ริชาร์ด พอตเตอร์ คอ-ฟาวน์เดอร์ และ ซีอีโอ ของ Peak – สัมภาษณ์ซีรีส์

ริชาร์ด พอตเตอร์ เป็นคอ-ฟาวน์เดอร์ และ ซีอีโอ ของ Peak ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มที่ให้บริการแก่วิศวกรข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และผู้ตัดสินใจเชิงพาณิชย์ ทุกสิ่งที่จำเป็นในการสร้างและสนับสนุนโซลูชันแบบ AI ขับเคลื่อนตลอดทั้งองค์กร

คุณสามารถแบ่งปันเรื่องราวเกี่ยวกับ Peak ได้หรือไม่?

ความคิดเกี่ยวกับ Peak เริ่มต้นขึ้นจากการสนทนาในผับเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ธุรกิจอินเทลลิเจนซ์ที่มีอยู่ในขณะนั้น คอ-ฟาวน์เดอร์ของฉัน Atul Sharma และ David Leitch และฉันสงสัยว่าทำไมบริษัทจึงสามารถนำข้อมูลมาใช้ในการตัดสินใจได้น้อยมาก เราต้องการวิธีการทำให้ธุรกิจง่ายขึ้น เพื่อทำลายสิ่งกีดขวางภายในองค์กร เพื่อให้ทีมสามารถทำงานร่วมกันและทุกคนสามารถใช้ผลลัพธ์ที่มีประโยชน์จากข้อมูลได้ ซึ่งนำเราไปสู่แพลตฟอร์มที่รวมทีมไว้รอบผลิตภัณฑ์ที่สร้างขึ้นเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพธุรกิจด้วย AI

คุณสามารถอธิบาย Decision Intelligence ให้กับผู้อ่านของเราได้หรือไม่?

Decision Intelligence คือการนำ AI มาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการตัดสินใจเชิงพาณิชย์ มันเน้นไปที่ผลลัพธ์ ซึ่งหมายความว่าโซลูชัน DI ถูกสร้างขึ้นเพื่อผลลัพธ์ที่เป็นรูปธรรม เช่น อัตราการขายที่สูงขึ้นหรือมาร์จิน

หนึ่งในการคาดการณ์ของคุณสำหรับการเข้าสู่ปี 2022 คือ การเกิดขึ้นของสาขาวิชาวิทยาศาสตร์ข้อมูลใหม่ คุณสามารถอธิบายได้หรือไม่?

เมื่อการลงทุนเชิงพาณิชย์ใน AI เพิ่มขึ้นและวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีความเข้มข้นขึ้น สาขาวิชาวิทยาศาสตร์ข้อมูลใหม่กำลังเกิดขึ้น ซึ่งเริ่มต้นด้วยจุดสิ้นสุด

โครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลแบบดั้งเดิมเริ่มต้นด้วยการทำความเข้าใจข้อมูลที่มีอยู่และอะไรที่สามารถทำได้กับข้อมูลนั้น ผลลัพธ์คือโซลูชันที่เป็นไปได้สำหรับปัญหาข้อมูล มากกว่าโซลูชัน AI ที่สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพธุรกิจ

โดยการมุ่งเน้นไปที่ผลลัพธ์ตั้งแต่ต้นโครงการและทำความเข้าใจว่าอะไรเป็นไปได้จริงกับข้อมูลที่มีอยู่ สาขาวิชาวิทยาศาสตร์ข้อมูลใหม่นี้ให้ความสำคัญกับการนำโซลูชันมาใช้โดยเริ่มต้นด้วยจุดสิ้นสุด มันช่วยให้บริษัทสามารถนำ AI ของตนมาใช้และปลดปล่อยคุณค่าจากกลยุทธ์ AI ของตนได้เร็วขึ้น

Peak ได้สร้างระบบ AI ที่กลายเป็นระบบข้อมูลหลักภายในธุรกิจของบริษัท มันรวบรวมข้อมูลและใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อผลลัพธ์ อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องประเภทใดที่ใช้?

แพลตฟอร์ม Peak ใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องและแบบจำลองที่หลากหลาย – การเลือกให้เราแก้ไขปัญหาแต่ละอย่างด้วยวิธีที่เหมาะสมที่สุด เราอาจใช้วิธีการด้วยการกำกับดูแลและไม่กำกับดูแล เช่นเดียวกับเทคนิคการคาดการณ์หรือการเพิ่มประสิทธิภาพ ขึ้นอยู่กับปัญหาที่ต้องแก้ไข ซึ่งสามารถสร้างขึ้นในแพลตฟอร์มของเราโดยใช้ Python, R และ SQL

ด้วยความยืดหยุ่นและความหลากหลายของตัวเลือกนี้ ลูกค้าของ Peak สามารถสร้าง AI ที่เป็นเอกลักษณ์ของธุรกิจของตนได้ นี่คือสิ่งที่องค์กรต้องการเพื่อใช้ Decision Intelligence จริงๆ แต่ละบริษัทไม่ควรจะมี AI ที่เป็นมาตรฐาน แต่ควรจะมี AI ที่สร้างขึ้นเพื่อธุรกิจของตนเอง

Peak ช่วยให้บริษัทต่างๆ ใช้ข้อมูลซึ่งเป็นสินทรัพย์ที่ใหญ่ที่สุดของตนเพื่อเพิ่มยอดขายและกำไรได้อย่างไร?

แพลตฟอร์ม Peak มีการใช้งานที่ออกแบบมาเพื่อให้บรรลุผลลัพธ์ ไม่ว่าจะเป็นการเพิ่มยอดขายหรือการเพิ่มกำไร (หรือทั้งสองอย่าง!) การใช้งานเหล่านี้ครอบคลุมโลกของการตลาด การขาย การจัดหา การจัดการสินค้าคงคลัง การกำหนดราคา และห่วงโซ่อุปทาน เนื่องจากตั้งอยู่ทั่วทั้งเซตข้อมูลขององค์กร แพลตฟอร์ม Decision Intelligence ของ Peak สามารถเพิ่มประสิทธิภาพทั่วทั้งห่วงโซ่าคุณค่า โดยให้ข้อมูลเชิงลึกและคำแนะนำแบบเรียลไทม์ที่เป็นประโยชน์ต่อทุกฟังก์ชันภายในธุรกิจ นี่คือเมทริกซ์ที่ซับซ้อน และ Decision Intelligence เป็นเครื่องมือที่เหมาะสำหรับการรับประกันว่าทุกการตัดสินใจที่ทำนั้นถูกต้อง

Peak ดูเหมือนจะเป็นบริการที่ให้บริการเต็มรูปแบบ บริษัทที่ใช้บริการนี้ต้องมีวิศวกร AI ในทีมหรือไม่?

แพลตฟอร์ม Peak มีความสามารถหลักสามประการซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถ:

1. รวมข้อมูลจากทั่วทั้งองค์กรและทำให้พร้อมสำหรับ AI
2. สร้างและฝึกอบรมความฉลาดที่รวมศูนย์ ซึ่งใช้แบบจำลอง AI เพื่อให้มุมมองเชิงพยากรณ์ขององค์กร
3. ให้อินเทอร์เฟซสำหรับผู้ใช้ในสายธุรกิจในการโต้ตอบกับแบบจำลองที่ช่วยในการตัดสินใจทั่วทั้งฟังก์ชันต่างๆ

ตั้งแต่เริ่มก่อตั้งในปี 2015 Peak ได้เสนอโมเดลที่แพลตฟอร์มและแอปพลิเคชันของเราถูกนำไปใช้สำหรับลูกค้าของเราโดยทีมความสำเร็จของลูกค้าและทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลของเรา เราเห็นลูกค้าจำนวนมากขึ้นของ Peak ที่ให้บริการตนเองบนแพลตฟอร์ม สร้างแอปพลิเคชันของตนเองหรือติดตั้งแอปพลิเคชันมาตรฐานของ Peak โดยตนเอง

คุณสามารถให้ตัวอย่างของ Peak ที่ช่วยให้บริษัทต่างๆ เพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทานได้หรือไม่?

ตัวอย่างที่ดีคือ ผู้จัดการคลังสินค้าที่ต้องรับมือกับปัญหาเรื่องสินค้าคงคลัง ในแบบดั้งเดิม พวกเขาจะต้องเพิ่มคำสั่งซื้อสำหรับ SKU ที่มีการซื้อขายสูงโดยไม่สม่ำเสมอเพื่อจัดการกับความผันผวนของความต้องการ

แต่ด้วยความช่วยเหลือจากแพลตฟอร์ม DI ผู้จัดการคลังสินค้าสามารถทำได้มากกว่าการตอบสนองต่อปัญหา พวกเขาสามารถใช้ข้อมูลจากทั่วทั้งธุรกิจเพื่อแนะนำให้พวกเขาลดคำสั่งซื้อจากซัพพลายเออร์ มันอาจดูเหมือนไม่สมเหตุสมผลถ้าความต้องการสูง แต่โซลูชัน DI ได้ระบุว่าบริษัทมีคลังสินค้าในเขตอื่นที่มี 2,000 หน่วยของ SKU นั้นซึ่งไม่ได้ขายที่นั่น มันแจ้งให้ทีมลอจิสติกส์และกำหนดเส้นทางการจัดส่งที่จะรับสินค้าเพิ่มเติมจากคลังสินค้านั้น มันจะยังคงทำงานแบบจำลองเดียวกันกับทีมเชิงพาณิชย์ทั่วทั้งธุรกิจ โดยปรับเปลี่ยนการดำเนินการแนะนำเมื่อข้อมูลเชิงลึกเปลี่ยนแปลงและแต่ละแผนกดำเนินการ

อีกกรณีหนึ่งคือการลดของเสียและพลังงาน คุณสามารถให้ตัวอย่างของลูกค้าที่บรรลุเป้าหมายนี้โดยใช้ Peak ได้หรือไม่?

ผู้ค้าปลีกสินค้าอุปโภคบริโภคระดับโลกกำลังใช้ Decision Intelligence เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่ายการขนส่งและลดการเคลื่อนย้ายสินค้าที่ไม่จำเป็นระหว่างโรงงาน ศูนย์กระจายสินค้า และร้านค้า บริษัทมีเป้าหมายที่จะลดการปล่อยก๊าซคาร์บอนและเพิ่มกำไร

โดยใช้แหล่งข้อมูลจากทั้งอุปทาน ความต้องการ และสินค้าคงคลัง รวมถึงข้อมูลจากจุดขายอิเล็กทรอนิกส์ (EPOS) และข้อมูลลูกค้า บริษัทกำลังใช้ DI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพระดับสินค้าคงคลังที่ศูนย์กระจายสินค้าแต่ละแห่งและประสานการเคลื่อนย้ายสินค้าระหว่างศูนย์หลายแห่ง โดยพิจารณาจากปัจจัยต่างๆ เช่น ความต้องการ (ทั้งจริงและคาดการณ์), การผลิต, ต้นทุนการประมวลผล และต้นทุนการขนส่ง โซลูชันนี้ลดต้นทุนการขนส่งลง 10% และลดการเดินทางของรถบรรทุกระหว่างศูนย์ลง 200,000 กิโลเมตร ซึ่งแสดงถึงการลดการปล่อยก๊าซคาร์บอน 147 เมตริกตันใน 8 เดือนแรกของการนำไปใช้

ในทำนองเดียวกัน ผู้ผลิตและซัพพลายเออร์รายสำคัญของวัสดุอัดเม็ดสำหรับอุตสาหกรรมก่อสร้าง โดยมีฝูงรถทั้งหมด 400 คัน สามารถเพิ่มงานต่อคนขับได้ 15% และลดระยะทางการเดินทางลง 3% สำหรับการทำงานแต่ละครั้ง โดยใช้โซลูชันการวางแผน DI ที่อัตโนมัติ ซึ่งสามารถคาดการณ์การต้องการงานและการยกเลิกงานได้ เพิ่มประสิทธิภาพของยานพาหนะ และวางแผนเส้นทางยานพาหนะ

คุณมีวิสัยทัศน์สำหรับอนาคตของ Peak อย่างไร?

เราต้องการให้ Decision Intelligence อยู่ในมือของทุกธุรกิจ และสร้างบริษัทที่คนรักในการเป็นส่วนหนึ่ง นี่หมายความว่าการขยายเพื่อสนับสนุนลูกค้ามากขึ้นทั่วโลกเป็นลำดับความสำคัญสูงสุดของเรา และเรากำลังขยายทั้งในสหรัฐอเมริกาและอินเดีย โดยเปิด Clubhouses ในนิวยอร์ก มุมไบ และปูน ความสามารถในการทำงานที่ยั่งยืนเป็นกุญแจสำคัญ เราต้องการให้ Peakers อยู่ในเส้นทางของเราเป็นเวลานาน ไม่ต้องการให้คนเข้ามาและถูกเผาไหม้ภายในสองสามปี

เรากำลังลงทุนอย่างหนักในการวิจัยและพัฒนาหลังจากปิดรอบ Series C ที่ประสบความสำเร็จเมื่อเดือนสิงหาคมที่แล้ว เมื่อเรานำฟีเจอร์บนแพลตฟอร์มที่น่าตื่นเต้นออกมาและขยายไปทั่วโลก เรารู้สึกตื่นเต้นที่จะได้เห็นแอปพลิเคชันที่ทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลนอก Peak พัฒนาด้วยแพลตฟอร์ม – ส่วนใหญ่ของสิ่งที่ DI สามารถทำได้จะถูกค้นพบในทางปฏิบัติ

ขอขอบคุณสำหรับสัมภาษณ์ที่ยอดเยี่ยม ผู้อ่านสามารถเยี่ยมชม Peak เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม