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 dắt sự đổi mới của sản phẩm và mang lại phân tích hành động cho những người kinh doanh, để họ có thể đưa ra 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 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 Bách khoa Rensselaer.

Bạn 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 dễ dàng nhận được câu trả lời từ dữ liệu của họ, giống như tương tác với một trợ lý cá nhân. Ý tưởng này bắt nguồn 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 đã phải đi và dành nhiều ngày hoặc nhiều tuần để 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 hỏi một câu hỏi và nhận được câu trả lời ngay lập tức, đầy đủ thông tin vào lúc 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 gần gũi 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 ra để tạo ra một trợ lý AI trò chuyện gọi 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 dữ liệu được tổ chức 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 các Kỹ năng được hỗ trợ bởi AI trong Skill Studio của chúng tôi. Điều này là về việc ghi lại 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.

Người dùng của bạn trải nghiệm những lợi ích chính nào với Max, trợ lý phân tích dữ liệu AI của bạn?

Max loại bỏ các rào cản kỹ thuật và hiểu biết về dữ liệu đã khiến các giải pháp phân tích dữ liệu trở nên 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 khác. Max tự động hóa các phân tích phức tạp để cung cấp câu trả lời và thông tin tương tác có 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.

Bạn có thể giải thích cách tích hợp mô hình LLM GPT-4 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 mà chúng tôi đã phát triển trong hơn 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 của GPT trong việc tạo ra các phản hồi giống con người giúp người dùng cảm thấy thoải mái và tự tin hơn khi sử dụng nền tảng – giống như họ đang trò chuyện với một đồng nghiệp.

Với sự tiến hóa nhanh chóng của các mô hình ngôn ngữ như GPT-4o và Claude 3, AnswerRocket có kế hoạch như thế nào để duy trì lợi thế cạnh tranh và tiếp tục đổi mới trong không gian 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 lớn được phát hành, thử 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 mà có thể 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 hướng dẫn người dùng đến 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 bối rối, vì vậy chúng tôi cung cấp cho họ các gợi ý mẫu để bắt đầu. Tương tự, Max có thể cung cấp các câu hỏi gợi ý tiếp theo cùng với câu trả lời của nó, dẫn người dùng đến thông tin tiếp theo có liên quan. Max cũng có thể hỏi thêm nếu cần thêm chi tiết để thực hiện phân tích được yêu cầu – mục tiêu là giữ cho cuộc trò chuyện tiếp tục và đưa người dùng đến câu trả lời họ đang tìm kiếm. Cuối cùng, người dùng có thể cung cấp 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.

Bạn 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 công cụ để tạo ra các trợ lý AI được hỗ trợ cho hầu hết mọi trường hợp sử dụng phân tích dữ liệu. Về việc giúp họ đóng dấu quy trình và phương pháp hay nhất của họ vào các đại lý phân tích AI có thể tái sử dụng và có thể hợp thành, những người dùng của họ có thể thành công trong việc tương tác với chúng.

Với Skill Studio, người dùng có thể tạo 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 các phân tích phức tạp bằng cách sử dụng nhiều nguồn dữ liệu, cả cấu trúc và phi cấu trúc, để kể những câu chuyện dữ liệu toàn diện hơn.

Skill Studio cung cấp một môi trường phát triển đầy đủ với giao diện mã thấp, giúp nó dễ 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 các phân tích, biểu đồ và bảng. Ngoài ra, chúng tôi có các trợ lý AI được thiết kế cho các nhiệm vụ chuyên dụng. Tất nhiên, bạn cũng có thể tạo các khối tùy chỉnh và tích hợp các mô hình học máy của riêng bạn.

Bạn 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 mình, 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 các lĩnh vực như 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 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 nhiều ngày, bây giờ xảy 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 nhóm phân tích của AB InBev, cho phép họ tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược. Giải pháp đã mở rộng từ đội châu Âu sang hoạt động toàn cầu, chứng tỏ tác động rộng rãi của nó.

Những cải tiến 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, AnswerRocket đảm bảo nền tảng của mình đáp ứng các tiêu chuẩn bảo mật cấp doanh nghiệp như thế nào?

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 thực hiện các cuộc kiểm tra 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 năng, đảm bảo 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. Về việc đảm bảo người dùng của chúng tôi có thể tin tưởng chúng tôi với dữ liệu của họ mọi lúc.

Bạn 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 đáng kể năng suất và hiệu quả. Ngày nay, phần lớn 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 cấp cao hơn.

Hãy tưởng tượng một tương lai nơi một trợ lý AI có thể kéo dữ liệu từ các nguồn khác nhau, thực hiện các phân tích phức tạp và tạo báo cáo gần như tức thời. Điều này sẽ cho phép các nhóm 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 phát triển từ những người thực hiện thành những người điều phối các quy trình được hỗ trợ bởi 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 phù hợp với mục tiêu kinh doanh. AI sẽ cho phép các cá nhân trở nên mạnh mẽ hơn, có nghĩa là một đội nhỏ có thể đạt được những gì hiện tại đòi hỏi 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 những thay đổi của thị trường. Khi AI tái định hình phân tích doanh nghiệp, nó mở ra những khả năng mới cho sự phát triển, khiến đây là thời điểm thú vị cho các doanh nghiệp sẵn sàng dẫn đầu.

Cảm ơn bạn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, những người đọc muốn tìm hiểu thêm nên truy cập AnswerRocket.