Уехал из Казахстана и делает софт для разведки США и Великобритании. Невероятная история

Элисар Нурмагамбет может похвастаться насыщенной жизнью. После школы алматинец поехал учиться в США, где попробовал 16 специальностей. Затем парень работал в известной пивоваренной компании и пытался запускать стартап на основе ИИ. Однако проект не полетел, но тема Элисара зацепила. В 2019 году он придумал новую историю с нейросетью – систему Consilienz, помогающую выявлять финансовые преступления. В 2021 году стартап трансформировался в компанию Black Ice AI.

Digital Business поговорил с Элисаром и узнал, как он из маркетинга пробился в закрытую сферу борьбы с фродом, на какие жертвы нужно идти ради качественного нетворка и чем бывший глава одного из отделов ФБР помог ему при запуске стартапа.

«К 3 курсу уже был нормальный стаж работы, благодаря которому мог претендовать на позицию старшего менеджера»

– За три года учебы в США вы поменяли 16 специальностей. Это были поиски себя или желание расширить кругозор?

– Я поехал в США получать крутое образование и исполнять американскую мечту. Но «розовые очки» снял быстро. Однажды попал на вечеринку с выпускниками местных университетов. Выяснил, что примерно 70-80% из них работают не по специальности: один – бариста, второй – официант, третий – еще кто-то. А учились на врачей, инженеров, архитекторов… Оказалось, без опыта и знакомых, готовых дать рекомендацию, получить оффер по профессии практически нереально.

Меня это шокировало. Я ведь собирался стать психологом-криминалистом. Но вдруг осознал, что диплом мне никак не поможет. Решил с первого курса работать на свое резюме. А чтобы не выгнали из университета, брал только интересные для себя курсы. Изучил предпринимательство, ИТ, маркетинг, психологию, социологию, кинематограф, актерское мастерство, фотографию и даже теологию.

– Подобный расфокус не мешал определиться с собственным местом в мире?

– Скорее помог. К 20 годам успел попробовать все профессии, которые интересовали. Это позволило понять, чем реально хочу заниматься. Нашел свой жизненный product market fit.

– Что делали для прокачки резюме?

– Устроился специалистом по маркетингу в компанию, которая занималась подбором студентов для университетов. Учебное заведение говорит, что им нужно больше ребят-математиков, играющих в баскетбол. Мы находили таких абитуриентов и предлагали поступать в конкретный университет.

Первый год работал бесплатно. Ведь на место, куда взяли меня, 18-летнего парня без опыта и связей, не каждого выпускника вуза пригласят. Это моя стратегическая инвестиция, которая оправдалась. К 3-му курсу у меня уже был нормальный стаж работы, благодаря которому мог претендовать на позицию старшего менеджера. Ради такого стоило потерпеть годик безденежья.

Бросила Google, чтобы другие попали в Google. Алматинка помогает ребятам из Казахстана устроиться в компании Кремниевой долины

– Насколько было тяжело в это время?

– Не голодал, но сложностей хватало. Пришлось снимать жилье в 30 километрах от университета. Автобусы там не ходили, машины у меня не было. Из-за этого каждый день искал кого-нибудь, кто согласится проснуться на час раньше и заехать за мной. Зато это помогло  преодолеть языковой барьер и прокачать английский. Плюс быстрее познакомиться со всеми.

«Люди получают степень магистра юридических наук, потом 10 лет работают в условном ФБР и еще столько же в частной компании, чтобы попасть туда, где оказался я»

– Почему не доучились в США?

– Потерял интерес. Да и слишком дорого было. Решил возвращаться в Казахстан. Устроился в отдел торгового маркетинга Carlsberg Kazakhstan. Занимался расчетом бюджетов, выделяемых на рекламу. Потом проверял, как они распределяются. Так началось знакомство с сферой финансового контроля.

Попутно учился во французском Université Grenoble Alpes. Правда, окончил его на год позже, чем планировал. Не успел вовремя подать нужные документы для выпуска. Однако это сыграло в плюс: университет к тому моменту попал в топ-10 в Европе. А я благодаря изучению многих предметов получил три диплома: по бизнес-менеджменту, экономике и юриспруденции.

– Как дальше развивалась карьера?

– Продолжил работать в найме. Устроился маркетологом в одну энергетическую компанию в США, куда вернулся. Однако думал о создании собственного проекта. Еще в подростковом возрасте понял, что, работая на «дядю», копить на квартиру в Алматы буду лет 30. Постоянно пытался реализовать какие-то идеи: то пиццерия, то еще что-то.

А в 2014 году познакомился с ИТ. Друг рассказал о развитии искусственного интеллекта. Я загорелся делать стартап с использованием ИИ. Но мы как два идиота профукали все деньги, не смогли заключить ни одного контракта и быстро загнулись. Подумал: «Ну и ладно, пойду снова в найм».

– Куда устроились?

– Казахстанская компания с офисами в разных европейских странах, которая занимается цифровыми решениями, хотела запускаться в США. Меня пригласили на позицию СЕО и дали небольшую долю. Получил классную возможность экспериментировать и принимать решения без дополнительных рисков, кроме увольнения. А еще, благодаря знакомству с людьми, которых раньше мог видеть только по TВ, углубился в сферу противодействия финансовым преступлениям.

– В одном из интервью вы говорили, что в сферу тяжело попасть даже американцу. Как у вас получилось?

– Чтобы попасть туда, где оказался я, люди получают степень магистра юридических наук, затем 10 лет работают в условном ФБР и еще столько же в частной компании. Только потом появляются технологические проекты. Я же рассчитывал на свое упорство.

Перед назначением мне сказали: «Ты должен подружиться вот с теми ребятами, иначе уволим». А как это сделать – никто не говорит. Это уже твои проблемы. Похоже на обучение плаванию: тебя кинули в бассейн и если хочешь жить, то поплывешь. У меня желание было огромным.

– Что делали?

– Открывал Google, вбивал имена нужных людей и пытался выйти с ними на контакт. Однажды мне повезло договориться о встрече с главным стратегом премьер-министра Великобритании (с 1997 по 2007) Тони Блэра. Ради этого проехал на машине полстраны, так как денег на самолет не было. Зато получилось открыть первое «окошко» в сфере.

Затем попал на специализированную конференцию, где спикером был основатель Mantas. Он накануне продал компанию за большую сумму корпорации Oracle. На ивенте пробиться к нему было практически невозможно: куча охраны, организаторы. Пошел на хитрость. Представился администратору на ресепшене новым ассистентом и попросил сказать, в каком номере поселился мой «шеф».

Мне все рассказали. Караулил его до 4 утра. Прям в дверях номера начал ему питчить наш продукт. Человек, видимо, чтобы быстрее избавиться от раздражителя, пригласил меня на встречу. Прихожу, а там весь управляющий состав компании, представители из офисов в других странах. В процессе общения понял, что наш продукт им не нужен. Зато услышал их «боль» – необходимость решения, способного объединить все банки, чего в США тогда не было. Сказал, что мы можем такое сделать.

Через месяц принес демоверсию, правда, немного другого продукта, но по итогам получилось запартнериться.

«Было четкое понимание, что знаю о сфере больше, чем многие айтишники и госслужащие»

– Дальше развитие нетворка пошло легче?

– У меня уже был доступ на различные тусовки. На одной из них познакомился с бывшим главой отдела финансов и объектов ФБР. Он начал меня учить тонкостям: как правильно собирать информацию, на что нужно обращать внимание, какие процессы отнимают у следователя больше всего времени и т.д. Еще познакомил меня с крутыми специалистами. К примеру, советником по противодействию финансовым преступлениям в офисе президента Барака Обамы.

– Набравшись опыта и обзаведясь серьезными связями, решили делать свой продукт – ПО для выявления финансовых преступлений Consilienz?

– Было четкое понимание, что знаю о сфере больше, чем многие айтишники и госслужащие. В один день просто расписал, чего не хватает спецслужбам и как могу решить их «боли». План проекта вышел на 30-35 страниц. Отправил его знакомым экспертам. Каким-то образом эти бумаги попали к CRO компании Fiserv, через которую проходит 90% всех транзакций в странах Северной Америки. Он предложил стать кофаундером и вложить деньги.

Самое интересное, что первый клиент появился еще до запуска продукта. Концепция системы дошла до директора по противодействию финансовым преступлениям компании IBM. У них был потенциальный проект на Каймановых островах, которые попали в черный список ЕС. Нужно было помочь спецслужбам разобраться, какие деньги, лежащие на счетах в местных банках, «чистые», а какие – нет. Нам предложили быстро сделать софт и по его готовности подписать контракт. За пару месяцев разработали MVP и взялись за проект.

– Отработали этот проект без проблем?

– Было сложно. Думали, что Кайманы – не высокотехнологичная страна с низким уровнем цифровизации. Реальность оказалась другой. Наш «сырой» продукт мог гарантировать только 75% совпадения риска, однако спецслужбы это не устраивало. Им нужно на тысячу процентов быть уверенными, чтобы не допустить ошибку и не обвинить невиновного.

В результате учились по ходу дела и сразу на реальном кейсе с профессионалами из британских и американских спецслужб, которые в рамках расследований работали с Интерполом. Получилось довольно успешно. Заработали несколько миллионов долларов, вложив в разработку проекта пару сотен тысяч на начальном этапе. Далее сумма вложений кратно увеличилась.

– С помощью чего система понимает, где «чистые», а где «грязные» деньги?

– Мы не определяем чистоту денег – это работа спецслужб. Наша задача – разобраться, кому они принадлежат. Объясню на примере. Допустим, есть Джон. У него имеется свидетельство о рождении, водительские права, зарегистрированное имущество, счета в банке. Это источники данных, только разрозненные.

Если Джон – часть криминальной организации, то у него будет еще много счетов, домов и компаний в разных юрисдикциях или активов, записанных на подставных лиц. Возможно, имеется и другой паспорт, где он Билл. Нам нужно связать все данные воедино и понять, что активы принадлежат Джону. Выяснить риски и понять, является ли Джон частью криминального нетворка.

На основе различных данных формируются сценарии. Для каждого преступления по 250. Кейсы разные. Например, санкционная разведка. Спецслужбы видят, что в российских ракетах, которые бьют по Украине, используются американские системы наведения и чипы. Нужно отследить, как они к ним попали. Дальше работают спецслужбы.

– Откуда берете данные?

– Есть поставщики – коммерческие компании, аффилированные с государством. Они агрегируют часть информации, после чего нам нужно ее обработать. У себя на серверах ничего не храним. Берем только частичные данные, на которых обучаем нейросеть различным сценариям. Конечный пользователь (спецслужбы) загружает в систему данные со своих серверов, находящихся в секретных местах, и уже все обрабатывает.

«Есть мнение, что сначала нужно заработать много денег на родном рынке, а потом идти в США. Это далеко от правды»

– Когда Consilienz трансформировался в Black Ice AI?

– В 2021 году. Ушел мой партнер и мы кардинально переписали продукт. Consilienz мог выявлять только финансовое мошенничество. У Black Ice AI спектр возможностей шире: противодействие торговле наркотиками и людьми, спонсированию терроризма, а также санкционная разведка.

Серьезно обновили команду. Смогли захантить бывшего главного инженера по софту NASA. Он у нас CTO. Еще у нас работает человек, который 20 лет служил старшим офицером Директората Операций в ЦРУ. Он возглавлял межведомственную разведывательную группу во время войны в Ираке и станции на постсоветском пространстве. Также он был советником по международным отношениям и национальной безопасности в Белом Доме. Он отвечает за обучение нейросети. Топовый эксперт по мировым меркам. Всего в штате сейчас 6 управленцев и 15 инженеров. Команда в основном находится в США.

– Делаете коробочное решение или приходиться кастомизировать систему под каждого клиента?

– Мы не занимаемся кастомными историями. Когда ты за 3 года поднимаешь огромный софт, который потом нельзя перепродать, то зачем эти лишние телодвижения? У нас одна лицензия, которую быстро внедряем. Монетизируемся за счет продажи подписок: есть годовая, есть пакет сразу на три года, где нужно платить только за поддержку. Сейчас капитализация Black Ice AI выше $100 млн.

Алексей Ли рассказал о подготовке к «большому прыжку» и инвесткультуре в США и Казахстане

– Звучит круто…

– Стоит понимать, что изначально мы не соответствовали местным стандартам. Но у IBM настолько «горел» проект на Каймановых островах, что нам решили довериться. Отчасти это можно назвать удачей, но ей предшествовал серьезный труд. Важно было разработать нужный рынку продукт, попасть с ним в тайминг, иметь связь с клиентом и знать, что ему конкретно нужно. А дальше круто отработать. У нас быстро появился успешный кейс с Каймановыми островами, что открыло дорогу дальше.

– Что можете посоветовать ребятам из Казахстана, которые хотят запустить стартап в США или вывести свой нынешний проект на американский рынок?

– Есть мнение, что сначала нужно заработать много денег на своем родном рынке, а потом идти в США. Мне кажется, это очень далеко от правды. В Штатах нужно быть американской компанией: присутствовать физически, изучать рынок, общаться с его участниками. В2B, B2G и enterprise работает именно так.

Взять, к примеру, «Тенгизшевройл». Это «дочка» американского Chevron, работает по их стандартам. Однако софт, сделанный для них, может не подходить для головного офиса, не говоря уже о местных заказчиках. Если затачивать софт под Казахстан и потом пытаться продать в США, то, скорее всего, ничего не выйдет. Там другие регуляторы, регламенты, протоколы. Придется переписывать продукт под американские реалии.

Нужно кормиться в той стране, где хочешь работать. Если запускаешься в США, то там должна быть и команда, и инвесторы, и клиенты. Если все это в Казахстане, то в Штатах будешь только прожигать время и деньги.
финансовые преступлениянейросетьЭлисар НурмагамбетConsilienzBlack Ice AIучеба в СШАискусственный интеллектстартап