Sunil Padiyar, Chief Technology Officer hos Trintech – Intervieuserie

Sunil Padiyar er en erfaren Chief Technology Officer (CTO) med en solid track record i at arkitektere cloud-baserede B2B SAAS-løsninger for hurtigt voksende software-virksomheder. Som CTO i Corcentric, ledede han en omsætningsvækst på 25% årligt, med fokus på CFO-kontoret ved at strømline regnskabsafdelingen, automation, indkøb og betalings-transaktioner. Sunil havde også rollen som CTO i FacilitySource, hvor han overvågede dens bemærkelsesværdige udvidelse fra 40 millioner dollars til 250 millioner dollars på kun 5 år, hvilket kulminerede i en succesfuld overtagelse af CBRE.

Trintech er en global udbyder af cloud-baseret software, der automatiserer finansielle lukkeprocesser og kontoregnskaber for finans- og regnskabsteams. Med over 35 års erfaring, understøtter det tusindvis af kunder i over 100 lande, og behandrer milliarder af transaktioner årligt. Virksomheden udnytter AI-dreven automation og strategiske partnerskaber til at hjælpe finansprofessionelle med at skifte fra manuelle opgaver til mere værdifulde arbejdsopgaver.

Hvad var det, der først tiltrækede dig til at bygge løsninger, der giver finansholdene mere magt, og hvordan er den motivation udviklet sig over din karriere?

Tidligt i min karriere så jeg, hvor meget tid og energi finansholdene brugte på repetitive, manuelle opgaver — og hvor lidt af deres dag var tilbage til analyse og beslutningstagning. Det blev klart, at teknologi kunne ændre den balance, så finansprofessionelle kunne fokusere på mere værdifulde aktiviteter. Over tid er min motivation udviklet sig fra blot at automatisere opgaver til at genopfinde arbejdsprocesser helt, så AI og automation ikke blot sparer tid, men også forbedrer nøjagtighed, overholdelse og den samlede kvalitet af finansielle indsigt.

Hvordan udnytter Trintech i øjeblikket AI inden for sine egne interne operationer til at forbedre effektivitet eller beslutningstagning?

Internt bruger vi AI til at strømline processer på tværs af multiple teams. I operationer hjælper AI os med at identificere og prioritere support-billetter, hvilket muliggør en hurtigere løsning for vores kunder. I produktudvikling bruger vi AI-assisterede kodningsværktøjer til at accelerere funktionudlevering, mens vi fastholder kvalitetsstandarder. Vi eksperimenterer også med AI til at analysere kunde-tilbagemeldinger i stor skala, hvilket hjælper vores produkt- og kundesucces-teams med at spotte trends og muligheder langt hurtigere end traditionelle metoder.

Kan du føre os igennem, hvordan AI er integreret i Trintechs produkter for at hjælpe finansholdene med at lukke hurtigere, reducere risiko eller forbedre nøjagtighed?

AI er ikke boltet på vores produkter — det er integreret i deres kerne-arbejdsprocesser. I vores Cadency-platform fungerer AI i kontekst, med fuld bevidsthed om kundens miljø, data og overholdelseskrav. Dette muliggør funktioner som automatiseret oprettelse af journalposter, prioritering af undtagelser og dynamiske genskabsplaner til at blive tilpasset til hver organisation. I vores Adra-platform er AI bygget ind i brugergrænsefladen for at levere hurtige sejre: anbefalinger af match-regler, mapping af datafelter og assistance med oprettelse af journalposter — alt dette kan gøres med et enkelt klik. Dette gør AI tilgængelig og virkningsfuld for brugere uden krav om kompleks opsætning.

Er der specifikke AI-drevne funktioner i Cadency eller Adra, som du føler har været game-changere for jeres kunder?

For Cadency, har Risk-Intelligent Automation været transformerende — automatisk prioritering og routing af undtagelser baseret på risiko, og reduktion af manuel gennemgang med op til 90%. Derudover kan vores journal-postautomation reducere tiden til at oprette en enkelt post fra op til 9 minutter til omkring 1 minut. Over hundredvis af poster, er effektivitetsgevinsterne for finansholdene enorme.

For Adra, forbedrer AI produktiviteten på hver stage af lukningen. Funktioner som MatchAssist anbefaler transaktionsmatch-regler, hvilket reducerer den manuelle indsats til at konfigurere match-logik. AI formaterer også indgående data og auto-populerer felter under import, hvilket eliminerer repetitivt arbejde og forbedrer match-rater — alt dette accelererer genskab og reducerer brugertræthed.

Hvordan beslutter dit team, hvilke AI-kapaciteter at udvikle herefter — hvilken er processen fra idé til implementering?

Vi starter med kundens smertepunkter. Vores produktchefer, kundesucces-teams og AI-specialister arbejder sammen for at identificere, hvor AI kan have den største indvirkning. Herefter prioriterer vi muligheder baseret på værdi, gennemførlighed og tilslutning til vores produktvision. Prototyper udvikles hurtigt og testes med en lille gruppe kunder for at validere resultater. Først efter at have bevist målbare resultater, ruller vi dem ud mere bredt.

Hvad er AI’s rolle i at opdage anomalier, forebygge fejl eller forbedre overholdelse i finansielle arbejdsprocesser?

Vores AI analyserer både data indtastet af brugeren og den underliggende transaktionsdata for anomalier, potentielle fejl og overholdelsesbrud. Fordi vores AI er kontekst-bevidst og har intelligensen til at genkende den specifikke kunde, den tjener, kan den påtvinge overholdelsesregler, der er tilpasset til den kundes governance og regulativt rammeværk. Dette betyder, at systemet ikke blot generisk flagger problemer — det anvender de rigtige kontroller for den organisation, hvilket sikrer nøjagtighed og overholdelse uden at bremse processen.

Hvordan sikrer I, at AI-udgangspunkter i jeres løsninger er forklarlige og tillidsværdige for finansholdene, der afhænger af dem?

Vi designer AI-udgangspunkter til at være fuldt gennemsigtige. Hver anbefaling er ledsaget af den bagvedliggende grund eller datapattern, så brugere kan forstå hvorfor systemet gjorde den foreslåede handling. I Cadency, for eksempel, viser undtagelses-risikoscore de faktorer, der bidrog til scoren, hvilket tillader finansholdene at validere logikken, før de handler. Denne gennemsigtighed opbygger tillid og sikrer, at AI forbliver en assistent, ikke en sort kasse.

Kan du dele en succes-historie, hvor en kunde opnåede målbare resultater på grund af AI-dreven automation i jeres platform?

En af vores enterprise-kunder er i øjeblikket i gang med at teste vores AI-drevne journal-postautomation i Cadency. Før AI, kunne oprettelse af en enkelt journal-post tage op til 9 minutter af manuelt arbejde. Med vores automation, tager samme proces nu omkring 1 minut. Over tusindvis af journal-poster, der behandles hver måned, er effektivitetsgevinsterne enorme — oversættende til betydelige omkostningsbesparelser og frigørelse af finansholdene til mere strategisk arbejde. Testen er allerede i gang med at levere stærke resultater og forventes at gå live i den nærmeste fremtid.

Hvordan balancerer Trintech AI-innovation med vedligeholdelse af sikkerheden og integriteten af følsomme finansielle data?

Sikkerhed er ikke forhandelbar.

Alle vores AI-tjenester opererer i en stateløs konfiguration, hvilket betyder, at kundedata ikke behandles eller bruges til model-træning. Proprietære ML-modeller er hostet i private cloud-miljøer, og generativ AI adgang gives gennem enterprise-grads API’er fra Microsoft Azures OpenAI-tjeneste. Data er krypteret under overførsel og i hvile, og vores systemer er SOC 2 og ISO 27001-certificerede. Dette sikrer, at innovation aldrig kommer på bekostning af data-integritet.

Settende fremad, hvordan forestiller du dig, at AI vil transformere både Trintechs interne operationer og den måde, kunderne oplever jeres produkter på over de næste 5 år?

Over de næste 5 år, vil AI skifte fra at være en funktion inden for vores løsninger til at være en orkestrator af hele den finansielle lukkeproces. For kunderne, betyder dette, at AI ikke blot automatiserer enkelt-opgaver, men også forudser, hvad der skal ske herefter, orkestrerer arbejdsprocesser på tværs af systemer, og fremhæver indsigt før problemer opstår. Internt, vil vi fortsætte med at bruge AI til at forbedre effektivitet i R&D, kundesupport og operationer, hvilket sikrer, at vi kan levere mere værdi til kunderne hurtigere.

Tak for det gode interview, læsere, der ønsker at lære mere, skal besøge Trintech.