Приветствие. 

Всем привет! Меня зовут Павел Мясников, я партнер в Funders VC, инвестирую в стартапы seed-стадии в США и на развивающихся рынках. Здесь пишу про успешные стартап-идеи из США, которые можно реализовать в Казахстане и странах Центральной Азии.

В предыдущих выпусках: 

Проверено в США, сделано в Казахстане (№1), где я писал про ИИ для обработки фотографий недвижимости, дошедший до $5mln годовой выручки за 8 месяцев, ИИ для саммаризации юридических документов, растущий на 25% месяц к месяцу, ИИ для настройки WiFi-сетей, в который инвестировал AI Grant, а также взлетающую в США нишу ИИ для медицинских организаций.

Больше обо мне и Funders VC: 

Больше обо мне и Funders Ventures: 

• Сайт фонда: http://funders.vc 
• Telegram: t.me/venture_a_guess
• LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/kenitch/

Проблема: инвестиционные аналитики, налоговые агенты, частные брокеры или бухгалтеры крупных корпораций тратят десятки часов на поиск финансовой информации: о выручке других компаний в нише, о корпоративной структуре конкурентов и др. Инвестиционному консультанту из Британии крайне трудно найти информацию о бизнесе в Казахстане (и наоборот). 

Решение: поисковая система на основе искусственного интеллекта (внешне похожая на ChatGPT), интегрированная с базами данных государственных организаций и частных провайдеров (н-р, Dealroom или Bloomberg).

Почему это интересно: в данной категории решений есть технологическое преимущество: интеграция с частными базами знаний (а тем более - с государственными базами) – занятие чрезвычайно дорогостоящее и трудоемкое. Этот процесс может занять годы и потребовать особых отношений к чиновниками (н-р, если это касается маленьких стран в Африке), что в свою очередь создает барьер для конкурентов при выходе на рынок и позволяет продолжить сохранять маржинальность многие годы. 

При этом добываемая информация полезна крупнейшим провайдерам (н-р, Bloomberg или TradingView), за которую их клиенты будут готовы платить. 

К решениям в нише можно отнести Fira, которые делают решения для инвестиционных аналитиков. Частично в данном сегменте работает Tally, которые фокусируются на аудиторах и Bluebook, которые фокусируются на бухгалтерах. 

Все три компании привлекли по $500 тыс. от Y Combinator, одного из самых успешных акселераторов в Силиконовой Долине. 

Клиенты: SME & B2B (частные консультанты, инвестиционные и коммерческие банки, инвестиционные банки). Также возможна модель B2B2B (“встраиваться и продавать через Bloomberg”). 

Кто будет успешен: Я считаю, что сильную позицию сможет иметь компания, которая сможет интегрировать узкие базы данных по небольшим и далеким странам (Центральная Азия, Африка, ЛатАм и другие), но построит продажи на рынках США и Европы. 

Проблема: тестирование ошибок в коде становится все сложнее, поскольку код меняется все чаще, а IT-инфраструктура становится более обширной с каждым годом, а технические специалисты в развивающихся странах дорожают. 

Решение: на замену тестировщику с Филиппин может прийти ИИ-агент, который позволит автоматически найти ошибку в коде путем тестирования и исправить ее. Причем решения становятся простыми: ими может пользоваться продуктовая команда (что не требует вовлечения топовых IT-специалистов). 

Почему это интересно: Раньше я писал про решение для тестирования ошибок и настройки cетей (Wi-Fi и других). Недавно нашел еще несколько похожих решений, но в других сегментах. 

Например, Autonoma AI позволяет авто-тестировать части кода сайтов, мобильных приложений или финтех-продуктов. Вместо того, чтобы просить фрилансера с Филиппин протестировать новый лендинг и узнать, работает ли кнопка “восстановить пароль” или платежный QR-код вашего последнего обновления, вы можете подключить ИИ-агента, который сделает это автоматически. Бразильцы из Autonoma AI привлекли чуть меньше $2mln и закрыли раунд с переподпиской почти 200% и Bessemer Venture Partners в качестве лид-инвестора (top-tier инвестор из США). 

Похожие смыслы несет в рынок Roark, которые помогают автоматически выявлять, тестировать и исправлять ошибки, связанные с голосовыми сообщениями, Voice AI и другими продуктами, связанными с голосом. Roark привлекли инвестиции $500k от YC. 

Клиенты: B2B / B2E-сегменты, н-р, мобильные приложения, компьютерные игры, маркетплейсы и другие компании с обширной IT-инфраструктурой.

Проблема: 1% лучших in-house агентов по взысканию долгов собирают более 90% 'плохих' долгов. Такие агенты часто меняют работу, их трудно удерживать и сложно заменить. Остальной отдел затратен и неэффективен.

Решение: голосовой AI-бот, обученный на основе анализа успешных звонков лучших 1% коллекторов, автоматизирующий взыскание долгов.

Почему это интересно: Решения, подобные Domu, демонстрируют рост выручки 25%+ MoM. Domu за год достигли $870k годовой выручки (ARR). Среди клиентов - финансовые гиганты, такие как BBVA, BNP Paribas и Scandia и многие другие. Другой подобный проект (и тоже выпускник Y Combinator), CollectWise, уже собрали более $2mln плохих долгов. 

Клиенты: Кредитные организации (банки, МФО, финтехи). Предполагаю, что use case может быть расширен до сбора дебиторской задолженности. Но здесь непонятно, сойдется ли экономика: количество клиентов будет сильно больше, а средний чек может оказаться сильно ниже. Также технология применима для продажи страховок, продажи или сдачи в аренду недвижимости, но в этих сегментах у вас не будет коммерческого преимущества в виде записи долгов. 

Заключение.  

Подписывайтесь на мой Telegram-канал, где вы сможете узнать больше о Funders VC и найти мои контакты, чтобы прислать питч-дек.