Гаурав Бубна, співзасновник NextBillion.ai – Серія інтерв’ю

Гаурав Бубна – співзасновник NextBillion.ai, платформи картографії для підприємств. Раніше він працював у компаніях Grab, Ola та ZLemma (придбана Hired.com)

Що спочатку привернуло вашу увагу до комп’ютерних наук та машинного навчання?

Дажи коли я був у школі, я завжди був приваблений математикою та програмуванням. Тому, коли я вступив до коледжу, вивчення комп’ютерних наук здавалося природним продовженням. Машинне навчання було більше “придбаним смаком” за роки. Мені сподобалася комбінація практичних та реальних аспектів, таких як великі дані та можливість застосовувати їх до різноманітних реальних застосунків, а також теоретичних аспектів, таких як теорія ймовірностей, яку я завжди вважав цікавою.

До заснування nextbillion.ai ви були одним із засновників команди продукту Maps у Grab, де ви допомогли розширити команду з 10 осіб до 300+ осіб за khoảng 2,5 роки. Які були деякі з ключових уроків, які ви вивчили з цього досвіду?

Одним із ключових уроків, який я вивчив, було те, що кожна країна, в якій працювала Grab, була частиною “Південно-Східної Азії”, але на практиці вони були всі дуже різні. Рішення, які дійсно працювали, були побудовані таким чином, що вони могли бути адаптовані до кожного бізнесу, кожної країни та іноді навіть різних міст у тій же країні. Більшість продуктів не будуються таким чином, і дуже важко знайти баланс між можливістю швидко розширюватися та будувати продукти, які можуть бути адаптовані до кожного випадку використання. Я вважаю, що цей баланс є одним із ключових уроків, які я вивчив під час свого часу там.

Чи можете ви поділитися історією створення NextBillion.ai?

Ми інвестували у рішення з картографії, які були необхідні Grab, але не були підтримані споживчими картами, такими як Google (GOOGL ). З часом ми змогли досягти великого впливу на Grab, як у фінансовому плані, так і у конкурентній перевазі. І хоча Grab була у вигідному становищі, щоб інвестувати так багато у свої карти, більшість інших компаній не зможуть зробити це (через відсутність великих капіталовкладень). Тому ми побачили можливість взяти деякі з наших знань та побудувати платформу для підприємств усьому світі.

NextBillion.ai – це перший у світі децентралізований та настраїваний картографічний сервіс для підприємств. Які є деякі з переваг використання децентралізованої платформи порівняно з популярними варіантами, такими як Google Maps?

Для транспортних, логістичних та електронних комерційних компаній ми забезпечуємо кращу економічну ефективність, нижчу вартість доставки та краще використання активів. Через “один розмір для всіх” природу варіантів, таких як Google Maps, ці бізнес-переваги просто неможливі. Для інших B2B-програмних компаній вони часто не можуть задовольнити багато потреб клієнтів через ці обмеження “один розмір для всіх”. Ми розблокуємо більше випадків використання, забезпечуючи більше можливостей для доходу та зростання.

Google Maps має обмеження на кількість використовуваних API, які є обмеженнями у NextBillion.ai у порівнянні?

Це є одним із наших відмінностей. Ми пропонуємо дуже гнучкі комерційні моделі нашим клієнтам, включаючи пакети безлімітного використання API, підтримку до 20-кратної вищої пропускної здатності та 5-кратної нижчої затримки порівняно з найкращими доступними альтернативами.

Як система використовує штучний інтелект для моніторингу прогнозів попиту на рівні місцевості?

Наші API використовуються для забезпечення кращої та більш ефективної диспетчеризації, більш точних змін цін, включаючи ціни під час піку, що впливає безпосередньо на дисбаланс попиту та пропозиції на мікрорівні, таких як місцевості.

Для сервісів замовлення поїздок чи можете ви обговорити, як штучний інтелект може передбачити трафік, щоб забезпечити кращу цінову та заробітну консистентність?

Водії на цих платформах розглядають час як гроші. Кожна година, яку вони проводять за кермом, вони хочуть певності, що вони зароблять $X у кінці цього часу. На практиці через неточні прогнози часу та відстані від картографічних API існує велика флуктуація у сумі грошей, яку водій заробляє за одиницю часу, у різних маршрутах, годинах доби та днях тижня. Наш штучний інтелект враховує минулу поведінку водіїв, шаблони трафіку в місті та пропонує дуже точні маршрути та трафік. Це забезпечує дуже точну ціну для наших клієнтів та, відповідно, більш передбачувані заробітки для їхніх водіїв.

Які є інші повсякденні випадки використання, які NextBillion.ai забезпечує для підприємств?

Ми забезпечуємо широкий спектр сценаріїв доставки та електронної комерції, таких як доставка їжі, товарів та електронної комерції. Ми також забезпечуємо послуги екстреної допомоги, такі як швидка доставка медичної допомоги, поліцейські патрулі для зменшення рівня злочинності та ефективне вивезення сміття. Ми також забезпечуємо інші випадки використання, які роблять можливими деякі з цих повсякденних випадків – наприклад, маршрути руху вантажівок, які доставляють ваші замовлення електронної комерції до найближчого центру виконання.

Чи є щось інше, що ви хотіли б поділитися про NextBillion.ai?

Ми вважаємо, що більшість підприємств ще не розуміють, що карти не просто крута технологія, а можуть забезпечити сотні мільйонів доларів бізнес-впливу з тієї ж бази ресурсів. Частина того, чого ми сподіваємося досягнути як бізнес, полягає в просуванні стану галузі самої по собі. Якщо в найближчі роки ми зможемо допомогти багатьом підприємствам визнати цінність просторових даних, навіть якщо вони не працюють безпосередньо з нами, ми вважатимемо свою місію частково виконаною.

Дякуємо за велике інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати NextBillion.ai.