RightRev wprowadza agentów AI, aby dostosować księgowanie przychodów do zmieniających się umów

RightRev wprowadziła RightAgents — zestaw agentów AI zaprojektowanych do wykonywania powtarzalnych zadań związanych z księgowaniem przychodów, od sprawdzania umów po wyjaśnianie przyczyn zmian sald. Komunikat z 12 listopada dotyczy coraz większego wyzwania dla zespołów finansowych: utrzymania zgodności ksiąg z cenami zależnymi od wykorzystania, przedpłaconymi kredytami i umowami zmieniającymi się w ciągu miesiąca.

To podejście łączy wsparcie AI z opartym na regułach silnikiem przychodowym. Agenci gromadzą informacje, badają rozbieżności i przygotowują materiały do weryfikacji. Zespoły finansowe zachowują kontrolę nad tym, co trafia do księgi głównej.

Ten podział ma znaczenie. Asystent może przedstawić wiarygodnie brzmiące wyjaśnienie zmiany przychodów, nie potwierdzając przy tym, że leżące u jej podstaw księgowania są prawidłowe. RightRev chce zapewnić agentom dostęp do dokumentacji i obliczeń stojących za daną kwotą, a jednocześnie uzależnić realizację operacji księgowych od zatwierdzonych zasad.

Dlaczego zmieniające się modele cenowe komplikują księgowanie

Faktura za subskrypcję i przychody ujęte w księgach nie muszą podlegać temu samemu harmonogramowi. Klient może z góry kupić kredyty, wykorzystać je przez kilka miesięcy, dodać produkt w trakcie obowiązywania umowy lub uzyskać prawo do innego progu cenowego. Każde takie zdarzenie może zmienić zakres wymaganych prac księgowych, nawet jeśli fakturowanie przebiega normalnie.

Platforma RightRev do ujmowania przychodów obsługuje zawarte umowy, wykorzystanie, zdarzenia związane z dostawą, kamienie milowe oraz inne skonfigurowane zdarzenia wyzwalające. Może przypisywać reguły księgowe do poszczególnych zobowiązań do wykonania świadczeń, alokować kwoty między umowy obejmujące pakiety produktów oraz ponownie obliczać harmonogramy po zmianie umów. Deklarowany zakres rozwiązania obejmuje ujmowanie przychodów zgodnie ze standardami ASC 606 i IFRS 15.

Oprogramowanie obsługuje również umowy cykliczne i jednorazowe, kaskadowe rozliczanie przychodów, zapisy księgowe oraz analizę samodzielnych cen sprzedaży. Funkcje te zapewniają strukturę księgową, na której opierają się nowi agenci: system musi ustalić, z tytułu którego zobowiązania uzyskano przychód, kiedy zostało ono zrealizowane i w jaki sposób określono kwotę.

Warstwa kontekstowa między systemami biznesowymi a AI

RightRev opisuje RightContext jako warstwę danych i kontekstu platformy. Łączy ona dane dotyczące fakturowania, systemów ERP i wykorzystania, normalizuje dane wejściowe oraz pozwala zespołom finansowym określać kontekst specyficzny dla danego przedsiębiorstwa. Następnie silnik przychodowy stosuje do tych danych zasady obowiązujące u klienta.

Jak podano w komunikacie, ten sam kontekst może służyć agentom RightAgents i zewnętrznym narzędziom AI połączonym za pośrednictwem Model Context Protocol (MCP). Firma informuje, że z jej agentów można korzystać w narzędziach takich jak Claude i ChatGPT, z zachowaniem uprawnień przypisanych każdemu użytkownikowi.

Praktyczna korzyść polega na zachowaniu ciągłości między pytaniem a dowodami, na których opiera się odpowiedź. Jeśli kontroler zapyta, dlaczego zmieniło się saldo, rzetelna odpowiedź powinna powiązać tę zmianę z odpowiednią umową, transakcją źródłową i regułą księgową. Podłączenie asystenta wyłącznie do końcowej sumy w arkuszu kalkulacyjnym pozostawiłoby znaczną część tego ciągu bez wyjaśnienia.

Siedmiu agentów do sprawdzania, wyjaśniania i modyfikowania procesów związanych z przychodami

Na stronie produktu RightRev AI agentów podzielono na grupy według ich zadań: wykrywania problemów, wyjaśniania wyników i przygotowywania zmian:

• Anomalies wykrywa nietypowe odchylenia, brakujące ceny i nieoczekiwane alokacje, które należy zweryfikować.
• Contract Checklist wyodrębnia warunki i zobowiązania oraz sprawdza je na podstawie listy kontrolnej dotyczącej księgowania.
• Revenue Assistant odpowiada na pytania zadane prostym językiem, korzystając z dokumentacji przychodów organizacji.
• Architect przekształca zapisane zasady w proponowane reguły, które dział finansowy zatwierdza przed ich aktywacją.
• Use Case Modeling tworzy i uruchamia testy proponowanych zmian.
• Flux łączy zmiany między okresami z umowami i przygotowuje projekty objaśnień.
• Reconciliation porównuje systemy źródłowe, RightRev i księgę główną oraz wyjaśnia rozbieżności.

Dzięki temu przygotowania i analizy można prowadzić przez cały okres rozliczeniowy. Zamiast rozpoczynać każdą uzgodnienie dopiero na koniec miesiąca, zespoły mogą weryfikować wyjątki w miarę napływu umów i danych o wykorzystaniu. Zamknięcie okresu staje się okazją do rozwiązania nierozstrzygniętych kwestii i zatwierdzenia wykonanych prac.

Obliczenia deterministyczne podlegające zatwierdzeniu przez człowieka

Techniczna cecha wyróżniająca RightRev polega na oddzieleniu interpretacji dokonywanej przez agenta AI od silnika obliczającego przychody. Dokumentacja produktu opisuje deterministyczne wykonywanie operacji: zatwierdzone reguły prowadzą do powtarzalnych obliczeń, a wyniki agentów zawierają odniesienia do dokumentacji źródłowej.

Nie oznacza to, że każda proponowana reguła lub wyodrębniony warunek umowy jest automatycznie prawidłowy. Nawet konsekwentnie stosowana reguła może opierać się na błędnej polityce, a brak zdarzenia w dokumentacji źródłowej może nadal powodować lukę. Dlatego weryfikacja i testowanie scenariuszy mają istotne znaczenie, zwłaszcza zanim nowe podejście do umowy wpłynie na księgę główną.

RightRev twierdzi, że przetwarza rocznie przychody klientów przekraczające 44 mld dolarów. Ta premiera rozszerza zakres automatyzacji na zadania związane z obliczeniami, a jednocześnie pozwala firmom nadal korzystać z używanych już systemów rozliczeniowych i ERP. Dla dyrektorów finansowych kluczowe jest pytanie, czy takie połączenie ogranicza nakład pracy związany z uzgadnianiem danych, a zarazem zapewnia przejrzystą ścieżkę od każdej raportowanej liczby do potwierdzających ją dowodów.