Рыночная разведка — сбор информации об отраслях, других предприятиях, тенденциях и т.д. с целью использования этих данных для принятия бизнес-решений — за последние несколько десятилетий превратилась в огромную индустрию, доходы которой в этом году составят около 84 млрд долл. Теперь, когда новые инновации, такие как ChatGPT, угрожают канибализировать рынок, один из крупнейших стартапов в этой области, AlphaSense, объявляет о привлечении значительного финансирования в размере 150 млн. долл. с целью удвоения возможностей для роста.
Раунд серии E, в результате которого оценка нью-йоркской компании AlphaSense возросла до 2,5 млрд. долларов, возглавил Бонд, в нем также приняли участие CapitalG (фонд Alphabet, ориентированный на крупные инвестиции), Viking Global Investors, Goldman Sachs и новый спонсор BAM Elevate.
Это как финансовые, так и стратегические инвесторы: AlphaSense имеет более 4000 корпоративных клиентов — «большинство из S&P 500, крупнейшие мировые банки, инвестиционные фирмы и консалтинговые агентства, а также ведущие компании всех отраслей экономики». В список клиентов входят поисковые системы Google и Microsoft, J.P. Morgan и BAM Elevate.
И список клиентов, и основные цифры последнего раунда впечатляют, учитывая текущую ситуацию, когда даже стартапам с перспективными технологиями сложно закрывать раунды, получать высокую оценку и выигрывать бизнес.
Однако активность самой AlphaSense говорит о взлетах и падениях на текущем рынке. Это определенный ап-раунд — за последние 15 месяцев до сегодняшнего дня компания привлекла 325 млн. долл. в рамках серии D, получив в итоге оценку в 1,8 млрд. долл.
С другой стороны, AlphaSense первоначально собиралась объявить именно об этом раунде и именно на эту сумму еще в июне, но отложила его на три месяца (за это время некоторые детали раунда все же просочились). Мы спросили компанию о причинах задержки.
В настоящее время существует множество способов поиска и сбора информации о рынке, включая использование штатных исследовательских групп, корпоративных средств поиска и бизнес-аналитики, таких как LexisNexis или Elastic, привлечение сторонних консультантов и многое другое.
Отличительной особенностью AlphaSense является то, что она позиционирует себя как платформу, которая является одновременно и краулером данных, и экстрактором информации.
На сегодняшний день компания охватывает около 10 000 источников информации, которые включают в себя частные и публичные материалы, публикуемые крупными и мелкими исследовательскими компаниями, правительственными и другими государственными органами, а также конкурентами и другими предприятиями. Особое внимание уделяется анализу финансовой информации, который AlphaSense расширила за счет как минимум двух приобретений: Stream, которая занимается расшифровкой и каталогизацией звонков о доходах, и Sentieo, платформа финансовой аналитики, ориентированная на инвестиционных менеджеров.
Платформа, продаваемая как услуга («Insights-as-a-service» — это действительно вещь), может использоваться для сбора информации о конкретной компании, но в процессе этого AlphaSense использует машинное обучение и собственные технологии обработки естественного языка для «чтения» этих данных и превращения их в удобоваримый рассказ и серию собственных графиков.
«Мы фокусируемся на поиске неструктурированной информации и придаем ей структуру», — так описал мне этот процесс в прошлом году Джек Кокко, основатель и генеральный директор компании. Интеллектуальный веб-поиск — это проблема, которая постоянно решается с помощью алгоритмов машинного обучения. Чем больше людей ищут в Google, тем лучше становится Google, сказал он. «Но наша система должна понимать язык и находить нужную информацию, не опираясь на миллиарды поисковых запросов в Интернете. Ничего подобного не существует для частной информации».
Именно это, похоже, поможет AlphaSense выделиться — по крайней мере, на данный момент — и превзойти угрозу генеративных ИИ-платформ, таких как ChatGPT от OpenAI, которая, что неудивительно, уже стала оружием в качестве механизма маркетинговых исследований.
Беседуя со мной в связи с последним раундом, я спросил о влиянии ChatGPT, к которой в последний год действительно наблюдается всплеск интереса. По его словам, он дает «несколько случайные результаты, которые не позволяют понять бизнес или коммерческую позицию» исследователя, задающего ему вопросы. «Мы обучаем наши собственные большие языковые модели и видим, что они дают более высокие результаты».
Однако он понимает, что в долгосрочной перспективе это будет лишь частью того, что делает AlphaSense полезным для клиентов. «Мы не можем предсказать, что будет через 12 месяцев. Мы должны быть на высоте одновременно», — добавил он.
