Ричард Поттер, сооснователь и генеральный директор Peak – Интервью

Ричард Поттер – сооснователь и генеральный директор Peak, платформы, которая дает инженерам по данным, ученым по данным и коммерческим руководителям все необходимое для создания и поддержки решений, основанных на искусственном интеллекте, во всей компании.

Расскажите нам о истории создания Peak?

Идея создания Peak возникла в результате разговора в пабе о различных продуктах бизнес-интеллекта, доступных на тот момент. Мои сооснователи, Атул Шарма и Дэвид Лейтч, и я задумались, почему так мало компаний могут использовать данные для принятия решений. Мы хотели упростить все для бизнеса, разрушить барьеры внутри компаний, чтобы команды могли работать вместе и все могли использовать полезные результаты, основанные на данных. Это привело нас к созданию платформы, которая объединяет команды вокруг продукта, созданного для оптимизации бизнеса с помощью искусственного интеллекта.

Можете ли вы описать, что такое Интеллект принятия решений для нашей аудитории?

Интеллект принятия решений – это применение искусственного интеллекта для оптимизации коммерческих решений. Он ориентирован на результат, то есть решения Интеллекта принятия решений созданы для достижения осязаемого результата, такого как более высокий уровень продаж или маржа.

Одним из ваших прогнозов на 2022 год является то, что появляется новая дисциплина науки о данных. Можете ли вы рассказать об этом?

По мере увеличения коммерческих инвестиций в искусственный интеллект и созревания науки о данных появляется новая дисциплина науки о данных, которая начинается с конца в виду.

Традиционные проекты науки о данных начинаются с понимания доступных данных и того, что можно с ними сделать. Результатом являются гипотетические решения проблем с данными, а не решения искусственного интеллекта, которые могут улучшить бизнес-результаты.

Фокусируясь на результатах с самого начала проекта и понимая, что практически возможно с доступными данными, эта новая дисциплина науки о данных отдает приоритет развертыванию решений, начиная с конца в виду. Это позволяет бизнесу быстрее развернуть искусственный интеллект и разблокировать ценность своей стратегии искусственного интеллекта.

Peak создал систему искусственного интеллекта, которая становится центральной системой интеллекта внутри бизнеса компании. Она агрегирует данные и развертывает машинное обучение, чтобы затем выводить результаты. Какие типы алгоритмов машинного обучения используются?

Платформа Peak использует широкий спектр методов машинного обучения и моделирования – выбор означает, что мы можем подойти к каждому проекту с наиболее подходящим методом. Мы можем использовать контролируемые и неконтролируемые методы, а также методы прогнозирования или оптимизации в зависимости от решаемой проблемы. Эти методы можно создать на нашей платформе с помощью Python, R и SQL.

Благодаря этой гибкости и широте выбора клиенты Peak могут создать свой собственный искусственный интеллект, уникальный для их бизнеса. Это то, что компании действительно нуждаются для принятия Интеллекта принятия решений. Каждая компания не должна иметь стандартный искусственный интеллект, а что-то, созданное специально для них.

Как Peak позволяет компаниям использовать свои самые большие активы – данные – для увеличения продаж и прибыли?

Платформа Peak запускает приложения, специально разработанные для достижения результатов, будь то увеличение продаж или рост прибыли (или и то, и другое!). Эти приложения охватывают весь мир маркетинга, продаж, мерчандайзинга, управления запасами, ценообразования и цепочки поставок. Поскольку она расположена на всей базе данных компании, платформа Интеллекта принятия решений Peak может оптимизировать всю цепочку создания ценности, предоставляя реальные идеи и рекомендации, которые приносят пользу каждому отделу бизнеса. Это сложная матрица, и Интеллект принятия решений – идеальный инструмент для обеспечения того, чтобы каждое принятое решение было правильным.

Peak, на первый взгляд, полностью обслуживается, должны ли компании, использующие эту услугу, иметь инженеров по искусственному интеллекту, чтобы использовать платформу?

Платформа Peak имеет три основных возможности, которые позволяют пользователям:

1. Объединить данные из всей организации и сделать их готовыми для искусственного интеллекта.
2. Создать и обучить централизованный интеллект, который использует модели искусственного интеллекта для предоставления прогностического взгляда на их организацию.
3. Предоставить интерфейс для пользователей линии бизнеса, чтобы взаимодействовать с моделями, которые направляют принятие решений в нескольких функциях.

Поскольку она была основана в 2015 году, Peak предлагала модель, в которой наша платформа и приложения реализуются для наших клиентов нашей командой успеха клиентов и командой науки о данных. Мы все чаще видим растущее число клиентов Peak, которые самостоятельно обслуживаются на платформе, создают свои собственные приложения или развертывают стандартные приложения Peak самостоятельно.

Можете ли вы привести примеры того, как Peak позволяет бизнесу оптимизировать цепочки поставок?

Хорошим примером может быть менеджер склада, который сталкивается с проблемой запасов. Традиционно он должен был вручную увеличивать заказы на переоцененные SKU, изменяя объемы заказов случайным образом, чтобы учесть волатильность спроса.

Но с помощью платформы Интеллекта принятия решений менеджер склада может быть проактивным, а не реактивным. Учитывая обстоятельства во всей компании, платформа Интеллекта принятия решений рекомендует ему уменьшить заказы от поставщика. Это может показаться контринтуитивным, если есть высокий спрос, но решение Интеллекта принятия решений обнаружило, что компания имеет склад с депо в соседнем округе, где есть 2000 единиц этого SKU, которые не продаются там. Оно уже предупредило команду логистики и направило запланированную доставку через этот склад, чтобы подобрать дополнительные SKU. Оно будет продолжать запускать одну и ту же модель для коммерческих команд во всей компании, изменяя рекомендуемые действия, когда данные и идеи меняются, и каждый отдел принимает меры.

Другим примером использования является снижение отходов и энергии, можете ли вы привести примеры клиентов, которые достигли этого с помощью Peak?

Глобальный ритейлер потребительских товаров в настоящее время использует Интеллект принятия решений для оптимизации своей транспортной сети и снижения количества бесполезных перемещений товаров между фабриками, распределительными центрами и магазинами. Цель компании – снизить выбросы углекислого газа и увеличить прибыль.

Используя источники данных из поставки, спроса и запасов, в сочетании с данными электронной точки продаж и данными клиентов, компания использует Интеллект принятия решений для оптимизации уровня запасов на каждом распределительном центре и координации перемещения запасов между несколькими центрами, учитывая такие факторы, как спрос (фактический и прогнозируемый), производственная мощность, затраты на обработку и транспортные затраты. Решение снизило логистические затраты на 10% и уменьшило количество поездок грузовиков между центрами на 200 000 км, что представляет собой снижение на 147 метрических тонн выбросов углекислого газа в течение первых восьми месяцев его развертывания.

Аналогично, ведущий производитель и поставщик агрегатов для строительной индустрии, имеющий общий парк из 400 транспортных средств, смог увеличить количество работ на водителя на 15% и снизить пробег на 3% на каждую работу с помощью автоматизированного решения Интеллекта принятия решений, которое прогнозирует спрос на работы и отмены, максимизирует производительность транспортных средств и планирует маршруты.

Каково ваше видение будущего Peak?

Мы хотим дать Интеллект принятия решений каждому бизнесу и создать компанию, которой люди будут любить быть частью. Это означает, что расширение для поддержки большего числа клиентов во всем мире является нашим главным приоритетом, и мы расширяемся как в США, так и в Индии, открывая клубы в Нью-Йорке, Мумбаи и Пуне. Устойчивая высокая производительность является ключом к этому; мы хотим, чтобы Пикеры были на нашем пути большую часть своей карьеры, мы не хотим, чтобы люди приходили и выгорали через пару лет.

Мы инвестируем значительные средства в исследования и разработки после успешного завершения нашего раунда финансирования серии C в августе прошлого года. Когда мы выпускаем больше интересных функций платформы и расширяемся по всему миру, мы с нетерпением ждем, чтобы увидеть, какие применения команды науки о данных вне Peak разработают с помощью платформы – большая часть того, на что способен Интеллект принятия решений, будет открыта на практике.

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