В типичной организации финансы являются одной из наиболее важных функций. Однако команды часто увязают в ручных рабочих процессах. Согласно опросу Paylocity, поставщика программного обеспечения для управления персоналом, 38% финансовых команд тратят более четверти своего времени на ручную работу, например, на проверку счетов.
Матье Хафемайстер, бывший финтех-инвестор Andreessen Horowitz, говорит, что он видел, как многие финансовые организации с трудом расширяются из-за всей работы, которую они выполняют вручную.
«Статус-кво в сфере финансов — это бесчисленное множество точечных решений, которые собираются вместе в финансовом отделе», — сказал Хафемейстер TechCrunch. «Excel по-прежнему остается наименьшим общим знаменателем, ограничивающим возможности автоматизации».
По мнению Хафемейстера, большинство финансовых отделов действительно сильно полагаются на электронные таблицы. Одно исследование показало, что 82% до сих пор используют файлы Excel для составления бюджета, прогнозирования и других основных действий по финансовому планированию.
Испытав эти разочарования на собственном опыте, будучи руководителем роста в финтех-фирме Jeeves, Хафемейстер решил объединиться с Тедом Майклсом, предыдущим руководителем финансового отдела и старым другом Дживса, чтобы запустить платформу для автоматизации финансовых задач.
Платформа, получившая название Concourse, подключается к финансовым системам предприятий, позволяя финансовым командам извлекать и анализировать данные, создавать диаграммы и задавать специальные вопросы, такие как «Каков наш доход не по GAAP?»
«Concourse может активно выявлять идеи, которые позволяют финансовым командам лучше подготовиться, позволяя им опережать тенденции», — сказал Хафемейстер. «Вместо инструмента, который пытается повысить скорость или эффективность выполнения задачи, Concourse можно поручить отдельные задачи, которые он может выполнять самостоятельно».
Автоматизация финансов — это не совсем новая технология. Linq недавно вышел из тени с помощью искусственного интеллекта для автоматизации аспектов исследований для финансовых аналитиков. Ledge и Doopla также создают ряд инструментов генеративного моделирования, ориентированных на финансы.
Но что отличает Concourse, по словам Хафемейстера, так это его способность выполнять финансовые рабочие процессы с помощью «сложных, многоэтапных операций». Например, платформа может получать данные из информационной панели NetSuite компании, загружать файлы CSV, а затем копировать эти данные в электронную таблицу Excel.
«Мы используем большие языковые модели, чтобы делать то, для чего они лучше всего подходят, и сочетаем их с более традиционными методами анализа данных», — объяснил Хафемейстер.
Существует большой интерес к ИИ в сфере финансов. Один опрос показал, что 58% финансовых команд сейчас используют ту или иную форму технологии искусственного интеллекта, что на 21% больше, чем в 2023 году. По оценкам Grand View Research, сегмент «ИИ в финансовых технологиях», стоивший три года назад $9,45 млрд, ежегодно растет на 16,5%.
Но чтобы иметь шанс добиться успеха на рынке технологий автоматизации финансов, Concourse придется продемонстрировать рентабельность инвестиций своего продукта — а это непростая задача. По мнению Gartner, демонстрация или оценка ценности ИИ является главным препятствием на пути его внедрения почти для половины компаний.
Concourse также придется успокаивать страхи потенциальных клиентов перед ошибками и галлюцинациями, вызванными искусственным интеллектом. По данным опроса британских руководителей, проведенного HR-специалистом Peninsula, 40% заявили, что неточности в инструментах искусственного интеллекта являются ключевой проблемой, за которой следуют опасения по поводу конфиденциальности данных.
Хафемейстер сказал, что Concourse использует «различные инструменты и методы» для проверки и проверки фактов, чтобы гарантировать, что его ИИ выполняет задачи так, как задумано. Он добавил, что Concourse не использует данные компаний для обучения своих моделей ИИ — по крайней мере, без явного разрешения — и что платформа только собирает данные, которыми с ней делятся клиенты.
«Точность данных имеет первостепенное значение в финансах, где ответы обычно либо полностью верны, либо совершенно неверны», — сказал Хафемейстер. «Поэтому в Concourse мы потратили много времени и усилий на создание искусственного интеллекта, который сможет точно выполнять поставленную перед ним задачу. Мы также очень серьезно относимся к конфиденциальности и безопасности данных и создали Concourse, используя лучшие отраслевые практики».
Люди, похоже, готовы поверить Хафемейстеру на слово.
Concourse, который все еще находится в стадии бета-тестирования перед более широким запуском, запланированным на следующий год, имеет несколько клиентов, включая Instabase и Shef, и капитал в размере 4,7 миллиона долларов. Бывший работодатель Хафемейстера, a16z, инвестировал в стартап вместе с Y Combinator, CRV и Box Group.
Хафемайстер говорит, что в настоящее время основное внимание уделяется разработке продуктов и увеличению штата из шести человек в нью-йоркском Concourse.
«Мы собрали деньги, чтобы нанять больше инженеров, разработать больше рабочих процессов, которые сможет выполнять наш ИИ, расширить охват интеграции данных и начать масштабировать нашу функцию вывода на рынок», — сказал он. «Особое внимание при подборе инженеров уделяется найму инженеров по бэкэнду, машинному обучению и искусственному интеллекту».