Fazeshift تجمع 22 مليون دولار لتوسيع آليتها المالية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي

Fazeshift، شركة ناشئة تركز على توفير آليتها لعمليات حسابات القبض مع وكلاء الذكاء الاصطناعي، جمعت 17 مليون دولار في تمويل الجولة الأولى، مما رفع إجمالي تمويلها إلى 22 مليون دولار. قاد الجولة F-Prime، مع مشاركة من Gradient وY Combinator وWayfinder وPioneer Fund وRitual Capital وعدد من المستثمرين الملاك.

تعتبر الشركة جزءًا من موجة متزايدة من الشركات الناشئة التي تتحرك أبعد من مساعدي الذكاء الاصطناعي وداخل الأنظمة القادرة على تنفيذ العمل التشغيلي بشكل مستقل. في حالة Fazeshift، هذا يعني توفير العمليات المالية التي لا تزال فرق الشركات الكبيرة تديرها من خلال جداول البيانات والبريد الإلكتروني وأنظمة تخطيط الموارد وأنظمة إدارة علاقات العملاء و منصات الدفع.

لماذا لا تزال حسابات القبض عقبة كبيرة

تعتبر حسابات القبض واحدة من أقل أجزاء التمويل في الشركات تحديثًا. حتى المنظمات الكبيرة تعتمد غالبًا على سير عمل متجزئة لإنشاء الفواتير وجمعها ومطابقة الدفعات ومصالحة الحسابات.

يضيع الكثير من الوقت من قبل فرق التمويل في تتبع المدفوعات يدوياً عبر الأنظمة وحل النزاعات ومطاردة الفواتير المتأخرة. يمكن أن تؤثر هذه اللامفعالية بشكل مباشر على تدفق النقد وزيادة ما يسميه فرق التمويل بأيام المبيعات المستحقة، وهو مقياس يستخدم لقياس الوقت الذي تستغرقه الشركات لجمع المدفوعات.

تحاول Fazeshift حل هذه المشكلة من خلال بناء وكلاء ذكاء اصطناعي يعملون عبر أدوات البرمجيات الحالية بدلاً من استبدالها تمامًا. يتكامل المنصة مع أنظمة تخطيط الموارد وأنظمة إدارة علاقات العملاء ومعالجات الدفع ومنصات التواصل لتوفير سير العمل من البداية إلى النهاية.

كيف تعمل وكلاء Fazeshift الذكاء الاصطناعي

على عكس منصات التأهيل التقليدية التي تعتمد بشكل كبير على القواعد الثابتة والاستiggers اليدوية، تضع Fazeshift برمجيتها كطبقة تنفيذ قادرة على تنفيذ العمليات المالية بشكل مستقل.

صمم وكلاء الذكاء الاصطناعي في المنصة لمعالجة وظائف حسابات القبض الأساسية، بما في ذلك إنشاء الفواتير ومصالحة الدفعات وجمعها وتواصل العملاء وتحديث النظام. بدلاً من تقديم التوصيات، ينفذ هؤلاء الوكلاء المهام مباشرة عبر الأنظمة، وجلب السياق اللازم لإكمال سير العمل دون تدخل إنساني دائم.

هذا يشمل التعامل مع سيناريوهات الدفع المعقدة ومصالحة الفواتير عبر عدة أنظمة وتنسيق الاتصالات مع العملاء على نطاق واسع – مجالات كانت تتطلب في الماضي جهدًا يدوياً كبيرًا.

النمو مدفوعًا بالطلب على الشركات الكبيرة

ت报道 Fazeshift نموًا سريعًا خلال العام الماضي، مع قاعدة متزايدة من العملاء الشركات الكبيرة، بما في ذلك Sigma Computing وSnyk وMeter وClipboard Health. في بعض التطبيقات، تدعي الشركة أن منصتها تؤتي أتمتة الغالبية العظمى من مهام حسابات القبض اليدوية.

يأتي هذا الجاذب في وقت يضغط فيه على إدارات المالية لتحسين الكفاءة دون زيادة عدد الموظفين. ظلت حسابات القبض، على وجه الخصوص، شديدة الاعتماد على العمالة اليدوية على الرغم من التحديث الواسع النطاق عبر مجموعة تكنولوجيا المالية.

تركز نهج Fazeshift على ربط البيانات عبر الأنظمة بدلاً من تقديم منصة مستقلة أخرى. من خلال التكامل مع أدوات موجودة مثل أنظمة تخطيط الموارد ومنصات الفواتير وأنظمة إدارة علاقات العملاء، توضع وكلاء الذكاء الاصطناعي للشركة كطبقة تعمل عبر بيئات متجزئة.

صعود التمويل المستقل

يشير مسار Fazeshift إلى تحول أوسع في هيكلة وظائف التمويل. في حين أن حسابات القبض هي البداية، فإن النهج الكامن يُشير إلى تحول نحو ما يمكن وصفها بالتمويل المستقل – حيث لا تدعم البرمجيات سير العمل فحسب، بل تنفذه.

يعكس هذا تطورًا أوسع عبر أنظمة الشركات. تم تصميم الأدوات السابقة لتنظيم المعلومات ودعم اتخاذ القرارات من خلال لوحات القيادة والتقرير. بدأت أنظمة الذكاء الاصطناعي الأكثر حداثة في العمل مباشرة داخل تلك البيئات، وتنفيذ المهام التي كانت تتطلب في السابق مدخلات بشرية دائمة.

التمويل هو نقطة انطلاق طبيعية لهذا التحول. العديد من العمليات قائم على القواعد والمتكررة، ومع ذلك لا تزال تتطلب تنسيقًا عبر عدة أنظمة ووثائق وقنوات اتصال. هذا المزيج جعل من الصعب توفير التأهيل الكامل، ولكن تقدم وكلاء الذكاء الاصطناعي يبدأ في سد هذه الفجوة.

إذا استمر هذا النموذج في التطور، قد تنتقل فرق التمويل بعيدًا عن التنفيذ اليدوي نحو إشراف على الأنظمة المأتمة، مع التركيز على معالجة الاستثناءات والامتثال واتخاذ القرارات الاستراتيجية. تمتد الآثار أبعد من الكفاءة – يمكن أن يعيد هذا النوع من التأهيل تشكيل كيفية نمو المنظمات، وإدارة تدفق النقد، وهيكلة فرق الخلفية على مر الزمن.