Richard Potter, Co-Founder & CEO of Peak – Interview Series

Richard Potter เป็น Co-Founder & CEO ของ Peak ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มที่ให้บริการแก่วิศวกรข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และผู้ตัดสินใจเชิงพาณิชย์ ทุกสิ่งที่จำเป็นในการสร้างและสนับสนุนโซลูชัน AI ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลทั่วทั้งองค์กร

คุณสามารถแบ่งปันเรื่องราวเกี่ยวกับ Peak ได้หรือไม่?

ความคิดเกี่ยวกับ Peak เริ่มต้นขึ้นจากการพูดคุยที่ผับเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ธุรกิจอินเทลลิเจนซ์ต่างๆ ที่มีอยู่ในขณะนั้น ผู้ร่วมก่อตั้ง Atul Sharma และ David Leitch และฉันสงสัยว่าทำไมบริษัทจึงสามารถนำข้อมูลมาใช้ตัดสินใจได้น้อย ฉันอยากมีวิธีในการทำให้ธุรกิจง่ายขึ้น เพื่อทำลายสิ่งที่อยู่ในองค์กร เพื่อให้ทีมสามารถทำงานร่วมกันและทุกคนสามารถใช้ข้อมูลที่มีประโยชน์ได้ สิ่งนี้นำเราไปสู่แพลตฟอร์มที่รวมทีมเข้าด้วยกันในผลิตภัณฑ์ที่สร้างขึ้นเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพธุรกิจด้วย AI

คุณสามารถอธิบาย Decision Intelligence ให้กับผู้อ่านของเราได้หรือไม่?

Decision Intelligence คือการนำ AI มาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการตัดสินใจเชิงพาณิชย์ มันเน้นไปที่ผลลัพธ์ ซึ่งหมายความว่าโซลูชัน DI ถูกสร้างขึ้นเพื่อให้ผลลัพธ์ที่เป็นรูปธรรม เช่น อัตราการขายที่สูงขึ้นหรือมาร์จิน

หนึ่งในคำทำนายของคุณสำหรับการเข้าสู่ปี 2022 คือ วิชาการใหม่ของวิทยาศาสตร์ข้อมูลกำลังเกิดขึ้น คุณสามารถอธิบายได้หรือไม่?

เมื่อการลงทุนเชิงพาณิชย์ใน AI เพิ่มขึ้นและวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีความเข้มข้น วิชาการใหม่ของวิทยาศาสตร์ข้อมูลกำลังเกิดขึ้น ซึ่งเริ่มต้นด้วยจุดสิ้นสุด

โครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลแบบดั้งเดิมเริ่มต้นด้วยการทำความเข้าใจข้อมูลที่มีอยู่และสามารถทำอะไรได้บ้าง ผลลัพธ์คือโซลูชันที่เป็นไปได้สำหรับปัญหาข้อมูล แทนที่จะเป็นโซลูชัน AI ที่สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพธุรกิจได้

ด้วยการมุ่งเน้นไปที่ผลลัพธ์ตั้งแต่เริ่มต้นโครงการและเข้าใจสิ่งที่เป็นไปได้กับข้อมูลที่มีอยู่ วิชาการใหม่นี้ของวิทยาศาสตร์ข้อมูลให้ความสำคัญกับการนำโซลูชันไปใช้โดยเริ่มต้นด้วยจุดสิ้นสุด มันช่วยให้บริษัทสามารถนำ AI ไปใช้และปลดปล่อยคุณค่าจากกลยุทธ์ AI ได้เร็วขึ้น

Peak ได้สร้างระบบ AI ที่กลายเป็นระบบอินเทลลิเจนซ์กลางภายในธุรกิจของบริษัท มันรวบรวมข้อมูลและใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อผลลัพธ์ อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องประเภทใดที่ใช้?

แพลตฟอร์ม Peak ใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องและแบบจำลองที่หลากหลาย – ตัวเลือกหมายความว่าเราสามารถจัดการกับโครงการแต่ละโครงการด้วยวิธีที่เหมาะสมที่สุด เราอาจใช้วิธีการด้วยการดูแลและไม่มีการดูแล เช่น การคาดการณ์หรือเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพขึ้นอยู่กับปัญหาที่แก้ไข ซึ่งสามารถสร้างขึ้นในแพลตฟอร์มของเราโดยใช้ Python, R และ SQL

ด้วยความยืดหยุ่นและความกว้างของตัวเลือก ลูกค้าของ Peak สามารถสร้าง AI ที่เป็นเอกลักษณ์ของธุรกิจของตนเองได้ สิ่งนี้คือสิ่งที่องค์กรต่างๆ ต้องการเพื่อใช้ Decision Intelligence จริงๆ บริษัทแต่ละแห่งไม่ควรจะมี AI มาตรฐาน แต่ควรจะมี AI ที่สร้างขึ้นโดยเฉพาะสำหรับพวกเขา

Peak ช่วยให้บริษัทต่างๆ ใช้ทรัพย์สินที่ใหญ่ที่สุด – ข้อมูล – เพื่อเพิ่มยอดขายและกำไรได้อย่างไร?

แพลตฟอร์ม Peak ใช้งานแอปพลิเคชันโดยเฉพาะที่ออกแบบมาเพื่อให้บรรลุผลลัพธ์ ไม่ว่าจะเป็นการเพิ่มยอดขายหรือเพิ่มกำไร (หรือทั้งสองอย่าง!) แอปพลิเคชันเหล่านี้ครอบคลุมโลกของการตลาด การขาย การจัดซื้อ การจัดการสินค้าคงคลัง การกำหนดราคา และห่วงโซ่อุปทาน เนื่องจากมันครอบคลุมเซตข้อมูลทั้งหมดขององค์กร แพลตฟอร์ม Decision Intelligence ของ Peak สามารถเพิ่มประสิทธิภาพทั่วทั้งห่วงโซ่าคุณค่า โดยให้ข้อมูลเชิงลึกและคำแนะนำแบบเรียลไทม์ที่เป็นประโยชน์ต่อทุกฟังก์ชันภายในธุรกิจ นี่คือเมทริกซ์ที่ซับซ้อนและ Decision Intelligence คือเครื่องมือที่สมบูรณ์แบบสำหรับการ đảmนว่าทุกการตัดสินใจที่ทำนั้นถูกต้อง

Peak ดูเหมือนจะเป็นบริการที่ให้บริการเต็มรูปแบบ บริษัทที่ใช้บริการนี้ต้องมีวิศวกร AI ในทีมเพื่อใช้แพลตฟอร์มหรือไม่?

แพลตฟอร์ม Peak มีความสามารถหลักสามประการที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถ:

1. รวมข้อมูลจากทั่วทั้งองค์กรและทำให้พร้อมสำหรับ AI
2. สร้างและฝึกอบรมอินเทลลิเจนซ์กลางที่ใช้แบบจำลอง AI เพื่อให้มุมมองเชิงพยากรณ์ขององค์กร
3. ให้อินเทอร์เฟซสำหรับผู้ใช้ระดับธุรกิจในการโต้ตอบกับแบบจำลองที่ช่วยในการตัดสินใจทั่วทั้งฟังก์ชันหลายอย่าง

เนื่องจากก่อตั้งขึ้นในปี 2015 Peak ได้เสนอโมเดลที่แพลตฟอร์มและแอปพลิเคชันของเราได้รับการนำไปใช้สำหรับลูกค้าของเราโดยทีมความสำเร็จของลูกค้าและทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลของเรา เราเห็นลูกค้า Peak มากขึ้นที่ให้บริการตนเองบนแพลตฟอร์ม สร้างแอปพลิเคชันของตนเองหรือใช้แอปพลิเคชันมาตรฐานของ Peak โดยตนเอง

มีตัวอย่างใดบ้างที่ Peak ช่วยให้บริษัทต่างๆ เพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทาน?

ตัวอย่างที่ดีคือผู้จัดการคลังสินค้าที่ต้องจัดการกับปัญหาเรื่องสินค้าคงคลัง ในแบบดั้งเดิม พวกเขาจะต้องเพิ่มคำสั่งซื้อข้าม SKU ที่ขายได้มากโดยการเปลี่ยนแปลงปริมาณคำสั่งซื้อเป็นระยะเพื่อจัดการกับความผันผวนของความต้องการ

แต่ด้วยความช่วยเหลือของแพลตฟอร์ม DI ผู้จัดการคลังสินค้าสามารถดำเนินการได้ก่อนที่จะเกิดปัญหา โดยพิจารณาจากสถานการณ์ทั่วทั้งธุรกิจ ผู้จัดการ DI แนะนำให้พวกเขาลดคำสั่งซื้อจากซัพพลายเออร์ มันอาจดูไม่สมเหตุสมผลถ้าความต้องการสูง แต่โซลูชัน DI ได้ระบุว่าบริษัทมีคลังสินค้าในเขตอื่นที่มี 2,000 หน่วยของ SKU นั้นซึ่งไม่ได้ขายที่นั่น มันแจ้งเตือนให้ทีมลอจิสติกส์และกำหนดเส้นทางการจัดส่งที่กำหนดไว้เพื่อหยิบสินค้าเพิ่มเติมจากคลังสินค้านั้น มันจะดำเนินรุ่นเดียวกันสำหรับทีมเชิงพาณิชย์ทั่วทั้งธุรกิจ โดยปรับเปลี่ยนการดำเนินการตามที่ข้อมูลเชิงลึกเปลี่ยนแปลงและแต่ละฝ่ายดำเนินการ

อีกกรณีหนึ่งคือการลดของเสียและพลังงาน คุณสามารถให้ตัวอย่างของลูกค้าที่บรรลุเป้าหมายนี้โดยใช้ Peak ได้หรือไม่?

ผู้ค้าปลีกสินค้าอุปโภคบริโภคระดับโลกกำลังใช้ Decision Intelligence เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่ายการขนส่งและลดการเคลื่อนย้ายสินค้าที่ไม่จำเป็นระหว่างโรงงาน ศูนย์กระจายสินค้า และร้านค้า บริษัทมีเป้าหมายที่จะลดการปล่อยก๊าซคาร์บอนและเพิ่มมาร์จิน

โดยใช้แหล่งข้อมูลจากทั้งอุปทาน ความต้องการ และสินค้าคงคลัง รวมถึงข้อมูลจุดขายอิเล็กทรอนิกส์และข้อมูลลูกค้า บริษัทกำลังใช้ DI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพระดับสินค้าคงคลังที่ศูนย์กระจายสินค้าแต่ละแห่งและประสานการเคลื่อนย้ายสินค้าระหว่างศูนย์หลายแห่ง โดยพิจารณาจากปัจจัยต่างๆ เช่น ความต้องการ (จริงและคาดการณ์), การผลิต, ต้นทุนการประมวลผล และต้นทุนการขนส่ง โซลูชันนี้ลดต้นทุนลอจิสติกส์ลง 10% และลดระยะทางการเดินทางของรถบรรทุกระหว่างศูนย์ลง 200,000 กิโลเมตร ซึ่งเท่ากับการลดการปล่อยก๊าซคาร์บอน 147 เมตริกตันใน 8 เดือนแรกของการนำไปใช้

ในทำนองเดียวกัน ผู้ผลิตและซัพพลายเออร์รายสำคัญของวัสดุอัดเม็ดสำหรับอุตสาหกรรมก่อสร้างที่มีฝูงรถบรรทุก 400 คัน สามารถเพิ่มงานต่อคนขับได้ 15% และลดระยะทางการเดินทางต่องานลง 3% โดยใช้โซลูชันการวางแผน DI อัตโนมัติที่คาดการณ์ความต้องการงานและการยกเลิกงาน เพิ่มประสิทธิภาพของรถบรรทุกสูงสุด และวางแผนเส้นทางรถบรรทุก

วิสัยทัศน์ของคุณสำหรับอนาคตของ Peak คืออะไร?

เราต้องการนำ Decision Intelligence ไปสู่ทุกธุรกิจและสร้างบริษัทที่คนรักในการเป็นส่วนหนึ่ง สิ่งนี้หมายถึงการขยายเพื่อสนับสนุนลูกค้ามากขึ้นทั่วโลกเป็นลำดับความสำคัญอันดับหนึ่งของเรา และเรากำลังขยายทั้งในสหรัฐอเมริกาและอินเดีย โดยเปิด Clubhouses ในนิวยอร์ก มุมไบ และปูน ความสามารถในการทำงานที่ยั่งยืนเป็นสิ่งสำคัญสำหรับสิ่งนี้; เราต้องการให้ Peakers อยู่ในกระบวนการของเราเป็นเวลานาน ไม่ต้องการให้คนมาแล้วหมดแรงในสองสามปี

เรากำลังลงทุนอย่างหนักในการวิจัยและพัฒนาหลังจากปิดรอบ Series C ที่ประสบความสำเร็จเมื่อเดือนสิงหาคมที่แล้ว เมื่อเราพัฒนาและเปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ๆ ของแพลตฟอร์มและขยายไปทั่วโลก เรารู้สึกตื่นเต้นที่จะได้เห็นแอปพลิเคชันที่ทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลภายนอกพัฒนาโดยใช้แพลตฟอร์ม – สิ่งที่ DI สามารถทำได้มากจะถูกค้นพบในทางปฏิบัติ

ขอขอบคุณสำหรับการสัมภาษณ์ที่ดี ผู้อ่านสามารถเยี่ยมชม Peak เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม