インタビュー
ジュリオ・マルティネス、Abacumの共同創設者兼CEO – インタビュー・シリーズ
ジュリオ・マルティネス、Abacumの共同創設者兼CEOは、投資銀行、企業開発、ベンチャー・ビルディング、テクノロジー・リーダーシップを含む、約20年の経験を持つフィンテック・エントレプレナーです。彼はキャリアを金融の役割で始め、キャピタル・マーケット、M&A、プライベート・エクイティを担当しました。その後、フィンテックに転身し、複数のデジタル・ファイナンシャル・プロダクトとプラットフォームを立ち上げ、拡大しました。Abacumに参加する前は、バンコ・サバデル（Banco Sabadell）の企業ベンチャー部門を共同創設し、ヨーロッパ、アメリカ、アジアで製品の立ち上げ、戦略的投資、買収を指揮しました。現在、AbacumのCEOとして、深い運用財務の専門知識を活かし、財務チームが計画、予測、ビジネス・パフォーマンスを推進するためのツールを構築しています。
Abacumは、ミッドマーケットの財務チームが計画、予測、報告、予算を簡素化し、近代化するために設計されたAIネイティブの財務計画および分析（FP&A）プラットフォームです。手動のスプレッドシート駆動プロセスを置き換えるために構築されたこのプラットフォームは、リアルタイム・データを集中化し、先進的なシナリオ・モデリングと多次元の財務モデリングをサポートし、報告や予測の更新などの繰り返しタスクを自動化し、数百のシステムと統合して、チームが単一の真実源を提供します。Abacumの機能は、精度、効率、戦略的意思決定を推進し、財務組織が手動作業を削減し、計画サイクルを加速し、成長志向の洞察に焦点を当てることを可能にします。
あなたは約20年間、財務およびフィンテックで働いてきました。Abacumを共同創設する前に、財務チームがパフォーマンスを計画、予測、報告する方法に特に何が不満でしたか？あなたとホルヘは、利用していたツールが目的を達成するのに適していないことを認識し、自分たちで製品を作る必要性を感じたのはいつでしたか？
私は、財務が影響力を失っているのは、分析が間違っているからではなく、遅すぎるからであることを認識しました。銀行、フィンテック、成長企業で、同じ瞬間を繰り返し経験しました。幹部会議で、誰かが「実際にどれくらいの月のランウェイがありますか？」または「次の四半期に収益が減少した場合どうなりますか？」のような質問をしたとき、答えることができませんでした。
それは、私がビジネスを理解していないか、数学が難しいからではありませんでした。問題は構造的なものでした。現金は1つのシステムに、ヘッドカウントは別のシステムに、収益は別の場所に、経費はスプレッドシートにありました。自信を持って答えるには、すべてをまとめ、モデルを再構築し、矛盾を調整し、壊れないことを祈る必要がありました。
答えを返すまでに時間がかかったので、意思決定のウィンドウは閉じてしまいました。那が実際の問題でした。財務は厳格さによってテーブルに席を得るが、タイミングによって席を維持します。自信を持って意思決定をサポートすることができない場合、分析が完璧であっても、1週間後には影響力を失います。
財務チームが与えられた偽の選択肢が状況を悪化させました。彼らは柔軟で迅速なスプレッドシートを使用するか、静的なビジネスを前提とし、機能するために重い管理が必要なレガシープラットフォームを使用するかのどちらかでした。
一方、現代の会社は、実行レベルでスプリントで運営しています。計画は頻繁に変更され、意思決定は積み上がります。財務は「答えをもたらす」チームであることを許容できません。
それが私たちがAbacumを共同創設した理由です。私たちは、財務が方向性を形作るために必要な時期に、信頼性とスピードの両方を備えた計画システムを構築したいと考えました。
2020年にAbacumを構築し始めたとき、どのようにしてこの問題があなた自身の経験を超えて、急成長しているミッドマーケット企業に共通するものであることを検証しましたか？
最初の検証は、私の仮説を否定するであろうと予想していた会話でした。私は、最も賢い財務担当者であると考えていた共同創設者のホルヘに電話しました。彼は、私が見逃していたより良い方法があると言っていると思っていました。
しかし、代わりに、私たちは数時間にわたってノートを比較しました。財務チームは調整とモデルを再構築に忙殺されており、ビジネスに遅れをとっていると実感しました。那が私たちが気付いた瞬間でした。これは、個人的な失敗やプロセスの問題ではなく、構造的な問題であることを認識しました。
次に、業界、地理、成長段階を問わず、CFOや財務リーダーと話をしました。言葉は異なりましたが、話は同じでした。「私たちは常に再構築しているのではなく、助言しているべきです。」
私たちにとってのより深い洞察は、この失敗がサイクルで繰り返されるということです。数年ごとに、新しいプラットフォームがFP&Aを解決したと主張します。次に、ビジネスのペースが再び加速します。新しいツール、新しいメトリクス、新しい利害関係者、新しい計画カデンス。システムは膨張し、変化に耐えられなくなります。
その認識が私たちの方向性を形作りました。私たちは、単一の運用モデルに対する静的な解決策を構築したくなかったのです。ビジネスが進化するにつれて、関連性を維持するプラットフォームを構築したかったのです。特にAI時代に、それが重要になります。YCへの参加は、この問題がニッチなものではなく、世界的なものであることを強化しました。
Abacumは現在、リアルタイムの予測、シナリオ・モデリング、ヘッドカウント・プランニングをサポートしています。AIがプラットフォームのアーキテクチャの基礎的な部分になったのはいつでしたか？
AIは私たちにとって後から考えられたものではありませんでしたが、いつおよび如何にして適用するかについては非常に慎重でした。財務は信頼のビジネスです。混沌の上に知能を置くことはできません。データが混乱している場合、定義が一貫性がない場合、モデルが不安定な場合、AIはそれを修復しません。混沌をより迅速に拡大させるだけです。
したがって、私たちは基礎から始めました。強固なデータ層、信頼性の高い統合、実際のビジネスに反映されたモデリングの原則を構築しました。最初の日から、AI戦略は、知能をレバレッジを生み出す場所に埋め込むことでした。
その意味は、人間が最も価値を加えず、最も多くのエラーを生み出す、高ボリューム、低判断の作業にAIを適用することでした。データのクリーンアップと正規化、システム間の矛盾の調整、スケールでの分類とタグ付け、異常の早期検出などです。
一度基盤が整うと、AIが計画の経済学を変えます。シナリオの探索が経済的に実行可能になります。トレードオフは、数日後に予定されているフォローアップ会議ではなく、その瞬間にテストできます。
それがAIが基礎となる時点です。美しいチャートや要約を生成するのではなく、財務が意思決定に影響を与えるのに必要なスピードで厳格さを適用できるようにするためです。
急成長している会社では、財務データは多くのシステムに分散し、頻繁に更新されます。信頼性の高いリアルタイム・プランニング・システムを作る上で、最も困難な技術的または組織的な課題は何でしたか？
データを移動することは最も難しい問題ではありません。ほとんどの現代システムはAPI駆動であり、統合ツールもあります。実際の課題は、データが到着した後に始まります。生データは一貫性がありません。CRMの収益はERPの収益と一致しません。人事システムのヘッドカウントは給与と一致しません。ARRやランウェイのような基本的なメトリクスは、異なるチームにとって異なる意味を持ちます。
定義が明示的で一致していない場合、毎回の予測は議論に変わります。課題は三重です。最初に、ソース・システムの変更に連動して更新されるデータ・ファウンデーション。2番目に、計算が明示的で一貫性のあるガバナンスされたビジネス・モデル。3番目に、組織の連携です。リアルタイムの計画には、共有された定義と共有された運用リズムが必要です。
ガバナンスが安全なスピードを作ります。リアルタイムの計画は、ワークフローに信頼が組み込まれている場合にのみ機能します。ポリシードキュメントやスプレッドシートのチェックリストとして追加されるのではなく、組み込まれているのです。
数百の顧客を横断してみると、リアルタイムの継続的な計画は、CFOが週ごとに、またはボードや予算の時期にのみではなく、どのように意思決定を行うかを変えているのでしょうか？
財務の役割は、周期的なレビューから継続的な意思決定支援へとシフトしました。
まず、意思決定の量が爆発的に増加しました。財務は、採用、価格設定、GTM投資、更新、製品のベット、運用上のトレードオフについて、継続的に関与しています。
2番目に、データは「完了」したことがありません。新しいツール、新しいメトリクス、新しい利害関係者により、データセットは常に変化しています。ビジネスは完璧なクローズを待つことができません。
この文脈では、リアルタイムの計画は、財務を報告と説明から、積極的に方向性を形作ることに変えます。ランウェイは四半期のメトリクスではなく、生きている制約になります。シナリオ・プランニングは、年度ごとの演習ではなく、頻繁なトレードオフの会話になります。
最も優れた財務チームは、厳格さを失っていません。より早く、より厳格さを高めているのです。那がシフトです。
Abacumは、従来のルールベースの自動化とは異なる方法でAIを適用しています。財務上の決定のどれがまだ強い人間の判断を必要としますか？
今日の財務におけるほとんどのAIは、ワークフローの終わりに始まります。すでにクリーンでガバナンスされたデータを前提とし、チャットボットを追加してクエリを実行したり洞察をまとめたりします。那は役に立つかもしれませんが、FP&Aの中で最も難しい部分をスキップしています。
私たちは最初から始めます。人間が最も価値を加えず、最も多くのエラーを生み出す場所に、AIを適用します。データのクリーンアップ、調整、分類、異常検出、モデル・ロジックの支援などです。知能は、別のチャット・インターフェイスではなく、ワークフローの中に組み込まれています。
AIは、チームを妨げていた複雑さの税金も削減します。多くのプラットフォームでは、専門のコンサルタントやエキスパートが必要であり、「システム所有者」への依存を生み出します。AIは、その障壁を下げるべきです。財務チームは意図を表現し、システムがロジックを正しく構築するのを支援する必要があります。
これは、私たちのミドルパス・スタンドポイントが重要であることを示しています。歴史的に、財務チームは、柔軟だが不安定なツールまたは強力だが管理が重いプラットフォームのどちらかを選択しなければなりませんでした。AIは、同じトレードオフを強制しています。コパイロットは簡単ですが浅いものであり、オーケストレーション・システムは強力ですが、新しい働き方を学ぶ必要があります。私たちは、ワークフローに組み込まれたAIが正しい答えであると信じています。計画を改善するのですが、チームの働き方を変えるのではありません。
判断については、境界線は明確です。AIは分析と探索を加速できますが、資本配分、採用のトレードオフ、価格設定、戦略的優先順位に関する決定には、人間の文脈と説明責任が必要です。CFOがオーナーシップを持ちます。
モデルが予測可能になると、財務リーダーが数字を裏付けるために必要とする信頼と説明可能性についてどう考えていますか？
財務では、「方向的に正しい」では十分ではありません。財務リーダーは、提示する数字に責任を負います。予測を説明できない場合、意思決定の会話で使用できません。
信頼は、決定的な基盤から始まります。一貫した定義、調整されたデータ、透明なロジック。予測可能なインテリジェンスは、固い基盤の上に構築されている場合にのみ機能します。
説明可能性は、洞察を行動に変えるものです。CFOは、変更された理由、どのドライバーが動いたか、どの仮定が異なる結果に責任があるかを、迅速に答える必要があります。
ガバナンスは、静的なコントロールに留まることはできません。ワークフローに組み込まれる必要があります。仮定は可視化され、ロジックは追跡可能であり、シナリオの結果は明確なレコードを残します。目標は、人間をループから除外することではなく、より早く、より自信を持って判断を下すことを支援することです。
あなたは早期の加速と後期の成長資金調達の両方を経験しました。これらの段階は、AIとコア製品の基礎への投資のアグレッシブさにどのように影響しましたか？
初期の資金調達は、我々に厳格さを課しました。私たちは、魅力的なオブジェクトに追われることはできませんでした。基礎を構築することで信頼を獲得しなければなりませんでした。信頼性の高い統合、強固なデータ・モデル、ビジネスが変更されても壊れない計画エンジンでした。
AIは、常に戦略の一部でしたが、いつおよび如何にして適用するかについては非常に慎重でした。AIをマーケティング・レイヤーとして扱うことを拒否しました。AIが実際のレバレッジを生み出さない場合、出荷しませんでした。
成長するにつれて、市場は変化しました。AIはテーブル・ステークスになりました。毎ベンダーはチャットボットをデモし、AIを搭載したと主張することができました。したがって、基準は、見栄えのよい出力ではなく、結果への移行に変わりました。AIは、財務がより迅速に、よりトレース可能に、より優れた意思決定を行うのを支援するかどうかです。
後期の成長は、効率の基準を引き上げました。チームは、より少ないリソースでより多くのことを行うことが期待されました。私たちのAIが実際のレバレッジを提供することに焦点を当てる必要性を強化しました。物語的な魅力ではなく、測定可能な結果です。
あなたは米国への拡大に重点を置いています。AIネイティブ・ファイナンス・プラットフォームの採用に対する米国市場の準備は、他の地域と比較してどのように異なりますか？
米国企業は迅速に動き、投資家の期待は高く、CFOは深く運用的である必要があります。採用計画、GTM投資、支出の決定、優先順位付けについて、継続的に導いています。
それにより、計画の遅れの痛みがより痛烈になります。意思決定が週ごとまたは毎日行われる場合、財務は月次のリズムで運営することはできません。組み込まれたインテリジェンスは、必須のものになります。
米国市場は、財務システムが静的なのではなく、ダイナミックであるべきという考えにもより受け入れやすいです。期待は、単に報告の正確さではなく、ビジネスが必要とするペースでの意思決定支援です。
2026年を見据えて、財務計画のどの部分がAIによって大幅に自動化されるでしょうか？人間の判断が必須となるのはどこでしょうか？
繰り返しの多い、判断の低いタスクが、今日の大部分の時間を消費するものになります。データの統合、クリーンアップ、正規化、調整、異常検出、ベースライン・レポートは、継続的に実行されるべきです。
予測とシナリオの生成は、劇的に加速されますが、完全に委任されることはありません。AIは、オプションの探索と仮定のストレス・テストを安価に行うことができますが、コンテキスト・リスクと説明責任はまだ重要です。
人間の判断は、利害が高いどこにでも不可欠です。資本配分、採用戦略、価格設定、取締役会の物語。AIは、財務が意思決定のペースに追いつくかどうかを変えますが、結果に対する責任者を変えるのではありません。
素晴らしいインタビュー、ありがとうございました。詳しく知りたい読者は、Abacumを訪けてください。
