Alexandra Ciorneistart-up.ro explică „Ce face Veridion”
Veridion colectează și organizează date despre aproximativ 650 de milioane de companii din întreaga lume, informații folosite de clienți pentru a lua decizii la scară largă. De exemplu, o companie de asigurări poate utiliza datele Veridion pentru a evalua riscul asociat unui business și pentru a stabili condițiile unei polițe, iar o bancă le poate integra în propriile modele pentru a analiza riscul acordării unui credit.
De la lanțurile globale de aprovizionare la riscul de faliment
Una dintre cele mai noi direcții explorate de Veridion este cartografierea lanțurilor de aprovizionare și evaluarea riscurilor asociate acestora. Producătorii și distribuitorii globali vor să înțeleagă nu doar cine le sunt furnizorii direcți, ci și de unde provin componentele, prin ce regiuni circulă și ce evenimente le pot întrerupe operațiunile.
„Este o industrie care nu are neapărat foarte mulți jucători, dar este foarte mare din perspectiva fluxului de date și a importanței acestora. Există companii care ajută un producător sau un distribuitor foarte mare să înțeleagă ce produce, unde produce, ce cumpără, de la ce furnizori, pe unde călătoresc produsele și care sunt riscurile”, a spus Ștefan Gergely.
Acoperirea globală a bazei de date îi permite companiei să identifice fabrici, locații, produse și servicii și să estimeze relațiile dintre firme chiar și atunci când acestea nu sunt făcute publice. Veridion dezvoltă modele care încearcă să prezică inclusiv furnizorii unui furnizor, pentru a reconstrui lanțul de aprovizionare cât mai în profunzime, a mai explicat Ștefan.
„Putem face această cartografiere globală pentru că suntem convinși că din baza noastră de date lipsesc foarte puține dintre companiile care există în realitate. Înțelegem unde are o companie o fabrică, ce face acea fabrică, cât de mare este, câți oameni lucrează acolo și cât contribuie la operațiunile generale. Această amprentă fizică ne permite să rulăm modele de predicție în zonele în care nu putem avea dovezi directe.”
În paralel, Veridion lucrează la modele destinate sectorului bancar, care ar putea estima riscul ca o companie să intre în insolvență sau să nu ramburseze un împrumut.
„Pe zona bancară începem să lucrăm la estimarea riscului de faliment al unei companii sau a riscului de nerambursare a unui credit. Cartografierea lanțurilor de aprovizionare și aceste modele de risc sunt, momentan, două dintre cele mai importante inițiative prin care ne extindem în direcții noi.”
Poate AI-ul Veridion să devină periculos?
Modelele dezvoltate de Veridion nu sunt sisteme AI cu scop general, ci instrumente specializate, fiecare construit pentru o sarcină bine delimitată. Tocmai această specializare le limitează capacitatea de a genera comportamente imprevizibile, a menționat Ștefan.
„Nu am primit niciodată întrebarea dacă modelele noastre pot deveni periculoase. Sunt foarte convins că nu, dintr-un motiv simplu: modelele pe care le construim sunt extrem de specializate pe o anumită sarcină și incredibil de incapabile în toate celelalte.”
Un model creat pentru normalizarea adreselor, de exemplu, poate compara mai multe variante ale unei locații și poate stabili forma corectă, dar nu poate ieși din limitele acelei operațiuni.
„Dacă avem un model al cărui scop este să normalizeze adresele unei companii, el știe să ia diferite adrese, să spună care este cea corectă și să o formateze. Dacă îi dai orice altă sarcină, literalmente îți va răspunde cu o adresă. Acest lucru se aplică majorității atributelor pe care le oferim, așa că șansele ca un model de la noi să o ia razna sau să înceapă să facă altceva sunt zero.”
„Greșeala” care a dus Veridion către o piață mai mare
Veridion nu a pornit de la actualul model de business. Prima versiune a produsului, numită Soleadify înainte de rebranding, furniza date echipelor de vânzări și marketing. Compania construise însă un produs mult mai complex decât aveau nevoie clienții din acel segment.
„Aceasta a fost „greșeala primordială”. Scopul primei versiuni era să furnizăm date echipelor de vânzări și marketing, adică lead-uri. Dar am supra-dezvoltat produsul. Datele pe care le aveam erau mult prea multe pentru acel caz de utilizare”, a povestit Ștefan.
El a adăugat că echipele comerciale aveau nevoie în principal de numele companiilor, adrese de e-mail și numere de telefon, în timp ce Veridion construise deja informații detaliate despre activitatea, produsele și operațiunile acestora. Dezechilibrul a ajutat startup-ul să vadă o oportunitate mai mare în asigurări, servicii financiare și market intelligence.
„Clienții voiau să știe compania, niște adrese de e-mail și, eventual, numere de telefon. Noi aveam descrieri și date despre cum se împarte activitatea unei companii, care erau complet inutile pentru ceea ce încercam să facem atunci. Dar asta ne-a ajutat să ne dăm seama că există o piață mult mai mare și mai bună pentru noi, în care datele sunt legate direct de profitabilitatea clientului.”
Deși în cazul Veridion construirea unui produs prea complex a dus, în cele din urmă, la descoperirea unei piețe mai valoroase, Ștefan nu recomandă această strategie altor fondatori.
„Am păstrat într-o anumită măsură tendința de a supra-dezvolta soluțiile, deși acum ne-am mai potolit. Nu consider că este o practică bună. Dacă ar fi să dau un sfat, le-aș spune fondatorilor să facă exact opusul. Nouă ne-a priit, dar nu cred că era neapărat nevoie să trecem prin asta.”
Veridion vrea să-și mărească echipa cu 50%
Veridion are peste 60 de angajați în Europa și America de Nord și vrea să-și mărească echipa cu aproximativ 50%. Recrutările acoperă aproape toate departamentele, de la inginerie de date și machine learning până la analiză, marketing, resurse umane și vânzări.
„Nu știu dacă există momentan vreo echipă în Veridion care să nu angajeze. La noi, interviurile nu se termină niciodată. Căutăm oameni în zona de date, machine learning, forward-deployed engineers, analiză de business, marketing, HR și în echipa comercială.”
Procesul de selecție este unul riguros și include probe practice pentru toate rolurile. Dincolo de competențele tehnice, compania caută persoane care se potrivesc cu ritmul și cultura unui startup construit după model american.
„Ajungem să angajăm un procent destul de mic dintre oamenii care aplică. Învățăm constant cât de important este ca cineva să se potrivească bine într-o echipă și că, dacă identifici acest lucru cât mai devreme, este mai bine atât pentru persoana respectivă, cât și pentru restul echipei. Toate rolurile au probe prin care încercăm să înțelegem cum gândește candidatul și revenim cu feedback.”
Pe termen mediu, obiectivul Veridion este să mențină cel puțin o dublare anuală a business-ului, în timp ce unele dintre noile linii de produs ar putea crește într-un ritm și mai rapid.
„Dorința noastră este să menținem cât mai constant o rată de creștere de minimum 2X pe an. Avem și anumite inițiative despre care sperăm că pot crește mult mai repede, dar aceasta este o dorință, nu o nevoie. Pentru noi este important să păstrăm ritmul stabil de cel puțin 2X pe an.”
