Alon Goren, CEO và Người sáng lập của AnswerRocket – Loạt phỏng vấn

Với tư cách là CEO và người sáng lập của AnswerRocket, Alon dẫn đầu sự đổi mới sản phẩm và mang lại phân tích hành động cho những người kinh doanh, để họ có thể nhận được câu trả lời cho câu hỏi của mình nhanh hơn. Trước khi thành lập AnswerRocket, Alon đã đồng sáng lập và là Giám đốc Công nghệ của Radiant Systems trong 25 năm. Ông đã từng là Chủ tịch của Radiant từ năm 2004 đến năm 2011, khi công ty được bán cho NCR với giá 1,3 tỷ đô la. Alon có bằng Cử nhân về Kỹ thuật Hệ thống Máy tính từ Viện Kỹ thuật Rensselaer.

Có thể chia sẻ câu chuyện về sự ra đời của AnswerRocket?

Chúng tôi bắt đầu AnswerRocket với tầm nhìn rằng bất kỳ ai cũng nên có thể nhận được câu trả lời dễ dàng từ dữ liệu của họ, giống như tương tác với một trợ lý cá nhân. Ý tưởng này xuất phát từ sự thất vọng khi ngồi trong các cuộc họp quản lý và hội đồng quản trị, nơi các câu hỏi về chỉ số hiệu suất kinh doanh không thể được trả lời ngay lập tức. Chúng tôi phải đi và dành vài ngày hoặc vài tuần để thực hiện phân tích thêm, điều này cảm thấy lãng phí vì dữ liệu đã có sẵn và nên được truy cập nhanh chóng. Chúng tôi muốn tạo ra một trải nghiệm nơi bất kỳ ai trong doanh nghiệp có thể đơn giản đặt câu hỏi và nhận được câu trả lời ngay lập tức, sâu sắc khi các câu hỏi kinh doanh xuất hiện.

Làm thế nào AnswerRocket tận dụng AI để biến đổi phân tích truyền thống?

AnswerRocket đã tận dụng AI để làm cho phân tích dữ liệu trở nên dễ tiếp cận và thân thiện với cả nhà phân tích và người dùng kinh doanh trong hơn 10 năm. Gần đây, chúng tôi đang áp dụng công nghệ AI tạo sinh để tạo ra một trợ lý AI trò chuyện có tên là Max. Người dùng kinh doanh có thể trò chuyện với Max để khám phá và phân tích dữ liệu của họ – họ không cần biết SQL hoặc cách tổ chức dữ liệu để nhận được câu trả lời tốt và có ý nghĩa. Max được kết nối với bộ ứng dụng phân tích của AnswerRocket – hoặc Kỹ năng, như chúng tôi gọi nó – cho phép nó thực hiện các phân tích nâng cao từ thống kê, chẩn đoán và thậm chí phân tích dự đoán. Đối với các nhà phân tích và nhà khoa học dữ liệu, chúng tôi đang biến đổi quy trình làm việc của họ bằng cách cung cấp cho họ các công cụ để tạo ra Kỹ năng AI được cấp phép trong Studio Kỹ năng của chúng tôi. Điều này là về việc nắm bắt chuyên môn và kiến thức phân tích của họ vào các đại lý phân tích AI chuyên dụng mà người dùng của họ có thể tương tác thành công.

Có những lợi ích chính nào mà khách hàng của bạn trải nghiệm với Max, trợ lý phân tích dữ liệu AI của bạn?

Max loại bỏ các rào cản kỹ thuật và hiểu biết dữ liệu mà đã khiến các giải pháp phân tích dữ liệu khó khăn cho người dùng kinh doanh trong việc áp dụng. Bằng cách chấp nhận mô hình trò chuyện, chúng tôi cung cấp cho người dùng một trải nghiệm quen thuộc để tương tác với Max, cho phép họ khám phá dữ liệu và đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ của riêng họ.

Tốc độ là một lợi ích lớn khác. Max tự động hóa các phân tích phức tạp để cung cấp câu trả lời và thông tin liên quan ngay lập tức. Ngoài ra, đầu ra được tùy chỉnh để phù hợp với phân tích và báo cáo hiện có mà khách hàng của chúng tôi đã quen thuộc, loại bỏ đường cong học tập và cho phép người dùng nhanh chóng suy luận mà không cần thích nghi với các định dạng mới. Chúng tôi đang cố gắng rất nhiều để đáp ứng người dùng ở nơi họ đang ở và tìm cách tích hợp Max vào quy trình làm việc hiện tại của họ một cách无缝.

Có thể giải thích cách tích hợp mô hình GPT-4 LLM của OpenAI làm tăng khả năng của Max và những lợi thế độc đáo nào mà nó mang lại cho doanh nghiệp?

Tích hợp mô hình GPT của OpenAI vào Max thực sự đã đưa khả năng của nó lên một tầm cao mới. LLM cải thiện đáng kể sự hiểu biết và tạo ngôn ngữ tự nhiên của Max. Kết hợp với nền tảng phân tích và các ứng dụng DS/ML chuyên dụng được phát triển trong suốt một thập kỷ, chúng tôi đã có thể tạo ra một trợ lý AI có thể xử lý các truy vấn phức tạp hơn và cung cấp câu trả lời tinh tế hơn. Đây là một bước tiến lớn trong việc cho phép một trải nghiệm trò chuyện trực quan và thú vị cho người dùng. Khả năng tạo ra phản hồi giống con người của GPT giúp người dùng cảm thấy thoải mái và tự tin hơn khi sử dụng nền tảng – như thể họ đang trò chuyện với một đồng nghiệp.

Trong bối cảnh sự tiến hóa nhanh chóng của các mô hình ngôn ngữ như GPT-4 và Claude 3, AnswerRocket có kế hoạch như thế nào để duy trì lợi thế cạnh tranh và tiếp tục đổi mới trong lĩnh vực phân tích AI?

Không gian này đang di chuyển với tốc độ cực nhanh và điều đó đã khiến chúng tôi rất bận rộn. Chúng tôi đang nhận được mọi mô hình chính được phát hành, thực hiện thí nghiệm và học hỏi suốt cả quá trình. Chúng tôi đã thiết kế AnswerRocket để trở nên độc lập với mô hình, với quan điểm rằng khách hàng sẽ muốn chọn một mô hình cụ thể hoặc thậm chí nhiều mô hình để hỗ trợ nhiều trường hợp sử dụng. Chúng tôi muốn cho phép mức độ linh hoạt này và hướng dẫn người dùng trong việc chọn mô hình tốt nhất cho công việc.

Làm thế nào AnswerRocket đảm bảo rằng nền tảng của họ thân thiện với người dùng kinh doanh không có chuyên môn kỹ thuật?

Max, trợ lý AI của chúng tôi, đóng một vai trò quan trọng ở đây. Không chỉ Max được thiết kế để hiểu người dùng đang yêu cầu gì và trả lại câu trả lời, mà nó còn giúp người dùng hướng tới các câu trả lời hữu ích. Ví dụ, chúng tôi biết rằng bắt đầu từ màn hình trống có thể khiến người dùng cảm thấy khó chịu, vì vậy chúng tôi cung cấp cho họ các lời nhắc mẫu để bắt đầu. Tương tự, Max có thể cung cấp các câu hỏi theo dõi được đề xuất cùng với câu trả lời của nó, dẫn người dùng đến thông tin tiếp theo có liên quan. Max cũng có thể yêu cầu thêm chi tiết nếu cần để thực hiện phân tích được yêu cầu – mục tiêu là duy trì cuộc trò chuyện và đưa người dùng đến câu trả lời họ đang tìm kiếm. Cuối cùng, người dùng có thể đưa ra phản hồi về phản hồi của Max. Điều này hữu ích để thông báo cho quản trị viên về nơi trải nghiệm cần được điều chỉnh hoặc cải thiện.

Có thể thảo luận về các tùy chọn tùy chỉnh có sẵn với Max và Skill Studio?

Tầm nhìn của chúng tôi cho Skill Studio là cung cấp cho các nhà phân tích dữ liệu các công cụ để tạo ra trợ lý AI cho hầu hết mọi trường hợp sử dụng phân tích dữ liệu dưới ánh nắng mặt trời. Điều này là về việc giúp họ đóng dấu quy trình và phương pháp hay nhất của họ vào các đại lý AI có thể tái sử dụng và có thể hợp thành mà người dùng của họ có thể tương tác thành công.

Với Skill Studio, người dùng có thể tạo ra Kỹ năng tùy chỉnh phù hợp với các quy trình phân tích độc đáo của họ. Điều này bao gồm việc xác định các nguồn dữ liệu cụ thể, phương pháp phân tích và tùy chọn trực quan hóa, cũng như xây dựng và sửa đổi báo cáo và quy trình làm việc. Max hỗ trợ phân tích phức tạp bằng cách sử dụng nhiều nguồn dữ liệu, cả cấu trúc và không cấu trúc, để kể câu chuyện dữ liệu toàn diện hơn.

Skill Studio cung cấp một môi trường phát triển đầy đủ với giao diện mã thấp, giúp dễ dàng tiếp cận cho cả người dùng kỹ thuật và không kỹ thuật. Bạn không cần phải bắt đầu từ đầu: Chúng tôi cung cấp các thành phần và mẫu được xây dựng trước cho phân tích, biểu đồ và bảng. Ngoài ra, chúng tôi có các trợ lý AI chuyên dụng cho các nhiệm vụ chuyên biệt. Tất nhiên, bạn cũng có thể tạo ra các khối tùy chỉnh và tích hợp mô hình học máy của riêng mình.

Có thể chia sẻ một số ví dụ về cách AnswerRocket đã thúc đẩy các kết quả kinh doanh đáng kể cho khách hàng của bạn, chẳng hạn như cải thiện việc ra quyết định hoặc tăng hiệu quả hoạt động?

AnswerRocket đã thúc đẩy các kết quả kinh doanh đáng kể trên nhiều ngành, bao gồm lĩnh vực hàng tiêu dùng, dược phẩm, bảo hiểm, dịch vụ tài chính và dịch vụ chuyên nghiệp.

Một trong những câu chuyện thành công nổi bật của chúng tôi là với AB InBev, nhà sản xuất bia hàng đầu thế giới. Giống như hầu hết các công ty, họ phải đối mặt với những thách thức về quá trình thủ công và tốn thời gian để biến dữ liệu thô thành thông tin có thể hành động. Bằng cách tích hợp trợ lý AI của AnswerRocket, Max, họ đã biến đổi quá trình này.

Ví dụ, thời gian cần thiết để biến dữ liệu thô thành thông tin có thể hành động đã được giảm từ 20 ngày xuống còn 3 ngày, cho phép các nhà quản lý thương hiệu của họ đưa ra quyết định kịp thời. Việc tạo báo cáo, vốn từng mất vài ngày, giờ chỉ diễn ra trong vài giờ, cung cấp thông tin nhanh chóng trên 17 thị trường. Người dùng kinh doanh hiện có thể tự phục vụ câu trả lời và thông tin theo yêu cầu bằng cách trò chuyện với Max.

Về mặt năng suất, các giải pháp AI của chúng tôi đã giải phóng 160 ngày làm việc cho đội ngũ phân tích của AB InBev, cho phép họ tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược. Giải pháp đã mở rộng từ đội ngũ châu Âu đến hoạt động toàn cầu, thể hiện tác động rộng lớn của nó.

Những cải thiện về hiệu quả và việc ra quyết định này không bị cô lập ở AB InBev. Nhiều khách hàng của chúng tôi đã thấy những kết quả tương tự, với thông tin nhanh hơn, sử dụng tài nguyên chiến lược hơn và kết quả kinh doanh tốt hơn.

Được biết, bảo mật dữ liệu và tuân thủ là rất quan trọng, làm thế nào AnswerRocket đảm bảo rằng nền tảng của họ đáp ứng các tiêu chuẩn bảo mật cấp doanh nghiệp?

Bảo mật dữ liệu và tuân thủ là tuyệt đối quan trọng. Chúng tôi đã thực hiện một số biện pháp mạnh mẽ để đảm bảo bảo vệ dữ liệu của người dùng.

Chúng tôi sử dụng các phương pháp mã hóa tiên tiến để bảo mật dữ liệu cả khi nghỉ và trong quá trình truyền. Điều này có nghĩa là dữ liệu được bảo vệ ở tất cả các giai đoạn xử lý. Ngoài ra, chúng tôi có các kiểm soát truy cập nghiêm ngặt. Truy cập vào dữ liệu và phân tích được hạn chế cho người dùng được ủy quyền, đảm bảo thông tin nhạy cảm được giữ an toàn.

Chúng tôi cũng tuân thủ các tiêu chuẩn và quy định của ngành như GDPR và CCPA, điều này then chốt cho việc tuân thủ luật bảo vệ dữ liệu. Chúng tôi không bao giờ tạo bản sao của dữ liệu trong khi nó đang được phân tích. Điều này duy trì tính toàn vẹn và bảo mật của dữ liệu.

Chúng tôi tiến hành các cuộc kiểm toán bảo mật và đánh giá lỗ hổng thường xuyên. Những điều này giúp chúng tôi xác định và giảm thiểu proactively các rủi ro tiềm ẩn, đảm bảo rằng các biện pháp bảo mật của chúng tôi luôn cập nhật.

Những bước này nhấn mạnh cam kết của chúng tôi trong việc bảo vệ dữ liệu của người dùng và duy trì các tiêu chuẩn bảo mật và tuân thủ cao nhất. Điều này là về việc đảm bảo người dùng có thể tin tưởng chúng tôi với dữ liệu của họ mọi lúc.

Có suy nghĩ gì về tương lai của AI trong phân tích doanh nghiệp?

AI sẽ cách mạng hóa phân tích doanh nghiệp bằng cách tăng cường đáng kể năng suất và hiệu quả. Hiện tại, nhiều công việc liên quan đến thu thập dữ liệu thủ công, xử lý và báo cáo, điều này tốn thời gian. Với AI, các nhiệm vụ thường xuyên này sẽ được tự động hóa, cho phép các đội tập trung vào công việc chiến lược và cấp cao hơn.

Hãy tưởng tượng một tương lai nơi một trợ lý AI có thể kéo dữ liệu từ nhiều nguồn, thực hiện các phân tích phức tạp và tạo báo cáo gần như tức thời. Điều này sẽ cho phép các đội phân tích và kinh doanh dành nhiều thời gian hơn để giải thích dữ liệu và phát triển các khuyến nghị chiến lược.

Vai trò của các nhà phân tích sẽ thay đổi từ việc thực hiện thành việc điều phối các quy trình AI. Họ sẽ hướng dẫn các hệ thống AI để khám phá các giả thuyết khác nhau, xác thực kết quả và đảm bảo rằng các thông tin thu được phù hợp với các mục tiêu kinh doanh. AI sẽ cho phép cá nhân trở nên mạnh mẽ hơn, có nghĩa là một đội nhỏ có thể đạt được những gì hiện tại đòi hỏi phải có các nhóm lớn hơn.

Cuối cùng, các công ty chấp nhận AI sớm sẽ có lợi thế cạnh tranh. Họ sẽ trở nên năng suất và đổi mới hơn, phản ứng nhanh với sự thay đổi của thị trường. Khi AI định hình lại phân tích doanh nghiệp, nó mở ra những khả năng mới cho sự phát triển, khiến đây trở thành một thời điểm thú vị cho các doanh nghiệp sẵn sàng dẫn đầu.

Cảm ơn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, độc giả muốn tìm hiểu thêm nên truy cập AnswerRocket.