Джефф Сейберт, генеральный директор и сооснователь Digits – Интервью

Генеральный директор и сооснователь Digits, финансовой платформы, предоставляющей следующее поколение инструментов, которые дают операторам полное понимание своего бизнеса в реальном времени.Используя передовые машинное обучение и продвинутый статистический анализ , Digits преобразует миллионы точек данных в живую модель вашего бизнеса.

Вы научились программировать в 12 лет, что привлекло вас к информатике в таком раннем возрасте, и что вы программировали?

Как и большинство детей конца 90-х, я провел часы, играя в компьютерные игры, и мои родители считали, что это не лучшее использование времени. Когда мне было 12, они подарили мне книгу на Рождество – “Программирование на Mac для начинающих” – и, если честно, я прочитал ее и не совсем понял. Через несколько месяцев я снова взял ее и попытался выполнить пример “Hello World”, и наобум я изменил его, чтобы текст выводился ярко-оранжевым. В тот момент, когда текст стал оранжевым, у меня включился свет, и я понял, что я могу заставить этот компьютер делать все, что я хочу. Я сразу же увлекся. Я провел практически каждую ночь с тех пор, кодируя, и за время средней школы и старших классов я создал и выпустил серию приложений для Mac, включая приложение для построения гистограмм и редактор плагинов для игры Escape Velocity.

Вы основали 2 компании до Digits, какие это были компании?

В 2007 году я стал сооснователем Increo, стартапа по сотрудничеству в реальном времени, который позволял комментировать, рисовать и аннотировать документы в веб-браузере. Мы были приобретены компанией Box в 2009 году. Два года спустя, в 2011 году, я стал сооснователем Crashlytics, инструмента для отчетов о сбоях на мобильных устройствах, который был приобретен Twitter в 2013 году, а затем Google (GOOGL ) в 2017 году. Сегодня Crashlytics является де-факто инструментом для отчетов о сбоях на iOS и Android и работает на более чем 6 миллиардах активных пользователей, что составляет практически все активные смартфоны на Земле.

Можете ли вы рассказать историю создания Digits и как она возникла из вашего опыта работы в Crashlytics?

В Crashlytics я был действительно поражен разницей в качестве и удобстве использования между панелями, которые у нас были на стороне продукта (Google Analytics, мониторинг производительности в реальном времени, тестирование A/B и т. д.), и тем, что у нас было на стороне бизнеса и финансов (QuickBooks, модели Excel, отчеты в формате PDF). Это было безумием для меня, что любой вопрос казался таким утомительным и ручным, и так медленным – мы ждали 2-3 недели после каждого месяца, чтобы получить наши финансовые отчеты. Я основал Digits с единственной целью: сделать финансы малого бизнеса реальными, интерактивными и интуитивными.

Какова реальная финансовая концепция Digits?

Мой опыт в Crashlytics был подкреплен тем, что я увидел в Twitter. Как руководитель потребительского продукта, часть моих обязанностей заключалась в работе с финансовой командой для надзора за финансами организации. Я помню, что спросил их вопрос о бюджете, на который ответ был по сути: “Мы не выполнили эти книги. Подождите несколько недель.” Я был как: несколько недель?! У нас более 100 человек в финансовой команде, и это основная команда продукта и инженерии в компании! Это показало мне, что то, что я испытал в Crashlytics, не было странным, это было принятое правило во многих компаниях всех размеров.

Почему традиционные программные компании испытывали трудности с предоставлением реальной финансовой информации?

Слово “традиционный” является ключевым здесь. Текущие финансовые системы являются реликвиями эпохи цифровизации 70-80-х годов. Большинство банков все еще работают на мейнфреймах COBOL. Основные пакеты программного обеспечения для учета являются 20-30-летними кодовыми базами. В Digits, и с запуском Digits AI, мы решаем эту проблему на фундаментальном уровне, переосмысливая основу финансового учета через призму последних технологий машинного обучения и современной программной архитектуры.

Можете ли вы рассказать о типах алгоритмов машинного обучения, которые используются?

Мы очень рады Digits AI, потому что он безшовно сочетает сильные стороны обеих основных областей машинного обучения: генеративных больших языковых моделей и предсказательных моделей сходства. Мы доработали генеративные языковые модели, чтобы помочь клиентам с утомительными задачами, такими как понимание финансовых вопросов и объяснение учетной терминологии, и мы обучили проприетарные предсказательные модели на более чем 300 миллиардах долларов объема транзакций малого бизнеса, чтобы они понимали основные концепции двойной записи. В сочетании с нашей собственной финансовой моделью Digits AI представляет собой технологический прорыв в применении моделей машинного обучения к бизнес-финансам.

Генеративные модели AI часто плохи в математике, как Digits решает эту проблему?

Вы абсолютно правы – генеративные модели AI блестящи в творческих занятиях, но печально известны своей слабостью в факто-ориентированных упражнениях и математике в частности. Вы, возможно, видели некоторые примеры с ChatGPT, которые довольно смешны. Решение этой проблемы было огромным усилием и абсолютно массивным прорывом для нашей инженерной команды: Digits AI сочетает силу больших языковых моделей с нашей новой, проприетарной финансовой моделью и собственной языком запросов, который легче переводить и более выразителен, чем традиционные подходы, основанные на SQL. Это позволяет Digits AI понимать намерение пользователя и запрашивать вычисления над его данными без знания схемы данных или ключей шифрования. Вместе мы можем предоставить 100% точные ответы на каждый запрос.

Digits разработал трехуровневую архитектуру для защиты данных клиентов, приносящий банковский уровень безопасности к большим языковым моделям, можете ли вы рассказать, что это за технология и как она сохраняет данные в безопасности?

В основе лежит новая, проприетарная финансовая модель Digits. Данные клиентов шифруются при хранении с помощью AES-256, с объектными ключами шифрования, защищенными с помощью продвинутых методов, таких как шифрование конверта, и изолированы бизнес-за-бизнесом, никогда не покидая безопасной инфраструктуры Digits в США. На втором уровне Digits AI использует проприетарные, обученные глубокие модели, чтобы понять уникальные атрибуты финансов малого бизнеса и двойной записи. На третьем уровне Digits AI взаимодействует с публичными API LLM, используя только анонимные и обфусцированные идентификаторы клиентов. В любой момент сырые данные клиентов никогда не подвергаются воздействию третьих моделей или систем.

Вы довольно оптимистичны относительно будущего AI, почему вы думаете, что бум AI только начинается?

ChatGPT испытал самый быстрый рост принятия любой технологии в истории человечества по хорошей причине: в отличие от интернет-волны 25 лет назад, вам не нужно покупать компьютер и заключать контракт с провайдером. В отличие от мобильной волны 15 лет назад, вам не нужно покупать дорогой смартфон. И в отличие от криптоволны 5 лет назад, AI легко использовать, и он действительно полезен.

Каково ваше видение будущего Digits?

Digits AI – это только наш первый шаг в построении будущего реального времени, интуитивного и автоматизированного финансового малого бизнеса, и мы уже работаем над расширением его возможностей. В ближайшем будущем Digits ускорит ваш учет, даст вам одновременный вид наличных и начисленных показателей вашего бизнеса, автоматически сгенерирует ваши ежемесячные финансовые отчеты и поможет вам составить бюджет и прогноз без скуки от отладки и поддержки моделей. Следующие пять лет будут трансформационными в бизнес-финансах и учете, и нашей целью является создание программного обеспечения, которое сделает все это приятным.

Спасибо за отличное интервью, читателям, которые хотят узнать больше, следует посетить Digits.