Aizejot bērna kopšanas atvaļinājumā, Līga saprata – gribas kaut ko savu. Kā bankas darbiniece kļuva par reputācijas detektīvi 19
Olafs Zvejnieks, “Latvijas Avīze”, AS “Latvijas Mediji”
Vieni, saskaroties ar trulu, vienmuļu un garlaicīgu darbu, grūti nopūšas un ķeras klāt. Citi – stiepj gumiju un atliek līdz pēdējam brīdim. Bet vēl trešie – saskata tajā biznesa iespēju. Šāds cilvēks ir arī “Fintelligence” dibinātāja Līga Vinķele.
Bijusī ilggadējā banku “DNB” un “Citadele” darbiniece, produktu attīstības speciāliste Līga Vinķele, aizejot bērna kopšanas atvaļinājumā, jau skaidri saprata – gribas kaut ko savu. Tikai ko? Ideja radusies no vairāku apstākļu sakritības – runājot ar klientu apkalpošanas speciālistiem bankā, noskaidrojies, ka bankas kontu atvēršana klientiem bieži vien kavējas tieši lēnā klientu izpētes procesa dēļ.
Pētot problēmu dziļāk, izrādījies, ka klientu izpēte joprojām balstās uz manuālām darbībām – dažādu dokumentu iegūšanu un pārskatīšanu, publiskās informācijas meklēšanu “Google”, “Yandex”, “Bing” un citos meklētājos.
Varētu šķist – vienkāršs darbiņš, taču, ja dienā jātiek skaidrībā par kādiem desmit klientiem un par katru jāizskata 30–50 tīkla lapas? Pamazām radusies apjausma, ka te ir vieta automatizācijai un biznesa idejai. Pēdējais pamudinājums nācis no draudzenes, kurai bijis savs jaunuzņēmums un pazīstami programmētāji.
Negatīvo ziņu medniece
“Uzņēmuma “Fintelligence” darbības būtība ir meklēt pa visu internetu, ne tikai mediju lapām negatīvo informāciju par klientiem.
Diemžēl tieši negatīvo – sākotnēji bija ideja meklēt gan pozitīvo, gan negatīvo, taču drīz vien noskaidrojās, ka par pozitīvo informāciju potenciālajiem sistēmas izmantotājiem nav nekādas intereses.
Ja klientam iet labi, saka bankas, tad nav vajadzīgs ziņu apkopojums, lai saprastu, ka iet labi, tas ir redzams viņa kontā. Savukārt negatīvo informāciju klienti vairumā gadījumu cenšas slēpt.
Taču tieši šādas informācijas ieguve daudziem uzņēmumiem šobrīd ir pienākums – piemēram, bankām tas jādara “zini savu klientu” politikas ietvaros un naudas atmazgāšanas novēršanai. Tāpat valsts un pašvaldības iestādes ir ieinteresētas šādas informācijas ieguvē, lai nelaistu piegādātājus ar sliktu reputāciju pie publiskajiem iepirkumiem.”
Lai automatizētu meklēšanas procesu, “Fintelligence” divu gadu laikā radījusi sistēmu, kas izmanto mākslīgā intelekta, mašīnmācīšanās un dziļās lingvistiskās analīzes tehnoloģijas.
“Lai mākslīgais intelekts saprastu un atšķirtu, kas ir negatīvās ziņas, tas viņam ir jāiemāca. Lai to izdarītu, mašīnai ir “jāiebaro” diezgan daudz paraugu – aptuveni 4000 pozitīvu ziņu un tikpat negatīvu, tikai tad matemātikā un statistikā balstītais mākslīgais intelekts droši spēj atšķirt negatīvās no pozitīvajām ziņām.
Tas bija mans darbs – pati meklēju tekstus latviešu, krievu un angļu valodā – katrā no tām bija vajadzīgi 8000 teksta paraugu.
Esam sākuši darbu arī pie meklēšanas igauņu un lietuviešu valodā. Kopumā šis process ir izrādījies daudz laikietilpīgāks, nekā sākumā likās, – esam šo informāciju vākuši apmēram gadu. “Situācijas ironija slēpjas tajā, ka, lai iemācītu mākslīgajam intelektam strādāt, ir jāveic ļoti daudz manuāla darba.
Tekstu vajadzēja tik daudz, ka bijām spiesti piesaistīt studentus šīs informācijas meklēšanā prakses ietveros. Tad teksti tiek iekopēti “Excel” tabulās, attīrīti no nevajadzīgā – reklāmām un dažādiem “skatīt šeit sīkāk” veida uzrakstiem, pārbaudīti un “iebaroti” mašīnai,” stāsta L. Vinķele.
Mērķis – darbs Eiropas mērogā
Pēc divu gadu darba šobrīd “Fintelligence” spēj darboties minimālajā versijā trijās valodās un nodota testēšanai vairākiem uzņēmumiem – vienai komercbankai, vienam IT uzņēmumam un vienam biznesa akseleratoram.
“Esam samērā tuvu tam, lai “Fintelligence” būtu gatavs pārdošanai. Potenciālie pircēji varētu būt bankas un citas finanšu institūcijas, uzņēmumi, kuriem ir daudz klientu un kuri varētu būt ieinteresēti veidot cenu politiku tādu, kurā uzticamākajiem un ar labāku reputāciju un zemāku risku apveltītajiem klientiem tiek noteikta viena cena un pēcapmaksa, bet klientiem ar problēmām kādā jomā – cita cenu politika un, iespējams, priekšapmaksa.
Tāpat valsts un pašvaldības iestādes izrāda interesi par šādas sistēmas izmantošanu publisko iepirkumu jomā, arī komersanti izrāda interesi par šādu izmantojuma veidu. “Fintelligence” piedāvās klientiem divus produktus – reputācijas izpēti balstīs tikai uz internetā pieejamo publisko informāciju un pilno klientu izpēti, kas ietvers arī dažādos reģistros atrodamās ziņas, informāciju no Valsts ieņēmumu dienesta, Uzņēmumu reģistra un citām iestādēm. Jāatzīst gan, ka pilnā klientu izpēte pagaidām iespējama tikai Latvijā,” saka L. Vinķele.
Viņa stāsta, ka uzņēmuma mērķis ir piedāvāt reputācijas izpēti visas Eiropas mērogā, taču, lai to paveiktu, mākslīgajam intelektam jāiemāca saprast informāciju visās Eiropas valodās – kā jau minēts, ar 8000 paraugiem no katras. Tuvāko mērķu sarakstā ir vācu un spāņu valodas mācīšana mašīnai.
Reputācijas niša
Tieši reputācijas pārbaudē uzņēmums saskata savu biznesa nišu. “Datus pilnajai klientu izpētei piedāvā jau vairāki uzņēmumi – pats Uzņēmumu reģistrs, dažādas kredītreitingu aģentūras. Mēs šajā jau aizņemtajā tirgus nišā varam būt tikai viens no konkurentiem.
Savukārt reputācijas izpēte ir jauna un neaizņemta niša, kurā turklāt strauji aug pieprasījums – prasību pārbaudīt klientu reputāciju kļūst arvien vairāk un šobrīd visi, kam tas jādara, to dara manuāli.
Protams, pastāv arī automatizēti risinājumi, piemēram, “Dow Jones” un līdzīgi, taču to izmantošana, pirmkārt, ir dārga, bet, otrkārt, tie labi darbojas tikai dažās lielajās valodās – angļu un vācu, pat krievu valodas versija ir samērā nepilnīga, nemaz nerunājot par mazajām valodām, kuru vienkārši nav. Tieši šeit arī būs mūsu biznesa niša, taču gribam produktu padarīt demokrātiskāku un pieejamāku cenas ziņā,” saka Līga.
“Viens no veidiem, kā to izdarīt, ir piesaistīt cenu politiku meklēšanas reižu skaitam. Tāpat būtisks sistēmas darbības aspekts ir informācijas atjaunināšana – pat vakardienas ideālais klients var šodien sabojāt savu reputāciju, tāpēc mūsu sistēma katru dienu spēj caurskatīt jauno informāciju un brīdināt “Fintelligence” lietotāju par jaunumiem, kam jāpievērš uzmanība. Galīgā lemšana par to, cik nozīmīgi ir šie jaunumi un kā tie ietekmē klienta reputāciju, tomēr paliek sistēmas lietotāja rokās – tik ļoti mākslīgajam intelektam mēs vēl neuzticamies.”
Būtu vērts atzīmēt, ka “Fintelligence” veidošanas gaitā L. Vinķele un viņas kolēģi saskārušies ar tādu pašu problēmu, ar kādu saskaras liela sabiedrības daļa – proti, kā atšķirt uzticamus informācijas avotus no ne pārāk uzticamiem un klajām viltus ziņām.
Pēc ilgām konsultācijām ar jomas speciālistiem un pētniekiem noskaidrojies, ka formāli kritēriji šādai nošķiršanai vienkārši nepastāv – nekas cits neatliek kā sistēmā manuāli piešķirt augstāku uzticamības pakāpi atzītiem medijiem un zemāku – dažādām jaunradītām interneta lapām, pretējā gadījumā mākslīgais intelekts nespēj atšķirt graudus no pelavām.
Līga Vinķele tic, ka pēc pieciem gadiem “Fintelligence” būs sistēma, kas spēs atrast informāciju par klienta reputāciju visās trijās Baltijas valodās, angļu, krievu, vismaz vēl vācu, spāņu, poļu un Skandināvijas valstu valodās, un tic tam, ka reputācijas noskaidrošanas sistēmu izmantošana kļūs par standarta procedūru saimnieciskajā dzīvē un “Fintelligence” tajā ieņems paliekošu vietu.
PĀRKĀPUMA BŪTĪBA
Sēkla
2019. gadā pēc ilgas darba pieredzes bankās rodas “Fintelligence” ideja. 100% uzņēmuma īpašniece šobrīd ir Līga Vinķele, bet, piesaistot investīcijas, paredzēta uzņēmuma daļu pārdale. Tiek izveidots uzņēmuma pamatkodols.
Dīgsts
2020. gadā radīta uzņēmuma IT bāze un sākas mākslīgā intelekta apmācība latviešu, krievu un angļu valodā. Piedalījušies ES “X-Europe” zinātnisko jaunuzņēmumu akselerācijas programmā; saņemts LIAA atbalsts komandējumiem un apmācībai. Notiek mākslīgā intelekta apmācība darbam latviešu, krievu un angļu valodā.
Augļi
Notiek produkta testēšana uzņēmumos. Sākta igauņu, lietuviešu un vācu valodas moduļu pievienošana sistēmai. Uzņēmums izvēlēts dalībai “Prototron” akselerācijas programmā, ko izveidojusi “Swedbank”, Tallinas Tehniskā universitāte un Tallinas zinātnes parks “Tehnopol”. Gūta atzinība jaunuzņēmumu konferencē “TechChill”.
Pašreizējais uzņēmuma novērtējums – 1,5 miljoni eiro. Noris sarunas par investīciju piesaisti ar “Altum”, kuras noslēgsies tuvākajā laikā, kā arī sarunas par dalību “Komercializācijas reaktorā”.
