Michael Rangel, zakladatel Novo – série rozhovorů

Michael Rangel, zakladatel Novo, je fintech podnikatel, který společnost založil v roce 2016 a působil jako její CEO více než devět let, pomáhal přeměnit Novo z počátečního konceptu na finanční platformu sloužící malým podnikům. Během svého působení Rangel pracoval na vývoji produktů, získávání financí, náboru, provozu, partnerstvích a go-to-market strategii, pomáhal společnosti získat více než $170 million v financování. V dubnu 2025 odstoupil z pozice CEO, ale zůstává zapojen jako zakladatel a člen představenstva Novo, podporující její dlouhodobou misi posilovat podnikatele a nezávislé firmy. Před založením Novo strávil Rangel více než pět let v obchodní administraci a provozu ve společnosti Fairholme Capital Management, po dřívější roli v provozu ve společnosti Smith Barney.

Novo je fintech platforma navržená speciálně pro nezávislé podniky, podnikatele, freelancery a malé podnikatele, která kombinuje firemní běžný účet s nástroji pro platby, fakturaci, správu výdajů, plánování cash flow, úvěrování a firemní úvěry. Platforma se integruje s více než 40 podnikatelskými nástroji, včetně QuickBooks, Stripe, Shopify, Square a Xero, což pomáhá firmám propojit bankovnictví s účetnictvím, platbami a provozními workflow. Novo také využívá AI poháněnou modely od OpenAI, Anthropic a Google k zefektivnění procesů, jako je onboarding a kategorizace výdajů. Společnost uvádí, že její platforma je důvěryhodná pro více než 250,000 nezávislých podniků. Novo samo je fintech, nikoli banka, přičemž bankovní služby a vklady pojištěné Federal Deposit Insurance Corporation (FDIC) jsou poskytovány prostřednictvím partnera Middlesex Federal Savings.

Založil jste Novo v roce 2016 a téměř deset let jste ho budoval kolem finančních potřeb malých firem. Když se ohlédnete za problémy, které jste tehdy chtěl řešit, které z nich si myslíte, že je nyní AI schopna řešit způsoby, které nebyly možné, když jste společnost zakládal?

AI může mít hluboký dopad na to, jak provozujete podnik a poskytujete hodnotu zákazníkům. Když jsme zakládali Novo, jedním z problémů, které jsme chtěli vyřešit, bylo to, že firma s ročním obratem $1,000, firma s ročním obratem $100,000 a firma s ročním obratem $1 million mohou představovat překvapivě podobnou provozní zátěž pro banku. Stále musíte podporovat onboarding, compliance, podvody, bezpečnost, monitorování transakcí a zákaznický servis, bez ohledu na to, kolik příjmů tento zákazník pro vás generuje. To znamenalo, že banky musely budovat velké provozní týmy na podporu zákazníků, kteří individuálně nebyli vždy tak hodnotní.

Před deseti lety jsme věřili, že software může pomoci tuto rovnici změnit. AI to nyní posouvá mnohem dál. Specialista na compliance může využívat AI k shrnutí informací, zpracování dokumentů a tvorbě zpráv či odpovědí, což umožňuje jedné osobě zvládnout více než desetkrát větší objem než dříve. Naše týmy zákaznické podpory mohou nechat AI řešit rutinní dotazy, aby lidé mohli věnovat čas problémům, které skutečně vyžadují úsudek. Modely podvodů mohou dříve identifikovat potenciální problémy a pomoci nám rychleji získat zpět ztráty, když se něco pokazí. AI nám poskytla mnohem lepší způsob, jak naplnit to, k čemu bylo Novo vytvořeno – poskytovat bankovní zkušenost, která funguje pro podniky bez ohledu na jejich velikost.

Malé podniky historicky postrádaly přístup k finančním týmům, analytikům a sofistikovanému softwaru, který mají větší společnosti. Jak moc může AI realisticky uzavřít tuto mezeru v zdrojích a kde zůstane lidská odbornost nezbytná?

AI se vyvíjí neuvěřitelně rychle, ale tempo vypadá velmi odlišně v závislosti na tom, kde se nacházíte. Pokud pracujete v technologiích v San Franciscu nebo New Yorku, pravděpodobně máte zcela odlišnou zkušenost s AI než malý podnikatel, který se jen snaží vést svou firmu.

Mnoho problémů, kterým malé podniky čelí, je již v dosahu AI. Větší výzvou je, že technologie se vyvíjí rychleji, než se lidé dokážou naučit ji používat. Proto mě zajímá, co dělají společnosti jako Anthropic s produkty navrženými tak, aby méně technickým uživatelům poskytly výchozí bod.

Lidská odbornost nezmizí, ale AI může tuto mezeru uzavřít tím, že učiní odbornost přístupnější. Viděl jsem produkty jako April Tax, které dělají věci, jež dříve vyžadovaly hodně času a specializované znalosti, mnohem jednodušší pro majitele malých firem. Nejsme ještě v bodě, kdy AI může vaši firmu uvést na autopilotu, ale pokud jste někdy ztráceli víkend přípravou na podání daní, získání toho času zpět má smysl.

Kde dnes vidíte, že AI vytváří nejhmatatelnější hodnotu pro majitele malých firem, zejména v oblasti předpovědi cash flow, správy výdajů, rozpočtování a každodenního finančního rozhodování?

Jednou z nejužitečnějších aplikací AI, kterou jsme v Novo vytvořili, je ve skutečnosti něco, co zní poměrně jednoduše – označování transakcí. Historicky vyžadovalo, aby tyto modely fungovaly dobře, obrovské množství tréninkových dat, a i tak jste mohli dosáhnout jen kolem 80% přesnosti. To není dostatečné, když pracujete s finančními informacemi někoho, protože stále musíte vše kontrolovat.

Použitím menšího množství našich vlastních dat, některých technik destilace modelů a špičkových modelů, když naše systémy nejsou jisté, jsme nedávno posunuli přesnost na výrazně nad 97 % a blíže k 99 %. Jakmile můžete přesně pochopit, co každá transakce představuje, můžete na základě těchto dat vytvořit mnohem užitečnější finanční nástroje. Může to napájet přehledy výdajů, základní FP&A a dokonce pomoci podniku oddělit peníze na věci jako mzdy a platby dodavatelům, aby je nevyčerpali jinde.

Co je zajímavé, je to, že LLM jsou překvapivě dobré v klasifikaci a shlukování. To znamená, že můžeme vzít transakce podniku a začít vytvářet personalizovaný pohled na jeho finance bez té inženýrské složitosti, která dříve byla nutná. Pro naši zákaznickou základnu jsou schopnosti dnešního AI ve skutečnosti před náročností problémů, které se snažíme řešit. To je docela vzrušující místo.

Jedním z příslibů AI je posun finančního softwaru od pouhého zobrazování podnikatelům toho, co se stalo, k proaktivnímu říkání, co by měli udělat dál. Jak v praxi vypadá skutečně inteligentní finanční platforma?

Nejlepší bankovní zkušenost, kterou můžete mít, je stále rozhovor s někým ve vaší bance, kdo zná vše o vašem podnikání. Rozumí vaší historii, tomu, čeho se snažíte dosáhnout, a tomu, co můžete potřebovat dál. Software byl vždy umožňovatelem tohoto vztahu, ale nenahradil jej.

Pro mě se skutečně inteligentní finanční platforma začíná připomínat tím, že jste snížili počet lidí, které potřebujete v místnosti k řízení svého podniku. Měli byste být schopni položit otázku, získat odpověď, vidět správné informace a dostat užitečné vedení, aniž byste museli sami zjišťovat, kde je hledat. Důležitá část je, že odpovědi důvěřujete.

V Novo někdy říkáme, že soutěžíme s chodníkem. Navštívit bankovního poradce je stále skvělý zážitek. Neexistuje žádná aplikace, kterou byste museli ovládat, někdo vás zná a může vás vést na základě vašeho podniku. AI nám dává šanci přenést část tohoto zážitku na nedostatečně obsluhovanou skupinu podniků v rozsahu, který dříve nebyl možný. Pro naše zákazníky je tato příležitost konečně dosažitelná.

Mohla by AI nakonec fungovat jako druh virtuálního finančního ředitele pro malý podnik, neustále sledovat finance, identifikovat rizika a doporučovat kroky? Jaké schopnosti by se musely vyvinout, než by podnikatelé mohli takovému systému důvěřovat?

Ano, a říkám to s jistotou, protože je to něco, co už budujeme. Na začátku tohoto roku jsme vydali naši infrastrukturu AI Agent konkrétně s cílem posunout se k této vizi.

Těžkost není v tom, aby model odpověděl na otázku. Jde o vytvoření něčeho, čemu lidé mohou důvěřovat ve svých finančních životech. Naučili jsme se to na vlastní kůži. Naše první beta kohorta byla dobrá, ale nebyla dostatečně dobrá na to, abychom mohli říci, že zkušenost nakonec neztratí důvěru někoho. Proto jsme pokračovali, zlepšovali, jak se systém učí, jak spolupracují specializovaní agenti a jak využívají dostupné informace a nástroje.

Co jsme postavili, je v podstatě bankovně specifický systém agentů, kde různí agenti řeší například transakce, podvody, karty a ACH, každý se svými nástroji a znalostmi. Vyžadovalo to hodně práce, ale výsledky jsou nyní skutečně dobré. Nechceme něco takového uspíchat jen proto, že AI má moment. To by bylo nespravedlivé vůči zákazníkovi. Ale pro podniky té velikosti, které obsluhujeme, věřím, že ten moment nastal, a to je neuvěřitelně vzrušující.

Přístup ke kapitálu zůstává jednou z největších výzev pro malé podniky. Jak by AI mohla změnit underwriting a půjčování a mohly by alternativní data umožnit finančním institucím hodnotit podniky, které tradiční úvěrové modely často přehlížejí?

Toto je oblast, kde si myslím, že se konverzace zamotá. Nejde vlastně o AI. Jde o spravedlnost a pochopení toho, co tyto modely skutečně dokážou.

Nikdy byste neměli používat špičkový jazykový model jako model rozhodující o úvěru. LLM jsou nondeterministické, což znamená, že stejné vstupy mohou vést k různým výstupům. Tradiční modely strojového učení používané pro úvěrová rozhodnutí jsou deterministické, takže stejné vstupy dávají stejný výsledek. Tento rozdíl má obrovský význam při rozhodování, kdo získá úvěr. Musíte vědět, jaké faktory rozhodnutí řídí, testovat zaujatost a být schopni opravit problémy, když se objeví.

AI nám naprosto může pomoci vytvořit lepší modely pro pochopení rizika a v Novo to děláme výborně. Ale nemyslím si, že AI samotná řeší větší problém přístupu malých podniků ke kapitálu. Velká část tohoto problému pramení z regulačního prostředí vytvořeného rámcem Basel, který změnil ekonomiku úvěrů malým podnikům pro banky a učinil je méně ochotnými tato rizika podstoupit.

Vždy říkáme, že malé podniky jsou páteří ekonomiky, ale vybudovali jsme finanční systém kolem nich, kde jsou mnohá rozhodnutí ovlivňující jejich schopnost přežít přijímána v místnostech, ve kterých nemohou mluvit. To je mnohem větší problém než to, zda máme lepší AI model.

AI se také stává stále důležitějším při odhalování podvodů a finanční bezpečnosti. Jak mohou finanční platformy využívat AI k identifikaci podezřelé činnosti, aniž by vytvářely nadměrné množství falešně pozitivních výsledků nebo ztěžovaly legitimní transakce pro malé podniky?

AI je obzvláště užitečná při odhalování věcí, které nevypadají správně. Jazykové modely jsou překvapivě dobré v klasifikaci a shlukování, což znamená, že je můžete použít k identifikaci neobvyklého chování za poměrně nízké náklady.

Důležitý rozdíl je v tom, že bych nedeterministický model nepoužíval k finálnímu rozhodnutí. Použil bych jej k označení podezření a poté by rozhodnutí učinil deterministický model. Takto jsme přistupovali k podvodům v Novo.

Spolupracujeme také s firmami jako Sardine, které mohou do našich modelů přinést vzory z mnohem širšího souboru finančních institucí. Pomáhají nám identifikovat například přihlašovací údaje, které byly dříve spojeny s podvody, nebo chování vypadající jako automatizovaná aktivita. Na základě této kombinace technologií a odbornosti jsme vybudovali silnou operaci proti podvodům. Bezpečnost je vždy závod v zbrojení, ale AI nám poskytuje lepší nástroje, jak mu předstihnout.

Finanční AI systémy mohou mít přístup k mimořádně citlivým informacím o výnosech, výdajích, zákaznících a finančním zdraví společnosti. Jaká opatření by podnikatelé měli očekávat v oblasti ochrany soukromí, bezpečnosti a využití jejich finančních dat k trénování AI modelů?

Existuje několik úrovní, počínaje zásadami a podmínkami modelů, které používáte. Hlavní poskytovatelé špičkových modelů nabízejí enterprise a API řešení, kde se zákaznická data nepoužívají k trénování jejich modelů, ale stále existuje důležitý rozdíl mezi používáním modelu přes API a používáním v aplikaci určené koncovému uživateli, kde je ukládána historie konverzací.

Otázkou je také, kolik informací chcete AI systému skutečně poskytnout. V Novo jsme navrhli naše agenty tak, aby si zákazníci mohli tuto volbu zvolit. Můžete chtít, aby agent odpovídal na otázky pouze na základě našich bankovních znalostí, nebo vás jen nasměroval, kde se informace v aplikaci nacházejí, nebo můžete být ochotni poskytnout více svých finančních údajů, protože to vede k lepší odpovědi.

Také jsme umístili systémy mezi zákaznická data a modely, které automaticky odstraňují citlivé informace, jako jsou identifikační čísla firem (EIN) a čísla sociálního zabezpečení, a naše systémy opakovaně testujeme, abychom zajistili, že neodhalí informace, které by neměly být zveřejněny. To je to, co dělá tvorbu kvalitní AI obtížnou. Nejde jen o to, aby byl model chytrý. Musíte vybudovat ochranná opatření kolem něj a neustále je testovat.

V současnosti je kolem AI ve fintechu obrovské nadšení. Které aplikace považujete za skutečně transformační pro malé podniky a kde si myslíte, že odvětví momentálně přehání, co AI dokáže dodat?

Pro AI by mělo být nadšení v každém odvětví. Už jsme to viděli. Internet změnil způsob, jakým distribuujeme software, prohlížeče změnily způsob, jak k němu přistupujeme, cloud computing změnil způsob, jak jej nasazujeme, a mobilní zařízení změnila, kde jej můžeme používat. AI nyní mění způsob, jakým software zažíváme.

Nejzajímavější je, že měníme i samotný jazyk softwaru. Lidé mohou stále častěji vytvářet software tím, že popisují, co chtějí, v přirozeném jazyce, místo aby se učili JavaScript nebo Python. Po desetiletí byl tento technický znalost jedním z faktorů, který bránil vývoji softwaru. Tato brána se začíná otevírat, což je částečně důvod, proč firmy jako Lovable a Replit tak rychle rostou.

Současně si myslím, že jsme stále v úplně rané fázi. Velká část hype pochází od lidí v Silicon Valley, kteří zažívají AI úplně jiným tempem než ostatní. Firmy, které z ní získávají skutečnou hodnotu, ji nepovažují za magii. Zjišťují, co AI skutečně dokáže, a aplikují ji na problémy, kde funguje.

Stále jsme na začátku. Když porovnáte přijetí AI s ranými adopčními křivkami internetu a mobilních technologií, je to neuvěřitelně brzy. Proto si myslím, že odmítnout AI jen proto, že dnešní technologie nesplňují část hype, by bylo jako podívat se na raný internet a rozhodnout, že je to jen módní výstřelek.

Jak vidíte budoucnost, jak si myslíte, že AI přetvoří samotné bankovnictví pro malé podniky? Můžeme se nakonec posunout od dnešního modelu účtů, dashboardů a finančních nástrojů k autonomním finančním platformám, které aktivně spravují většinu finančních operací společnosti jménem jejího vlastníka?

To je vize, kterou v Novo budujeme. Základně chceme znovu vytvořit pocit, že máte skvělého bankovního poradce ve svém telefonu. Měli byste být schopni položit otázku a získat odpověď, nechat si vygenerovat graf nebo zprávu, když ji potřebujete, slyšet o úvěru ve správný okamžik, objevit pojištění, jak vaše firma roste, a dokonce se dozvědět o grantech či daňových změnách, které by vám mohly prospět.

Inovace nespočívá jen v tom, že AI něco za vás udělá. Jde o to, aby AI tyto úkoly vykonávala tak dobře, že jí skutečně důvěřujete. To je mnohem obtížnější, než se zdá, a myslím, že důvěra se stává vlastností samotného produktu.

Umělá inteligence dokáže v kontextu uchovávat mnohem více informací než člověk, ale nemůže nahradit lidské vztahy, které skutečně posouvají podniky vpřed. Lidé podstupují rizika, budují vztahy a vytvářejí příležitosti, které pohánějí ekonomiku. Proto naše měřítko úspěchu v Novo není přimět vás trávit více času v naší aplikaci. Je to naopak. Chceme, aby jste tam strávili co nejméně času a během několika minut dosáhli více, než jste mohli dříve.

Děkujeme za skvělý rozhovor, čtenáři, kteří se chtějí dozvědět více, by měli navštívit Novo.