Българо-американското участие в AI революцията

Офисната работа се намира в навечерието на AI революция, към която светът се движи на крилете на няколко компании. Една от тях е с български корени и се очертава като претендент за първия еднорог (частна фирма с оценка над 1 млрд. долара) с родно участие, при това значително. Става дума за HyperScience, основана от инженерите Красимир Маринов и Владимир Цанков и серийния предприемач Питър Бродски. Компанията разработва иновативна технология за автоматизация на административни бизнес процеси.

Тази пролет HyperScience влезе в списъка на Forbes за 50-те най-обещаващи местни компании за изкуствен интелект. Според собствените си изчисления изданието я оценява на 730 млн. долара, макар че официално потвърждение за това няма.

Политиката ни не позволява да споделяме финансова информация. Но все пак можем да кажем, че Hyperscience е напът да създаде нещо наистина значимо“, коментира пред Economic.bg Питър Бродски.

Компанията расте бързо и от създаването си през 2014 г. досега успя да набере външни инвестиции на обща стойност 190 млн. долара. Интересно е, че последните два рунда на финансиране – за 60 и 80 млн. долара, се случиха в рамките на броени месеци един от друг, при това в пандемичната 2020 г.

Последното финансиране, което получихме, ни помогна да продължим с иновациите, да разширим мрежата ни от партньори, като едновременно с това развихме глобалния си бизнес, за да посрещнем нарастващите нужди на компаниите“, обяснява Бродски.

Глобална компания със софийски корени

„Историята на Hyperscience всъщност започва от България“, разказва Красимир Маринов. Компанията отваря първия си офис в София през 2014 г. и през годините българската локация естествено се обособява като един от основните ѝ продуктови хъбове в световен мащаб. Инженерният екип е разпределен основно между офисите в Ню Йорк, София, Лондон и Торонто, но има и много хора, които работят изцяло дистанционно от различни локации в Европа.

Причините да инвестираме толкова значително в България са много, но като най-основни бих посочил изключителния потенциал на страната както от гледна точка на таланти, така и от гледна точка на разработка на продукт, който да решава технологичните нужди на световни организации от различен мащаб“, казва Красимир Маринов.

Към края на лятото на 2021 г. в България работят близо 80 човека, разпределени предимно в инженерни, ML, QA и продуктови роли. „Успешно удвоихме екипа си през 2020 г. и сме напът да направим същото и през 2021-а“, казва Маринов. По негови думи няма съмнение, че местната локация ще продължи да се развива ускорено. Едно от големите предизвикателства остава намирането на кадри, които и без това са дефицит, а в сферата на изкуствения интелект и машинното обучение – още повече. Затова, като много други технологични компании, HyperScience стартира собствена образователна програма.

В световен мащаб служителите на HyperScience вече наброяват 350 души.

Какво всъщност правят те?

HyperScience разработва алгоритми, базирани на изкуствен интелект и машинно обучение, които автоматизират определени административни процеси. Независимо дали става дума за PDF, имейли или изображения, нейната технология има способността да извлича ценната информация и да я превръща в удобни за употреба бази данни.

Идеята е, че документите на хартия, а дори и дигиталните, не са четими от всички софтуери, а в една организация – било то частна или държавна – постъпват всевъзможни видове файлове, структурирани по различен начин и в различен формат, някои дори писани на ръка. Затова, обяснява Питър Бродски, те задължително следва да минат през нечии ръце, за да се валидират и да е сигурно, че ще бъдат разчетени от друг софтуер или система.

Така реално липсва взаимовръзка помежду им и компаниите плащат 60 милиона долара всяка година за ръчно въвеждане на данните. Това е лошо за бизнеса, но и за потребителите, които страдат заради тези бавни, скъпи, пълни с грешки процеси.“

„Така не само помагаме на бизнесите да обслужват по-добре своите клиенти, но и даваме възможност на служителите, които преди са извършвали монотонно въвеждане на данни да инвестират усилия, талант и креативност в нови по-интересни дейности“, посочва Красимир Маринов.

Бродски допълва, че „благодарение на нашата технология клиентите могат да ускорят заявките си по застрахователни полици, да плащат сметките си навреме и да получават по-бързо възстановяване на суми по здравни застраховки“.

AI ускорение

Захранван от необятните количества данни, които потребителите генерират ежедневно, изкуственият интелект (AI) е във възход през последните години. Безпрецедентната 2020-а пък даде нов контекст в развитието на бизнеса, тласкайки всички към ударна дигитализация. По-авангардните играчи смело посягат към внедряването на различни алгоритми.

Към днешна дата ние обработваме 10 пъти по-голям обем данни в сравнение със същия период миналата година, а приходите ни са нараснали 3 пъти на годишна база. Виждаме също, че клиентите ни купуват разработения от Hyperscience продукт за целите на нови бизнес линии, което води до ръст с около 140%“, коментира Питър Бродски.

Българо-американската копания не е сама в тази надпревара. Сред основните ѝ конкуренти са ABBYY Flexicapture, Kofax, Microsopft Form Recognizer, OpenText Intelligent Capture и UiPath Document Understanding. От HyperScience твърдят, че тяхната технология „автоматизира 95% от входящите данни с точност до 99.5%, с което значително надвишаваше средния процент за успех в индустрията – 55%.“ Клиенти са ѝ някои от най-големите световни организации в областта на банковите и финансовите услуги (например TD Ameritrade, Voya Financial), застраховането (например ONE Insurance, Mutual of Omaha, QBE), здравеопазването, публичния сектор, транспорта и логистиката и др.

Тандемът машина-човек

Изкуственият интелект обещава да промени из основни начина, по който работим. Той създава „среда, в която хора и машини си взаимодействат в синхрон, за да постигнат висока ефективност, гъвкавост и адаптивност“, посочва Питър Бродски. Именно според него офисната работа е на прага на AI революция, при която задачите, изискващи ръчен труд, ще се обработват от машини и ще бъдат подкрепени от човешкия интелект, опит и разбиране.

Взаимодействието между човек и машина отнема време да се възприеме, да се култивира, но когато се случи, обработката на огромни обеми данни става възможна, постигат се превъзходни бизнес резултати и организациите са готови да посрещнат бъдещето.“

Едно от предизвикателствата пред развиването на технологиите, базирани на изкуствен интелект, е свързано с езиковите бариери и трупането на бази данни. Платформата на HyperScience поддържа английски, немски, френски, италиански, испански, холандски и други. От технологична гледна точка езиците, които не се основават на латински, като например китайският, са по-сложни.

Остават и пазарните ограничения. Красимир Маринов обяснява, че за да захрани своите ML модели с данни и да позволи работа с висока точност на съответния език, HyperScience има нужда от клиенти с достатъчно голям документооборот (минимум милион) на година.

В страни като България, например, подобни клиенти са много рядко срещани.“