트린테크의 Sunil Padiyar, Chief Technology Officer – 인터뷰 시리즈

Sunil Padiyar는 클라우드 기반의 B2B SAAS 솔루션을 개발한 경험 풍부한 Chief Technology Officer(CTO)입니다. Corcentric의 CTO로 재직하면서, 그는 회계 담당자 사무실을 최적화하고, 계정 지불, 자동화, 조달, 결제 거래를 개선하면서 25%의 매년 수익 성장률을 달성했습니다. Sunil은 또한 FacilitySource의 CTO로 재직하면서, 회사의 매출을 5년 만에 40백만 달러에서 2.5억 달러로 증가시켰으며, CBRE에 의해 성공적으로 인수되었습니다.

Trintech는 재무 및 회계 팀을 위한 재무 마감 프로세스와 계정 조정을 자동화하는 클라우드 기반 소프트웨어의 글로벌 제공업체입니다. 35년 이상의 경험을 바탕으로, Trintech는 100개 이상의 국가에 걸쳐 수천 개의 고객을 지원하며, 매년 수십억 건의 거래를 처리합니다. 회사는 재무 전문가가 수동 작업에서 더 가치 있는 작업으로 이동하도록 도와주는 AI 기반 자동화와 전략적 제휴를 활용합니다.

기술 리더십 역할에서 20년 이상을 보낸 당신, 재무 팀을 강화하는 솔루션을 구축하는 데 관심을 갖게 된 이유는 무엇인가? 그리고 그 동기는 어떻게 진화해 왔는가?

내 경력 초기, 나는 재무 팀이 반복적인 수동 작업에 얼마나 많은 시간과 에너지를 소비하는지, 그리고 분석과 의사결정을 위해 얼마나 적은 시간이 남아 있는지 목격했습니다. 기술이 그 균형을 바꿀 수 있다는 것이 명백했습니다. 시간이 지남에 따라, 내 동기는 단순히 작업을 자동화하는 것에서부터 전체 워크플로우를 재구성하는 것으로 발전했습니다. 이제 AI와 자동화는 시간을 절약하는 것뿐만 아니라 정확성, 규정 준수, 재무 정보의 품질을 향상시키는 데에도 기여합니다.

Trintech는 현재 내부 운영에서 AI를 어떻게 활용하여 효율성을 개선하거나 의사결정을 지원하는가?

내부적으로, 우리는 여러 팀에서 프로세스를 최적화하기 위해 AI를 사용합니다. 운영에서, AI는 지원 티켓을 식별하고 우선순위를 지정하여 고객에게 빠른 해결을 가능하게 합니다. 제품 개발에서, 우리는 기능 제공을 가속화하면서 품질 표준을 유지하기 위해 AI 지원 코딩 도구를 사용합니다. 우리는 또한 고객 피드백을 대규모로 분석하기 위해 AI를 실험하고 있으며, 이는 제품 및 고객 성공 팀이 기존 방법보다 훨씬 빠르게 트렌드와 기회를 식별할 수 있도록 합니다.

Trintech의 제품에서 AI가 어떻게 내장되어 재무 팀이 더 빠르게 마감하고, 위험을 줄이고, 정확성을 개선하는 데 도움을 주는가?

AI는 우리의 제품에 단순히 추가된 것이 아닙니다. 그것은 핵심 워크플로우에 내장되어 있습니다. Cadency 플랫폼에서, AI는 고객의 환경, 데이터 및 규정 요구 사항을 완전히 인식하여 자동화된 저널 항목 생성, 예외 우선순위 지정 및 동적 조정 일정과 같은 기능을 각 조직에 맞게 맞춤화할 수 있습니다. Adra 플랫폼에서, AI는 사용자 인터페이스에 내장되어 빠른 성과를 제공합니다. 매칭 규칙을 추천하고, 데이터 필드를 매핑하며, 저널 생성을 지원합니다. 모두 단 하나의 버튼 클릭으로 가능합니다. 이것은 사용자가 복잡한 설정 없이 AI를 접근하고 영향력을 발휘할 수 있도록 합니다.

Cadency 또는 Adra에서 AI 기반 기능 중에 고객에게 변화를 가져온 기능이 있나요?

Cadency의 경우, Risk-Intelligent Automation이 변화를 가져왔습니다. 자동으로 예외를 우선순위 지정하고, 위험에 따라 라우팅하며, 수동 검토를 최대 90%까지 줄입니다. 또한 저널 항목 자동화는 단일 항목 생성 시간을 9분에서 약 1분으로 단축할 수 있습니다. 수백 개의 항목에서 효율성 향상은 엄청납니다.

Adra의 경우, AI는 마감의 모든 단계에서 생산성을 향상시킵니다. MatchAssist와 같은 기능은 거래 매칭 규칙을 추천하여 매칭 논리를 구성하기 위한 수동 노력을 크게 줄입니다. AI는 또한 수신된 데이터를 형식화하고 가져오기 중 필드를 자동으로 채웁니다. 이는 반복적인 작업을 제거하고 매칭률을 향상시켜 조정을 가속화하고 사용자 피로를 줄입니다.

AI 기능을 개발하기 위한 결정 과정은 무엇인가? 아이디어에서 구현까지의 과정은?

저희는 고객의 고충에서 출발합니다. 제품 관리자와 고객 성공팀, AI 전문가가 함께 가장 큰 효과를 낼 영역을 찾은 뒤 가치와 실현 가능성, 제품 비전과의 일치도를 기준으로 우선순위를 정합니다. 시제품을 빠르게 만들어 소규모 고객군에서 측정 가능한 성과를 검증하고, 확인된 뒤에야 더 넓게 출시합니다.

AI는 재무 워크플로우에서 이상을 감지하고, 오류를 방지하고, 규정 준수를 강화하는 데 어떤 역할을 하나요?

우리의 AI는 사용자가 입력한 데이터와 기본 거래 데이터를 모두 분석하여 이상, 잠재적인 오류 및 규정 준수 위반을 식별합니다. 우리의 AI는 특정 고객을 인식하고 그 고객의 거버넌스 및 규제 프레임워크에 맞게 맞춤화된 규정 준수 규칙을 적용할 수 있습니다. 이는 시스템이 일반적으로 문제를 플래그하는 것이 아니라, 해당 조직에 대한 올바른 검사를 적용하여 정확성과 규정 준수를 보장하면서 프로세스를 느리게 하지 않습니다.

Trintech의 솔루션에서 AI 출력이 재무 팀에 의해 신뢰되고 설명 가능하게 유지되는 방법은 무엇인가?

저희는 AI 출력을 완전히 투명하게 설계합니다. 모든 추천에 근거와 데이터 패턴을 함께 제시해 사용자가 이유를 이해하게 합니다. Cadency의 예외 위험 점수는 점수에 영향을 준 요인을 보여주므로 재무팀은 조치 전에 논리를 검증할 수 있습니다. 이러한 투명성은 신뢰를 쌓고 AI를 블랙박스가 아닌 보조 도구로 유지합니다.

AI 기반 자동화가 고객에게 측정 가능한 결과를 가져온 성공 사례를 공유할 수 있나요?

한 대기업 고객은 현재 Cadency의 AI 기반 저널 항목 자동화를 시범 운영 중입니다. AI 이전에는 단일 저널 항목을 생성하기 위해 9분의 수동 작업이 필요했습니다. 자동화로 인해 같은 프로세스가 약 1분으로 단축되었습니다. 매월 처리되는 수천 개의 저널 항목에서 기대되는 효율성 향상은 엄청납니다. 이는 상당한 비용 절감과 재무 팀이 더 전략적인 작업에 집중할 수 있도록 합니다. 시범 운영은 이미 강력한 결과를 보여주고 있으며 가까운 시일 내에 공식적으로 론칭될 예정입니다.

Trintech는 AI 혁신과 민감한 재무 데이터의 보안 및 무결성을 어떻게 균형 있게 유지하는가?

보안은 협상할 수 없는 것입니다.

모든 AI 서비스는 무상태 구성으로 작동하므로 고객 데이터가 유지되거나 모델 훈련에 사용되지 않습니다. 독점적인 ML 모델은 개인 클라우드 환경에서 호스팅되며, 생성적 AI는 Microsoft Azure의 OpenAI 서비스에서 엔터프라이즈급 API를 통해 액세스됩니다. 데이터는 전송 중 및 저장 중에 암호화되며, 시스템은 SOC 2 및 ISO 27001 인증을 받았습니다. 이는 혁신이 데이터 무결성을 손상시키지 않음을 보장합니다.

향후 5년 동안 Trintech의 내부 운영과 고객이 제품을 경험하는 방식에서 AI가 어떻게 변화를 가져올 것으로 예상하시나요?

향후 5년 동안, AI는 우리의 솔루션 내에서 기능에서 전체 재무 마감 프로세스의 오케스트레이터로 발전할 것입니다. 고객에게 이는 AI가 개별 작업을 자동화하는 것뿐만 아니라, 다음에 어떤 작업이 필요한지 예측하고, 시스템 전반의 워크플로우를 오케스트레이션하며, 문제가 발생하기 전에 통찰력을 제공할 수 있음을 의미합니다. 내부적으로, 우리는 R&D, 고객 지원, 운영에서 효율성을 개선하기 위해 AI를 계속 사용하여 고객에게 더 빠르게 더 많은 가치를 제공할 수 있도록 할 것입니다.

이번 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 Trintech를 방문하십시오.