Ravical ने AI के ज़रिए लेखांकन विशेषज्ञता का विस्तार करने के लिए सीड फंडिंग में 1.7 करोड़ डॉलर जुटाए

लेखांकन फर्में अक्सर अधिक ग्राहकों को सेवाएँ देने के लिए अपनी टीम में और लोगों को शामिल करके बढ़ती हैं। Ravical ने एक अलग मॉडल अपनाने के लिए सीड फंडिंग में 1.7 करोड़ डॉलर जुटाए हैं: किसी फर्म के सबसे कुशल लोगों की विशेषज्ञता को साझा AI कार्यप्रवाहों में ढालना, जिन्हें उसके सभी ग्राहकों के लिए लागू किया जा सके।

MMC Ventures ने इस निवेश दौर का नेतृत्व किया। इसमें मौजूदा निवेशक Lakestar और Pitchdrive के साथ नए निवेशक Shapers ने भी हिस्सा लिया। इस निवेश से Ravical की कुल फंडिंग 2.5 करोड़ डॉलर हो गई है।

कंपनी का कहना है कि यूरोप की 100 से अधिक लेखांकन फर्में पहले से ही उसके प्लेटफ़ॉर्म का इस्तेमाल करती हैं। वह इस पूँजी का उपयोग उत्पाद विकास, टीम का विस्तार और UK, बेल्जियम, नीदरलैंड और जर्मनी में कारोबार बढ़ाने के लिए करेगी। साथ ही, वह यूरोप में अपनी पहुँच बढ़ाना जारी रखेगी और संयुक्त राज्य अमेरिका में प्रवेश करेगी।

विशेषज्ञता को पूरी फर्म का साझा संसाधन बनाना

Ravical का तर्क है कि लेखांकन क्षेत्र में AI तक पहुँच आम हो जाएगी, लेकिन फर्में अपने ज्ञान का इस्तेमाल किस तरह करती हैं, इसमें अंतर बना रहेगा। कोई व्यक्तिगत सहायक एक कर्मचारी के काम को बेहतर बना सकता है, लेकिन इससे वह सुधार सहकर्मियों या दूसरे ग्राहकों के लिए उपलब्ध नहीं हो जाता।

यह प्लेटफ़ॉर्म किसी फर्म के स्थापित तरीकों को काम करने की दोहराई जा सकने वाली प्रक्रियाओं में बदलने के लिए बनाया गया है। इससे ध्यान अलग-अलग जवाब तैयार करने से हटकर विभिन्न ग्राहक-कार्यों में विशेषज्ञता लागू करने पर जाता है। साथ ही, नेतृत्व यह देख सकता है कि AI का इस्तेमाल कहाँ हो रहा है और उससे क्या योगदान मिल रहा है।

फंडिंग की घोषणा में Ravical के CEO Joris Van Der Gucht ने कहा, “जब हर कर्मचारी अपना सहायक अपने तरीके से इस्तेमाल करता है, तो व्यक्ति बेहतर होता है, लेकिन फर्म नहीं।” कंपनी का लक्ष्य अनुभवी कर्मचारियों के काम करने के तरीके को समझकर उन तौर-तरीकों को पूरे ग्राहक पोर्टफ़ोलियो में इस्तेमाल करने लायक बनाना है।

यह कारोबार बढ़ाने का एक प्रस्ताव भी है। जो फर्म मौजूदा ग्राहकों के बीच उपयुक्त परामर्श सेवाओं की ज़रूरत पहचान सकती है, वह हर अवसर को खुद पहचानने के लिए ग्राहक-संबंध प्रबंधकों पर निर्भर हुए बिना अपनी सेवाओं का विस्तार कर सकती है। इससे राजस्व बढ़ेगा या नहीं, यह सिफ़ारिशों की गुणवत्ता और उनसे पैदा होने वाले काम को पूरा करने की फर्म की क्षमता पर निर्भर करता है।

साझा संदर्भ परत ग्राहक की जानकारी को एक जगह जोड़ती है

Ravical का Workspace एक ऐसी एकीकृत ज्ञान-परत का वर्णन करता है जिसमें CRM की जानकारी, ईमेल का इतिहास, बिलिंग रिकॉर्ड और दस्तावेज़ प्रणालियाँ शामिल हैं। इसकी ग्राहक-स्मृति इन स्रोतों की जानकारी को सहकर्मियों के अनुभव और प्लेटफ़ॉर्म के काम के दौरान जुटाई गई जानकारी के साथ जोड़ती है।

यह संरचना परेशानी के एक आम कारण को दूर करने में मदद करती है: किसी सवाल का जवाब देने से पहले सलाहकार को कई असंबद्ध प्रणालियों से ग्राहक की स्थिति की जानकारी फिर से जुटानी पड़ सकती है। साझा संदर्भ से अलग-अलग कार्यप्रवाहों को वही मूल जानकारी उपलब्ध हो सकती है, जिससे हर कर्मचारी को उसे दोबारा इकट्ठा नहीं करना पड़ता।

Ravical अपने प्लेटफ़ॉर्म को लेखांकन, कर, पेरोल, ऑडिट और परामर्श के कामों के लिए प्रस्तुत करता है। इसकी वेबसाइट पर ग्राहक अनुरोधों के जवाब तैयार करने और अतिरिक्त सेवा-ज़रूरतें पहचानने के लिए पूरे ग्राहक-पोर्टफ़ोलियो की जानकारी इस्तेमाल करने के उदाहरण हैं। ये उदाहरण उस कार्यप्रवाह को दर्शाते हैं जिसका लक्ष्य रखा गया है; इनसे यह साबित नहीं होता कि हर जवाब बिना पेशेवर समीक्षा के दिया जा सकता है।

तकनीकी रूप से, सामान्य मॉडल के ज्ञान और फर्म के अपने कार्य-संदर्भ में अंतर है। कोई मॉडल लेखांकन की अवधारणा समझा सकता है; लेकिन फर्म-व्यापी उपयोगी प्रणाली के लिए संबंधित ग्राहक रिकॉर्ड, उस काम की सीमाएँ और काम करने का फर्म का पसंदीदा तरीका भी जानना ज़रूरी है।

Control Room AI के इस्तेमाल को लागत और मूल्य से जोड़ता है

कंपनी का Control Room नेतृत्व को टीमों में AI के इस्तेमाल, उसकी लागत और उससे बने मूल्य की जानकारी देता है। इससे एक अलग चुनौती का समाधान होता है—किसी एक काम को बेहतर बनाने के बजाय यह समझना कि AI अपनाने से संगठन को मापने योग्य लाभ मिल रहा है या नहीं।

केवल समय बचने से क्षमता या राजस्व में ज़रूरी नहीं कि बढ़ोतरी हो। फर्म को यह जानना होगा कि समय कहाँ बच रहा है, काम उसके मानकों पर खरा उतरता है या नहीं, और कर्मचारी बची हुई क्षमता का इस्तेमाल ग्राहकों को सेवाएँ देने में कर सकते हैं या नहीं। सभी टीमों के इस्तेमाल की एक जगह से निगरानी करने पर नेतृत्व उनकी तुलना कर सकता है और तय कर सकता है कि आगे कहाँ निवेश करना है।

Ravical के लिए, इस वजह से उत्पाद के अर्थशास्त्र में शासन और निगरानी भी शामिल हैं। एकसमान तरीके और निगरानी फर्मों को अपनी विशेषज्ञता का विस्तार करने में मदद करने के लिए हैं, जबकि प्रबंधन का नज़रिया यह परखने का तरीका देता है कि इन तरीकों से उपयोगी काम हो रहा है या नहीं।

ग्राहक की गोपनीयता AI की रूपरेखा तय करती है

लेखांकन और कर फर्में संवेदनशील वित्तीय और व्यक्तिगत जानकारी संभालती हैं, इसलिए किसी भी साझा AI प्लेटफ़ॉर्म में डेटा को अलग रखना बेहद अहम है। Ravical के सुरक्षा पृष्ठ के अनुसार, हर ग्राहक का संदर्भ अलग रखा जाता है और ग्राहकों तथा उनके कामों के बीच कार्य अलग-अलग रखे जाते हैं।

कंपनी यह भी कहती है कि वह ग्राहकों के इनपुट, आउटपुट या अपलोड किए गए दस्तावेज़ों का इस्तेमाल अंतर्निहित मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए नहीं करती। उसका कहना है कि इस जानकारी को मॉडल के वेट में शामिल करने के बजाय वास्तविक समय में उससे जानकारी हासिल की जाती है। AI का प्रसंस्करण यूरोपीय संघ में किया जाता है और सामान्यतः मानवीय निगरानी भी रहती है।

ये कंपनी द्वारा बताए गए वास्तुशिल्पीय और संविदात्मक नियंत्रण हैं। कंपनियों को अब भी यह तय करना होगा कि कौन-से रिकॉर्ड जुड़े हैं, उनका उपयोग कौन कर सकता है और पेशेवर सलाह बनने से पहले प्राप्त नतीजों की समीक्षा कैसे की जाती है। साझा ज्ञान-स्तर तभी उपयोगी है, जब गोपनीयता की उचित सीमाएँ उस ज्ञान के साथ बनी रहें।

यूरोप में विस्तार और अमेरिका में प्रवेश के लिए सीड राउंड

Ravical की स्थापना 2025 में Van Der Gucht, CTO Ken Bastiaensen और CPO Benjamin Vandermarliere ने की थी। Ghent और London में स्थित यह कंपनी लेखांकन सॉफ़्टवेयर के अनुभव को AI विशेषज्ञता के साथ जोड़ती है। घोषणा के अनुसार, Van Der Gucht ने पहले Silverfin की सह-स्थापना की थी, जो 18 देशों में 1,000 से अधिक लेखा फर्मों को सेवाएँ देती है।

सीड राउंड किसी एक काम के लिए बने टूल के बजाय एक प्लेटफ़ॉर्म रणनीति को समर्थन देता है। घोषणा में बताए गए MMC Ventures के निवेश-तर्क के अनुसार, सफल फर्में केवल कर्मचारियों की जगह लेने के बजाय अपने सबसे कुशल कर्मचारियों की विशेषज्ञता को अधिक ग्राहकों तक पहुँचाएँगी।

Ravical को अपनाए जाने की बताई गई स्थिति व्यावसायिक रुचि का प्रमाण देती है, लेकिन विज्ञप्ति में ग्राहकों के राजस्व में हुए लाभ के लेखापरीक्षित आँकड़े या कोई मानकीकृत प्रदर्शन मानदंड नहीं दिए गए हैं। अगले चरण में यह परखा जाएगा कि गुणवत्ता और नियंत्रण बनाए रखते हुए इसके साझा कार्यप्रवाह अलग-अलग बाज़ारों और फर्मों की कार्य-पद्धतियों के अनुरूप ढल सकते हैं या नहीं।

कुल 25 मिलियन डॉलर जुटाने के बाद, Ravical का दाँव है कि लेखांकन में AI का लाभ ग्राहकों के संदर्भ, संस्थागत विशेषज्ञता और दोहराई जा सकने वाली कार्य-प्रक्रिया को एक साथ जोड़ने से मिलेगा। फर्मों के लिए अहम नतीजा यह है कि क्या यह संयोजन उन्हें अधिक उपयोगी काम देने में सक्षम बनाता है, बिना अनुभवी लोगों के एक छोटे समूह पर हर अतिरिक्त काम का बोझ डाले।