トリンテックのSunil Padiyar氏、最高技術責任者 – インタビュー・シリーズ

Sunil Padiyar氏は、クラウドベースのB2B SAASソリューションを設計する経験豊富な最高技術責任者（CTO）です。CorcentricのCTOとして、会計担当部のためのアカウント決済、自動化、調達、支払い取引の最適化に焦点を当て、25%の年間収益増加を達成しました。Sunil氏はまた、FacilitySourceのCTOを務め、5年間で4000万ドルから2億5000万ドルへの驚異的な成長を牽引し、最終的にCBREによる買収に至りました。

Trintechは、財務および会計チームのための財務決算プロセスと勘定奉仕の自動化を提供するクラウドベースのソフトウェアのグローバルプロバイダーです。35年以上の経験を持ち、100以上の国で数千の顧客をサポートし、年間数十億の取引を処理しています。同社は、AIドリブンの自動化と戦略的パートナーシップを利用して、財務プロフェッショナルが手動タスクからより高価値の作業にシフトすることを支援しています。

あなたは技術リーダーシップの役割で20年以上を過ごしてきました。財務チームをエンパワーするソリューションを構築することに対するあなたの最初の関心は何でしたか？また、キャリアを通じてその動機はどのように変化しましたか？

キャリアの初期段階で、私は財務チームが繰り返し行う手動作業に費やす時間とエネルギー、そして分析と意思決定に費やす時間の少なさに気づきました。技術がそのバランスを変えることができることが明らかになりました。時間の経過とともに、私の動機は単にタスクを自動化することから、ワークフローを再構築することに変わりました。AIと自動化は時間を節約するだけでなく、精度、コンプライアンス、財務インサイトの全体的な品質を向上させることを目指しています。

Trintechは現在、内部運用でAIをどのように活用して効率性や意思決定を向上させていますか？

内部的に、AIを使用して複数のチームのプロセスを最適化しています。運用では、AIがサポートチケットを識別して優先順位付けするのを支援し、顧客の解決を迅速化します。製品開発では、AIアシストコーディングツールを使用して機能の提供を加速しながら品質基準を維持しています。また、顧客のフィードバックを大規模に分析するためにAIを使用して、製品と顧客サクセステamsがトレンドと機会を従来の方法よりもはるかに迅速に特定できるようにしています。

Trintechの製品で財務チームがより迅速に決算を行ったり、リスクを軽減したり、精度を向上させたりするためにAIがどのように組み込まれているかについて説明してください。

AIは製品に追加されたものではなく、コアワークフローに組み込まれています。Cadencyプラットフォームでは、AIは顧客の環境、データ、コンプライアンス要件を認識した状態で動作します。これにより、自動化されたジャーナルエントリの作成、例外の優先順位付け、動的調整スケジュールなどの機能が各組織に合わせてカスタマイズできます。Adraプラットフォームでは、AIはユーザーインターフェイスに組み込まれており、ボタン一つで迅速な成果をもたらします。マッチルールの推奨、データフィールドのマッピング、ジャーナルの作成を支援します。これにより、ユーザーは複雑な設定を必要とせずにAIを活用できます。

CadencyまたはAdraにAIドリブンの機能があります。どれが顧客にとってゲームチェンジャーだったと思いますか？

Cadencyの場合、Risk-Intelligent Automationが変革的でした。リスクに基づいて例外を自動的に優先順位付けしてルーティングし、手動レビューを最大90%削減します。また、ジャーナルエントリの自動化により、1つのエントリを作成する時間を9分から約1分に短縮できます。数百のエントリを処理する場合、財務チームの効率性の向上は巨大です。

Adraの場合、AIは決算の各段階で生産性を向上させています。MatchAssistなどの機能は、取引マッチングルールを推奨し、論理を設定するための手動作業を大幅に削減します。AIはまた、データをフォーマットし、インポート中にフィールドを自動で入力し、繰り返しの作業を排除し、マッチ率を向上させ、調整を迅速化し、ユーザーの疲労を軽減します。

あなたのチームは次にどのようなAI能力を開発するかを決定するプロセスは何ですか？

私たちは顧客の痛み点から始めます。製品マネージャー、顧客サクセスチーム、AIスペシャリストが協力して、AIが最大の影響を与える可能性のある領域を特定します。その後、価値、実現可能性、製品ビジョンとの整合性に基づいて機会を優先順位付けします。プロトタイプは迅速に開発され、少数の顧客と共にテストされて、影響を検証します。計測可能な結果が証明された後のみ、より広範に展開します。

AIは財務ワークフローで異常を検出する役割、エラーを防止する役割、コンプライアンスを強化する役割を果たしています。具体的にはどのように機能していますか？

私たちのAIは、ユーザーが入力したデータと基礎となるトランザクションデータの両方を分析して異常、潜在的なエラー、コンプライアンス違反を検出します。私たちのAIはコンテキストを認識し、特定の顧客にサービスを提供していることを理解しているため、顧客固有のガバナンスと規制フレームワークに合わせたコンプライアンスルールを適用できます。これは、システムが一般的に問題をフラグ付けているのではなく、特定の組織向けに適切なチェックを実施していることを意味します。プロセスを遅らせることなく、正確性とコンプライアンスを確保します。

TrintechのソリューションでAIの出力が説明可能で、財務チームによって信頼されるようにするために、どのような措置を講じていますか？

私たちはAIの出力を完全に透明性のあるものに設計しています。各推奨は、その根拠となる理由やデータパターンとともに提示されます。ユーザーは、システムがそのような提案を行った理由を理解できます。Cadencyでは、例外リスクスコアはスコアに寄与した要素を示し、財務チームが論理を検証する前にアクションを起こすことができます。この透明性は信頼を築き、AIがブラックボックスではなくアシスタントであることを保証します。

AIパワードオートメーションを使用して顧客が実際の成果を達成した成功事例を共有できますか？

私たちの企業顧客の1社は、CadencyのAIパワードジャーナルエントリオートメーションのパイロットを実施中です。AI以前は、1つのジャーナルエントリを作成するのに9分の手動作業が必要でした。オートメーションにより、同じプロセスが約1分で完了します。毎月処理される数千のジャーナルエントリでは、効率性の向上は巨大で、顧客は費用を節約し、財務チームが戦略的な作業に集中できるようになります。パイロットはすでに強力な結果をもたらしており、近い将来本格的に導入される予定です。

TrintechはAIのイノベーションと機密財務データのセキュリティおよび完全性のバランスをどのようにとっていますか？

セキュリティは妥協できないものです。

すべてのAIサービスはステートレス構成で動作し、顧客データを保持またはモデルトレーニングに使用しません。独自のMLモデルはプライベートクラウド環境でホストされ、Microsoft AzureのOpenAIサービスからエンタープライズグレードAPI経由でアクセスされます。データは転送中および保存時に暗号化され、システムはSOC 2およびISO 27001に準拠しています。これにより、イノベーションがデータの完全性を損なうことはありません。

今後5年間で、Trintechの内部運用と製品の顧客体験がAIによってどのように変化すると思いますか？

今後5年間で、AIはTrintechのソリューション内の機能から、財務決算プロセス全体をオーケストレートする役割に移行します。顧客にとっては、AIが単に個々のタスクを自動化するだけでなく、次に何が必要かを予測し、システム間のワークフローをオーケストレートし、問題が発生する前にインサイトを提供することを意味します。内部的には、R&D、顧客サポート、運用の効率性を向上させるためにAIを継続的に使用し、顧客により迅速に価値を提供できるようにします。

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