Технологическому бизнесу в России непросто найти путь к инвестору и конечному клиенту. В Фонде развития интернет-инициатив (ФРИИ) констатируют: в то время как инвесторы ждут от предпринимателей просчитанных бизнес-моделей и трезвой оценки сроков окупаемости, в стартапах руководствуются другой логикой. Согласно проведенному в 2018 году исследованию ФРИИ и Ernst & Young, основатели бизнесов чаще всего ставят во главу угла привлекательность и оригинальность идеи, а не ориентацию на рынок. Половина предпринимателей считают свой продукт уникальным, говорится в исследовании «Стартап-барометр», а их интересы с инвесторами стабильно совпадают разве что в секторе финтеха и софта «по требованию» (SaaS). Неудивительно, что в такой ситуации 71% бизнесменов, подчеркивают в Ernst & Young, запускают проекты на собственные средства. При этом стартапы ищут финансирование (на нехватку средств жалуются 45% опрошенных предпринимателей) на рынке, только начавшем отыгрывать последствия экономического кризиса. Так, в Российской ассоциации венчурного инвестирования (РАВИ) рынок стартапов в 2018 году оценивали в $180 млн., осторожно говоря о наметившемся росте вложений после нескольких лет падения, когда в 2012 году рынок с $376 млн инвестиций был на пике.
Получившие признание
Но и в подобных условиях некоторые стартапы сумели не только найти средства, но и завоевать популярность у клиентов. Так, в 2008 году издание PC Magazine анализировало потенциал лучших технологических проектов, упоминая в их числе магазин электронных книг «Литрес» (компанию, чья выручка в 2016 году перевалила за 1 млрд руб., тогда называли «довольно противоречивой»), а также платежные системы Qiwi и RBK.Money. Если разработку от Qiwi (чей оборот в 2017 году перевалил за 911 млрд руб.) в издании хвалили сразу, называя уникальным сервисом, то насчет RBK.Money были куда более осторожны в оценках. «Энтузиазм в отношении онлайновых валют в последнее время идет на спад», — прогнозировали в PC Magazine в 2008 году, отмечая, впрочем, что ниша для новой платежной системы на рынке еще есть. Отметим, что по данным исследовательского центра MARC, система RBK.Money заняла 2% рынка платежных агрегаторов в 2018 году.
Более свежим примером успеха в области стартапов могут служить проекты выпускника МГТУ им. Баумана Алексея Айларова. В 2010 году он запустил сервис голосовых звонков компаниям с их сайтов Zingaya, а в 2013 году с коллегами Андреем Коваленко и Сергеем Порошиным разработал облачный инструментарий Voximplant для создания call-центров и виртуальных АТС. Сейчас сервисы Voximplant обрабатывают 40 млн звонков в месяц, а клиентами компании выступают Сбербанк, S7 и Hyundai. Если Zingaya в ходе инвестиционного раунда привлекла в 2011 году около $1 млн, то другому стартапу — Carprice удалось убедить фонды Baring Vostok и Almaz Capital инвестировать в 2014 году в проект $40 млн — рекордную в кризис сумму. Речь об интернет-аукционе автомобилей, где ставки в режиме реального времени делают автодилеры (сервис зарабатывает на комиссии 2–5% от сделки). В 2017 году после открытия представительства в Японии в капитал Carprice вошла крупная японская компания Mitsui & Co, получив долю 25% в бизнесе. И это далеко не единственный случай успешного выхода российского технологического стартапа на западный рынок. Так, в декабре 2018 года в США заработал сервис заказа такси InDriver. Компания, позволяющая пассажиру самому задавать первоначальную цену поездки, была в 2012 году основана в Якутске. После двух раундов вложений фонда Leta Capital в размере $15 млн проект начал международную экспансию, стартовав с Латинской Америки. В 2018 года в InDriver рапортовали о работе в 135 городах девяти стран, рассчитывая к концу 2019 года войти в топ-6 сервисов на глобальном рынке перевозок.
Новые перспективы
Успех лучших проектов стремятся повторить разработки, поддерживаемые инвесторами новой волны. Одним из каналов поддержки начинающих предпринимателей стал всероссийский конкурс технологических стартапов «Криптонит Startup Challenge». В конкурсе с призовым фондом 10 млн руб. участвовали команды с прототипами разработок (опционально), первыми клиентами (или моделью монетизации) и планами развития бизнеса на год-два вперед. Организаторы конкурса из инвесткомании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг» Антона Черепенникова) с помощью «Криптонит Startup Challenge» решили поддержать перспективные разработки в области нейросетей, блокчейна, искусственного интеллекта, криптографии, big data и др. Конкурсная комиссия (в нее вошли, например, гендиректоры «Мегафона», USM Management и Mail.Ru Group) отобрала десять финалистов.
Одним из них стала система голосовой биометрии ИБРиС, предназначенная для call-центров и банков. Как пояснил гендиректор ИБРиС Илья Макаров, конкурентным преимуществом разработки выступает технология машинного обучения — «на так называемых глубоких рекуррентных сетях». «В аналогичных системах такое обучение либо не используется, либо используется незначительно», — утверждает Макаров. Предприниматель говорит, что система способна «узнавать» человека по десятисекундной записи голоса с точностью 93% (и точностью 99% по 15-секундному ролику). Тогда как у конкурентов, по его словам, точность колеблется в пределах 85–88% (на коротком фрагменте) до 93% (на более длинном ролике). В ИБРиС говорят, что распознавание обходится в пределах 1,5–2 руб. за минуту, и способно принести до 100 млн руб. ежегодной экономии банкам, с которыми компания уже сотрудничает.
В проекте Tinfoil.ai предлагают пойти дальше, распознавая по лицам эмоции людей. Гендиректор Tinfoil.ai Арсений Валитов говорит, что такой продукт пригодится рекламным агентствам и FMCG-брендам. «Самый простой пример — шутка в рекламном ролике. Без нашего сервиса решение о том, какая шутка «зайдет» аудитории, было основано на экспертизе. Наш сервис позволяет объективно измерить реакцию аудитории на юмор, причем еще и сможет выделить различия в реакциях разных групп», — поясняет Валитов, уточняя, что полученную аналитику можно использовать для доработки рекламных роликов и лучшего таргетинга. Помимо улыбок и радости в Tinfoil.ai умеют «читать» по лицу удивление, грусть, страх, гнев, отвращение, презрение и нейтральное отношение, а с клиентов хотят взимать по $1 за каждый проанализированный полуминутный ролик. Впрочем, Арсений Валитов, у которого за плечами есть опыт в нефтегазовом бизнесе с оборотами $3 млн., признается, что работу над анализаторами эмоций активно ведут конкуренты (например, в Аffectiva и iMotions), а Tinfoil.ai для запуска нужны инвестиции. «10 млн руб. рублей от «Криптонита» решили бы вопрос», — надеется он.
Не менее интересной представляется разработка ульяновских бизнесменов DomoFace — домофона с функцией распознавания лиц. Сейчас похожие разработки совместно с компанией NTech тестирует, например, столичное правительство, которое использует около 100 тыс. камер в московских подъездах для поиска преступников. Гендиректор Domoface Анатолий Шагаев знает об этом опыте, поясняя, что его продукт предназначен «в первую очередь для повышения удобства жителей», а не розыска криминогенных элементов. Помимо домофона в антивандальном корпусе с инфракрасной подсветкой (его оптовую цену в Domoface планируют довести до 9 тыс. руб.) потребуется облачный софт от ульяновских программистов. Его использование обойдется в 300 руб. в месяц. Шагаев утверждает, что точность распознавания лиц по его алгоритму достигает 99,5%. Но для полноценного старта DomoFace также нужны средства: 10–15 млн руб., по оценке основателей компании, хватит, чтобы выпустить продукт на рынок уже к концу 2019 года.
Основатели проекта Botkin.ai разработали софт для «поддержки принятия врачебных решений». «В России ежегодно делается 3 млн исследований КТ грудной клетки. Мы можем в автоматическом режиме пересматривать эти исследования и увеличить выявляемость рака легких», — приводит пример гендиректор Botkin.ai Сергей Сорокин, у которого за плечами десятилетний опыт в области автоматизации здравоохранения. По словам предпринимателя, вскоре Botkin.ai с помощью технологий искусственного интеллекта, на которые компания получила несколько патентов, сможет также автоматически анализировать маммографические исследования (для выявления рака молочной железы), флюорограммы и рентгенограммы. Сергей Сорокин рассчитывает, что в перспективе вендоры включат его технологии в состав своего медоборудования, а пока предлагает анализ из расчета от 30 руб. за исследуемое изображение. Для оплаты вычислительных мощностей, разметки медицинских данных врачами и развития математических моделей — в общем, запуска — Botkin.ai нужны «значительные финансовые ресурсы».
Между тем детище еще одних финалистов «Криптонит Startup Challenge» — пермский проект Wasteout — уже работает. Речь о системе оптимизации вывоза бытового мусора, основанной на датчиках заполняемости контейнеров, и софте, рассчитывающем оптимальный маршрут мусоровозов с учетом прогноза наполнения. Гендиректор Wasteout Родион Клюев говорит, что компания работает через представителей уже в 15 городах, при этом сумма контракта в пересчете на один датчик не превышает 10% от общей экономии использования системы. Срок окупаемости составляет 7–9 месяцев, а ближайшим аналогом Клюев называет финских конкурентов, чей бизнес оценен аналитиками из Crunchbase в $150 млн. Однако приборы Wasteout отличает срок службы до десяти лет, антивандальный корпус и возможность устанавливать их в контейнеры любой формы, «а не только полукруглые». Впрочем, и Wasteout нужны средства. По оценке Родиона Клюева, 12,5 млн руб. требуются компании для форсирования продаж в РФ и выхода на европейский рынок.
Вместе с тем за победу на «Криптонит Startup Challenge» будут бороться проект по оптимизации численности персонала ретейлеров Mind & Machine, софт по шифрованию баз данных с сохранением их формата EnigmaPRO и система биометрической идентификации по лицу и радужной оболочке глаза от Iris Devices. Кроме того, на 10 млн руб призовых претендуют софт для создания виртуальных ассистентов для бизнеса Chatme.ai и USB-Stick для хранения паролей, сертификатов и защиты корпоративных данных от «РуФлэк». «Многие проекты используют сразу несколько технологий: искусственный интеллект применяется в шести стартапах из десяти, машинное обучение — в пяти, а нейросети, big data и технологии распознавания лица и речи встречаются каждая в трех проектах, — отмечают в компании «Криптонит». — Курс на цифровизацию дает большие возможности ИТ-стартапам, поэтому можно ожидать рост технологической отрасли и появление стартапов, существенно меняющих бизнес-процессы. Надеемся, что ими станут наши финалисты и победители». В РАВИ отмечают, что сейчас на долю ИТ-стартапов приходится 76% сделок (по числу инвестиций) и 73% средств (по объему инвестиций).
