Гаурав Бубна, сооснователь NextBillion.ai – Интервью

Гаурав Бубна – сооснователь NextBillion.ai, платформы картографии для предприятий. Ранее он работал в компаниях Grab, Ola и ZLemma (приобретена Hired.com)

Что изначально привлекло вас к информатике и машинному обучению?

Даже когда я был в школе, я всегда был привлечен математикой и всеми небольшими фрагментами программирования, которые я мог сделать в то время. Таким образом, когда я поступил в колледж, изучение информатики казалось естественным продолжением. Машинное обучение было больше “приобретенным вкусом” за годы. Мне нравилась комбинация практических и реальных аспектов, таких как большие данные и возможность применять их к различным реальным приложениям, а также теоретических аспектов, таких как теория вероятностей, которую я всегда находил fascинующей.

До основания NextBillion.ai вы были одним из основателей команды продукта Maps в Grab, где вы помогли масштабировать команду с 10-членной межфункциональной команды до 300+ за khoảng 2,5 года. Какие были некоторые ключевые уроки, которые вы извлекли из этого опыта?

Одним из ключевых уроков, который я выучил, было то, что хотя каждая страна, в которой работал Grab, была частью “Юго-Восточной Азии”, на практике они все были так khácны. Решения, которые действительно работали хорошо, были построены так, что они могли быть адаптированы к каждому бизнесу, каждой стране и иногда даже к разным городам внутри одной и той же страны. Большинство продуктов не строятся таким образом, и очень трудно сбалансировать способность быстро масштабироваться, но при этом строить продукты, адаптированные к каждому случаю использования. Я думаю, что этот баланс является одним из ключевых уроков, которые я выучил из своего времени там.

Можете ли вы рассказать историю создания NextBillion.ai?

Мы инвестировали в решения по картографии, которые были специально необходимы Grab, но не были чем-то, что поддерживалось потребительскими картами, такими как Google (GOOGL ). Со временем мы смогли оказать огромное влияние на Grab как в плане экономики единиц, так и в плане сильной конкурентной дифференциации. И хотя Grab был в счастливом положении, чтобы инвестировать так много в свои карты, большинство других компаний не смогут сделать этого (потому что они не привлекли так много капитала). Таким образом, мы увидели возможность взять некоторые из наших знаний и построить платформу для предприятий во всем мире.

NextBillion.ai – это первый в мире децентрализованный и настраиваемый картографический сервис для предприятий. Какие есть преимущества для предприятий использовать децентрализованную платформу вместо популярных вариантов, таких как Google Maps?

Для транспортных, логистических и электронных коммерческих компаний мы обеспечиваем лучшую экономику единиц, более низкую стоимость доставки и лучшее использование активов. Учитывая “один размер подходит всем” характер вариантов, таких как Google Maps, эти бизнес-выгоды просто не возможны. Для других B2B-программных компаний они часто не могут обслуживать многие потребности клиентов из-за этих ограничений “один размер подходит всем”. Мы открываем больше случаев использования, обеспечивая больше доходов и возможностей роста.

Google Maps имеет ограничения на количество API, которые можно использовать. Каковы ограничения NextBillion.ai по сравнению с этим?

Это отличный пример одного из наших дифференциаторов. Мы предлагаем очень гибкие коммерческие модели нашим клиентам, включая пакеты с неограниченным количеством вызовов API, поддержку до 20-кратного увеличения пропускной способности и 5-кратного снижения задержки по сравнению с лучшими доступными альтернативами.

Как система использует ИИ для мониторинга прогноза спроса и предложения на уровне местности?

Наши API используются для обеспечения более эффективной и точной диспетчеризации, более точных изменений цен, включая динамическое ценообразование, что в свою очередь оказывает прямое влияние на дисбаланс спроса и предложения на очень мелком уровне, таком как местность.

Для служб вызова такси можете ли вы рассказать, как ИИ может предсказать трафик, чтобы обеспечить лучшую согласованность тарифов и заработка?

Водители на этих платформах рассматривают время как деньги. Каждый час, который они проводят за рулем, они хотят иметь некоторую уверенность в том, что они заработают X долларов в конце этого часа. На практике из-за неточных прогнозов расстояния и времени от картографических API существует огромная флуктуация в сумме денег, которую водитель зарабатывает за единицу времени, в разных маршрутах, в разное время суток и в разные дни недели. Наш ИИ учитывает прошлое поведение водителей, закономерности трафика в городе и предлагает очень точные маршруты и трафик. Это обеспечивает очень точное ценообразование для наших клиентов и, в свою очередь, намного более предсказуемый заработок для их водителей.

Какие еще повседневные случаи использования NextBillion.ai обеспечивает для предприятий?

Мы обеспечиваем широкий спектр сценариев доставки и электронной коммерции, таких как доставка еды, продуктов и электронной коммерции. Мы также обеспечиваем службы экстренного реагирования, такие как прибытие карет скорой помощи, полицейские патрули для снижения уровня преступности и эффективную уборку мусора. Мы также обеспечиваем другие случаи использования, которые делают возможными некоторые из этих повседневных случаев – например, маршруты грузовиков, которые доставляют ваши заказы электронной коммерции в ближайший склад.

Есть ли что-то еще, что вы хотели бы поделиться о NextBillion.ai?

Мы считаем, что большинство предприятий все еще не осознают, что карты – это не просто крутая технологическая вещь, а могут оказать влияние на бизнес в размере сотен миллионов долларов с той же базы поставок или активов. Часть того, чего мы надеемся достичь как бизнеса, – это продвижение состояния отрасли самой по себе. Если в ближайшие годы мы сможем помочь многим больше предприятиям осознать ценность пространственных данных, даже если они не будут работать с нами напрямую, мы будем считать свою миссию частично выполненной.

Спасибо за отличное интервью. Читателям, которые хотят узнать больше, следует посетить NextBillion.ai.