Deckmatch Memelopori Wawasan yang Lebih Kaya untuk Kecerdasan Pasar Swasta

Ingat masa awal internet? Dengan mendengarkan soundtrack modem dial-up, kita akan menuju ke mesin pencari, mengetikkan kueri, dan menunggu hasilnya. Alat-alat awal ini seperti direktori, yang memungkinkan pencarian dasar dan menampilkan informasi dalam format yang lugas serta sederhana.

Mesin pencari pertama kali muncul pada awal tahun 1990-an. Tiga dekade kemudian, meskipun AI dan algoritma telah meningkatkan mesin pencari secara umum, proses pengumpulan serta analisis informasi di banyak ruang virtual khusus sektor masih usang. “Meskipun kita sudah maju dalam segala hal terkait teknologi, struktur direktori yang sama yang menentukan bagaimana data ditransmisikan di pasar swasta pada dasarnya hanyalah direktori yang harus Anda navigasikan,” kata Leopold Gasteen, Co-Founder dan CEO di Deckmatch. Deckmatch memiliki visi untuk mentransformasi proses ini dan, bekerja sama dengan AWS, Deckmatch sudah berada di jalur yang tepat untuk mewujudkannya.

Perusahaan beroperasi dengan tujuan yang sangat spesifik: untuk “membangun mesin pencari bahasa alami terkemuka dan paling berguna di dunia untuk pasar swasta,” jelas Gasteen. Hasilnya? AlphaLens, sebuah platform kecerdasan pasar yang memetakan lanskap kompetitif dengan menganalisis data tingkat produk.

Deckmatch berpartner dengan AWS awal tahun ini, saat perusahaan ini bereksperimen dengan model AI yang berbeda. Deckmatch mencari solusi yang dapat mengindeks informasi situs web dan membantunya merintis pendekatan baru untuk kecerdasan pasar swasta. Sebagai startup, Deckmatch bekerja dengan sumber daya terbatas serta model AI yang dievaluasinya “tidak melakukan tugasnya dengan baik jika dibandingkan biayanya,” kata Walid Mustapha, Co-Founder dan CTO. Untuk mengatasi tantangan ini, Deckmatch menggunakan Kredit AWS Activate, yang dirancang untuk membantu startups mewujudkan ide mereka dengan menutupi biaya solusi AWS. Untuk mewujudkan tujuannya, Deckmatch beralih ke solusi serta keahlian ini dari tim AWS, memanfaatkan Amazon Nova Pro dan Amazon Bedrock untuk membangun dan menskalakan platform yang didukung AI generatifnya.

Pencarian bahasa alami untuk wawasan yang luar biasa

Gasteen dan Mustapha adalah pendiri berulang dan, kata Gasteen “bersemangat tentang startups serta ruang ventura.” Bidang ini sangat ramai; “memulai sesuatu sendiri tidak pernah semudah atau senyaman ini, dan memulainya pun tidak pernah lebih murah.” Lanskap startup yang berkembang menghasilkan peluang yang signifikan bagi investor, tetapi, menemukan dan menganalisis peluang ini bisa kompleks serta sulit, sehingga menghasilkan hasil yang buruk.

“Pada dasarnya, ada jutaan perusahaan baru dan jutaan produk baru,” kata Mustapha, dan basis data yang digunakan analis biasanya penuh dengan deskripsi perusahaan yang “cukup menarik serta berorientasi pemasaran alih-alih objektif.” Kurang pendekatan yang berpusat pada produk dan fungsionalitas pencarian yang memadai, serta alat warisan tidak memberikan nilai.

Hadirlah AlphaLens. Solusi ini menawarkan kecerdasan tingkat produk menggunakan peta mesin semantik yang memahami produk tertentu dan fitur-fiturnya, menawarkan deskripsi yang kaya dan menguraikan penawaran utama mereka. Dengan demikian, AlphaLens menghemat waktu serta “memberdayakan para analis yang sepenuhnya melakukan pekerjaan untuk menyelesaikan pekerjaan lain dengan benar,” kata Mustapha; pekerjaan seperti “pemikiran mendalam” dan “evaluasi.”

AlphaLens mengotomatiskan proses penemuan, jadi alih-alih menghabiskan berhari-hari atau berminggu-minggu untuk mengidentifikasi perusahaan dan produk mereka, analis dapat “melakukan beberapa pencarian dalam beberapa menit,” kata Mustapha. Sementara otomatisasi yang didukung AI adalah elemen kunci dari AlphaLens, Deckmatch ingin menekankan kemampuan teknologi untuk meningkatkan alih-alih menggantikan keterampilan manusia yang penting. Deckmatch “tidak percaya pada masa depan yang semua hal ini dilakukan secara otomatis,” jelas Mustapha. “Kami percaya pada masa depan yang kami memungkinkan orang untuk mengambil keputusan terbaik, dan hal tersebut tentang menemukan semua data yang mereka butuhkan, menyajikannya dengan cara yang bermakna serta berguna, dan memungkinkan mereka untuk mengambil keputusan berdasarkan data tersebut.”

Contoh model efisiensi biaya

Ini semua dimungkinkan karena arsitektur platform yang mendasarinya. Amazon Nova Pro menghasilkan deskripsi produk dari situs web perusahaan yang sangat penting untuk proses pencarian pelanggan Deckmatch. Alat yang lebih baru, yang masih dikembangkan perusahaan, memungkinkan pengguna untuk memilih dan membandingkan produk, serta menemukan wawasan seperti putaran pendanaan dan jumlah karyawan perusahaan. Dengan mengumpulkan serta menganalisis data tidak terstruktur—yang sebagian besar tidak tersedia di tempat lain secara online—dan menyajikannya dalam format yang kaya tetapi mudah dicerna, AlphaLens memberdayakan investor untuk mengambil keputusan yang lebih tepat.

Amazon Nova Pro juga menawarkan manfaat untuk Deckmatch itu sendiri. Ketika perusahaan mengevaluasi solusi terhadap model lain, perbedaan performa dan akurasi dapat diabaikan, tetapi, Amazon Nova Pro menawarkan keuntungan yang signifikan dalam area utama: biaya.

“Ketika Anda membandingkan biaya, Anda dapat melihat bahwa biaya token input dan biaya token output jauh lebih tinggi untuk model perintis dibandingkan Nova Pro,” kata Mustapha. Model ini juga “jauh lebih cepat,” lanjutnya, “jadi mempermudah kami dalam mengambil keputusan; dengan metrik tersebut kami dapat membenarkan kasus penggunaannya.”

Selain biaya, Deckmatch juga membutuhkan solusi yang akan mendukung pertumbuhannya. Saat ini, AlphaLens mengindeks sekitar 12 juta produk, tetapi dengan makin berkembangnya dunia startup yang ramai dan peluncuran produk yang meningkat, skalabilitas adalah kuncinya. “Kami perlu menyegarkan situs web, mempertahankannya pada masa depan, memastikan bahwa data kami selalu terkini,” jelas Mustapha.

Amazon Nova Pro memungkinkan ekspansi ini, menawarkan model fondasi terbaru dan memungkinkan Deckmatch memperluas cakupan informasi yang dapat dilayani pelanggannya. Untuk melakukannya, “alur kerja harus seefisien mungkin,” kata Mustapha. Oleh karena itu,, Deckmatch berencana untuk memigrasikan semua beban kerjanya ke AWS akhir tahun ini, yang memungkinkan perusahaan untuk menskalakan solusinya dan melayani pelanggan dengan lebih baik seiring pertumbuhan bisnisnya.

Hal yang juga mendorong pertumbuhan ini adalah daftar terbaru Deckmatch di AWS Marketplace, channel online bagi perusahaan untuk menelusuri dan membeli solusi yang berjalan di AWS. Pertama dan terpenting, kata Gasteen, Deckmatch mendapat manfaat dari peningkatan “eksposur”, serta “tenaga penjualan dalam AWS yang mendorong produk kami ke seluruh dunia.” Pelanggan Deckmatch juga mendapat manfaat: “banyak pelanggan kami akan berada di ruang pasar keuangan, yang telah berkomitmen untuk menghabiskan jumlah tertentu dengan AWS dan vendor perangkat lunak independen. Jadi ini adalah cara yang bagus bagi AWS untuk menambah nilai bagi pelanggan tersebut.” Terakhir, vendor yang menjual melalui AWS Marketplace harus memenuhi persyaratan tertentu untuk membuktikan kompetensi, keamanan, keandalan, dan kepercayaan solusi mereka. Untuk Deckmatch, daftar tersebut memberikan “stempel persetujuan,” serta menandai “pencapaian pertama dari kemitraan yang sangat berkembang dan indah antara AWS dan AlphaLens,” kata Gasteen.

Satu kemitraan, untuk seluruh ekosistem

Kemitraan awal Deckmatch dengan AWS mencakup keahlian khusus untuk mendukung pengambilan keputusan teknis dan pembelian, yang “sangat membantu di sepanjang perjalanan ini,” jelas Mustapha. “Kami merasa mereka sejauh ini merupakan vendor cloud paling membantu yang pernah kami ajak bekerja sama.” Sejak itu, kemitraan ini “makin berkembang kualitasnya,” lanjutnya, yang menghasilkan sejumlah sesi pembicara dan presentasi bersama di acara besar AWS. Deckmatch masih dalam tahap yang relatif awal dalam perjalanan startup-nya serta “cukup awal dalam hubungan kami dengan AWS dalam hal mengeksplorasi semua cara yang kami dapat berkolaborasi,” kata Gasteen.

Meski begitu, deployment Amazon Nova Pro yang cepat dan peluncuran AlphaLens berikutnya menunjukkan apa yang dapat dicapai dalam waktu singkat, dan ambisi pertumbuhan ini terwujud sebagai hasilnya.

Deckmatch ingin “benar-benar mengubah cara orang menemukan,” ujar Gasteen, mengembangkan solusinya dan “mengubahnya menjadi ekosistem utuh yang dapat mendorong dirinya sendiri.” Sama seperti transformasi (meskipun lambat) mesin pencari awal menjadi proposisi berlapis, Deckmatch membayangkan “mengubah ini menjadi permainan ekosistem yang berharga; sebuah platform yang tidak hanya menghubungkan industri melalui data unik dan cara penemuan baru, tetapi juga tempat yang terdapat banyak konten yang dihasilkan pengguna dari waktu ke waktu.”

Berbekal alat dan keahlian yang memungkinkan pertumbuhan cepat dan hemat biaya, Deckmatch tampaknya akan mengikuti transformasi yang jauh lebih cepat dibandingkan mesin pencari tradisional. Hal ini menempatkan startup ini pada posisi yang kuat untuk mewujudkan ambisinya serta terus memperluas penawarannya menjadi set alat multidimensi yang memberikan nilai bagi pengguna dan makin banyak perusahaan yang menggunakan layanan Deckmatch.