Річард Поттер, співзасновник та CEO Peak – Інтерв’ю Серія

Річард Поттер є співзасновником та CEO Peak, платформи, яка надає інженерам даних, вченим-даністам та комерційним рішенням все необхідне для створення та підтримки рішень, керованих штучним інтелектом, по всьому підприємству.

Чи можете Ви поділитися історією створення Peak?

Ідея створення Peak виникла як розмова в пабі про різні продукти бізнес-інтелекту, які були доступні на той час. Мої співзасновники, Атул Шарма та Девід Лейтч, і я запитували себе, чому так мало компаній можуть використовувати дані для прийняття рішень. Ми хотіли знайти спосіб спростити все для бізнесу, розібрати бар’єри всередині підприємств, щоб команди могли працювати разом і кожен міг використовувати корисні результати на основі даних. Це привело нас до створення платформи, яка об’єднує команди навколо продукту, створеного для оптимізації бізнесу за допомогою штучного інтелекту.

Чи можете Ви описати, що таке Інтелект Рішень для нашої аудиторії?

Інтелект Рішень – це застосування штучного інтелекту для оптимізації комерційних рішень. Це орієнтовано на результат, тобто рішення Інтелекту Рішень створюються для надання відчутного результату, такого як вищий рівень продаж або маржа.

Одна з ваших передбачень на 2022 рік полягає в тому, що виникає нова дисципліна даних науки. Чи можете Ви розповісти про це?

По мірі зростання комерційних інвестицій у штучний інтелект та дозрівання даних науки, виникає нова дисципліна даних науки, яка починається з кінцевої мети.

Традиційні проекти даних науки починаються з розуміння доступних даних і того, що можна зробити з ними. Результатом є гіпотетичні рішення даних проблем, а не рішення штучного інтелекту, які можуть покращити бізнес-виступ.

Фокусуючись на результатах з самого початку проекту і розуміючи, що є практичним з доступними даними, ця нова дисципліна даних науки пріоритезує розгортання рішень, починаючи з кінцевої мети. Це дозволяє підприємствам швидше розгорнути свій штучний інтелект і розблокувати цінність своєї стратегії штучного інтелекту.

Peak створила штучну систему інтелекту, яка стає центральною системою інтелекту всередині компанії. Вона агрегує дані та розгортає машинне навчання, щоб потім вивести результати. Які типи алгоритмів машинного навчання використовуються?

Платформа Peak використовує широкий спектр технік машинного навчання та моделювання – вибір означає, що ми можемо підходити до кожного проекту з найбільш відповідним методом. Ми можемо використовувати наглядовані та ненаглядовані методи, а також техніки прогнозування або оптимізації, залежно від проблеми, яку потрібно вирішити. Це можна побудувати на нашій платформі за допомогою Python, R та SQL.

З цією гнучкістю та різноманітністю вибору, клієнти Peak можуть створювати свій власний штучний інтелект, унікальний для їхнього бізнесу. Це те, чого потребують організації, щоб真正 розгорнути Інтелект Рішень. Кожна компанія повинна мати не стандартний штучний інтелект, а щось, створене спеціально для них.

Як Peak дозволяє компаніям використовувати свої найбільші активи – дані – для збільшення продажів та прибутку?

Платформа Peak запускає програми, спеціально розроблені для надання результатів, будь то збільшення продажів або зростання прибутку (або обидва!). Ці програми охоплюють весь світ маркетингу, продажів, мерчандайзингу, управління запасами, ціноутворення та ланцюга постачання. Оскільки вона розташована по всьому набору даних організації, платформа Інтелекту Рішень Peak може оптимізувати весь ланцюг цінності, забезпечуючи реальні інсайти та рекомендації, які приносять користь кожній функції бізнесу. Це складна матриця, і Інтелект Рішень – ідеальний інструмент для забезпечення того, щоб кожне рішення було правильним.

Peak на перший погляд повністю обслуговується, чи компанії, які використовують цю послугу, повинні мати інженерів штучного інтелекту, щоб використовувати платформу?

Платформа Peak має три основні можливості, які дозволяють користувачам:

1. Об’єднати дані з усього підприємства та зробити їх готовими до використання штучним інтелектом.
2. Побудувати та натренувати централізований інтелект, який використовує моделі штучного інтелекту для надання прогнозного огляду організації.
3. Надати інтерфейс для користувачів лінії бізнесу для взаємодії з моделями, які керують процесом прийняття рішень по декілька функцій.

Від часу свого заснування в 2015 році Peak пропонує модель, в якій наша платформа та програми реалізуються для наших клієнтів нашими командами успіху клієнтів та даних науки. Ми все частіше бачимо зростаючу кількість клієнтів Peak, які самостійно обслуговуються на платформі, створюють自己的 програми або розгортають стандартні програми Peak самостійно.

Чи можете Ви привести приклади того, як Peak дозволяє підприємствам оптимізувати ланцюги постачання?

Хороший приклад буде менеджер складу, який стикається з проблемою запасів. Традиційно їм довелося б вручну збільшувати замовлення по всім товарам, змінюючи об’єми замовлень нерегулярно, щоб врахувати волатильність попиту.

Але з допомогою платформи Інтелекту Рішень менеджер складу може бути проактивним, а не реактивним. Враховуючи обставини по всьому бізнесу, платформа Інтелекту Рішень рекомендує йому зменшити замовлення у постачальника. Це може здатися контрінтуїтивним, якщо існує високий попит, але рішення Інтелекту Рішень визначило, що компанія має склад на території іншого округу з 2000 одиниць цього товару, які не продаються там. Воно вже попередило логістичну команду та маршрутизувало заплановану доставку через цей склад, щоб підібрати додаткові одиниці товару. Воно продовжить виконувати ту ж модель для комерційних команд по всьому бізнесу, змінюючи рекомендації дій, коли дані інсайти змінюються, і кожен відділ приймає дії.

Іншим випадком використання є зниження відходів та енергії, чи можете Ви привести приклади клієнтів, які досягли цього за допомогою Peak?

Глобальний рітейлер споживчих товарів зараз використовує Інтелект Рішень для оптимізації транспортування та зниження кількості марних переміщень товарів між заводами, розподільчими центрами та магазинами. Метою компанії є зниження викидів вуглекислого газу та збільшення прибуткових марж.

Використовуючи дані джерел з постачання, попиту та запасів, а також електронні дані про продажі та клієнтів, компанія використовує Інтелект Рішень для оптимізації рівня запасів на кожному розподільчому центрі та координації переміщень товарів між декількома центрами, враховуючи такі фактори, як попит (фактичний та прогнозований), виробнича потужність, витрати на обробку та транспортування. Рішення скоротило логістичні витрати на 10% та зменшало кількість поїздок вантажівок між центрами на 200 000 км, що представляє собою зниження на 147 метричних тонн викидів вуглекислого газу за перші вісім місяців розгортання.

Чи можете Ви розповісти про ваше бачення майбутнього Peak?

Ми хочемо поставити Інтелект Рішень у руки кожного бізнесу та побудувати компанію, яку люди люблять бути частиною. Це означає, що розширення для підтримки більше клієнтів по всьому світу є нашим головним пріоритетом, і ми розширюємося як у США, так і в Індії, відкриваючи клуби в Нью-Йорку, Мумбаї та Пуне. Сталий високий рівень продуктивності є ключем до цього; ми хочемо, щоб люди Peak були на нашому шляху протягом великої частини своєї кар’єри, ми не хочемо людей, які прийдуть і будуть вигоріти протягом декількох років. .

Ми вкладаємо великі кошти в дослідження та розвиток після нашого успішного третього раунду фінансування, який був закритий у серпні минулого року. По мірі того, як ми випускаємо ще більше цікавих функцій платформи та розширюємося по всьому світу, ми з нетерпінням чекаємо, які застосування команди даних науки поза Peak розроблять за допомогою платформи – більша частина того, на що здатен Інтелект Рішень, буде відкрита на практиці.

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