Sunil Padiyar, Chief Technology Officer di Trintech – Serie di interviste

Sunil Padiyar è un Chief Technology Officer (CTO) esperto con una solida esperienza nell’architettura di soluzioni SaaS B2B basate su cloud per aziende software in rapida crescita. Come CTO di Corcentric, ha guidato la crescita dei ricavi del 25% anno su anno, concentrandosi sull’ufficio del CFO attraverso la razionalizzazione dei pagamenti, l’automazione, la gestione degli acquisti e le transazioni di pagamento. Sunil ha anche ricoperto il ruolo di CTO in FacilitySource, sovraintendendo alla sua notevole espansione da 40 milioni a 250 milioni di dollari in soli 5 anni, culminata in un’acquisizione di successo da parte di CBRE.

Trintech è un fornitore globale di software basato su cloud che automatizza i processi di chiusura finanziaria e di riconciliazione dei conti per i team di finanza e contabilità. Con oltre 35 anni di esperienza, supporta migliaia di clienti in più di 100 paesi, elaborando miliardi di transazioni ogni anno. L’azienda sfrutta l’automazione guidata da intelligenza artificiale e partnership strategiche per aiutare i professionisti finanziari a passare da attività manuali a lavori di valore più alto.

Ha trascorso oltre due decenni in ruoli di leadership tecnologica—cosa l’ha inizialmente attratto a costruire soluzioni che potessero potenziare i team finanziari, e come è cambiata la sua motivazione nel corso della sua carriera?

All’inizio della mia carriera, ho visto quanto tempo e energia i team finanziari dedicavano al lavoro ripetitivo e manuale — e quanto poco tempo avevano per l’analisi e la presa di decisioni. È diventato chiaro che la tecnologia poteva cambiare questo equilibrio, permettendo ai professionisti finanziari di concentrarsi su attività di valore più alto. Nel tempo, la mia motivazione è passata dall’automatizzare semplicemente le attività a ripensare interamente i flussi di lavoro, in modo che l’intelligenza artificiale e l’automazione non solo risparmiano tempo, ma migliorano anche l’accuratezza, la conformità e la qualità generale delle informazioni finanziarie.

Come Trintech sta attualmente utilizzando l’intelligenza artificiale all’interno delle sue operazioni interne per migliorare l’efficienza o la presa di decisioni?

Internamente, utilizziamo l’intelligenza artificiale per razionalizzare i processi in più team. Nelle operazioni, l’intelligenza artificiale aiuta a identificare e a dare priorità ai biglietti di supporto, consentendo una risoluzione più rapida per i nostri clienti. Nello sviluppo del prodotto, utilizziamo strumenti di codifica assistiti da intelligenza artificiale per accelerare la consegna delle funzionalità mantenendo gli standard di qualità. Stiamo anche sperimentando l’intelligenza artificiale per l’analisi dei feedback dei clienti su larga scala, aiutando i nostri team di prodotto e di successo dei clienti a individuare tendenze e opportunità molto più velocemente dei metodi tradizionali.

Può spiegarci come l’intelligenza artificiale è integrata nei prodotti di Trintech per aiutare i team finanziari a chiudere più velocemente, ridurre i rischi o migliorare l’accuratezza?

L’intelligenza artificiale non è semplicemente aggiunta ai nostri prodotti — è integrata nel loro nucleo di flussi di lavoro. Nella nostra piattaforma Cadency, l’intelligenza artificiale funziona nel contesto, con piena consapevolezza dell’ambiente del cliente, dei dati e dei requisiti di conformità. Ciò consente funzionalità come la creazione automatica di voci di giornale, la priorità delle eccezioni e le pianificazioni di riconciliazione dinamiche da essere personalizzate per ogni organizzazione. Nella nostra piattaforma Adra, l’intelligenza artificiale è integrata nell’interfaccia utente per offrire risultati rapidi: raccomandando regole di abbinamento, mappando i campi dei dati e assistendo nella creazione di voci di giornale — tutto con un clic del mouse. Ciò rende l’intelligenza artificiale accessibile e impattante per gli utenti senza richiedere una configurazione complessa.

Esistono funzionalità specifiche guidate da intelligenza artificiale in Cadency o Adra che ritiene siano state determinanti per i suoi clienti?

Per Cadency, l’Automazione intelligente dei rischi è stata trasformativa — assegnando automaticamente la priorità e instradando le eccezioni in base al rischio, riducendo la revisione manuale fino al 90%. Inoltre, la nostra automazione delle voci di giornale può ridurre il tempo necessario per creare una singola voce da nove minuti a circa un minuto. Su centinaia di voci, i guadagni di efficienza per i team finanziari sono enormi.

Per Adra, l’intelligenza artificiale migliora la produttività in ogni fase della chiusura. Funzionalità come MatchAssist raccomandano regole di abbinamento delle transazioni, riducendo notevolmente lo sforzo manuale necessario per configurare la logica di abbinamento. L’intelligenza artificiale formatta anche i dati in entrata e popola automaticamente i campi durante l’importazione, eliminando il lavoro ripetitivo e migliorando le corrispondenze — il che velocizza la riconciliazione e riduce la fatica dell’utente.

Come decide il suo team quali capacità di intelligenza artificiale sviluppare per primi—qual è il processo dall’idea all’implementazione?

Partiamo dai punti deboli dei clienti. I nostri responsabili del prodotto, i team di successo dei clienti e gli specialisti di intelligenza artificiale lavorano insieme per identificare dove l’intelligenza artificiale possa avere il maggior impatto. Da lì, priorizziamo le opportunità in base al valore, alla fattibilità e all’allineamento con la nostra visione del prodotto. Sviluppiamo prototipi rapidamente e li testiamo con un piccolo gruppo di clienti per convalidare l’impatto. Solo dopo aver dimostrato risultati misurabili li distribuiamo più ampiamente.

Qual è il ruolo dell’intelligenza artificiale nella rilevazione delle anomalie, nella prevenzione degli errori o nel miglioramento della conformità nei flussi di lavoro finanziari?

La nostra intelligenza artificiale analizza sia i dati inseriti dall’utente che i dati transazionali sottostanti per le anomalie, gli errori potenziali e le violazioni della conformità. Poiché la nostra intelligenza artificiale è consapevole del contesto e ha l’intelligenza per riconoscere il cliente specifico che sta servendo, può applicare regole di conformità personalizzate per quel cliente, garantendo l’accuratezza e la conformità senza rallentare il processo.

Come assicura che i risultati dell’intelligenza artificiale nelle sue soluzioni siano spiegabili e affidabili per i team finanziari che dipendono da essi?

Progettiamo i risultati dell’intelligenza artificiale per essere completamente trasparenti. Ogni raccomandazione è accompagnata dal ragionamento o dal modello di dati che l’ha generata, in modo che gli utenti possano capire perché il sistema ha fatto quella raccomandazione. In Cadency, ad esempio, i punteggi di rischio delle eccezioni mostrano i fattori che hanno contribuito al punteggio, permettendo ai team finanziari di convalidare la logica prima di agire. Ciò costruisce fiducia e garantisce che l’intelligenza artificiale rimanga un assistente, non una scatola nera.

Può condividere una storia di successo in cui un cliente ha ottenuto risultati misurabili grazie all’automazione guidata da intelligenza artificiale nella sua piattaforma?

Uno dei nostri clienti aziendali sta attualmente testando la nostra automazione delle voci di giornale guidata da intelligenza artificiale in Cadency. Prima dell’intelligenza artificiale, la creazione di una singola voce di giornale poteva richiedere fino a nove minuti di lavoro manuale. Con la nostra automazione, lo stesso processo ora richiede circa un minuto. Su migliaia di voci di giornale elaborate ogni mese, i guadagni di efficienza attesi sono enormi — traducendosi in risparmi di costo significativi e liberando i team finanziari per lavori più strategici. Il test è già in corso e si prevede che sarà attivato a breve.

Come Trintech bilancia l’innovazione dell’intelligenza artificiale con il mantenimento della sicurezza e dell’integrità dei dati finanziari sensibili?

La sicurezza è imprescindibile.

Tutti i nostri servizi di intelligenza artificiale operano in una configurazione senza stato, il che significa che i dati dei clienti non vengono conservati o utilizzati per l’addestramento dei modelli. I modelli di apprendimento automatico proprietari sono ospitati in ambienti cloud privati e l’intelligenza artificiale generativa viene acceduta attraverso API di livello aziendale del servizio OpenAI di Microsoft Azure. I dati sono crittografati in transito e in stato di riposo, e i nostri sistemi sono certificati SOC 2 e ISO 27001. Ciò garantisce che l’innovazione non avvenga a scapito dell’integrità dei dati.

Guardando avanti, come immagina che l’intelligenza artificiale trasformerà le operazioni interne di Trintech e il modo in cui i clienti esperiscono i suoi prodotti nei prossimi cinque anni?

Nei prossimi cinque anni, l’intelligenza artificiale passerà da essere una funzionalità all’interno delle nostre soluzioni a un’orchestratrice dell’intero processo di chiusura finanziaria. Per i clienti, ciò significa che l’intelligenza artificiale non solo automatizzerà singole attività, ma anticiperà anche cosa deve accadere dopo, orchestrerà i flussi di lavoro tra i sistemi e porterà a galla informazioni prima che si verifichino problemi. Internamente, continueremo a utilizzare l’intelligenza artificiale per migliorare l’efficienza nella R&S, nel supporto ai clienti e nelle operazioni, assicurandoci di poter offrire più valore ai clienti più velocemente.

Grazie per la grande intervista, i lettori che desiderano saperne di più possono visitare Trintech.