Как продукт, созданный в качестве альтернативы Ashyq, трансформировался в сложный технологичный стартап
Ставить перед собой сложные технические задачи, создавать и внедрять технологии – подобные вызовы привлекали 34-летнего Сейльбека Мыктыбекова, основателя и СЕО стартапа Beyne.ai, ещё с юности. В 2007 году, окончив школу в Атырау, куда его семья переехала из Петропавловска, Сейльбек поступил на бюджетное отделение Московского государственного технического университета им. Н. Э. Баумана. Окончив факультет робототехники престижного вуза, молодой человек вернулся в Атырау и устроился в компанию по разработке сайтов. А в 2014 году он переехал в столицу, где присоединился к команде Kazdream – IT-холдинга, входящего в число ведущих разработчиков в Центральной Азии.
Знак качества
В компании Мыктыбеков развивался в направлении Software Architect. Ему также нравилось заниматься профессиональной подготовкой студентов и молодых специалистов, многие из которых позже устроились в крупные зарубежные корпорации. Со временем занял должность CTO (chief technology officer). Специфика деятельности Kazdream заключается в разработке программных решений за счёт собственных ресурсов. Когда продукт готов, команда предлагает заинтересованным сторонам приобрести его. «Мы создавали на самом деле технически сложные продукты, в том числе закрытые, о которых нельзя рассказывать, – говорит Мыктыбеков. – Когда я начал заниматься технологиями распознавания лиц и видеоаналитики, то понял, что это направление развивается очень динамично и мне с ним интересно работать как специалисту. Но поначалу и мысли не было, что в результате может получиться серьёзный продукт».
Возможно, потребность в создании такого продукта не возникла бы в принципе, если бы не пандемия COVID-19 и всеобщая обязанность сканировать QR-коды в приложении Ashyq для доступа в общественные места. Идею многие казахстанцы тогда восприняли в штыки, посчитав вмешательством в личную жизнь, к тому же сканирование и демонстрация безопасного статуса при входе в офисы, торговые центры и другие здания отнимали много времени. Мыктыбеков подал коллегам идею автоматизировать процесс, и в 2021 году они разработали мобильное приложение, которое могло показывать информацию о статусе на основе данных, полученных с помощью технологии face recognition. Продукт опробовали в своей компании. Внесли в базу данные всех сотрудников, интегрировали с системой, установили приложение у охранника. Когда люди приходили в офис, информация через видеокамеру поступала на устройство охранника и буквально за секунду система идентифицировала человека и определяла его статус в Ashyq. При этом в базу данных достаточно было ввести информацию о тех, кому запрещен доступ, то есть об имевших «желтый» и «красный» статус.
Мыктыбеков решил представить разработку на конкурсе стартапов, который был объявлен в рамках проходившего в южной столице Almaty Investment Forum. Жюри оценило решение по контролю доступа в здание, команда прошла в финал и получила приз в размере 5 млн тенге, а заодно определилась с названием своего стартапа – Beyne.ai. После этого они покинули Kazdream. «Тогда я ничего толком не знал об экосистеме стартапов, не очень хорошо представлял, как правильно делать питч. Но подумал, что если наш продукт понравился и его оценили, значит, он нужен людям, – вспоминает собеседник. – Я люблю ставить перед собой, на первый взгляд, недостижимые задачи, и одной из таких стало прохождение сертификации нашего продукта в National Institute of Standards and Technology (NIST) в США. Поясню: это все равно что получить знак качества в IT-индустрии. Сертификацию мы прошли с первого раза, но за месяц нам пришлось доработать искусственный интеллект, переделать весь софт так, чтобы он соответствовал стандартам NIST. Мы справились довольно быстро, вообще, скорость – это моя стихия. Часто за год мы выполняем такой объём работы, на который другим компаниям требуется в два раза больше времени».
От ретейла до smart city
Beyne.ai помогает повысить корпоративную безопасность с помощью технологии распознавания и поиска лиц из открытых источников и с видеокамер. С помощью искусственного интеллекта и нейронных сетей технология сравнивает лица, изображения и выводит процент совпадения для оценки сходства. «Когда мы устанавливаем наш продукт, то подключаемся к камерам, которые компании устанавливают в зданиях или на улице. Компании направляют трафик с камер в наш софт, а мы анализируем изображения, то есть сравниваем с базой данных», – объясняет Мыктыбеков.
По его словам, точность оценки зависит от различных факторов. Если говорить о поиске лиц в интернете по фотографиям из открытых источников, то точность может доходить до 99% в зависимости от того, в каких условиях сделана фотография. При распознавании изображения с камер условия также играют большую роль: так, если камера установлена в темном месте или слишком высоко, точность определения может быть меньше, но в любом случае показатель составляет 90–95%. При этом алгоритм Beyne.ai может различать похожих людей и даже близнецов, точно определять личность человека. Например, если в базу внесены данные сотрудников компании, их личность можно идентифицировать, даже если они заходят в офис в маске или солнцезащитных очках.
По мнению команды, распознавание лиц с помощью алгоритма Beyne.ai применимо в самых разных сферах. Если речь идёт о безопасности, решение может анализировать на только лица, но и позы, что может сослужить хорошую службу, когда злоумышленник приходит в магазин с намерением украсть товар или собирается устроить теракт в общественном месте. Алгоритм может работать в системах контроля и учета рабочего времени или доступа. Если система автоматически идентифицирует человека как сотрудника компании, он беспрепятственно проходит в офис, обходясь без привычной карточки-пропуска.
Обеспечение безопасности является одной из главных функций систем «умного города» (smart city), которые внедряются по всему миру. С помощью Beyne.ai по изображению с любой камеры можно идентифицировать преступников, находящихся в розыске, нарушителей общественного порядка, оперативно проверить, не представляет ли угрозы содержимое оставленного без присмотра пакета. Аналогичные решения применяются во многих мегаполисах, например в Сингапуре. Наработки команды Beyne.ai также помогают решать проблемы фейковых аккаунтов, нарушения авторских прав, незаконных публикаций в интернете или поиска нужных изображений среди огромного объёма данных.
По словам Мактыбекова, подобные зарубежные решения стоят намного дороже. «Разрабатывая технологии и продукты на их основе самостоятельно, мы имеем возможность значительно их удешевлять, и завтра, если встанет вопрос о масштабном внедрении таких решений по Казахстану, экономия для клиентов будет очевидной. Не могу сказать, есть ли слабые места у решений других компаний, но точно знаю, что когда мы сами контролируем продукты и технологии, то можем быть в разы более гибкими, подстроиться под специфику заказчика», – отмечает он.
Пройдя сертификацию в NIST, команда Beyne.ai приступила к разработке облачного софта (SaaS API), а также SDK-решения для встраивания алгоритма поиска лиц в сторонние продукты. «Если клиент не хочет, чтобы его данные поступали на наши серверы, он может купить коробочный продукт, установить его у себя и пользоваться. Если же делает выбор в пользу облачной версии, мы сотрудничаем по модели подписки – клиенту это обходится примерно в $2000 в год. На сегодня у нас есть шесть партнёров – это компании-интеграторы, которые покупают у нас API и внедряют в свой софт. Думаю, в перспективе мы будем развивать партнёрство со многими компаниями, для которых актуальны решения в области распознавания лиц и видеоаналитики», – объясняет основатель стартапа.
Научиться зарабатывать
Технологии Beyne.ai актуальны для акиматов и всех государственных структур, заинтересованных во внедрении решений для «умного города». Проблема в том, говорит Мыктыбеков, что принятие решений в этом сегменте, как правило, занимает много времени, плюс многие госструктуры предварительно хотели бы получить бесплатный пилот на достаточно продолжительное время. А с финансовой точки зрения это накладно для стартапа, который к тому же развивается в основном за счёт собственных средств.
Собеседник признается, что его вдохновляют истории успеха Илона Маска, Аркадия Воложа и других предпринимателей, которые по максимуму развивали свой бизнес самостоятельно. Научиться зарабатывать, уверен он, намного интереснее, чем сразу привлекать инвестиции. «Первым капиталом стартапа стали те самые 5 млн тенге, которые мы выиграли на конкурсе, сейчас нам помогает Astana Hub. Они пообещали выделить нам финансирование в рамках программы Seed Money, мы планируем направить эти средства на расширение штата. Что касается инвесторов, я сторонник того, чтобы привлекать их на стадии, когда уже будет действительно классный продукт, с которым можно выходить на международные рынки. Нашему проекту меньше года, но мы думаем о выходе в соседние страны, разговаривали с компаниями-интеграторами из Узбекистана и Азербайджана, которые хотят выйти на рынок B2B-решений, помогающих анализировать изображения с видеокамер», – рассказывает Мыктыбеков.
По его словам, сдержанная политика в отношении привлечения инвестиционных ресурсов ограничивает их в найме дорогостоящих специалистов, зато даёт возможность выращивать сотрудников топ-уровня и нужной специализации внутри компании, с прицелом на развитие проекта.
По-настоящему оценить возможности масштабирования Beyne.ai основателю помогло прохождение акселерационных программ сначала в MOST Ventures, а затем в Plug and Play. Летом прошлого года Beyne.ai вошел в число 15 перспективных стартапов, получивших возможность прокачать проект по программе Silkway Accelerator, запущенной Astana Hub в партнёрстве с Google for Startups. Мыктыбеков отмечает, что участие в акселерационных программах радикально изменило его мировоззрение как предпринимателя. Раньше он хорошо разбирался в технологиях, мог создавать интересные продукты прежде всего потому, что эта деятельность интересовала его как профессионала в сфере IT. «Поначалу присутствовал спортивный интерес, понимание, что технологии видеоаналитики сложны, но не было планов сделать масштабный проект для бизнеса. За год мы прошли топовые акселераторы и благодаря этому смогли понять, что наши технологии нужны рынку и продукты на их базе будут востребованы – банковским сектором, ретейлом, теми же «умными городами» и т. д. Раньше мы задавались вопросом, как анализировать данные со ста камер, а теперь речь идёт о миллионе камер. Это сложно, но именно потому интересно», – улыбается собеседник.
В ближайшей перспективе, делится планами Мыктыбеков, Beyne.ai собирается развивать новые направления в видеоаналитике и computer vision, совершенствовать алгоритм, применяя его возможности для распознавания не только лиц, но и других объектов.