Схожих додатків є дійсно багато, але вони мають дуже обмежені функціональні можливості і не в змозі забезпечити особисту безпеку користувача. Такі можливості як кнопки аварійної сигналізації, активація голосом, виклик служб безпеки і т. д. є недостатніми в надзвичайних ситуаціях. Окрім того відгуки на них в основному незадовільні.
Тому ми маємо намір створити сучасний додаток без аналогів на ринку, що автоматично визначатиме небезпеку за допомогою штучного інтелекту. Він забезпечить негайну і точну реакцію на будь-який випадок без найменших дій з боку користувача.
Поточний стан
Проект знаходиться на стадії ідеї. Ми шукаємо інвестиції для початкового етапу, а саме: оренда офісу, зарплати розробників і маркетингові витрати.
Ринок
Наш продукт призначений для поширення по всьому світу. Він призначений для будь-якої людини з мобільним пристроєм. Це передбачає, що загальна кількість користувачів мобільних телефонів становить близько 2,7 мільярда, що складає загальний доступний ринок. З них 1,1 мільярда володіють пристроями з розширеними характеристиками, які допоможуть нам надавати їм послуги преміум-класу. Згідно зі статистикою існуючих додатків (які розрізняються за якістю і функціональності, але незмінно не відповідають ні комплексному підходу, ні задоволеності користувачів), ми можемо очікувати пару мільйонів клієнтів, скажімо, до 5 мільйонів.
Проблема або Можливість
Оскільки в усьому світі існує величезна кількість вуличних злочинів, таких як пограбування, згвалтування, напади і т. д. (Як видно зі статистики, розвинені країни не є винятком), проблема широко відома і не вимагає подальшого пояснення. Люди, які коли-небудь стикалися з небезпекою або усвідомлюють її перспективи, безумовно, зацікавлені відчувати себе впевнено в будь-який час і в будь-якому місці. Тому вони оцінять додаток, який безпосередньо стосується їх безпеки і безпеки їх близьких. У нас є концепція розробки мобільного застосування, що вирішує проблему безпеки на найвищому рівні з використанням штучного інтелекту, яке необхідно виявиться кращим за всіх конкурентів.
Рішення (Продукт або Послуга)
Наше рішення повинно відслідковувати навколишні звуки і особисті вимірювання, щоб визначити, чи існує загроза для здоров'я або життя користувача. Воно призначене для роботи на основі моделі машинного навчання, яка забезпечить швидку і точну реакцію на будь-яку ситуацію, що виходить за межі допустимого діапазону ризику. У разі небезпеки друзі і родичі користувача або навіть поліція (в залежності від ступеня ризику) будуть негайно повідомлені.
Конкуренти
Провівши ретельний аналіз існуючих продуктів цієї категорії, ми виявили безліч різних додатків, що потрапляють в цей клас. У більшості з них більше 100 000 клієнтів. З них ми хотіли б виділити найбільш популярний і всеосяжний - bSafe, який можна знайти на обох платформах. Незважаючи на те, що у нас немає точного числа їх клієнтів, за даними Play Market у них не менше півмільйона клієнтів. З-посеред додатків батьківського контролю варто виокремити Find My Kids, яка має бульше 10 мільйонів користувачів.
Переваги або дифференциатори
Що стосується переваг, то, судячи з опису розглянутих рішень, функції автоматичного виявлення небезпеки ні у кого немає. Це свідчить про їхню незадовільність, не кажучи вже про задоволеність клієнтів. Таким чином, наша ідея використання штучного інтелекту в додатку, схоже, майже не має попередників, і ми твердо впевнені, що вона спрацює найбільшою мірою. Більш того, наш досвід в цій області і великий прогрес в цих технологіях створюють дуже сприятливі передумови.
Фінанси
Наше рішення буде поширюватися як через Play Market для пристроїв Android, так і через AppStore для пристроїв Apple. Додаток буде безкоштовним з декількома рівнями покупок в додатку для розширених і преміум послуг. Ми маємо намір представити різні плани підписки для індивідуальних користувачів, пар і сімейні плани. Пробний період передуватиме оплаті, щоб залучити більше клієнтів.
Бізнес-модель
Ми плануємо запропонувати нашим клієнтам два рівня підписки (крім базових функцій, які будуть безкоштовними), а саме розширений і преміальний, які будуть включати всі інструменти штучного інтелекту та інші функції. Наш бізнес-план коротко представлений в презентаціях, прикладених до цієї форми, яка включає в себе таблицю всіх типів і рівнів підписки з їх зразковими цінами (які можуть бути переглянуті в ході випуску додатка) в середньому 7,5 доларів США на місяць. Беручи до уваги приблизний розмір ринку і середню ціну, ми розраховуємо очікувану виручку в перші три роки.
Цільове призначення інвестицій
В першу чергу, нам потрібні кошти в основному на розвиток. Ми плануємо найняти 2-3 інженерів машинного навчання, 2 мобільних розробника інтерфейсу для кожного Android і IOS і 2 BackEnd розробників, які повинні бути як мінімум Middle або переважно Senior розробниками, в залежності від складності поставлених завдань. Поряд з ними потрібно кілька Junior розробників для збору і фільтрації даних для навчання моделі. По-друге, нам знадобиться цілий список устаткування для тих же цілей, що і вище. Сюди входять MacBook для кожного з Senior розробників і двох засновників, як мінімум два потужних ПК для навчання моделі, пара мобільних пристроїв Apple і Android для тестування наших додатків і інші другорядні. Вартість програмного забезпечення для пристроїв буде як мінімум не менше вартості обладнання. По-третє, ми очікуємо, що значна частина наших витрат буде витрачена на просування і рекламу, хоча ми можемо оцінити це лише приблизно, оскільки проект знаходиться на дуже ранній стадії. Нарешті, інші речі, такі як дизайн, приміщення і т. д
Пропозиція інвестору
Насправді ми не зовсім впевнені, яку частку запропонуємо інвестору. Проте, ми відкриті для пропозицій по цьому пункту і вважаємо його предметом дискусії під час обговорення проекту.
Те ж саме, що відрізняє нас від конкурентів, є найбільший ризик для стартапу. Так як немає відомих досліджень в даній області або великих наборів даних для навчання моделі, ми візьмемося за складну задачу. Проте, у нас є хороше бачення вирішення цієї проблеми, і ми щиро віримо, що наші знання допоможуть нам подолати її. Такі ідеї, як навчання моделі на протилежних даних і поліпшення її продуктивності на користувацьких даних зібраних після запуску, безумовно, будуть запорукою успіху.
Проходження Інкубаційних/Акселераційних програм
На жаль, ми ще не брали участі ні в яких програмах інкубації / прискорення. Сподіваюся, налагодивши процес розробки, ми зможемо взяти участь у такій програмі, щоб поліпшити реалізацію нашої ідеї.
Перемоги в Конкурсах і інші нагороди
Як і в попередньому питанні, ми не брали участі ні в одному з подібних заходів.