는 어떻게 商品 거래를 위한 인공지능 예측 모델의 정확성과 신뢰성을 보장합니까?

우리는 모델 구조의 수천 가지를 신속하게 테스트할 수 있는 철저한 시스템을 구축하여 사용자에게 모델의 정확성을 완전히 이해할 수 있도록합니다. 이것은 사용자가 미래의 불확실성을 예측하는 데 사용할 수 있는 방식으로 수행됩니다.

데시전넥스트의 인공지능 도구를 사용하여 시장 변동성을 극복하는 방법에 대한 예 또는 사례 연구를 공유할 수 있나요?

데시전넥스트를 사용하여, 큰 철광석 생산자는 현물 판매에서 평균 6-8%의 이익을 증가시켰습니다. 우리의 솔루션은 가격 전략을 최적화하고, 중요한 결정을 내리는 데 필요한 시간을 줄이는 것을 도왔습니다. 마찬가지로,우리는 소를 기르는 사람들에게도 도움을 줄 수 있습니다.우리는 그들이 소의 고기를 어디에, 언제 팔아야 하는지 결정하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

両方의 경우에, 데시전넥스트는 판매 계획 전략을 최적화하기 위한 정확한 단기 및 장기 예측을 제공했습니다. 우리의 시각화 도구는 생산자들이 여러 판매 전략을 비교하고, 위험을 줄이고, 의사 결정을 간소화하며, 마진을 더 효과적으로 증가시키는 것을 가능하게했습니다.

데시전넥스트 없이, 회사들은 역사적인 평균, 선물 시장(존재하는 경우), 경험에 의존하여 상품을 가격 매기게 됩니다. 과거에는 효과적이었지만, 점점 더 변동하는 商品 시장에서, 회사들은 수백만 달러를 남겨두게 됩니다.

사용자에게 대화형 예측 모델이 중요한 이유와 데시전넥스트가 이러한 모델을 사용자 친화적으로 만드는 방법에 대해 논의해 주세요.

오래된 “블랙 박스” 예측 모델은 사용자에게 예측이 왜那样인지 말해주지 않습니다. 또한 예측을 어떻게 행동으로 번역하는지 도와주지 않습니다. 따라서 사용자는 완벽한 예측을 사용하지 않고 옛날 방식으로 돌아갈 수 있습니다.

데시전넥스트는 고객이 시장 위험과 비즈니스 위험을 더 잘 이해하고, 예측에 대해 왜 두 가지가 연결되어야 하는지 이해하는 것을 도와줍니다. 데시전넥스트는 데이터 소스와 모델 구조에 대한 완전한 가시성 및 전략적 명확성과 방향을 제공합니다.

모두가 지속적인 참여를 위해 설계된 사용자 친화적인 대시보드로 제공됩니다.

팬데믹과 최근의 지缘정치적 사건이 데시전넥스트의 商品 거래 인공지능 개발과 사용에 어떤 영향을 미쳤나요?

COVID-19는 글로벌 고기 가치 사슬을 전복시켰습니다. 특히 위기가 영향을 미친 고객이 기억에 남습니다. 잠금이 미국 전역에 걸쳐 확산됨에 따라, 고객은 데시전넥스트 분석을 사용하여 빠르고 최적으로 재고를 청산하고, 재고를 다시 구축하는 방법을 계획했습니다.

데시전넥스트 플랫폼을 사용하여, 고객은 복잡한 판매 및 조달 대안 4개를 구축하고 비교하여 예상 시장 결과와 위험을 비교했습니다. 그들은 초과 재고를 여러 절단으로 성공적으로 청산하고, 이러한 거래는 단일 월에 데시전넥스트 소프트웨어 투자에 대한 5배의 수익을 제공했습니다.

인공지능과 기계 학습의 미래 발전이 商品 시장에 미칠 영향과 데시전넥스트가 이를 준비하는 방법에 대해 논의해 주세요.

데시전넥스트는 商品 시장에서 인공지능과 기계 학습을 사용하여 더 효율적이고, 수익성 있고, 지속 가능한 시장으로 만드는 노력의 최전선에 있습니다. 세계가 기후 변화와 정치적 불안정성과 같은 거대한 도전에 직면하면서, 지능형 기술은 이러한 도전을 성공적으로 극복하는 데越来越重要한 구성 요소가 될 것입니다. 우리는 고객과 파트너가 이러한 일을 도와주는 플랫폼을 제공하는 것을 신뢰하는 것을 영예로 생각합니다.

인터뷰 감사합니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 데시전넥스트를 방문하십시오.