Интервью
Ричард Поттер, сооснователь и генеральный директор Peak – Серия интервью
Ричард Поттер является сооснователем и генерálním директором Peak, платформы, которая дает инженерам по данным, ученым по данным и коммерческим лицам, принимающим решения, все необходимое для создания и поддержки решений, основанных на ИИ, во всей компании.
Не могли бы вы рассказать историю создания Peak?
Идея Peak впервые возникла как разговор в пабе о всех 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 найти способ 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 платформе, которая объединяет команды вокруг продукта, созданного для оптимизации бизнеса с помощью ИИ.
Не могли бы вы описать, что такое Интеллект принятия решений для нашей аудитории?
Интеллект принятия решений – это применение ИИ для оптимизации коммерческих решений. Он ориентирован на результат, то есть решения Интеллекта принятия решений создаются 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. Не могли бы вы рассказать об этом?
По мере увеличения коммерческих инвестиций в ИИ и созревания науки о данных появляется новая дисциплина науки о данных, которая начинается с учета конечной цели.
Традиционные проекты науки о данных начинаются с понимания доступных данных и того, что с ними можно сделать. Результатом являются гипотетические решения проблем с данными, а не решения ИИ, которые могут улучшить бизнес-результаты.
Сосредоточившись на результатах с начала проекта и понимании того, что практически возможно с доступными данными, эта новая дисциплина науки о данных отдает приоритет развертыванию решений, начиная с учета конечной цели. Она позволяет бизнесу быстрее развертывать ИИ и открывать ценность своей стратегии ИИ.
Peak создала систему искусственного интеллекта, которая становится центральной системой интеллекта внутри бизнеса компании. Она агрегирует данные и развертывает машинное обучение, а затем выводит результаты. Какие типы алгоритмов машинного обучения используются?
Платформа Peak использует широкий спектр методов машинного обучения и моделирования – выбор позволяет нам подойти к каждому проекту с наиболее подходящим методом. Мы можем использовать как контролируемые, так и неконтролируемые методы, а также методы прогнозирования или оптимизации в зависимости от решаемой проблемы. Эти методы можно построить на нашей платформе с помощью Python, R и SQL.
Благодаря этой гибкости и широте выбора клиенты Peak могут создать свой собственный ИИ, уникальный для их бизнеса. Это то, что компаниям действительно нужно для принятия Интеллекта принятия решений. Каждая компания не должна иметь стандартный ИИ, а что-то, созданное специально для них.
Как Peak позволяет компаниям использовать свой самый большой актив – 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 охватывает всю базу данных организации, платформа Интеллекта принятия решений Peak может оптимизировать всю цепочку создания ценности, предоставляя актуальные 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, компаниям, использующим сервис, нужно ли иметь инженеров по ИИ на борту для использования платформы?
Платформа Peak имеет три основных возможности, которые позволяют пользователям:
- Объединить данные из всей организации и сделать их готовыми для ИИ.
- Создать и обучить централизованный интеллект, который использует модели ИИ для предоставления прогностического взгляда на организацию.
- Предоставить интерфейс для пользователей линии бизнеса, чтобы взаимодействовать с моделями, которые направляют процесс принятия решений в нескольких функциях.
С момента основания в 2015 году Peak предлагает модель, в которой наша платформа и приложения реализуются для наших клиентов нашими командами по поддержке клиентов и науки о данных. Мы все чаще видим, как все больше клиентов Peak самостоятельно обслуживаются на платформе, создают свои собственные приложения или развертывают стандартные приложения Peak самостоятельно.
Какие примеры того, как Peak позволяет бизнесу оптимизировать цепочки поставок?
Хорошим примером может служить менеджер склада, который сталкивается с проблемой запасов. Традиционно ему пришлось бы вручную увеличивать заказы на переоформленные SKU, изменяя объем заказов спорадически, 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 менеджеру сократить заказы от поставщика. Это может показаться контринтуитивным, если есть высокий спрос, но решение Интеллекта принятия решений определило, что у компании есть склад в соседнем округе с 2000 единицами этого SKU, которые не продаются там. Она уже предупредила команду логистики и направила запланированную доставку через этот склад, чтобы подобрать дополнительные SKU. Она будет продолжать запускать одну и ту же модель для коммерческих команд по всей компании, корректируя рекомендуемое действие по мере сдвига данных и принятия действий каждым отделом.
Другим примером использования является снижение отходов и энергии, не могли бы вы рассказать об примерах клиентов, достигших 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 свою прибыль.
Используя источники данных из поставок, спроса и запасов, в сочетании с данными электронной точки продаж и данных 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), объем производства, затраты на обработку и транспортные затраты. Решение снизило логистические затраты на 10% и сократило пробег грузовиков между центрами на 200 000 км, что представляет собой снижение на 147 метрических тонн выбросов углекислого газа в первые восемь месяцев его развертывания.
Аналогично, ведущий производитель и поставщик агрегатов для строительной индустрии, имеющий флот из 400 транспортных средств, смог увеличить количество работ на водителя на 15% и снизить пробег на 3% для каждой работы с помощью автоматизированного решения Интеллекта принятия решений, которое прогнозирует спрос на работы и отмены, максимизирует производительность транспортных средств и планирует маршруты транспортных средств.
Каково ваше видение будущего Peak?
Мы хотим поставить Интеллект принятия решений в руки каждого бизнеса и создать компанию, которой люди будут любить быть частью. Это означает, что расширение для поддержки большего количества клиентов во всем мире является нашим главным приоритетом, и мы расширяемся как в США, так и в Индии, открывая клубные дома в Нью-Йорке, Мумбаи и Пуне. Устойчивая высокая производительность является ключом к этому; мы хотим, чтобы сотрудники Peak были на нашем пути большую часть своей карьеры, мы не хотим, чтобы люди приходили и выгорали в течение нескольких лет.
Мы инвестируем значительные средства в исследования и разработки после успешного завершения нашего раунда финансирования серии C в августе прошлого года. По мере того, как 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.
Благодарим за отличный интервью, читатели, которые хотят узнать больше, должны посетить Peak.
