Jeff Seibert, CEO i współzałożyciel Digits – seria wywiadów

CEO i współzałożyciel Digits, platformy zarządzania finansami, która zapewnia najnowszą generację narzędzi, dających operatorom pełne zrozumienie swojego biznesu w czasie rzeczywistym. Korzystając z najnowocześniejszych technik uczenia maszynowego i zaawansowanej analizy statystycznej , Digits przekształca miliony punktów danych w żywy model Twojego biznesu.

Nauczyłeś się programowania samodzielnie, gdy miałeś 12 lat, co cię przyciągnęło do informatyki w tak młodym wieku, i co programowałeś?

Jak większość dzieci z końca lat 90., spędzałem godziny grając w gry komputerowe, a moi rodzice uważali, że to nie jest najlepsze wykorzystanie czasu. Gdy miałem 12 lat, dali mi książkę na Boże Narodzenie – “Programowanie na Macintosh” dla początkujących – i szczerze mówiąc, przeczytałem ją i nie zrozumiałem. Kilka miesięcy później wziąłem ją ponownie i spróbowałem przykładu “Hello World”, i na zasadzie próby zmieniłem go, aby tekst wyświetlał się na pomarańczowo. W momencie, gdy tekst stał się pomarańczowy, zapaliła się we mnie lampka, i zrozumiałem, że mogę zmusić ten komputer do robienia wszystkiego, co tylko chcę. Byłem od razu uzależniony. Spędzałem praktycznie każdy wieczór od tego czasu programując, i w ciągu kilku lat szkoły średniej i liceum stworzyłem i wydałem serię aplikacji na Maca, w tym aplikację do tworzenia histogramów i edytor pluginów do gry Escape Velocity.

Zacząłeś 2 firmy przed Digits, jakie to były?

W 2007 roku współzałożyłem Increo, startup zajmujący się współpracą w czasie rzeczywistym, który pozwalał komentować, rysować i edytować dokumenty w przeglądarce internetowej. Został on zakupiony przez Box w 2009 roku. Dwa lata później, w 2011 roku, współzałożyłem Crashlytics, narzędzie do raportowania awarii na urządzeniach mobilnych, które zostało zakupione przez Twitter w 2013 roku, a następnie przez Google (GOOGL ) w 2017 roku. Dziś Crashlytics jest de facto raportem awarii dla systemów iOS i Android i działa na ponad 6 miliardach aktywnych urządzeń mobilnych.

Czy mógłbyś opowiedzieć o historii powstania Digits i jak powstało z Twojego doświadczenia z Crashlytics?

W Crashlytics byłam naprawdę zaskoczony różnicą w jakości i łatwości użycia między pulpitymi, które mieliśmy po stronie produktu (Google Analytics, monitorowanie wydajności w czasie rzeczywistym, testy A/B itp.) a tym, co mieliśmy po stronie biznesu/finansów (QuickBooks, modele Excel, raporty PDF). Było to szokujące, że każde pytanie wydawało się tak nużące i ręczne do odpowiedzi, i tak wolne – czekaliśmy 2-3 tygodnie po każdym miesiącu, aby otrzymać nasze sprawozdania finansowe. Założyłem Digits z jednym celem: zrobić finanse małych firm w czasie rzeczywistym, interaktywne i intuicyjne.

Jakie jest podstawowe założenie danych finansowych w czasie rzeczywistym w Digits?

Moje doświadczenie z Crashlytics zostało potwierdzone przez to, co zobaczyłem w Twitterze. Jako szef produktu konsumenckiego, częścią moich obowiązków było współpraca z zespołem finansowym, aby nadzorować finanse organizacji. Pamiętam, że zapytałem ich o pytanie dotyczące budżetu, na które odpowiedź była skutecznie “Nie wykonaliśmy tych ksiąg. Czekaj kilka tygodni”. Byłem jak “kilka tygodni?!” Mamy ponad 100 osób w finansach i to jest podstawowy zespół inżynieryjny w firmie! Pokazało mi to, że to, co doświadczyłem w Crashlytics, nie było dziwne, ale było akceptowanym standardem w wielu firmach wszystkich rozmiarów.

Dlaczego tradycyjne firmy oprogramowania miały trudności z oferowaniem danych finansowych w czasie rzeczywistym?

Tradycja jest kluczem tutaj. Obecne systemy finansowe są reliktami ery cyfryzacji z lat 70-80. Ogromna większość banków nadal działa na głównych komputerach COBOL. Główne pakiety oprogramowania księgowego są 20-30 letnimi bazami kodu. W Digits i przy uruchomieniu Digits AI, rozwiązujemy to na poziomie podstawowym, przebudowując podstawy księgowości finansowej poprzez pryzmat najnowszej technologii uczenia maszynowego i nowoczesnej architektury oprogramowania.

Czy mógłbyś omówić rodzaje algorytmów uczenia maszynowego, które są używane?

Jesteśmy tak podekscytowani Digits AI, ponieważ łączy ono bezproblemowo siłę obu głównych dziedzin w uczeniu maszynowym: generatywnych modeli językowych i modeli predykcyjnych. Doskonaliśmy generatywne modele językowe, aby pomóc klientom w nużących zadaniach, takich jak zrozumienie pytań finansowych i wyjaśnienie terminologii księgowej, i przeszkoliliśmy własne modele predykcyjne na ponad 300 miliardach transakcji małych firm, aby zrozumieć podstawowe pojęcia podwójnego księgowania. W połączeniu z naszym własnym silnikiem modelowania finansowego, Digits AI reprezentuje przełom technologiczny w zastosowaniu najnowszych modeli uczenia maszynowego do finansów biznesowych.

Modele AI generatywne są często słabe w matematyce, jak Digits rozwiązuje ten problem?

Masz rację – modele AI generatywne są genialne w twórczych zajęciach, ale słabo radzą sobie z ćwiczeniami opartymi na faktach i matematyce w szczególności. Możesz zobaczyć przykłady z ChatGPT, które są dość zabawne. Rozwiązanie tego było ogromnym wysiłkiem i absolutnym przełomem dla naszego zespołu inżynieryjnego: Digits AI łączy siłę dużych modeli językowych z naszym nowym, własnym silnikiem modelowania finansowego i własnym językiem zapytań, który jest zarówno łatwiejszy do tłumaczenia, jak i bardziej wyrafinowany niż tradycyjne podejścia oparte na SQL. Pozwala to Digits AI na zrozumienie intencji użytkownika i żądanie obliczeń nad danymi bez znajomości podstawowego schematu danych lub kluczy szyfrujących. Połączone, możemy dostarczyć 100% dokładne odpowiedzi na każde żądanie.

Digits opracował trójwarstwową architekturę, aby chronić dane klientów, wprowadzając zabezpieczenia bankowe do dużych modeli językowych, czy mógłbyś omówić tę technologię i jak chroni dane?

Na podstawie leży nowy, własny silnik modelowania finansowego Digits. Dane klientów są szyfrowane w spoczynku przy użyciu AES-256, z kluczami obiektów chronionymi zaawansowanymi technikami, takimi jak per-envelope encryption, i są odizolowane biznes po biznesie, nigdy nie opuszczając bezpiecznych granic infrastruktury Digits w USA. Na drugim poziomie Digits AI wykorzystuje własne, przeszkolone modele głębokiego uczenia, aby zrozumieć unikalne atrybuty finansów małych firm i podwójnego księgowania. Na trzecim poziomie Digits AI współpracuje z publicznymi interfejsami API LLM, używając tylko anonimizowanych i zniekształconych identyfikatorów klientów. W żadnym momencie surowe dane klientów nie są nigdy narażone na modele lub systemy trzecich stron.

Jesteś dość optymistyczny co do przyszłości AI, dlaczego uważasz, że boom AI jest dopiero na początku?

ChatGPT doświadczył najbardziej ekspresowego krzywej adopcji jakiejkolwiek technologii w historii ludzkości, i to z dobrego powodu: w przeciwieństwie do fali internetowej 25 lat temu, nie musisz kupić komputera i podpisać umowy z dostawcą usług internetowych. W przeciwieństwie do fali mobilnej 15 lat temu, nie musisz kupić drogiego smartfona. A w przeciwieństwie do fali kryptowalut 5 lat temu, AI jest łatwe w użyciu i jest naprawdę przydatne.

Jakie jest Twoje wizjonerskie spojrzenie na przyszłość Digits?

Digits AI jest tylko naszym pierwszym krokiem w budowaniu przyszłości finansów małych firm w czasie rzeczywistym, automatycznych i intuicyjnych, i już pracujemy nad rozszerzeniem jego możliwości. W niedalekiej przyszłości Digits przyspieszy Twoje księgowanie, da Ci jednoczesny widok gotówkowy i rozchodowy Twojego biznesu, automatycznie wygeneruje Twoje miesięczne sprawozdania finansowe i pomoże Ci w budżecie i prognozowaniu bez nużącego debugowania i utrzymania modeli. Kolejne pięć lat będzie przełomowe w finansach biznesowych i księgowości, a naszym celem jest pionierowanie oprogramowania, które sprawi, że wszystko to będzie przyjemne.

Dziękuję za wspaniały wywiad, czytelnicy, którzy chcą dowiedzieć się więcej, powinni odwiedzić Digits.