Jeff Seibert, CEO і співзасновник Digits – Серія інтерв’ю

CEO і співзасновник Digits, фінансової платформи, яка забезпечує наступне покоління інструментів, які дають операторам повне розуміння свого бізнесу в режимі реального часу. Використовуючи передові машинне навчання та просунуті статистичні методи аналізу , Digits перетворює мільйони даних у живу модель вашого бізнесу.

Ви навчили себе програмуванню, коли вам було 12, що привабило вас до комп’ютерних наук у такому ранньому віці, і що ви програмували?

Як і більшість дітей кінця 90-х, я проводив години, граючи у комп’ютерні ігри, і мої батьки вважали, що це не найкраще використання часу. Коли мені було 12, вони подарували мені книгу на Різдво – “Mac Programming for Dummies” – і, якщо бути чесним, я прочитав її і не зовсім зрозумів. Через кілька місяців я знову взяв її і спробував приклад “Hello World”, і на хвилі ентузіазму я змінив його, щоб текст друкувався яскраво-оранжевим. У момент, коли текст став оранжевим, у моєму голові запалася лампочка, і я зрозумів, що можу зробити з цим комп’ютером все, що я тільки захочу. Я миттєво став залежним. Я проводив майже кожну ніч з того часу, програмуючи, і протягом середньої та вищої школи я створив і випустив серію програм для Mac, включаючи застосунок для графічного зображення гістограм і редактор плагінів для гри Escape Velocity.

Ви заснували 2 компанії до Digits, які це були компанії?

У 2007 році я став співзасновником Increo, стартапу з реального часу документального співробітництва, який дозволяв коментувати, малювати та редагувати документи у веб-браузері. Нас придбала компанія Box у 2009 році. Два роки по тому, у 2011 році, я став співзасновником Crashlytics, інструменту для звітів про аварії на мобільних пристроях, який був придбаний компанією Twitter у 2013 році, а потім знову компанією Google у 2017 році. Сьогодні Crashlytics є де-факто звітником про аварії для iOS і Android і працює на більш ніж 6 мільярдах активних телефонів на Землі.

Чи можете ви поділитися історією походження Digits і як вона виникла з вашого досвіду роботи у Crashlytics?

У Crashlytics я був дуже вражений різницею у якості та зручності використання між панелями інструментів, які ми мали на стороні продукту (Google Analytics, моніторинг продуктивності в реальному часі, тестування А/В тощо) і тим, що у нас було на стороні бізнесу/фінансів (QuickBooks, моделі Excel, звіти PDF). Це було дивно для мене, що будь-яке питання здавалося такою трудомісткою і ручною справою, і такою повільною – ми чекали 2-3 тижні після кожного місяця, щоб отримати фінансові звіти. Я створив Digits з однією метою: зробити фінанси малих підприємств реальними, інтерактивними та інтуїтивними.

Яке реальне фінансове дані лежить в основі Digits?

Мій досвід роботи у Crashlytics був підтверджений тим, що я побачив у Twitter. Як голова споживчого продукту, частина моїх обов’язків полягала у роботі з фінансовою командою для нагляду за фінансами організації. Я пам’ятаю, як запитав у них питання про бюджетування, на яке відповідь була ефективно такою: “Ми не проводили цих книг. Дайте нам кілька тижнів”. Я був такий: кілька тижнів?! У нас було понад 100 осіб у фінансовій команді, і це була основна продукційна інженерна команда компанії! Це показало мені, що те, що я пережив у Crashlytics, не було дивним, це було прийнятим статус-кво у багатьох компаній усіх розмірів.

У сучасному швидкозмінному світі вам потрібно приймати рішення щодо бізнесу в реальному часі, в моменті. Ваші фінанси повинні працювати з такою ж швидкістю, з якою працює ваш бізнес.

Чому компанії, що займаються програмним забезпеченням, мали труднощі з наданням даних про фінанси в реальному часі?

Слово “спадщина” є ключовим тут. Поточні фінансові системи – це реліквії епохи цифровізації 70-80-х років. Більшість банків все ще використовують основні фрейми COBOL. Основні пакети бухгалтерського обліку – це 20-30-річні кодові бази. У Digits, і з запуском Digits AI, ми звертаємося до цього на фундаментальному рівні, переосмислюючи основу фінансового обліку через призму останніх технологій машинного навчання та сучасної архітектури програмного забезпечення.

Чи можете ви обговорити типи алгоритмів машинного навчання, які використовуються?

Ми так раді Digits AI, оскільки вона безшовно поєднує сильні сторони обох основних галузей машинного навчання: генеративні великі мовні моделі та передбачувальні моделі подібності. Ми дофінуалізували генеративні мовні моделі, щоб допомогти клієнтам із трудомісткими завданнями, такими як розуміння фінансових питань та пояснення термінології бухгалтерського обліку, і ми тренували власні передбачувальні моделі на понад 300 мільярдах доларів малих підприємств транзакцій, тому вони розуміють основні концепції подвійного бухгалтерського обліку. У поєднанні з нашим спеціально розробленим фінансовим моделювальним двигуном Digits AI представляє технологічний прорив у застосуванні моделей машинного навчання до бізнес-фінансів.

Генеративні моделі AI часто погані у математиці, як Digits вирішує цю проблему?

Ви абсолютно праві – генеративні моделі AI геніальні у творчих завданнях, але відомі своєю слабкістю у фактівних завданнях та математиці зокрема. Ви, можливо, бачили деякі приклади з ChatGPT, які досить смішні. Вирішення цієї проблеми було величезним зусиллям і абсолютним проривом для нашої інженерної команди: Digits AI поєднує силу великих мовних моделей з нашим новим, спеціально розробленим фінансовим моделювальним двигуном та спеціально розробленою мовою запитів, яка є легшою для перекладу та більш виразною, ніж традиційні підходи, засновані на SQL. Це дозволяє Digits AI зрозуміти намір користувача та запит на обчислення над їхніми даними без знання схеми даних або ключів шифрування. У поєднанні ми можемо доставляти 100% точні відповіді на кожен запит.

Digits розробила трирівневу архітектуру для захисту даних клієнтів, привносячи безпеку рівня банку до великих мовних моделей, можете ви обговорити цю технологію та те, як вона тримає дані в безпеці?

У основі лежить новий, спеціально розроблений фінансовий моделювальний двигун Digits. Дані клієнтів шифруються під час спочинку за допомогою AES-256, з об’єктними ключами шифрування, захищеними за допомогою просунутих технік, таких як перша зашифрована обгортка, і сегментовані бізнес-за-бізнесом, ніколи не залишаючи безпечних меж інфраструктури Digits у США. На другому рівні Digits AI використовує спеціально треновані, спеціально розроблені глибинні моделі навчання, щоб зрозуміти унікальні атрибути фінансів малих підприємств та подвійного бухгалтерського обліку. На третьому рівні Digits AI взаємодіє з публічними API LLM, використовуючи лише анонімовані та розмиті ідентифікатори клієнтів. У жодному випадку сирі дані клієнтів ніколи не розкриваються третім моделям або системам.

Ви досить оптимістичні щодо майбутнього AI, чому ви думаєте, що бум AI тільки починається?

ChatGPT пережила найшвидшу криву прийняття будь-якої технології в історії людства по добрій причині: на відміну від хвилі інтернету 25 років тому, вам не потрібно купувати комп’ютер і підписувати контракт з провайдером інтернет-послуг. На відміну від хвилі мобільних пристроїв 15 років тому, вам не потрібно купувати дорогий смартфон. І на відміну від хвилі криптовалют 5 років тому, AI легко використовувати, і вона насправді корисна.

Я глибоко вірю, що AI буде неймовірною, прискорюючою силою у більшості галузей. Підlying технологія реальна, вона працює, і вона вже показує фантастичні паралелі з тим, як люди вчаться та думають. Я передбачаю, що за 10 або 15 років ми оглянемося назад і скажемо, що виникнення AI було більшим перетворенням людського досвіду, ніж мобільне. Це відбувається в 100 разів швидше.

Яке ваше бачення майбутнього Digits?

Digits AI – це лише наш перший крок у будівництві майбутнього реального часу, інтуїтивного та автоматизованого фінансування малих підприємств, і ми вже працюємо над розширенням її можливостей. У (близькому) майбутньому Digits прискорить ваш облік, надасть вам одночасний перегляд вашого бізнесу за допомогою касових та накопичувальних обліків, автоматично створить ваші місячні фінансові звіти та допоможе вам бюджетувати та прогнозувати без тedium відладки та підтримки моделей. Наступні п’ять років будуть трансформаційними у сфері бізнес-фінансів та бухгалтерського обліку, і нашою метою є піонерство програмного забезпечення, яке робить все це приємним.

Дякую за велике інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати Digits.