Как казахстанским банкам выдать займов на $42 млрд и не прогореть
Американский IT-предприниматель Питер Ритц знает ответ на этот вопрос
Питер Ритц стал одним из ключевых гостей прошедшего недавно в Астане форума Digital Bridge. Он серийный предприниматель, который в 2000-х был соучредителем американской SaaS-компании AirClic, проданной Motorola, а затем Descartes (NDSQ: DSGX), впервые применившей мобильные технологии QR-кода в потребительском масштабе вместе с Motorola, Sony Ericson, RIM и Nokia. Последние годы он занимается весьма амбициозным бизнесом FatBrain AI – эта компания создает универсальную цифровую платформу для малого и среднего бизнеса. Не так давно FatBrain слилась с казахстанской Prime Source, что стало одной из крупнейших сделок в истории для IT-рынка Казахстана. Питер Ритц рассказал о своем опыте сотрудничества с большими учеными, искусственном интеллекте 2.0 и о том, почему стартовать глобальный проект в Казахстане может оказаться очень удачной идеей.
Питер, по первому образованию вы генетик. Как получилось, что вы переключились на IT?
Глава государства ознакомился с цифровыми разработками бизнеса
Представители крупных отечественных компаний презентовали собственные IT-пр... →
- В период, когда я поступал в университет в начале 1980-х, появилась первая волна компаний, занимающихся генной инженерией. Genetech тогда провела IPO, все вокруг говорили, что они вот-вот изменят наше будущее. В двадцать два года я даже открыл небольшую фирму, которую назвал Gensearch. Идея была как у известной сегодня сети лабораторий с генетическими анализами 23andMe. Но потом я пошел работать в корпорацию Martin Marietta, где были свои компьютерные лаборатории, получил вторую степень по компьютерным технологиям и полностью переключился на это направление.
Не так много людей в мире, у кого есть опыт и в генной инженерии, и в IT, и в венчурном бизнесе. BioTech последние годы в тренде. Не думали вернуться в эту сферу?
- Знаете, я за эти годы понял, что люди в IT несколько иначе мыслят. Я был вовлечен в один проект, связанный с нанотехнологиями. И там вышло примерно так же, как с биологами. Вот есть какое-то открытие, которое дает огромные, казалось бы, перспективы. Но по-настоящему большие ученые, как ни заставляют себя, не могут создать продукт. Просто не могут этого сделать. Контакт был с кем угодно, только не с учеными, к сожалению. В IT я был свидетелем и сам участвовал в проектах, когда строились системы, иногда очень и очень сложные, и всегда был конкретный результат. У ученых немного иначе мозг устроен. Так что, пожалуй, биотех - это слишком для меня сложно.
Вернемся к вашей биографии. Чем вы занимались в дальнейшем?
- Когда закончил университет, устроился в British Telecom, делал карьеру в ИКТ, создавал компании, много работал с облачными технологиями. Перед FatBrain я основал бизнес, связанный с кибербезопасностью, который назывался Observable Networks. Стартап изначально был запущен профессором университета Вашингтона и Сент-Луиса, который получил степень PhD за глубокий анализ пакетов с шифрованием. Технология позволяла решать совершенно очевидные всем проблемы, которые представляли реальную угрозу для бизнеса.
Допустим, когда финансовый директор большой корпорации отправляет на сетевой принтер огромный документ, который обязан оставаться конфиденциальным. Мы создали Security-as-a-Service, которая анализировала поведение всех устройств в сети, и быстро набрали базу из таких больших клиентов, как Lift, ring.com и т.д. В итоге Observable Networks была продана Cisco. И пока я работал с этой технологией, мне пришло в голову, что было бы правильно подобные облачные сервисы предложить среднему бизнесу, который лишен продвинутых инструментов. Тогда мы начали FatBrain AI.
AI – это artificial intellect?
С появления овечки Долли прошло 25 лет: что за это время изменилось в клонировании
Первое в истории успешное клонирование стало важным этапом в биологических ... →
- Да, мы используем машинное обучение на платформе, причем AI 2.0. Вы спрашивали про начало моей карьеры. Одно из первых моих мест работы - Martin Marietta, это была действительно большая компания в те годы. И у нас были компьютеры, работавшие на языке LISP, которые использовали искусственный интеллект. Возможности у машин были, конечно, совсем не те, что сейчас, но суть была та же. И спустя годы я вернулся к тому же, но на совсем другом уровне. Тут, кстати, мой опыт из биологии уместно вспомнить. Нейронауки сейчас очень активно изучают, как мы, люди, учимся. И это постепенно проникает в бизнес. Есть очень известный и впечатляющий эксперимент, когда машину пытались научить отличать собаку от кошки. Потребовалось десять миллионов фотографий, чтобы она начала это уверенно делать. Ребенку достаточно показать пять примеров – и он уже дает правильный ответ.
Ключевое отличие AI 2.0 заключается в том, что таким системам нужно гораздо меньше примеров, чтобы выдать полезный результат, потому что, во-первых, процесс обучения не разовый, а непрерывный и, во-вторых, всегда есть поправка на контекст. И если AI 1.0 хорошо себя показал при переводе с одного языка на другой, то, например, для рекомендаций для бизнеса он не столь хорош. Потому что язык сравнительно статичен, экономика же динамична. На ситуацию влияет все: пандемия, войны, высказывания политиков – огромное число факторов. Однако и самим предпринимателям принимать решения, умещая все это в голове, становится все труднее с каждым днем. С появлением AI 2.0 все меняется.
В чем основная идея вашего сегодняшнего бизнеса, если в двух словах?
- Представьте себе пирамиду. В основании 8 миллиардов потребителей. И для них работают компании с капитализацией на уровне триллионов долларов: Apple, Google, Amazon и так далее по списку. Наверху пирамиды игроки типа McKinsey или Palantir. Их клиенты - правительства, корпорации из Fortune 500. А между ними находится пятьсот миллионов компаний по всему миру. В странах ОЭСР эти бизнесы создают 70% ВВП. И у них нет сегодня цифровых инструментов. Мы спрашиваем себя, как помочь этому бизнесу, используя математику и машинное обучение? Нефтяной экспорт Саудовской Аравии в прошлом году – $150 миллиардов. IT-экспорт Индии за тот же период – $151 миллиард. То есть они вполне сравнимы. При этом экономика знаний способна оказывать мультипликативный эффект на обычные отрасли. Вооружив средний бизнес цифровыми инструментами, вы получаете рычаг для быстрого роста. Знаете, у военных есть такое выражение: «Small and many beat large and heavy». Мы вооружаем малый бизнес и делаем его огромной силой.
Есть такой сервис Waze, там очень интересная идея. Вы сообщаете платформе о состоянии дорожного трафика, который лично наблюдаете. И вместе с вами сотни тысяч людей сообщают то, что видят они. В результате возникает общая картина, понимание ситуации, что помогает каждому избежать пробок. Мы применяем тот же принцип для среднего бизнеса: каждый дает немного данных – и каждый извлекает из этого пользу. В результате средний бизнес вырастает, экономика в целом процветает, создаются рабочие места.
Правительства сейчас предпринимают массу усилий для контроля инфляции по всему миру. И при этом признаются, что не знают, как побороть эту беду. Я слышал, что президент Казахстана сказал: «В наших банках лежат триллионы, а недофинансирование малого и среднего бизнеса одновременно составляет $42 миллиарда». То есть банки не знают, кому выдать эти деньги в виде кредита. Мы способны помочь в этом! Потому что мы обладаем информацией о динамике рисков. Мы накапливаем информацию, которая со временем превращается в конкретное знание.
Но вы ведь должны столкнуться с проблемой курицы и яйца, не так ли?
- Одна из причин, почему мы начинаем в Казахстане и Объединенных Арабских Эмиратах – здесь далеко зашла цифровизация, здесь уже сейчас накоплено много данных. Из которых прямо сегодня можно извлекать нечто полезное для бизнеса. И тут я должен сказать, что компанией Prime Source проделана огромная работа по налаживанию отношений с «Казахтелекомом», банками, министерствами, крупнейшими B2C-игроками… Для всех них мы создаем некое общее поле, экосистему, где они смогут работать. В эту экосистему они инвестируют свои данные - и получат возврат на эти инвестиции. То есть вы понимаете: можно инвестировать деньги, а можно – данные.
В чем интерес МСБ? Ты регистрируешься на платформе – и получаешь больше денег для своего развития от банков, потому что они лучше тебя знают. Получаешь лучшего качества и более дешевый комплаенс. И чем дальше, тем большим числом сервисов будет обрастать платформа. В том числе за счет сторонних приложений.
Как и где вы встретились с Евгением Щербининым, главой Prime Source?
- Один из членов нашего совета директоров был знаком с ним. Мы пересеклись в ОАЭ на одной из больших конференций. Дальше у нас было несколько совместных проектов. Пока их делали, мы сдружились, возникло взаимное доверие. В какой-то момент мы обсуждали планы будущего сотрудничества и пришла идея объединить усилия. Мы четко увидели, что вместе мы намного сильнее, быстрее достигнем наших целей. Мой базовый принцип - инвестировать в людей. Не бизнесы взаимодействуют с бизнесами - люди взаимодействуют с людьми. И не так-то просто встретить предпринимателя, который знает, как строить компанию, и обладает достаточной настойчивостью, чтобы воплотить это в реальность, создав действительно здоровый бизнес.
Есть представление, что пока в остальном мире компании бегают за инвесторами, в США инвесторы бегают за компаниями. На ваш взгляд, это так на самом деле?
- В США были хорошие времена, и тогда деньги действительно «преследовали» предпринимателей. Думаю, это в прошлом. Рынки нестабильны, много неопределенности… Совет, который сейчас часто дают друг другу, – почаще молиться.
Вообще есть, конечно, разные подходы к инвестированию. Кто-то взвешивает риски. Кто-то инвестирует строго в определенные рынки. Кто-то инвестирует в комбинацию рынка, продукта и команды. Мы убеждены, как я уже говорил, что главное – люди. Если соберутся правильные люди, уж они рынок найдут и продукт создадут. И мне очень нравится, что мы смогли собрать сильную команду. И у нас за спиной стоят мощные финансовые партнеры, которые в нас верят. Кризис – время возможностей. Самое то, чтобы хорошенько поработать.
Чем вы руководствовались, когда собрали команду?
- С кем-то я познакомился очень давно, задолго до FatBrain, много чего пройдено вместе. Это доверенные партнеры. Есть люди, которых мы заметили на рынке как сильных продактов и привлекли в компанию. Есть очень талантливые исследователи, которых мы убедили присоединиться к нам. Когда меня спрашивают, что для исполнительного директора является важнейшим аспектом его деятельности, я всегда отвечаю: найти правильных людей и делать так, чтобы они оставались довольны, мотивированы. Для этого нужно постоянно поддерживать с ними контакт, разговаривать. И нужно непрерывно, каждый день находиться в поиске людей, способных усилить вашу команду. Перестаешь искать – перестаешь расти.
