ENGСервис для найма неквалифицированных рабочих «Рабочие руки» собирает большие данные и с нового года начнет обучать нейросети, которые помогут анализировать поведение и квалификацию нанятых людей. Через год построенный искусственный интеллект будет сам решать задачу предоставления работы. Для этого и масштабирования бизнеса стартап из Краснодара в конце декабря поднимает инвестиционный раунд на 50 млн руб. Об этом «Инвест-Форсайт» узнал от совладельцев компании.
Трудности с персоналом и база данных
Основатель и гендиректор компании «Рабочие руки» Олег Шилов занимался малоэтажным строительством в Краснодаре. Если инженеров нанимать было несложно, то с рабочими, особенно малоквалифицированными, были проблемы. Бригады Шилов искал на Avito, они часто либо не выходили, либо выходили пьяными.
«Пару раз цемент пришлось разгружать самому, с инженерами, я психанул и стал собирать базу данных проверенных людей, которых можно было позвать в любой момент», — рассказывает предприниматель.
Через месяц это уже была база из 100 рабочих. Примерно через год, в 2017 г., ему подвернулся крупный заказ на благоустройство и вывоз мусора на Краснодарском футбольном стадионе ФК «Краснодар», там нужно было около 50 разнорабочих. База Шилова позволила ему быстро собрать команду, и он понял, что на этих данных можно создать отдельный бизнес.
В Краснодаре найм разнорабочих шел также в группах через приложение WhatsApp. Скоро стало понятно, что на обработку заказов уходит много времени, процесс нужно автоматизировать Программист Александр Гришаев предложил Шилову сделать мобильное приложение, через которое наниматели и работники находили бы друг друга. Так появилась компания «Рабочие руки». После того как бизнес-идея заработала, команда проекта подала заявку в акселератор ФРИИ. Со второй попытки, летом 2018 г., они прошли акселератор ФРИИ, и после акселерации увеличили выручку с 2,5 млн руб. в месяц до 6,5 млн руб.
Большие данные о рабочих
Компания создала роботизированную платформу для привлечения «синих воротничков», или неквалифицированных рабочих, в основном для строительных и погрузочных работ. В базе сейчас 18 000 зарегистрированных исполнителей. Этим сервисом пользуется сеть магазинов «Магнит» для найма грузчиков, ЮГСУ — подрядчик строительства Московского метрополитена, логистическая, курьерская компания СДЭК, «дочка» Сбербанка «Современные технологии» и др.
Менеджер проектов «Современных технологий» Илья Косых отмечает, что:
«Все сотрудники оформлены в белую, для нас это важно».
Есть возможность при оформлении заказа отслеживать индивидуально каждого кандидата, но не всегда до него можно дозвониться. Впрочем, на себя это берет менеджер «Рабочих рук». Проектный менеджер кластера информационных технологий Фонда «Сколково» Дмитрий Стариков считает, что:
«Имеющаяся версия продукта уже успешно решает задачи заказчиков, но пока ещё не все рабочие процессы автоматизированы. Например, оценка исполнителей и качества их работы, прогнозирование выхода сотрудников, подбор наиболее подходящих работ для исполнителей».
Как сделать так, чтобы все нанятые рабочие выходили на работу, выходили трезвыми, не опаздывали?
«У нас система построена так, что она показывает высокую степень конверсии, потому что нужно подтвердить заказ, в нужный момент ответить, нажать кнопки, чтобы тебя не выкинуло из списка нанятых. И все равно иногда люди не выходят на работу. Искусственный интеллект может минимизировать эти невыходы», — говорит Александр Гришаев.
Приметы трезвого человека
ИИ снимает маркеры и прогнозирует поведение людей. Например, по тому, когда включают/выключают телефоны рабочие, можно спрогнозировать: выйдут они завтра на работу или нет. Система позволит оперативно корректировать списки тех, кто выходит на объект. Ставки или оплата работы также будет корректироваться автоматически — в зависимости от спроса, примерно как в случае с вызовом такси по мобильному приложению. Цены растут в зависимости от спроса и погоды.
Компания начала собирать большие данные о паттернах поведения рабочих, чтобы со следующего года начать обучать нейросети для более эффективного найма. Речь идет о следующих данных: местоположение пользователя, когда берется заявка, когда рабочий подтверждает ее, когда приезжает на объект, опоздания и своевременный выход на работу, выходы в нетрезвом виде, количество отмененных заявок (в том числе по просьбе работодателя), количество хороших отзывов и др. Кроме того, ИИ будет профилировать людей профессионально или учитывать, в какой профессии они проявили себя лучше всего. Олег Шилов надеется, что крупные работодатели будут также делиться большими данными о своих рабочих с его компанией. Если работник подходит процентов на 60% по профессиональному профилю, то имеет смысл его нанимать на эту работу дальше. Похожую систему так называемого социального кредита запускает Китай в отношении всех граждан в
Раунд и конкуренты
По итогам 2019 г. оборот компании «Рабочие руки» ожидается в 100 млн руб., что соответствует 8-кратному росту. Маржинальность бизнеса в самой компании оценивают в 10-12%. До декабря 2019 г. будет собрано 50 млн руб. во время инвестиционного раунда. Первый и пока единственный инвестор «Рабочих рук» — «ФРИИ Инвест» — вложил 9,2 млн руб. в обмен на свои 16,1%. Раунд проводится для создания ИИ и масштабирования проекта в несколько городов России: Санкт-Петербург, Ростов-на-Дону, Казань, затем Екатеринбург, Новосибирск и европейские рынки. Сегодня компания присутствует в Москве и Краснодаре. Кроме того, стартап намерен работать с агросектором. Цель — 5% рынка найма разнорабочих.
«Сервис наполняется органически: у нас уже есть исполнители из 67 городов, хотя пока мы не делали никаких рекламных акций», — говорит Ольга Семко.
В числе конкурентов можно назвать YouDo, Profi.ru, Avito и аутсорсинговые компании по рекрутингу.
«Но ни один из перечисленных сервисов не гарантирует услуги ни для одной из сторон. Мы же являемся сервисом под ключ: для заказчика мы гарантируем выход рабочих и выполнение ими работы, а для исполнителей мы гарант получения ими оплаты. Кроме того, мы IT-платформа для неограниченного количества исполнителей», — подчеркивает Ольга Семко.
Автор: Наталья Кузнецова
