Yuri Misnik, Giám đốc Công nghệ, inDrive – Loạt Phỏng vấn

Yuri Misnik là Giám đốc Công nghệ tại inDrive, nơi ông lãnh đạo chiến lược công nghệ toàn cầu của công ty. Với hơn hai thập kỷ kinh nghiệm quốc tế, Misnik đã xây dựng và lãnh đạo các chương trình công nghệ có tác động cao trên toàn cầu, bao gồm cả lĩnh vực điện toán đám mây, dịch vụ tài chính và chuyển đổi số quy mô lớn.

Trước khi gia nhập inDrive, ông đã giữ các vị trí cấp cao tại Microsoft (MSFT ) và AWS. Sau đó, ông từng là Giám đốc CIO tại HSBC, CIO tại Ngân hàng Quốc gia Úc và Giám đốc Công nghệ tại Ngân hàng Đầu tư Abu Dhabi, nơi ông hiện đại hóa các môi trường phức tạp và quy định cao thông qua các mô hình kỹ thuật và sản phẩm.

Misnik bắt đầu sự nghiệp của mình trong lĩnh vực kỹ thuật hàng không, đóng góp vào thiết kế của Boeing 787 trước khi chuyển sang lĩnh vực kỹ thuật phần mềm và hệ thống giao dịch trực tuyến. Ông có khả năng nói tiếng Anh và tiếng Nga, và được biết đến với khả năng kết nối các hệ thống cơ bản với các công nghệ đổi mới.

Tại inDrive, ông tập trung vào việc xây dựng các hệ thống, đội ngũ và nền tảng sẽ thúc đẩy sự tăng trưởng toàn cầu của công ty.

inDrive là một nền tảng di động và dịch vụ đô thị toàn cầu kết nối người dùng với các tài xế và nhà cung cấp dịch vụ trên các lĩnh vực như gọi xe, giao hàng và các dịch vụ yêu cầu khác. Được thành lập vào năm 2013, công ty hoạt động tại hơn 48 quốc gia và hơn 1.000 thành phố, với hàng trăm triệu lượt tải ứng dụng trên toàn thế giới. Mô hình định giá ngang hàng cho phép hành khách và tài xế đàm phán giá trực tiếp, thay vì dựa vào giá thuật toán, nhằm tạo ra các giao dịch minh bạch và công bằng hơn.

Bạn bắt đầu sự nghiệp trong lĩnh vực mô hình toán học và phân tích phần tử hữu hạn trước khi chuyển sang Microsoft, AWS, HSBC và Ngân hàng Quốc gia Úc, và hiện đang lãnh đạo chuyển đổi AI tại inDrive. Làm thế nào con đường này đã định hình cách bạn nghĩ về việc xây dựng các hệ thống AI đầy tham vọng về mặt kỹ thuật nhưng vẫn dựa trên sự công bằng, khả năng phục hồi và các hạn chế của thế giới thực?

Tôi bắt đầu sự nghiệp của mình trong lĩnh vực toán học ứng dụng và phân tích phần tử hữu hạn, vốn là về việc hiểu nơi mô hình của bạn bị phá vỡ, chứ không phải nơi nó hoạt động. Tư duy đó chính xác là cách tôi tiếp cận các hệ thống AI ngày nay.

Tại Microsoft và AWS, nơi tôi đã dành hơn một thập kỷ, tôi đã học được điều gì xảy ra khi bạn xây dựng các nền tảng ở quy mô toàn cầu. Bạn giả định rằng các hệ thống sẽ bị suy giảm, mạng sẽ thất bại, các thành phần sẽ hoạt động không mong muốn. Tại inDrive, hoạt động trên hơn 1.000 thành phố ở 48 quốc gia, cách nghĩ này đã chứng minh là vô cùng quan trọng.

HSBC và Ngân hàng Quốc gia Úc đã mang lại một góc nhìn khác. Tại HSBC, tôi đã xây dựng các khả năng kỹ thuật số bán lẻ trên nhiều chế độ quy định. Tại NAB, tôi đã thúc đẩy chuyển đổi sang đám mây, di chuyển các ứng dụng ngân hàng quan trọng sang AWS. Trong những môi trường này, mọi quyết định công nghệ đều mang lại hậu quả quy định, danh tiếng và tài chính. Một mô hình AI hoặc ML không thể giải thích quyết định của nó theo cách mà một nhà quy định hoặc khách hàng có thể hiểu được không phải là một tài sản, mà là một trách nhiệm.

Một sản phẩm nên phản ánh nhu cầu của con người, không phải sự phức tạp của ngăn xếp của bạn. Nguyên tắc đó là gì giữ cho tham vọng kỹ thuật được gắn kết với sự công bằng và các hạn chế của thế giới thực.

Điều đó có nghĩa là xây dựng các hệ thống AI thông báo và hỗ trợ, ví dụ bằng cách đề xuất một mức giá công bằng mà không loại bỏ quyền kiểm soát của con người trong thị trường.Dòng liên kết trong tất cả những điều này là đơn giản: tham vọng kỹ thuật mà không có kỷ luật hoạt động chỉ là một bản demo. Sự nghiệp của tôi đã là một sự tiến bộ từ “chúng ta có thể thiết kế hoặc xây dựng điều này không?” đến “chúng ta nên triển khai điều này, và điều gì xảy ra khi nó thất bại vào lúc 3 giờ sáng trong một thị trường mà các ставки là thực sự?” Đó là góc nhìn mà tôi mang đến inDrive.

Nhiều nền tảng sử dụng AI để đặt giá. inDrive sử dụng đàm phán. Vậy làm thế nào học máy thực sự phù hợp với mô hình của bạn và nơi trên nền tảng nó mang lại giá trị nhất mà không ảnh hưởng đến tính minh bạch làm cho inDrive khác biệt?

AI tại inDrive không chỉ về giá; nó được nhúng trên toàn bộ doanh nghiệp, bao gồm tiếp thị và tăng trưởng, cá nhân hóa siêu ứng dụng, hỗ trợ khách hàng, trí tuệ địa lý, công cụ nội bộ, phòng chống gian lận và hơn thế nữa. Hơn 80% lực lượng lao động của chúng tôi sử dụng các công cụ AI khác nhau, từ hỗ trợ khách hàng và tiếp thị đến mã hóa và phân tích. AI đang thực hiện công việc đáng kể trong cơ sở hạ tầng xung quanh – vào năm 2025, chúng tôi đã đạt được sự cải thiện 14% về độ chính xác ETA so với năm 2024 với sự giúp đỡ của các mô hình học sâu của chúng tôi.

inDrive được thành lập tại Yakutsk để chống lại giá taxi không công bằng và liên kết. Mô hình định giá cạnh tranh cốt lõi của chúng tôi là mô hình đàm phán ngang hàng – hành khách đề xuất, tài xế chấp nhận, phản hồi hoặc từ chối. Dòng chảy đặt giá này là cơ bản. AI làm gì là hỗ trợ quyết định xung quanh mức giá được đàm phán bởi con người.

Cái gì tạo nên một “siêu ứng dụng AI” trong thực tế tại inDrive và những phần nào của nền tảng là phù hợp nhất với AI ngày nay: ghép nối thị trường, an toàn, hỗ trợ khách hàng, dịch vụ tài chính, hoặc một thứ gì đó khác?

Hầu hết các công ty nói về “AI đầu tiên” có nghĩa là họ đã thêm một rô-bốt trò chuyện. Đó không phải là những gì chúng tôi đang làm.

AI đầu tiên có nghĩa là AI nằm trong lớp hoạt động của nền tảng, không phải lớp tính năng. Mỗi quyết định sản phẩm – từ ghép nối thị trường đến hỗ trợ khách hàng đến chấm điểm tín dụng – bắt đầu với câu hỏi: chúng tôi có dữ liệu gì và làm thế nào thông tin nên định hình trải nghiệm này?

Tại inDrive, chúng tôi tập trung vào việc xây dựng các hệ thống, đội ngũ và nền tảng sẽ thúc đẩy sự tăng trưởng toàn cầu của công ty.

inDrive đặc biệt mạnh trong các thị trường mới nổi và thị trường biên giới, nơi điều kiện hoạt động có thể khác nhau đáng kể. Làm thế nào bạn thiết kế các hệ thống AI hoạt động tốt trên các khu vực với cơ sở hạ tầng, thói quen thanh toán, môi trường quy định và kỳ vọng của người dùng rất khác nhau?

Khó khăn nằm ở việc tạo ra một mô hình thống nhất hoạt động đáng tin cậy trên 48 quốc gia và hơn 1.000 thành phố trong 8 khu vực riêng biệt.

Bạn đã lãnh đạo các nỗ lực chuyển đổi số và điện toán đám mây lớn tại các tổ chức như HSBC và NAB. Những bài học nào từ các môi trường tài chính cao cấp đang chứng minh là có giá trị nhất khi inDrive mở rộng sang các dịch vụ như fintech và xây dựng các hệ thống quyết định AI?

Ba bài học từ HSBC và NAB chuyển gần như trực tiếp.

Thứ nhất, khả năng kiểm toán và kiểm soát xung quanh dữ liệu không phải là tùy chọn. Trong ngân hàng, mỗi yếu tố dữ liệu quan trọng, mỗi quyết định ảnh hưởng đến khách hàng phải được bao quanh bởi các kiểm soát phù hợp bảo vệ tính toàn vẹn và nhất quán.

Nhiều nền tảng gọi xe xử lý một lượng lớn dữ liệu hành vi của thế giới thực. Làm thế nào bạn cân bằng cơ hội sử dụng dữ liệu đó để cá nhân hóa và dự báo tốt hơn với nhu cầu bảo tồn niềm tin, quyền riêng tư và công bằng cho cả tài xế và hành khách?

Lợi thế dữ liệu trong gọi xe là thực sự. Kết hợp với dữ liệu giao hàng và tài chính, nó trở thành một tập dữ liệu hành vi vô cùng phong phú.

Chúng tôi áp dụng nguyên tắc giới hạn mục đích một cách nghiêm ngặt. Chúng tôi sử dụng dữ liệu thu thập để cải thiện chuyến đi.

Mô hình siêu ứng dụng đã rất thành công ở một số phần của châu Á, nhưng nó khó được nhân rộng trên các thị trường toàn cầu phân mảnh. Những gì cần phải đúng, từ góc độ công nghệ và AI, để một siêu ứng dụng hoạt động trên hàng chục quốc gia chứ không chỉ một hệ sinh thái tích hợp chặt chẽ?

Mô hình siêu ứng dụng, đã trở nên phổ biến ở châu Á, hoạt động trong các môi trường quy định và cơ sở hạ tầng tương đối đồng nhất, với tích hợp sâu trên các lĩnh vực thanh toán, xã hội và thương mại có ít lựa chọn độc lập mạnh mẽ.

Nhìn về tương lai ba đến năm năm, bạn nghĩ AI sẽ tạo ra sự tách biệt cạnh tranh lớn nhất trong các nền tảng di động: dự đoán nhu cầu, an toàn và tin cậy, hoạt động tự động, tự động hóa hỗ trợ, kinh tế tài xế, hoặc hoàn toàn các dịch vụ mới chưa tồn tại?

AI sẽ chạm vào tất cả những điều này, nhưng mức độ tách biệt sẽ khác nhau.

Trong vòng ba năm, mọi nền tảng di động nghiêm túc sẽ có dự đoán nhu cầu có khả năng. Các tính năng an toàn và tin cậy sẽ là điều kiện tiên quyết.

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