Как казахстанец внедряет ИИ в сектор операционных финансов в США

В казахстанском стартап-сообществе имя 32-летнего Бакытжана Доса известно давно. Еще в 2016 году он основал приложение для виртуальных свиданий вслепую Blindime, которое продержалось в топ-5 AppStore на протяжении пяти-семи недель и собрало свыше 200 тыс. подписчиков. В мае 2021 года Бакытжан вместе с Ерболом Копжасаром основали стартап Adapt — решение для предпринимателей, которые хотели бы продавать онлайн, но не знали, как открыть интернет-магазин, и не могли позволить себе дорогие разработки. С этим стартапом в 2022 году Бакытжан и Ербол вошли в рейтинг «30 до 30» Forbes Kazakhstan.

Adapt изначально основывался с прицелом на международный рынок, и четыре года назад, летом 2022-го, у проекта наряду с казахстанскими клиентами уже были пользователи в Кыр­гызстане, Украине, Чехии, Турции, Польше, позже продукт запустили в США и Бразилии, Мексике, приложением пользовались более 10 тыс. компаний малого бизнеса. В 2022 году Adapt привлек $250 тыс. от американского венчурного фонда 500 Global, спустя год — закрыл раунд на $500 тыс.; раунд возглавил известный венчурный инвестор Мурат Абдрахманов, поддержали фонд MOST Ventures, UMAY Angels Club.

Новый поворот

По мере того как основателям стартапа стало очевидно, что будущее за технологиями искусственного интеллекта, Adapt дополнили ИИ-функционалом. Параллельно появился, пожалуй, самый известный разработанный на основе ИИ продукт компании Бакытжана и Ербола Adaptive Plus — GoatChat.ai (Goat — аббревиатура от greatest of all times). Изначально проект задумывался как инструмент на базе LLM (больших языковых моделей), помогающий студентам в подготовке к экзаменам. Пользователи могли задавать ИИ вопросы, решать сложные задачи, совместно с ИИ-помощником искать информацию в интернете, загружать учебники для подготовки к экзаменам, а ИИ-чат-боты генерировали визуальный и текстовый контент. Со временем разработчики добавили другие функции, которые пришлись по душе студентам: возможность создавать собственного цифрового двойника (AI Twin), создавать групповые чаты с участием ИИ-двойников и исторических личностей.

«Мы стали пионерами во внедрении таких функций пользовательского интерфейса, как веб-поиск и настраиваемые каналы. ИИ-продукт хорошо рос и набрал более 10 млн скачиваний, мы вышли на хорошие показатели выручки и в конце 2024 года решили продать GoatChat.ai», — говорит Бакытжан.

Предложение о покупке, от которого было трудно отказаться, основателям стартапа с казахстанскими корнями сделал Newry Global Media — крупный международный холдинг со штаб-квартирой в Испании. Он специализируется на управлении цифровыми активами, дистрибуции мобильного контента, разработке приложений, adtech- и fintech-решений. В активе холдинга — более 175 собственных мобильных приложений и объектов интеллектуальной собственности, более 350 мобильных сервисов по всему миру.

Сумму сделки Дос не разглашает, ссылаясь на конфиденциальность, но характеризует условия как «хорошие»: «Мы договорились, что отдаем покупателю API GoatChat.ai, трафик и закрываем эту страницу собственной истории. В США за своей американской мечтой я впервые приехал два с половиной года назад и после закрытия сделки для себя решился на радикальные перемены: не жить на две страны, а строить новую компанию полностью в Кремниевой долине. Перевез в Штаты семью и начал с нуля в Пало-Альто развивать новый проект Nace.ai», — рассказывает Бакытжан.

Кому не нужен библиотекарь

Опыт работы над предыдущими стартапами показал Досу, что хорошие возможности для развития бизнеса открывает работа с малыми языковыми моделями. «Чат-боты с ИИ, которые использует рынок, — ChatGPT, Gemini — это большие языковые модели, оперирующие триллионами параметров, но такие модели трудно адаптировать для корпораций малого и среднего бизнеса. Здесь для того, чтобы делегировать процесс искусственному интеллекту, триллионы не требуются, достаточно даже десятков миллиардов параметров нейронки. Тот же ChatGPT можно сравнить с библиотекарем, который знает все обо всем, но бизнесу нужны знания в конкретной области. Малые языковые модели (SLM) в этом плане эффективны: они стоят дешевле больших, работают быстрее, потому что не зависят от глобального трафика OpenAI или Anthropic. И, что немаловажно, бизнес может владеть этими моделями», — объясняет Бакытжан.

Вокруг концепции разработки специализированных языковых моделей, которые выполняют задачи с высокой точностью и измеримым бизнес-эффектом, он и начал строить Nace.ai. Суть проекта — в обучении ИИ-агентов, способных автоматически генерировать и конфигурировать специализированные модели под конкретные нужды бизнеса.

Почти девять месяцев у новой команды Доса ушло на то, чтобы изучить вопрос, понять лимиты имеющихся языковых моделей и сферы, в которых преимущества нового подхода были бы более очевидны. «Применение SLM приносит результаты в том случае, если их используют для решения проектных задач, на выполнение которых обычно у людей уходят недели и месяцы, намного больше, чем это можно было бы сделать с помощью ИИ. Еще одно условие — такая работа должна быть достаточно муторной, рутинной, не из тех, которые человек выполняет с удовольствием», — улыбается Бакытжан. Перебрав перечень из 15–20 «претендентов», команда стартапа остановилась на нише операционных финансов, а именно — финансовом аудите, финансовом контроле и финансовом планировании.

Финансовый аудит — необходимая в условиях развитых рынков для всех публичных компаний процедура, на выполнение которой у команды специалистов уходят тысячи часов. При этом, по словам Бакытжана, большой объем работы до сих пор приходилось выполнять вручную, оперируя файлами Excel. «Компания, подобная Walmart (крупнейшая в мире торговая сеть — F), за одну операционную неделю производит сотни тысяч файлов — счетов на оплату, договоров, накладных на отпуск товара. Для человека это огромный объем информации, но наш ИИ-­агент NAVI автоматизирует процесс финансового аудита, может обработать все данные в 20 раз быстрее, чем команда аудиторов, — за 72 часа. При этом мы видим возможность для дальнейшего ускорения процесса, потому что большую часть этого времени — примерно 60 часов — занимает сбор и подготовка документов, собственно ИИ выполняет свою работу за 12 часов», — комментирует Бакытжан Дос. Еще одним фактором, который определил выбор финансового аудита как пилотной сферы для запуска проекта, Бакытжан называет довольно зрелый средний возраст специалистов, которые выполняют эту работу в США. При этом молодые специалисты не горят желанием прийти им на смену.

Первых клиентов, рассказывает основатель, искали через «холодные» звонки и e-mail на протяжении трех-четырех месяцев, за это время доработали минимально жизнеспособный продукт (MVP). Начинали с небольших аудиторских компаний, но, отмечает собеседник, их бизнесу зачастую не хватало четкой структурированности, а это необходимое условие для качественной работы ИИ-моделей. В июне команда Nace.ai распространила пресс-релиз, в котором сообщила о сделке с компанией из «большой четверки».

«Мы начали с ними работу и, как положено, подписали NDA, но можем говорить о том, что компания, ставшая нашим партнером, входит в Big4 и что наш контракт заключен на долгие годы вперед, — рассказал Бакытжан. — Сначала познакомились с представителями бизнеса, который аудировали наши нынешние партнеры, потом постепенно договаривались о встрече с менеджерами, партнерами и технологической командой самой аудиторской компании. Заключению сделки предшествовали два-три месяца переговоров».

«Холодным» методом искали и первых инвесторов. Американские венчурные фонды и предприниматели не горели желанием вкладываться в проект выходца из далекой страны, за плечами у которого не было опыта обучения в престижных местных вузах вроде MIT и Harvard. К тому же Дос не знал тонкостей общения на американском венчурном рынке. Получив 41 отказ на протяжении трех с лишним месяцев, Nace.ai все же смог привлечь инвесторские средства. Раунд возглавил фонд General Catalys, сделка была закрыта менее чем через 36 часов после первого обращения. Самый первый чек составил $5 млн, всего за прошлый год стартап привлек $21,5 млн, в том числе от корпоративных венчурных фондов.

Одно из направлений, на которое планируется направить инвестиции, — развитие команды. В настоящее время в двух офисах Nace.ai — в Пало-Альто и Казахстане — работают 30 человек.

CTO Жанибек Датбаев, земляк Бакытжана (оба родом из Павлодарской области) отвечал за инфраструктуру тренировки моделей в Meta AI и занимался разработкой альтернативы Keras. Chief Scientist Абулхаир Сапаров — профессор AI в Purdue University, выпускник Princeton и Carnegie Mellon, профессор глубокого машинного обучения. В планах основателя в ближайшие годы набрать еще 20 специалистов.

Смена парадигмы

Если говорить о технической стороне, то, по словам Бакытжана, продукт Nace.ai может быть размещен как на облаке компании-разработчика, так и на облаке клиента — последний вариант обойдется немного дороже. Стоимость годовой подписки начинается от $100 тыс. на компанию. «В случае с нашими нынешними партнерами из big4 принято решение установить продукт на стороне клиента, это позволит гарантировать высокий уровень конфиденциальности: никто не должен знать, какую компанию аудирует наш ИИ, ни одна цифра не должна утечь, требования к обеспечению безопасности строжайшие», — поясняет выбор решения Дос.

Комментируя вопрос о том, готово ли отраслевое законодательство к тому, что ИИ придет в сферу финансового аудита, собеседник отметил, что технологии пока опережают отраслевое регулирование, но Совет по надзору за отчетностью публичных компаний (PCAOB) уже адаптирует регулирование к новой реальности, хотя и не смягчает его. Полную ответственность за результат аудита, соблюдение данных по-прежнему несет человек, а аудиторские компании должны контролировать, какие ИИ-инструменты применялись, каким образом они обучались. «Мы разработали фреймворк, где 90 % работы выполняет ИИ, но решающие 10 % остаются за человеком. Со своей стороны мы делаем все, чтобы обеспечить прозрачность работы искусственного интеллекта. Скорее всего, внедрение ИИ в финансовом аудите на последней миле будет сложным, но это логично: сектор консервативен, а на результаты аудита смотрят все инвесторы и весь рынок, так что здесь технологии должны завоевать полное доверие человека, а это очень большая ответственность», — рассуждает собеседник.

ИИ меняет парадигмы работы во всех отраслях, и сектор операционных финансов — не исключение. У специалистов, занятых в индустрии, есть страх потерять свои рабочие места, но, по мнению основателя Nace.ai, пока речь идет скорее о том, что человек и искусственный интеллект будут работать вместе. «Мы сокращаем время, которое уходит на рутинную работу, чтобы сотрудники могли сосредоточиться на решении задач, которые способствуют росту компании, заниматься продажами. Для консалтинговых компаний это хорошая история, потому что данный бизнес в целом построен на продажах человеческих знаний. Математика проста: консалтинговые компании с ИИ будут расти больше, чем росли без него», — считает Бакытжан Дос.

Следующее направление, в котором он видит хорошие перспективы для использования SLM, — рынок финансового контроля. Этот продукт будет адресован не проверяющим структурам, а самим компаниям и позволит руководителям отслеживать движение денежных потоков, финансовой документации. В настоящее время Nace.ai проводит тестирование этого продукта вместе с двумя компаниями. Что касается перспектив ИИ в секторе операционных финансов, то собеседник характеризует их как «сумасшедшие»: в его личном roadmap уже как минимум 10–15 задач, а цель как CEO — сделать стек технологий, которые будут управлять разными видами бизнеса так, чтобы владелец сосредоточился на выполнении стратегических задач, доверив решение задач технических разным видам ИИ.

Алим Хамитов, управляющий партнер MOST Ventures: 

«Я знаю Бакытжана уже много лет, еще со времен его участия в акселерационных программах MOST. За это время мы видели, как он последовательно тестировал разные идеи, запускал продукты и искал масштабируемую бизнес-модель. Когда он создал Adapt и продукт GoatChat, мы инвестировали в компанию и впоследствии успешно вышли из этой инвестиции.

Поэтому запуск Nace.ai для меня не является сюрпризом. Скорее это закономерное продолжение пути сильного серийного предпринимателя. Особенно важно, что компания работает не в сегменте массовых AI-приложений, а решает сложные задачи для корпоративных клиентов в финансах, аудите и compliance. Это большие и требовательные рынки, где успех обычно определяется не хайпом, а глубиной экспертизы и качеством исполнения».