Michael Rangel, Fondatore di Novo – Serie di Interviste

Michael Rangel, fondatore di Novo, è un imprenditore fintech che ha fondato l’azienda nel 2016 e ha ricoperto il ruolo di CEO per più di nove anni, contribuendo a trasformare Novo da un concetto in fase iniziale a una piattaforma finanziaria al servizio delle piccole imprese. Durante il suo mandato, Rangel ha lavorato nello sviluppo prodotto, nella raccolta fondi, nelle assunzioni, nelle operazioni, nelle partnership e nella strategia go-to-market, aiutando l’azienda a raccogliere più di 170 milioni di dollari in finanziamenti. Ha lasciato la carica di CEO nell’aprile 2025, ma rimane coinvolto come fondatore e membro del consiglio di Novo, sostenendo la sua missione a lungo termine di dare potere a imprenditori e imprese indipendenti. Prima di fondare Novo, Rangel ha trascorso più di cinque anni nell’amministrazione commerciale e nelle operazioni presso Fairholme Capital Management, dopo un precedente ruolo operativo presso Smith Barney.

Novo è una piattaforma fintech progettata specificamente per imprese indipendenti, imprenditori, liberi professionisti e piccoli titolari di attività, combinando il conto corrente aziendale con strumenti per pagamenti, fatturazione, gestione delle spese, pianificazione del flusso di cassa, prestiti e credito aziendale. La piattaforma si integra con più di 40 strumenti aziendali, tra cui QuickBooks, Stripe, Shopify, Square e Xero, aiutando le imprese a collegare la banca alla contabilità, ai pagamenti e ai flussi operativi. Novo incorpora anche l’IA alimentata da modelli di OpenAI, Anthropic e Google per semplificare processi come l’onboarding e la categorizzazione delle spese. L’azienda afferma che la sua piattaforma è utilizzata da oltre 250.000 imprese indipendenti. Novo è una fintech e non una banca; i servizi bancari e i depositi assicurati dalla Federal Deposit Insurance Corporation (FDIC) sono forniti tramite il partner Middlesex Federal Savings.

Hai fondato Novo nel 2016 e hai trascorso quasi un decennio a costruirla attorno alle esigenze finanziarie delle piccole imprese. Guardando indietro ai problemi che ti eri prefissato di risolvere, quali di essi pensi che l’IA possa ora affrontare in modi che semplicemente non erano possibili quando hai avviato l’azienda?

L’IA può avere un impatto profondo su come gestisci un’azienda e fornisci valore ai clienti. Quando abbiamo avviato Novo, uno dei problemi che volevamo risolvere era che un’azienda con fatturato di $1.000 all’anno, una di $100.000 all’anno e una di $1 milione all’anno possono generare un onere operativo sorprendentemente simile per una banca. È comunque necessario supportare onboarding, conformità, frodi, sicurezza, monitoraggio delle transazioni e servizio clienti, indipendentemente da quanto fatturato quel cliente generi per te. Ciò significava che le banche dovevano creare grandi team operativi per supportare clienti che, singolarmente, non erano sempre così redditizi.

Dieci anni fa credevamo che il software potesse contribuire a cambiare questa equazione. Ora l’IA porta quell’idea molto più avanti. Uno specialista della conformità può utilizzare l’IA per riassumere informazioni, elaborare documenti e redigere report o risposte, consentendo a una persona di gestire più di dieci volte il volume che poteva gestire prima. I nostri team di servizio clienti possono lasciare che l’IA gestisca le domande di routine, così le persone possono dedicare il loro tempo ai problemi che richiedono realmente un giudizio. I modelli antifrode possono identificare potenziali problemi in anticipo e aiutarci a recuperare le perdite più rapidamente quando qualcosa va storto. L’IA ci ha fornito un modo molto migliore per realizzare ciò per cui Novo è stata creata, ovvero offrire un’esperienza bancaria che funzioni per le imprese indipendentemente dalle loro dimensioni.

Storicamente le piccole imprese hanno avuto scarso accesso ai team finanziari, agli analisti e al software sofisticato disponibili per le grandi aziende. Quanto può realisticamente l’IA colmare questo divario di risorse e dove l’expertise umana rimarrà indispensabile?

L’IA sta avanzando a una velocità incredibile, ma il ritmo appare molto diverso a seconda di dove ti trovi. Se lavori nella tecnologia a San Francisco o New York, probabilmente avrai un’esperienza dell’IA molto diversa rispetto a un piccolo imprenditore che sta semplicemente cercando di gestire la sua azienda.

Molti dei problemi che le piccole imprese affrontano sono già alla portata dell’IA. La sfida più grande è che la tecnologia si sta evolvendo più velocemente di quanto le persone possano imparare a usarla. Per questo sono interessato a ciò che aziende come Anthropic stanno facendo con prodotti progettati per offrire a utenti meno tecnici un punto di partenza.

L’expertise umana non scomparirà, ma l’IA può colmare il divario rendendo tale competenza più accessibile. Ho visto prodotti come April Tax rendere più semplici per un piccolo imprenditore cose che in passato richiedevano molto tempo e conoscenze specializzate. Non siamo ancora al punto in cui l’IA possa mettere la tua azienda in pilota automatico, ma se hai mai perso un weekend a preparare la dichiarazione dei redditi, recuperare quel tempo è importante.

Dove vedi l’IA creare il valore più tangibile per i proprietari di piccole imprese oggi, in particolare per la previsione del flusso di cassa, la gestione delle spese, il budgeting e le decisioni finanziarie quotidiane?

Una delle applicazioni più utili dell’IA che abbiamo sviluppato in Novo è in realtà qualcosa che sembra piuttosto semplice: l’etichettatura delle transazioni. Storicamente, far funzionare bene questi modelli richiedeva una quantità enorme di dati di addestramento e, anche così, si poteva ottenere circa l’80 % di precisione. Non è sufficiente quando si gestiscono le informazioni finanziarie di qualcuno, perché è comunque necessario verificare tutto.

Utilizzando una quantità minore dei nostri dati, alcune tecniche di distillazione dei modelli e modelli all’avanguardia quando i nostri sistemi non sono sicuri, abbiamo portato quella precisione ben oltre il 97% e più vicino al 99% di recente. Una volta che si riesce a comprendere con precisione cosa rappresenta ogni transazione, è possibile costruire strumenti finanziari molto più utili su quei dati. Può alimentare dashboard di spese, analisi di FP&A di base e persino aiutare un’azienda a separare i fondi per cose come stipendi e pagamenti ai fornitori, così da non spenderli accidentalmente altrove.

Ciò che è interessante è che i LLM sono sorprendentemente bravi nella classificazione e nel clustering. Questo significa che possiamo prendere le transazioni di un’azienda e iniziare a costruire una vista personalizzata delle sue finanze senza la complessità ingegneristica che prima era necessaria. Per la nostra base di clienti, le capacità dell’IA odierna sono in realtà al di sopra della complessità dei problemi che stiamo cercando di risolvere. È un posto davvero entusiasmante in cui trovarsi.

Una delle promesse dell’IA è far evolvere il software finanziario dal semplice mostrare ai titolari d’impresa ciò che è accaduto al consigliarli proattivamente su cosa fare dopo. Come appare nella pratica una piattaforma finanziaria veramente intelligente?

L’esperienza bancaria migliore che si possa avere è ancora parlare con qualcuno della propria banca che conosce tutto della propria attività. Capisce la tua storia, ciò che stai cercando di realizzare e ciò di cui potresti aver bisogno in futuro. Il software è sempre stato un facilitatore di quella relazione, ma non l’ha sostituita.

Per me, una piattaforma finanziaria veramente intelligente inizia a far sentire come se avessi ridotto il numero di persone necessarie nella stanza per gestire la tua azienda. Dovresti poter fare una domanda, ottenere una risposta, vedere le informazioni giuste e ricevere indicazioni utili senza dover capire da solo dove cercarle. La parte importante è che ti fidi della risposta.

Da Novo, a volte diciamo che stiamo competendo con il marciapiede. Recarsi da un consulente bancario è ancora un’ottima esperienza. Non c’è un’app da navigare, qualcuno ti conosce e può guidarti in base alla tua attività. Ciò che l’IA ci offre è la possibilità di portare parte di quell’esperienza a un gruppo di imprese poco servito, su scala che prima non era possibile. Per i nostri clienti, quell’opportunità è finalmente a portata di mano.

Potrebbe l’IA diventare in futuro una sorta di Direttore Finanziario virtuale per una piccola impresa, monitorando continuamente le finanze, identificando i rischi e raccomandando azioni? Quali capacità dovrebbero maturare prima che gli imprenditori possano fidarsi di un tale sistema?

Sì, e lo dico con sicurezza perché è qualcosa che stiamo già costruendo. All’inizio di quest’anno, abbiamo rilasciato la nostra infrastruttura AI Agent proprio per avvicinarci a quella visione.

La parte difficile non è far rispondere un modello a una domanda. È costruire qualcosa di cui le persone possano fidarsi con la loro vita finanziaria. L’abbiamo imparato in prima persona. Il nostro primo gruppo beta è stato buono, ma non è stato sufficiente per affermare che l’esperienza non avrebbe alla fine rotto la fiducia di qualcuno. Così abbiamo continuato a spingere, migliorando come il sistema apprende, come gli agenti specializzati collaborano e come usano le informazioni e gli strumenti a loro disposizione.

Ciò che abbiamo costruito è essenzialmente un sistema bancario di agenti, con diversi agenti che gestiscono cose come transazioni, frodi, carte e ACH, ognuno con i propri strumenti e conoscenze. Ci è voluto molto lavoro per arrivare a questo punto, ma i risultati sono ora davvero buoni. Non vogliamo affrettare qualcosa del genere solo perché l’IA è di moda. Sarebbe ingiusto per il cliente. Ma per le imprese della dimensione che serviamo, credo che quel momento sia arrivato, ed è incredibilmente entusiasmante.

L’accesso al capitale rimane una delle più grandi sfide per le piccole imprese. In che modo l’IA potrebbe cambiare la valutazione del credito e il prestito, e i dati alternativi potrebbero consentire alle istituzioni finanziarie di valutare imprese che i modelli di credito tradizionali tendono a trascurare?

Questo è un ambito in cui penso che la discussione si confonda. Non riguarda davvero l’IA. Riguarda l’equità e la comprensione di ciò che questi modelli sono realmente in grado di fare.

Non dovresti mai usare un modello linguistico all’avanguardia come modello per prendere decisioni di credito. I LLM sono non deterministici, il che significa che gli stessi input possono produrre output diversi. I modelli di machine learning tradizionali usati per le decisioni di credito sono deterministici, quindi gli stessi input producono lo stesso risultato. Questa distinzione è di enorme importanza quando si decide chi ottiene credito. Devi sapere quali fattori guidano la decisione, testare i bias e poter correggere i problemi quando si presentano.

L’IA può assolutamente aiutarci a costruire modelli migliori per comprendere il rischio, e lo facciamo estremamente bene da Novo. Ma non credo che l’IA da sola risolva il problema più grande dell’accesso al capitale per le piccole imprese. Gran parte di quel problema deriva dall’ambiente normativo creato dal quadro di Basilea, che ha cambiato l’economia del credito alle piccole imprese per le banche e le ha rese meno propense a correre quei rischi.

Diciamo sempre che le piccole imprese sono la spina dorsale dell’economia, ma abbiamo costruito un sistema finanziario intorno a loro in cui molte delle decisioni che influenzano la loro capacità di sopravvivere vengono prese in stanze in cui loro non hanno voce. È un problema molto più grande rispetto al fatto di avere un modello di IA migliore.

L’IA sta diventando sempre più importante nella rilevazione delle frodi e nella sicurezza finanziaria. Come possono le piattaforme finanziarie utilizzare l’IA per identificare attività sospette senza generare falsi positivi eccessivi o rendere più difficili le transazioni legittime per le piccole imprese?

L’IA è particolarmente utile per individuare elementi che non sembrano corretti. I modelli linguistici sono sorprendentemente bravi nella classificazione e nel clustering, il che significa che è possibile usarli per identificare comportamenti anomali a un costo relativamente basso.

La distinzione importante è che non userei un modello non deterministico per prendere la decisione finale. Lo userei per sollevare un segnale di allarme e poi un modello deterministico prenderebbe la decisione. È così che abbiamo affrontato le frodi in Novo.

Collaboriamo anche con aziende come Sardine, che possono introdurre schemi provenienti da un insieme molto più ampio di istituzioni finanziarie nei nostri modelli. Possono aiutarci a identificare elementi come credenziali precedentemente associate a frodi o comportamenti che sembrano attività automatizzate. Abbiamo costruito un’operazione antifrode solida basata su questa combinazione di tecnologia e competenza. La sicurezza è sempre una corsa agli armamenti, ma l’IA ci fornisce strumenti migliori per rimanere un passo avanti.

I sistemi di IA finanziaria possono avere accesso a informazioni estremamente sensibili riguardo ai ricavi, alle spese, ai clienti e alla salute finanziaria di un’azienda. Quali misure di protezione dovrebbero aspettarsi gli imprenditori in termini di privacy dei dati, sicurezza e utilizzo dei loro dati finanziari per addestrare i modelli di IA?

Ci sono diversi livelli in questa questione, a partire dalle politiche e dai termini dei modelli che utilizzi. I principali fornitori di modelli di frontiera offrono soluzioni enterprise e API in cui i dati dei clienti non vengono usati per addestrare i loro modelli, ma rimane comunque una distinzione importante tra l’uso di un modello tramite API e l’uso tramite un’app destinata ai consumatori in cui la cronologia delle conversazioni viene memorizzata.

C’è anche la questione di quante informazioni si desidera effettivamente fornire a un sistema di IA. In Novo, abbiamo progettato i nostri agenti in modo che i clienti possano fare questa scelta. Potresti volere che un agente risponda alle domande usando solo la nostra conoscenza bancaria, oppure che ti indichi semplicemente dove si trovano le informazioni nell’app, oppure potresti sentirti a tuo agio nel fornire più dati finanziari perché ciò produce una risposta migliore.

Abbiamo inoltre inserito sistemi tra i dati dei clienti e i modelli che possono rimuovere automaticamente informazioni sensibili come i numeri EIN e i numeri di Social Security, e testiamo ripetutamente i nostri sistemi per assicurarci che non espongano informazioni non autorizzate. Questo è ciò che rende difficile costruire una buona IA. Non si tratta solo di rendere il modello intelligente; è necessario creare le protezioni attorno ad esso e continuare a testarle.

C’è un enorme entusiasmo per l’IA nel fintech in questo momento. Quali applicazioni ritieni siano davvero trasformative per le piccole imprese e dove pensi che il settore stia attualmente sovrastimando ciò che l’IA può offrire?

Ci dovrebbe essere entusiasmo per l’IA in ogni settore. Abbiamo già visto questo scenario. Internet ha cambiato il modo in cui distribuivamo il software, i browser hanno cambiato il modo in cui vi accedevamo, il cloud computing ha cambiato il modo in cui lo distribuivamo, e il mobile ha cambiato dove potevamo usarlo. L’IA ora sta cambiando il modo in cui viviamo il software.

Ciò che trovo più interessante è che stiamo anche cambiando il linguaggio stesso del software. Le persone possono sempre più creare software descrivendo ciò che desiderano in linguaggio naturale invece di apprendere JavaScript o Python. Per decenni, quella conoscenza tecnica è stata una delle barriere che teneva lo sviluppo software dietro un cancello. Quel cancello sta iniziando a cadere, il che spiega in parte perché aziende come Lovable e Replit sono cresciute così rapidamente.

Allo stesso tempo, credo che siamo ancora molto all’inizio. Gran parte del clamore proviene da persone nella Silicon Valley che stanno vivendo l’IA a un ritmo completamente diverso rispetto a tutti gli altri. Le aziende che ne traggono valore reale non la trattano come magia. Stanno scoprendo cosa può realmente fare e la applicano a problemi in cui funziona.

Siamo ancora all’inizio di questo percorso. Quando si confronta l’adozione dell’IA con le curve di adozione precoce di internet e del mobile, è estremamente precoce. Pertanto, ritengo che sminuire l’IA perché la tecnologia odierna non corrisponde a parte del clamore sarebbe come guardare il primo internet e decidere che fosse una moda passeggera.

Guardando al futuro, come pensi che l’IA rimodellerà il banking per le piccole imprese? Potremmo eventualmente passare dal modello attuale di conti, dashboard e strumenti finanziari a piattaforme finanziarie autonome che gestiscano attivamente gran parte delle operazioni finanziarie di un’azienda per conto del proprietario?

Questa è la visione che stiamo costruendo in Novo. Fondamentalmente, vogliamo ricreare l’esperienza di avere un eccellente consulente bancario sul tuo telefono. Dovresti poter porre una domanda e ricevere una risposta, ottenere un grafico o un report generato quando ne hai bisogno, ricevere informazioni sul credito al momento opportuno, scoprire assicurazioni man mano che la tua impresa cresce e persino apprendere di sovvenzioni o cambiamenti fiscali che potrebbero avvantaggiarti.

L’innovazione non consiste semplicemente nel far fare cose all’IA per te. Si tratta di far fare all’IA quelle cose con sufficiente efficacia da guadagnarsi la tua fiducia. È molto più difficile di quanto sembri, e penso che la fiducia stia diventando una caratteristica del prodotto stesso.

L’IA può contenere di gran lunga più informazioni nel contesto rispetto a una persona, ma non può sostituire le relazioni umane che realmente spingono le imprese avanti. Le persone corrono i rischi, costruiscono le relazioni e creano le opportunità che muovono l’economia. Ecco perché la nostra misura di successo a Novo non è farti trascorrere più tempo nella nostra app. È il contrario. Vogliamo che tu trascorra il meno tempo possibile lì e che tu riesca a fare di più in quei pochi minuti rispetto a prima.

Grazie per la splendida intervista, i lettori che desiderano saperne di più dovrebbero visitare Novo.