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我在东南亚AI创业的心得

墨腾创投 · 2020-08-20
在东南亚做AI永远不会太早

编者按:本文来自微信公众号“墨腾创投”(ID:MomentumWorks),作者:栾焕博,36氪经授权发布。

新加坡作为东南亚包括人工智能在内的任何深科技的区域枢纽,给创业者同时带来了机遇与挑战。 

一方面,新加坡的公司可以轻松进入其他东南亚国家/地区拓展业务。同时,该地区大部分地区的市场和行业都不够成熟,对深科技的采纳和应用比中国和美国都要滞后很多。文化,语言和政治环境的差异也让包括AI在内的任何科技行业的拓展过程充满挑战。

在东南亚做AI永远不会太早

因为上述的原因 - 很多国内的朋友会问我们,你们在新加坡、或者东南亚做AI是不是太早了。

然而,我们可以比较一下新加坡和中国,尤其是北京的市场。新加坡处于AI进化和适应的早期阶段,市场其实并不那么拥挤。而由于种种原因,往往你在这里遇到的客户会更专业、更开放、更愿意以一种协作的方式一起成长。 

另一方面,北京,或者中国国内,是一个更成熟,更具进取性和竞争性的市场,人才和资本也丰富得多。但是,对于AI公司的创业者来说,要建立具有高标准门槛的独特竞争优势已经变得越来越困难。

比较下来,在新加坡和东南亚一个主要困难是由于市场成熟度,我们需要为客户做更多的事情,但这绝对不是太早。就像东南亚大多数国家/地区跳过PC时代并直接进入移动互联网时代一样-我相信这样的跳跃同样适用于AI企业技术。

很多客户其实渴望一步一步能够通过AI来实现数字化、自动化以更高效地面对未来的竞争和挑战。所以,我们的很多项目都是从零开始构建专用于AI的数字和自动化基础架构 - 在企业层面可以实现跳跃式的发展。

COVID-19的影响

对于任何创业公司而言,挑战无处不在。我想对我们这一群科研背景的创业者来说, 最困难的是要能够将技术优势转化为可以规模化的商业机遇。

Covid-19的全球大流行让这个困难变得更加突出。而且这个挑战是全方位的。

首先是内部团队。当疫情刚刚爆发时,每个人都不确定会带来什么影响以及会持续多长时间。然后是出行限制,社交距离以及远程办公等问题。每个人都必须调整其工作和生活方式以适应新的社会规范。保持团队的凝聚力和战斗力是一项挑战 - 尤其是在有很大的外部不确定性的情况下。

其次是外部市场。Covid-19的爆发严重影响了许多行业。印尼和菲律宾的情况尤其严重,但是其他国家由于外向型的经济也受到了很大的影响。大型企业包括银行和金融机构等也不例外,因为所有计划和预算都需要进行审查和调整,这意味着销售过程的延迟和不确定性。

此外,资本市场动荡不定,自Covid-19爆发以来的最初几个月,早期风险投资几乎停滞 - 尤其是对2B的领域。这个领域之前比较活跃的战略投资者也在短期内变得更加谨慎。

然而,如果把时间线放长这很可能是一个大的转机。这个时期我们和客户、合作伙伴以及生态系统的其他人交流反而比以前更多了 - 也意识到大家都在利用这个时期认真思考他们的数字化战略,如何进行更好的成本控制,更快实施转型和新技术的应用。 

人才和团队

有朋友可能说,新加坡这么小的地方,人才肯定没有北京那么充沛 - 也没有中国庞大的教育体系能够源源不断输送新鲜血液。

其实,在新加坡或者东南亚寻找最优秀的人才与世界其他任何地方一样困难。高素质的中层AI人才是真正的稀缺资源。幸运的是,新加坡有四所世界知名大学,这些大学为我们提供了不错的人才库。

作为一家立足于清华大学和新加坡国立大学联合AI研究中心的公司,我们拥有进入中国人才市场的广阔渠道,这使我们能够在新加坡和中国建立研发团队。大多数联合创始人和高级团队成员都拥有博士学位或者有AI技术学位相关背景。在建立6Estates之前,该团队在AI / NLP研究中积累了超过10年的经验。

我们的团队一直积极从事前沿研究。例如,在过去的几年中,我们为顶级AI / NLP会议贡献了多篇AI论文。这是我们在业务发展和人才吸引方面的独特竞争优势。

我们的工程师知道,他们将受到顶级AI科学家的指导,并且他们将始终致力于6Estates中最前沿的技术研发。这也将有助于我们吸引,培养和保留顶级AI工程师。

同时,上面提到的中国和新加坡两地团队给我们的人才战略其实带来了很大的灵活度。喜欢在北京的激烈环境的工程师和喜欢给自己家人在新加坡一个舒适环境并且能够安心做研究开发的 - 都能在这边找到合适的位置。 

而且,新加坡和北京之间是没有时差的。 

为金融机构创造魔力

众所周知,人工智能可以应用在很多不同的领域和场景。为了使我们的技术更好地解决现实世界的问题,我们付出了很多的努力。只有这样,AI才对客户和整个社会更有价值。

过去几年,我们一直专注于机器学习和自然语言处理及其在金融科技中的应用。当前的产品组合可为金融应用提供智能流程自动化。特别是,我们有一款主打产品特别专注于读取和处理复杂的业务文档,以及将非结构化数据转换为结构化数据并进行分析比对。

在这一阶段,我们有两种规模化的产品。第一个是针对贸易融资业务的“ LC Automize”。它有助于银行和其他金融机构中的贸易融资业务团队提高效率并减少人为的错误。它为信用证处理扫描的辅助文档,自动提取目标字段,并执行规则和合规性检查。

第二个产品是“ FA Automize”,它是专门为财务分析相关任务量身定制的。它以财务文件作为输入,例如年度和季度报告。系统会然后自动提取关键信息,并通读文档以进行财务分析。最后,它将根据用户需求自动生成摘要报告草稿。

其实,两个产品都是帮助金融领域的特定场景节省大量的重复性处理和审核工作的人力,并减少出错的几率。

发展中的韧性

凭借扎实的技术基础和业内经验丰富的资深AI领导团队,我们有信心逐步将更多产品推向市场。

我们也一直在收到来自来自以新加坡和印尼为主的东南亚主要国家各个行业的请求,希望我们能够帮助他们解决遇的问题和挑战。

其实,我们开发第一个商业化案例的初始阶段花费了很长时间。我们的技术人员倾向于以与实际业务决策者不同的方式对待世界,双方需要时间和精力来磨合确认协作的优先级和实施。这些年,我们其实也经历了从过度的自信到情绪低落的几次来回;我很高兴我们现在处于正确的轨道上,可以为我们在多个领域的客户传递更多的价值。我们也认识到这种磨合和开始的弯路其实是很有必要的,早期踏过这些坑后来的成长才能够更加踏实和稳步。

根据我们的经验,我们对有抱负在东南亚和其他新兴市场创业的真AI公司的建议是“耐心等待并同时充分准备”。因为采用AI解决方案就像招募新员工一样,首先你需要投入了足够的时间培养和磨合,才能形成高效的团队。

果您阅读有多次创业经验的美国著名风投安德森·霍洛维茨(Andreessen Horowitz)的著作《创业维艰》,你就会知道,任何一位出色的CEO共通的最重要素质就是不轻易放弃。这尤其适用于伟大的AI初创公司,通常你需要花费数年的时间才能准备好第一款产品,可一旦你顺利跨过这个坎,你将享受到令人振奋地飞一般的感觉。

如果你认为我们的技术可能会有所帮助,或者我们可以共同开发用例,欢迎和我们联系,一起探索。 

*作者:栾焕博,清华大学博士,主攻自然语言处理与知识图谱。担任CEO的公司6Estates和视觉领域的AI公司ViSenze同样由清华大学和新加坡国立大学联合的NeXT研究中心孵化。

*本文原文投稿是英文,由墨腾团队Yusuf翻译。

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