Как привлечь инвестиции в Кремниевой долине и о пользе зарубежных выставок на примере стартапа AI Labs

Редакция Z journal специально для vc.ru поговорила с основателем казахстанского стартапа AI Labs Ануаром Шарафудиновым.

Он поделился мнением о машинном обучении, о том, как привлечь инвестиции в Кремниевой долине, о пользе зарубежных выставок и о том, как они применяют искусственный интеллект на пользу бизнесу и его клиентам.

Ануар, опишите ваш стартап в двух предложениях.

Если говорить в двух предложениях, то наша долгосрочная миссия — применить алгоритмы машинного обучения и искусственный интеллект на индустриальные задачи. Сейчас у нас есть несколько продуктов в этой сфере.

Основной продукт, который мы развиваем, называется AI Labs — омниканальный контакт-центр со встроенным виртуальным ассистентом. Это робот, который отвечает на вопросы и консультирует клиентов бизнеса, тем самым разгружая колл-центр.

В первый раз слово омниканальный я услышал несколько лет назад. Получается, в вашем случае это разные каналы коммуникаций и единая точка входа у ваших клиентов, где они все видят в едином агрегированном окне.

Да, совершенно верно. У оператора есть единое окно, куда поступают сообщения из всех возможных каналов. В основном это чат-каналы, также мы сейчас внедряем голосовые звонки. Из чат-каналов это WhatsApp, Telegram, Facebook Messenger, SMS, формы на сайтах и мобильных приложениях и так далее. Всё это агрегируется в единое окно и попадает к оператору.

Но, как я понял, сообщение не сразу попадает к оператору, а изначально проходит через вашего виртуального ассистента.

Да, совершенно верно. Получается в традиционном бизнесе, если вы банк или страховая компания, то 70% запросов клиентов — это самые часто задаваемые 30 вопросов. В банке это когда застряла карточка в банкомате, какие документы нужны для получения кредита и так далее. В этих случаях бот справляется сам. А если же вопрос какой-то нестандартный, делается автоматическое перенаправление на оператора.

Технологичность вашего проекта в том, что «умный» бот распознает любые человеческие запросы, человек же может по-разному написать.

Да, там стоит алгоритм на машинном обучении, у которого есть огромная база вот таких запросов, и он на них обучается. Когда приходит новый запрос, алгоритм с высокой вероятностью определяет какой, скорее всего, запрос человек имеет в виду. Если же алгоритм понимает, что с этим вопросом помочь, скорее всего, не может, то он переводит на оператора.

Задает ли алгоритм какие-то уточняющие вопросы сам? Иногда бывает, что задаешь какой-то вопрос невнятный, и в ответ робот отвечает: «Вы имели в виду операции по картам или операции по лицевому счету?»

Конечно, если это какой-то общий вопрос, какие есть виды карт, на них обычно ответ для всех одинаковый. Если человек говорит: тут у меня застряла карта в банкомате, естественно человека надо сперва идентифицировать, то есть понять, кто это. Для этого мы задаем уточняющие вопросы — когда это произошло, где это произошло и всю эту информацию загоняем в базу и передаем специалистам.

Сейчас машинное обучение и наука о больших данных у всех на слуху, как в какое-то время были популярны веб-разработка и разработка мобильных приложений. Расскажите, как вы к этому пришли, я знаю, у вас есть большой опыт работы в научной сфере на протяжении нескольких лет.

До основания стартапа я работал научным сотрудником при лаборатории в Назарбаев Университете, там у нас были похожие проекты с машинным обучением. Были проекты по распознаванию речи казахского языка, проекты по построению корпуса казахского языка по прогнозированию и другие.

После того как мы сделали несколько успешных проектов в Назарбаев Университете, то с коллегой решили попробовать сделать стартап именно в этой сфере. Когда мы начинали AI Labs, то параллельно продолжали делать и предыдущей проект, который назывался Physics-AST. Это мобильное приложение и сайт, который решает задачи по физике.

Я слышал, что там было финансирование со стороны инвесторов из Кремниевой долины?

Да, инвесторов нашли в Кремниевой долине. В первый раз я ездил туда на практику, работал три-четыре месяца в стартапе, а вот второй раз я поехал с целью именно с целью найти инвестиции на проект Physics-AST. Вот, получается, приехал в Кремниевую долину, был там где-то месяца четыре, ходил на всевозможные ивенты, где можно питчиться перед инвесторами, и вот так нашел инвестора.

Вот так просто? За четыре месяца, я думаю, вы провели огромную работу, подготовку к поиску инвестиций. Многие хотят получить там инвестиции, но возвращаются часто ни с чем. У вас есть какой-то секретный ингредиент или секретный совет для тех, кто соберется туда за инвестициями?

Секретного ингредиента как такого, наверное, нет, но основным фактором будет именно построение отношений с инвестором. То есть одно — это когда вы питчитесь две минуты перед инвестором, а другое — это когда вы дальше общаетесь, разговариваете с инвестором. Он начинает глубже вникать в ваш продукт, в вашу компанию и начинает изучать вас. И если инвестору просто понравится ваш продукт, он может в вас инвестировать.

Как вы привлекли своего первого клиента?

Нужно вернуться к началу. Первый продукт и первый клиент у нас появился, когда мы работали в Назарбаев Университете. Мы подумали — а давайте попробуем в этой сфере стартап сделать. Вроде много чего можно интересного сделать и с прогнозированием, и с автоматизацией. Мы написали одному банку простое письмо. Они нам сразу же ответили.

То есть мы написали им, что у нас такая-то команда, мы занимаемся тем-то, вот у нас есть такой опыт и мы хотим попробовать что-то сделать в сфере машинного обучения. Они спросили, что мы можем предложить конкретно для них. Мы расписали огромный список, там было больше десяти возможных проектов. И они выбрали именно автоматизированный контакт-центр. Так это и пошло. После этого мы взяли проект на разработку, а сейчас его масштабируем.

Сколько сейчас уже у вас клиентов?

Где-то около семи. Из самых крупных это Казком (один из крупнейших банков Казахстана, — прим.ред), Транстелеком и CaptionCall из США. Также на финальной стадии подписание договоров с еще несколькими клиентами, названий пока не могу сказать.

Какая у вас бизнес-модель: единоразовая оплата за проект либо вы берете плату за постоянное обслуживание?

В начале проекта мы берем одноразовую оплату на то, чтобы внедрить наши готовые системы у заказчика, и также это оплата включает в себя определенный объем кастомизации. Дальше за сопровождение идёт отдельная оплата.

В целом в Казахстане насколько конкурентен рынок предоставления услуг по вашему направлению?

У нас в Казахстане этот рынок растет. Есть интерес. У нас уже было два случая, когда мы приходим в компанию, и нам не нужно объяснять ценность нашего продукта, у них уже это заложено в дорожную карту развития. Им это уже нужно, они поняли, что им это нужно, и они сейчас это хотят сделать, а мы как раз пришли с готовым продуктом, и они нас с руками и ногами готовы забирать.

И все-таки по конкурентам, вы курсе, кто ещё ваш конкурент?

На нашем рынке работают несколько компаний. У Kcell есть голосовой робот, у Egov.kz и Beeline хорошие боты. В основном это зарубежные компании из Греции и России.

А вы их анализировали? Если сравнивать вас и их, то в чем ваше преимущество, чтобы клиент выбрал именно вас?

У нас как такового конкретного преимущества нет, рынок довольно новый и сейчас он растет. Пока места компаниям хватает. Мы в первую очередь позиционируемся, как омниканальный контакт-центр. Есть конкуренты, которые делают только для голоса, есть конкуренты, которые делают только для чата, а мы хотим всё это вместе объединить.

Над этим стартапом вы уже работаете больше двух лет. Хотелось бы узнать про трудности не только с технической точки зрения, а как стартапу держаться на плаву, когда еще нет достаточного количества клиентов.

У нас получилось так, что когда мы начинали, у нас была работа. Мы параллельно работали и разрабатывали систему, и за счет того, что клиент нам сделал предоплату, мы смогли перейти полностью на фултайм. Инвестировали эти деньги для того, чтобы привлечь больше сотрудников и сделать больше продаж. Сейчас привлекли еще $20 тысяч, и эти деньги мы тратим на увеличение команды.

Раз вы начали говорить о команде, расскажите, кто сейчас есть в команде.

Я, если честно, сейчас ношу несколько шляп. То есть мне приходится и продажами заниматься, и разработкой. Разработкой также занимается мой коллега, его зовут Багдат. Он специалист по машинному обучению. Также у нас есть веб-разработчики, есть дизайнер, и есть аннотаторы. Аннотаторы — это люди, которые работают с текстом, различают его, это нужно для того, чтобы увеличивать базу данных для улучшения моделей на машинном обучении.

Как вы изначально обучали машинный алгоритм? Брали готовые базы или сами загружали тексты. Откуда вы брали первоначальный объём, когда не было клиентов?

Основная база, которая используется для обучения — это база самого клиента. Клиенты к нам приходят и сразу же предоставляют свою базу знаний: это самые часто задаваемые вопросы и ответы на них, вот эти данные мы берём.

Базы для разных клиентов разные или у вас есть какая-то супербаза, которая включает в себя все базы данных?

Мы держим базы клиентов отдельно друг от друга. А вообще, базу мы разделяем на два типа. Первая база — это клиентская, а вторая — это база повседневных вопросов, диалоги, на которые тоже нужно уметь правильно отвечать.

Допустим, если клиент спросит, который час, или какая сейчас погода, и если наш бот скажет: «Извините, я вас не понял», — это будет не то. Вот для этого есть стандартная база. Также там есть ответы, которые передаются клиенту, и клиент может их под себя кастомизировать по необходимости. А вот база знаний клиента полностью берется от клиента, но алгоритмы машинного обучения устроены таким образом, что чем больше данных — тем лучше результат.

У нас есть блог, где мы публикуем результаты наших научных экспериментов, потому что в первую очередь у нас интерес из научной среды, мы любим экспериментировать с нейронными сетями и так далее. У нас есть записи, где мы смогли улучшить результат для одной организации, используя всю базу данных и общую базу, которая у нас есть по всем организациям.

Я читал ваш блог, практически все записи у вас на английском языке. В связи с этим вопрос: смотрели ли вы за пределы рынка Казахстана.

Мы смотрели, но, как я и говорил, у нас не один продукт, а два продукта, которые мы развиваем активно. AI Labs сфокусирован на омниканальном контакт центре и автоматизации. А есть еще и сестринская компания, где мы являемся учредителями совместно с нашим партнером из Америки. Этот проект направлен на прогнозирование и визуализацию с помощью машинного обучения. Сейчас наш партнер продвигает этот проект в Америке.

Вот если мы начали говорить о зарубежных рынках. Вы были в Белоруссии на международной выставке ТИБО 2018, и прошло уже определенное количество времени после этого, и, наверное, у вас в голове ясно вырисовывается какой-то результат. Было ли это полезно, что вы извлекли оттуда. Ваш финальный взгляд на то, стоит ли участвовать стартапам в такого рода выставках?

Полезность данной конференции можно разделить на два параметра: первое — это контакты, которые вы там приобрели, второе — это знания, которые мы там приобрели. Кроме нас там было много других компаний-стартапов, и я постарался познакомиться с многими из них, с коллегами из Азербайджана, из Минска.

У всех разные проекты, и есть наши конкуренты. Вот именно из полезности было очень интересно посмотреть на конкурентов. То, как они у себя развивают это. И мы для себя уже начали повышать планку. В Минске есть хорошие стартапы именно по голосовой части, нам очень понравилось, как они это сделали, так как сейчас мы только-только внедряем для первого клиента именно телефонные звонки. Мы, можно сказать, подсмотрели немного, подняли себе планку и начали двигаться быстрее.

А именно среди контактов было несколько интересных компаний и их представителей, в том числе и директора. Мы общались, было интересно, у них появилась потребность, и сейчас уже дальше общаемся детально. Возможно, что-то из этого превратится в продажу.

Забегая вперед, я знаю, что вы также готовитесь к поездке в Сингапур по программе Smart Zholy на Echelon Asia Summit. Какие ожидания у вас от этой выставки?

На Сингапур мы сразу же выставили несколько задач. Мы сейчас активно переписываемся с нашим ментором оттуда, и есть некий интерес со стороны инвесторов. Сейчас в первую очередь хотим познакомиться с этими инвесторами, представить им нашу дорожную карту развития, план по выходу на Юго-Восточную Азию.

И также хотим найти несколько контактов, чтобы сделать первую продажу. Потому что если у вас есть первые две продажи, дальше намного легче. Обычно очень сложно сделать именно первую продажу, у людей в b2b это занимает до двух лет.

Если вы сейчас уже готовите дорожную карту, возможно, у вас есть уже какая-то сумма инвестиций, необходимая для вашего развития.

Рынок Сингапура мы ещё недостаточно глубоко изучили, но у нас есть некий минимальный порог. Это инвестиции от $300 тысяч. Потому что если инвестиции будут меньше этой суммы, то это не поможет нам на достаточном уровне с достаточной скоростью расти на том рынке.

Машинное обучение становится трендом, и люди начинают этим интересоваться. Исходя из вашего опыта, ваш главный совет для тех, кто только начинает свой путь в этой сфере.

Основной совет, который хотел бы дать — заходите вглубь проблематики, вглубь алгоритмов. Если вы делаете прогнозирование, не просто используйте готовую библиотеку как черный ящик, где непонятно что внутри происходит. Потому что если ты не понимаешь, что там внутри происходит, то тебе очень тяжело что-то улучшать.