Акционерные общества могут выплачивать до миллиона рублей из-за ошибок в аудите. Поэтому практически все компании среднего-крупного бизнеса платят много денег, чтобы найти нормального аудитора. Оклад складывается не только из экспертной оценки, но и “расшифровки” тысяч документов.
Со стартапом DataSnipper можно существенно сэкономить на аудите и предоставить эксперту все оцифрованные и упорядоченные документы с готовой базой данных…
Round: $100m за один раунд в серии B (1 февраля, 2024 года)
DataSnipper — платформа, объединяющая и распределяющая документы для аудиторов
Аудиторы? Представьте себе, у вас килотонны бумаг из налоговой, отчетность по выручке, счета-фактуры, акты выполненных работ… И во всем этом нужно разобраться, учитывая тот факт, что только любая ошибка негативно отразится не просто на оценке эффективности компании, но и на взаимоотношения с компетентными органами, например, ФНС. Причем, ошибки налоговая не прощает и любит обогащаться за счет невнимательных бухгалтеров: да, штраф за некачественный аудит до 10к рублей, а вот руководителю могут впаять выплату и в 15 раз больше. И это не говоря про безумные штрафы акционерным обществам до миллиона рублей.
Любой бизнес крупнее магазина Аленушка (и тут иногда было бы неплохо найти себе эксперта…) требует независимой экспертной оценки и перепроверки всех документов.
Но зачастую компании среднего-крупного бизнеса неповоротливы и для оценки всей картины работы предприятия/фирмы/компании нужно проводить масштабную аналитику филиалов и подразделений. Еще хуже, когда у компании начинает рост неконтролируемых проблем. После начала СВО, например, некоторые сотрудники компании из недружественных стран отказываются работать и массово увольняются.
Что делать, когда таких сотрудников больше 35%? Как минимизировать урон от побега ценных кадров? Как переструктурировать компанию? В любой компании случаются дни X, когда неверное решение может забить несколько гвоздей в крышку гроба очередного ООО…
Эксперт под такие проверки существует — аудитор (с англ. слушающий).
Аудиторство — это не только про налоговые проверки, но и оценку эффективности компании, помощь в принятии ответственных решений, например, о масштабировании.
Понятно дело, любой аудиторский анализ сопряжен с перебором сотен тысяч бумаг и отчетностей, а еще их можно удачно собрать в огромный дата-сет и проработать занудный анализ под машинное обучение или вообще ИИ.
Видите место, где крутится много информации? Значит там не хватает Data-специалистов. Чем выше зависимость от обработки данных — тем больше денег. И тем сложнее выкатывать ИИ-модель.
Сегодня самый популярный сервис для обработки аудиторских данных DataSnipper. Компания предлагает делегировать нейронке аж 90% рутинных задач, увеличив эффективность бизнеса до 50%! Последние метрики построены, скорее, на косвенных данных, поэтому доверять им полностью не стоит.
Впрочем, такие данные могут быть и реальны реальны, так как аудит — все же финансовая проверка с измерением конкретных показателей и цифр.
Как работает сервис?
DataSnipper — это платформа, которая разбросает все ваши документы по отдельным шаблонам, свяжет источники документов, объединит все в понятную Excel таблицу. Но самое главное тут — OCR (система распознавания символов) и снип (вытягивание данных из документов).
OCR позволяет вытягивать информацию даже из рукописных документов и соответственно структурировать его в готовую базу данных со всей готовой информацией.
Клиентам доступен внешний аудит — тот самый аналитический разбор с критикой вашего крутого бизнеса для повышения эффективности. Внутренняя проверка для оценки качества контроля. И после того, как все эти проверки проведены, компания мягко предложит налоговые проверки и решения для качественного повышения финансового контроля. Такое вот интересное поэтапное УТП.
Подключение платформы — это не частный случай с переговорами в течение трех месяцев и интеграцией платформы… Но это один из самых главных плюсов такого сервиса: он централизует данные, связывает между собой и позволяет сравнивать и оценивать показатели без дополнительных перепроверок. В сервисе есть три «пакета» на выбор. Например, за 49 долларов с платформой OCR — нейросетью по оптическому распознаванию символов — можно получить табличное управление документами и автоматическое составление отчетов.
А вот уже за 100 евро можно набросать шаблоны и стандартизировать все документы, источники информации для ускоренного аудиторского анализа и даже запросить техническую поддержку от сервиса.
Последний пакет услуг уже предоставляется не по фиксированной цене и, скорее всего, стоимость интеграции там значительно выше. На самом деле, здесь появляются функции по типу «Расширенная отчетность», «Пользовательская конфигурация» и загадочная корпоративная поддержка.
Оценка на рынке: почему стартап найдет своих клиентов?
Официальная статистика (отчет 2-НК) говорит о росте доначислений на 1 выездную проверку за 2022 год:
- по РФ сумма доначислений составляет — 75 млн руб. (за 2021 год — 54 млн руб.);
- по Москве — 97 млн руб. (за 2021 год — 66 млн руб.).
Неудивительно, если существенную часть проблем, связанных с налогами приходится именно на малый-средний бизнес. Когда у фирмы в распоряжении несколько десятков касс — документооборот становится достаточно сложным для подключения специалиста, а польза от ИИ платформы становится очевидной. Возьмем в пример “ЖизньМарт”, перешедший на электронный вариант системы, написанной специально под них — половина рутинных задач, связанных с отчетами теперь проходит в автоматическом режиме.
Теоретически перевода документооборота в цифру с вытаскиванием всей информации из бумаг — хороший способ, как ни странно, сэкономить на самом аудиторском анализе. Единственная проблема — согласовать оценку эксперта с новым подходом, так как, возможно, такие некоторые компании пока что не готовы отказаться от консервативного подхода в проверке.
Добавим, что цифровизация — закономерность не только в коммерции, но и на государственном уровне.
В ближайшие несколько лет половина принимаемых решений должны делегировать ИИ. В любом случае государство заинтересовано в цифровизации документооборота и обычных предприятий, так как технологии повысят прозрачность, и аудиторский анализ станет проще.
Заметим, что государство может исключительно настоять на переводе всех документов в цифровой формат, а это значит, что с рыночной точки зрения такие сервисы могут обрести серьезную популярность и востребованность. Причем очень быстро, скачком. И, скорее всего, это будет после выхода постановлений от компетентных органов – ФНС или МинЦифры. В любом случае никто от такого перехода не теряет: ни государство, ни бизнес.
У компании уже есть серьезные клиенты на мировом рынке. Мы уверены, что компания получила себе заказчиков (BDO, Google и др.) по той причине, что альтернативных сервисов практически нет. Так что ждем, что DataSnipper станет единорогом в мире Data и ML/DL стартапов.
Важно подчеркнуть, что такие сервисы по помощи аудиторской проверке, а значит и финансовой аналитике, постепенно появляются и в жизни малого бизнеса и получают нехилые инвестиции. Да и стоит только глянуть на список партнеров DataSnipper и станет понятно, что для крупного бизнеса – это must have, без преувеличений.
Примечательно, что в сети нет крупных исследований и оценке рынка ИИ в помощи аудиторам, рынок совершенно не прогрет. И пусть спрос на сервис есть и при грамотной PR, УТП можно продвигать свой продукт практически беспрепятственно. Пока рынок не занят крупными игроками-монополистами, можно создавать платформы под заказ и требовать прайс выше, нежели за абонентскую плату, как в случае с DataSnipper.
Может ли подобный сервис получить инвестиции в России?
Для ответа на этот вопрос будем отталкиваться от того, что на рынке в России достаточно среднего и даже крупного бизнеса. Безусловно, качественный и профессиональный аудиторский анализ — это работа не для малого бизнеса. С другой стороны, именно поэтому можно бросить все свои силы, рассчитывая на небольшие предприятия вместо интеграции платформ с практиками работы «высокопоставленных» аудиторов.
К слову, если смотреть на тот же “ЖизньМарт”, который успешно перешел на цифровую версию документооборота — сервис по распознаванию символов и выводу данных серьезно облегчает работу с консервативными клиентами.
Cтоит рассмотреть и сторону государства для разработки сервиса и проведения так называемого внешнего аудита от лица органов.
Как отмечает управляющий партнер EY в Великобритании и Ирландии Кэтрин Бэрроу, ИИ-система выявила подозрительную активность в двух из 10 компаний, которые она проверяла. Впоследствии клиенты EY подтвердили, что в обоих случаях действительно имело место мошенничество.
Так что в перспективе нескольких лет мы сможем наблюдать рост спроса на подобные системы.
Давайте рассмотрим примерный “продуктовый” план, по которому можно будет развернуть разработку и продать технологию бизнесу.
Итак, что нужно сделать?
- Собрать команду и договориться о формировании продукта (для начала стоит разработать систему под конкретного клиента и обретения опыта в разработке).
- Найти средний бизнес с высоким уровнем документооборота. Провести предварительные расчеты по экономии средств, снижения ошибок в отчетности при использовании предполагаемым сервисом.
- Разработать продукт (система распознания символов, составление автоматическое базы данных на основе документов).
- Создать понятную платформу для сотрудников и аудиторов
- Измерить эффективность работы, проведение тестов и гипотез. Затем улучшить продукт.
- Провести контрольные исследования, результаты повышения прибыли компании/снижения рисков.
- Найти новых клиентов или сформировать общую площадку с универсальной ИИ и платформой для разного сегмента бизнеса.
На самом деле, с точки зрения перспективности стартап самый выгодный, хотя и предполагает написание не самого простого продукта. Отсюда вывод: можно попытаться оптимизировать разработку, слегка урезав функционал будущей платформы. Если речь идет не о частном заказе, конечно.