NextBillion.ai ၏ ပူးတွဲတည်ထောင်သူ Gaurav Bubna - အင်တာဗျူးစီးရီး

Gaurav Bubna သည် Co-Founder ဖြစ်သည်။ နောက်တစ်ခုက Billion.ai လုပ်ငန်းများအတွက် တည်ဆောက်ထားသော မြေပုံပလက်ဖောင်းတစ်ခု။ သူသည် ယခင်က Grab၊ Ola နှင့် ZLemma (Hired.com မှဝယ်ယူ) ကဲ့သို့သော ကုမ္ပဏီများနှင့် လက်တွဲခဲ့ဖူးသည်။

ကွန်ပြူတာသိပ္ပံနှင့် စက်သင်ယူခြင်းတို့ကို အစပိုင်းတွင် အဘယ်အရာက သင့်ကို ဆွဲဆောင်ခဲ့သနည်း။

ကျောင်းတက်တုန်းကတောင် သင်္ချာဘာသာရပ်နဲ့ အသေးအမွှားလေးတွေကို တတ်နိုင်သမျှ ပရိုဂရမ်ရေးနည်းတွေကို အမြဲလေ့လာခဲ့တယ်။ ဒါကြောင့် ကျွန်တော် ကောလိပ်တက်တုန်းက ကွန်ပျူတာသိပ္ပံကို လေ့လာတာက သဘာဝကျတဲ့ တိုးချဲ့မှုတစ်ခုလို့ ထင်ခဲ့တယ်။ Machine Learning သည် နှစ်များတစ်လျှောက်တွင် "ရရှိသောအရသာ" ကို ပို၍နှစ်သက်သည်။ ဒေတာကြီးကြီးမားမားနှင့် လက်တွေ့ကမ္ဘာအသုံးအဆောင်အမျိုးမျိုးတွင် အသုံးချနိုင်မှုကဲ့သို့သော လက်တွေ့နှင့် လက်တွေ့ကမ္ဘာသွင်ပြင်များ ပေါင်းစပ်မှုကို နှစ်သက်ပြီး စိတ်စွဲလန်းဖွယ်ကောင်းသည့် ဖြစ်နိုင်ခြေသီအိုရီကဲ့သို့သော သီအိုရီဆိုင်ရာ ရှုထောင့်များကို ကျွန်ုပ်နှစ်သက်ပါသည်။

မတည်ထောင်မီ နောက်ဘီလီယံ သင်သည် Grab တွင် Maps ထုတ်ကုန်အဖွဲ့ကို စတင်တည်ထောင်သူဖြစ်ပြီး အဖွဲ့ဝင် 10 ဦးပါဝင်သည့် လုပ်ငန်းခွင်သုံးအဖွဲ့မှ ~ 300 နှစ်တာကာလအတွင်း 2.5+ သို့ XNUMX+ အထိ အတိုင်းအတာအထိ ကူညီပေးခဲ့သည်။ ဒီအတွေ့အကြုံကနေ သင်ယူခဲ့တဲ့ အဓိကသင်ခန်းစာတွေက ဘာတွေလဲ။

Grab က နိုင်ငံတိုင်းကို “အရှေ့တောင်အာရှ” ရဲ့ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်ပေမဲ့ လက်တွေ့မှာတော့ သူတို့အားလုံးက ကွာခြားလွန်းတာကို ကျွန်တော်လေ့လာခဲ့ရတဲ့ အဓိကသင်ခန်းစာတစ်ခုပါပဲ။ အမှန်တကယ် ကောင်းမွန်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်သော ဖြေရှင်းချက်များသည် လုပ်ငန်းတစ်ခုစီ၊ နိုင်ငံတစ်ခုစီနှင့် တစ်ခါတစ်ရံတွင် တစ်နိုင်ငံတည်းရှိ မတူညီသောမြို့ကြီးများနှင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေသော နည်းလမ်းဖြင့် တည်ဆောက်ထားသည်။ ထုတ်ကုန်အများစုသည် ဤနည်းဖြင့် တည်ဆောက်ထားခြင်းမဟုတ်ဘဲ လျင်မြန်စွာ အတိုင်းအတာစွမ်းရည်ကို ချိန်ခွင်လျှာညှိရန် အလွန်ခက်ခဲသော်လည်း အသုံးပြုမှုကိစ္စတစ်ခုစီနှင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်သော တည်ဆောက်ဆဲဖြစ်သည်။ ဒီချိန်ခွင်လျှာဟာ အဲဒီ့အချိန်က သင်ယူခဲ့ရတဲ့ အဓိကသင်ခန်းစာတစ်ခုလို့ ကျွန်တော်ထင်ပါတယ်။

NextBillion.ai ရဲ့ နောက်ကွယ်က ဥပါဒ်ဇာတ်လမ်းကို မျှဝေပေးနိုင်မလား။

ကျွန်ုပ်တို့သည် Grab မှ အထူးလိုအပ်သော မြေပုံဆွဲဖြေရှင်းချက်များတွင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံထားသော်လည်း Google ကဲ့သို့ စားသုံးသူဗဟိုပြုမြေပုံများကို ပံ့ပိုးရန်အတွက် ဖန်တီးထားသည့်အရာမဟုတ်ပါ။ အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ၊ Grab အတွက် ယူနစ်စီးပွားရေးအရ Grab အတွက် ကြီးမားသော အကျိုးသက်ရောက်မှုကို မောင်းနှင်နိုင်ခဲ့ပြီး ပြိုင်ဆိုင်မှုပြင်းထန်သော ကွဲပြားမှုကို မောင်းနှင်နိုင်ခဲ့သည်။ Grab သည် ၎င်းတို့၏ မြေပုံများတွင် များစွာ ရင်းနှီးမြုပ်နှံနိုင်သည့် ကံကောင်းသည့် အနေအထားတွင် ရှိနေသော်လည်း အခြားသော ကုမ္ပဏီ အများစုမှာ ထိုသို့ လုပ်ဆောင်နိုင်မည် မဟုတ်ပါ။ (အရင်းအနှီး များများစားစား မရရှိသောကြောင့်)။ ထို့ကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ သင်ယူမှုအချို့ကို ယူဆောင်ကာ တစ်ကမ္ဘာလုံးရှိ လုပ်ငန်းများအတွက် ပလက်ဖောင်းတစ်ခု တည်ဆောက်ရန် အခွင့်အလမ်းတစ်ခုကို ကျွန်ုပ်တို့တွေ့မြင်ခဲ့ရသည်။

NextBillion.ai သည် လုပ်ငန်းများအတွက် ကမ္ဘာ့ပထမဆုံး ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှု လျှော့ချပြီး စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်သော မြေပုံထုတ်သည့် ပလပ်ဖောင်းဖြစ်သည်။ Google Maps ကဲ့သို့သော လူကြိုက်များသော ရွေးချယ်မှုများနှင့် ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုလျှော့ချရေး ပလက်ဖောင်းကို အသုံးပြုရန် လုပ်ငန်းများအတွက် အကျိုးကျေးဇူးအချို့ကား အဘယ်နည်း။

သယ်ယူပို့ဆောင်ရေး၊ ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးနှင့် e-commerce ကုမ္ပဏီများအတွက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ယူနစ်စီးပွားရေး၊ ပို့ဆောင်မှုတစ်ခုလျှင် ကုန်ကျစရိတ်သက်သာပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်သော ပိုင်ဆိုင်မှုအသုံးပြုမှုကို လုပ်ဆောင်ပေးပါသည်။ Google Maps ကဲ့သို့သော ရွေးချယ်မှုများ၏ 'အရွယ်အစား-ကိုက်ညီ-အားလုံး' သဘောသဘာဝအရ၊ ဤလုပ်ငန်း အမြတ်များသည် ရိုးရှင်းစွာ မဖြစ်နိုင်ပါ။ အခြားသော B2B ဆော့ဖ်ဝဲကုမ္ပဏီများအတွက်၊ ဤအရွယ်အစားသည် ကန့်သတ်ချက်အားလုံးနှင့် ကိုက်ညီသောကြောင့် ဖောက်သည်လိုအပ်ချက်များစွာကို ဖြည့်ဆည်းပေးနိုင်ခြင်းမရှိပေ။ ကျွန်ုပ်တို့သည် အပိုဝင်ငွေနှင့် တိုးတက်မှုအခွင့်အလမ်းများကို ရရှိစေသော ပိုမိုအသုံးပြုမှုကိစ္စများကို ဖွင့်ပေးပါသည်။

Google Maps တွင် အသုံးပြုနိုင်သော API အရေအတွက်အပေါ် ကန့်သတ်ချက်များ ရှိပြီး NextBillion.ai နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ကန့်သတ်ချက်များမှာ အဘယ်နည်း။

ဤသည်မှာ ကျွန်ုပ်တို့၏ ကွဲပြားသူများထဲမှ တစ်ခု၏ စံနမူနာကောင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် အကန့်အသတ်မရှိ API ခေါ်ဆိုမှုများ ပက်ကေ့ဂျ်များ၊ 20x မြင့်မားသော throughput အတွက် ပံ့ပိုးမှု၊ နှင့် အကောင်းဆုံးရရှိနိုင်သော အခြားရွေးချယ်စရာများထက် 5 ဆ နောက်ကျနေချိန် အပါအဝင် ကျွန်ုပ်တို့၏ဖောက်သည်များအား အလွန်လိုက်လျောညီထွေရှိသော စီးပွားဖြစ်မော်ဒယ်များကို ပေးပါသည်။

ဒေသအဆင့်တွင် ထောက်ပံ့ရေးဝယ်လိုအား ခန့်မှန်းချက်ကို စောင့်ကြည့်ရန် စနစ်သည် AI ကို မည်သို့အသုံးပြုသနည်း။

ကျွန်ုပ်တို့၏ APIs များကို ပိုမိုကောင်းမွန်ပြီး ပိုမိုထိရောက်သော ပို့ဆောင်မှု၊ ပိုမိုတိကျသောစျေးနှုန်းပြောင်းလဲမှုများအပါအဝင် စျေးနှုန်းအပြောင်းအလဲများကို လုပ်ဆောင်ရန်အသုံးပြုထားပြီး၊ ၎င်းသည် ဒေသများကဲ့သို့ အလွန်သေးငယ်သောအဆင့်ရှိ ထောက်ပံ့ရေးဝယ်လိုအားမညီမျှမှုကို တိုက်ရိုက်အကျိုးသက်ရောက်စေသည်။

စီးနင်းလိုက်ပါသည့် ဝန်ဆောင်မှုများအတွက် AI သည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ယာဉ်စီးခနှင့် ၀င်ငွေများ လိုက်လျောညီထွေရှိစေရန် လမ်းကြောင်းကို မည်သို့ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သည်ကို ဆွေးနွေးနိုင်မလား။

ဤပလပ်ဖောင်းများရှိ ယာဉ်မောင်းများသည် အချိန်ကို ငွေအဖြစ် ရှုမြင်ကြသည်။ ကားမောင်းရင်း တစ်နာရီကြာတိုင်း အဆုံးမှာ $X ရအောင် အာမခံချက် လိုချင်တယ်။ လက်တွေ့တွင်၊ မြေပုံညွှန်း APIs များမှ မမှန်ကန်သော အကွာအဝေးအချိန် ခန့်မှန်းချက်များကြောင့်၊ ယာဉ်မောင်းတစ်ဦး၏ သုံးစွဲသည့်အချိန်တစ်ယူနစ်၊ မတူညီသော လမ်းကြောင်းများ၊ နေ့၏နာရီများနှင့် တစ်ပတ်တာ၏နေ့ရက်များအလိုက် ငွေကြေးပမာဏ ကြီးမားစွာ အတက်အကျရှိပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ AI သည် ယခင်က မောင်းနှင်မှုအမူအကျင့်၊ မြို့တွင်း ယာဉ်ကြောပိတ်ဆို့မှုပုံစံများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားပြီး အလွန်တိကျသောလမ်းကြောင်းများနှင့် ယာဉ်အသွားအလာများကို အကြံပြုပါသည်။ ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ဖောက်သည်များအတွက် အလွန်တိကျသောစျေးနှုန်းကိုရရှိစေပြီး၊ ၎င်းတို့၏ယာဉ်မောင်းများအတွက် ပိုမိုခန့်မှန်းနိုင်သောဝင်ငွေများဖြစ်သည်။

NextBillion.ai သည် လုပ်ငန်းများအတွက် လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် အခြားနေ့စဥ်အသုံးပြုမှုကိစ္စများတွင် အဘယ်နည်း။

ကျွန်ုပ်တို့သည် အစားအသောက်ပေးပို့ခြင်း၊ ကုန်ခြောက်ပစ္စည်းများနှင့် e-commerce ပို့ဆောင်ခြင်းကဲ့သို့သော ကျယ်ပြန့်သောပေးပို့မှုနှင့် e-commerce မြင်ကွင်းများကို လုပ်ဆောင်ပေးပါသည်။ လူနာတင်ယာဉ်များကဲ့သို့ အရေးပေါ်တုံ့ပြန်ရေး ဝန်ဆောင်မှုများကိုလည်း ဆိုက်ရောက်ချိန်များ ပိုမိုမြန်ဆန်စေရန်၊ မှုခင်းဖြစ်ပွားမှုနှုန်းလျှော့ချရန်အတွက် ထိရောက်စွာကင်းလှည့်နိုင်ရန် ရဲတပ်ဖွဲ့ဝင်များအား ရဲတပ်ဖွဲ့ဝင်များအား ပံ့ပိုးပေးခြင်း၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤနေ့စဉ်အသုံးပြုမှုအချို့ကို ဖြစ်နိုင်ချေရှိစေမည့် မြင်ကွင်းများ၏နောက်ကွယ်မှ အခြားကိစ္စများကို အသုံးပြုပါသည်။ ဥပမာ - သင်၏ e-commerce မှာယူမှုများကို သင့်အနီးဆုံးပြည့်စုံမှုဗဟိုသို့ ယူဆောင်လာသည့် ထရပ်ကားလမ်းကြောင်းများ။

NextBillion.ai အကြောင်း သင်မျှဝေလိုသည့် အခြားအရာများ ရှိပါသလား။

လုပ်ငန်းအများစုသည် မြေပုံများသည် နည်းပညာကောင်းတစ်ခုမဟုတ်သော်လည်း တူညီသောထောက်ပံ့မှု သို့မဟုတ် ပိုင်ဆိုင်မှုအခြေခံမှ စီးပွားရေးဆိုင်ရာအကျိုးသက်ရောက်မှုအတွက် ဒေါ်လာသန်းပေါင်း 100 ကို တွန်းအားပေးနိုင်ကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့ယုံကြည်ပါသည်။ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းတစ်ခုအနေနဲ့ အောင်မြင်ဖို့မျှော်လင့်ချက်ရဲ့ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းကတော့ လုပ်ငန်းရဲ့အခြေအနေကို မြှင့်တင်ဖို့ပါပဲ။ အကယ်၍ လာမည့်နှစ်များတွင် လုပ်ငန်းအများအပြားသည် ကျွန်ုပ်တို့နှင့် တိုက်ရိုက်လုပ်ဆောင်ခြင်းမရှိပါက spatial data ၏တန်ဖိုးကို ပိုမိုသိရှိနားလည်အောင် ကူညီပေးနိုင်ပါက၊ ကျွန်ုပ်တို့၏မစ်ရှင်သည် တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း ပြီးမြောက်မည်ဟု ယူဆပါသည်။

အင်တာဗျူးကောင်းအတွက် ကျေးဇူးတင်ပါသည်၊ ပိုမိုလေ့လာလိုသော စာဖတ်သူများ လာရောက်လေ့လာသင့်ပါသည်။ နောက်တစ်ခုက Billion.ai.