Sunil Padiyar, Chief Technology Officer da Trintech – Série de Entrevistas

Sunil Padiyar é um experiente Chief Technology Officer (CTO) com um histórico sólido em arquitetar soluções de software B2B baseadas em nuvem para empresas de software em rápido crescimento. Como CTO da Corcentric, ele liderou o crescimento de receita de 25% ao ano, focando no escritório do CFO, racionalizando contas pagáveis, automação, compras e transações de pagamento. Sunil também ocupou o cargo de CTO na FacilitySource, supervisionando sua expansão notável de $40 milhões para $250 milhões em apenas 5 anos, culminando em uma aquisição bem-sucedida pela CBRE.

Trintech é um provedor global de software baseado em nuvem que automatiza processos de fechamento financeiro e reconciliações contábeis para equipes de finanças e contabilidade. Com mais de 35 anos de experiência, ele apoia milhares de clientes em mais de 100 países, processando bilhões de transações anualmente. A empresa aproveita a automação impulsionada por IA e parcerias estratégicas para ajudar profissionais de finanças a mudar de tarefas manuais para trabalhos de maior valor.

Você passou mais de duas décadas em funções de liderança em tecnologia — o que o atraiu inicialmente a construir soluções que capacitam equipes de finanças, e como essa motivação evoluiu ao longo de sua carreira?

No início de minha carreira, eu vi quanto tempo e energia as equipes de finanças gastavam em trabalhos repetitivos e manuais — e quanto pouco de seu dia era deixado para análise e tomada de decisões. Ficou claro que a tecnologia poderia mudar esse equilíbrio, permitindo que os profissionais de finanças se concentrassem em atividades de maior valor. Com o tempo, minha motivação evoluiu de simplesmente automatizar tarefas para reimaginar fluxos de trabalho inteiramente, de modo que a IA e a automação não apenas economizem tempo, mas também melhorem a precisão, a conformidade e a qualidade geral das informações financeiras.

Como a Trintech está atualmente utilizando a IA dentro de suas próprias operações internas para melhorar a eficiência ou a tomada de decisões?

Internamente, usamos a IA para racionalizar processos em várias equipes. Nas operações, a IA nos ajuda a identificar e priorizar tickets de suporte, permitindo uma resolução mais rápida para nossos clientes. No desenvolvimento de produtos, usamos ferramentas de codificação assistidas por IA para acelerar a entrega de recursos enquanto mantemos os padrões de qualidade. Também estamos experimentando a IA para analisar feedback de clientes em larga escala, ajudando nossas equipes de produtos e sucesso do cliente a identificar tendências e oportunidades muito mais rapidamente do que os métodos tradicionais.

Pode nos guiar sobre como a IA está incorporada nos produtos da Trintech para ajudar equipes de finanças a fechar mais rapidamente, reduzir riscos ou melhorar a precisão?

A IA não está apenas acoplada aos nossos produtos — ela está incorporada em seus fluxos de trabalho centrais. Em nossa plataforma Cadency, a IA funciona no contexto, com plena consciência do ambiente do cliente, dos dados e dos requisitos de conformidade. Isso permite que recursos como a criação automática de entradas de diário, a priorização de exceções e os cronogramas de reconciliação dinâmicos sejam personalizados para cada organização. Em nossa plataforma Adra, a IA está construída na interface do usuário para entregar vitórias rápidas: recomendando regras de combinação, mapeando campos de dados e assistindo na criação de entradas de diário — tudo com um clique de botão. Isso torna a IA acessível e impactante para os usuários sem exigir configuração complexa.

Há recursos específicos impulsionados por IA em Cadency ou Adra que você acredita terem sido decisivos para os seus clientes?

Para Cadency, a Automação de Risco Inteligente foi transformadora — priorizando e encaminhando automaticamente exceções com base no risco e reduzindo a revisão manual em até 90%. Além disso, nossa automação de entradas de diário pode reduzir o tempo para criar uma única entrada de nove minutos para cerca de um minuto. Em centenas de entradas, os ganhos de eficiência para as equipes de finanças são enormes.

Para Adra, a IA está melhorando a produtividade em cada estágio do fechamento. Recursos como MatchAssist recomendam regras de combinação de transações, reduzindo significativamente o esforço manual para configurar a lógica de combinação. A IA também formata os dados de entrada e preenche automaticamente os campos durante a importação, eliminando o trabalho repetitivo e melhorando as taxas de combinação — tudo isso acelera a reconciliação e reduz a fadiga do usuário.

Como sua equipe decide quais capacidades de IA desenvolver em seguida — qual é o processo de ideia à implementação?

Começamos com os pontos de dor dos clientes. Nossos gerentes de produtos, equipes de sucesso do cliente e especialistas em IA trabalham juntos para identificar onde a IA pode ter o maior impacto. A partir daí, priorizamos oportunidades com base no valor, viabilidade e alinhamento com nossa visão de produto. Protótipos são desenvolvidos rapidamente e testados com um pequeno conjunto de clientes para validar o impacto. Somente após provar resultados mensuráveis, os implementamos mais amplamente.

Qual é o papel da IA na detecção de anomalias, prevenção de erros ou melhoria da conformidade em fluxos de trabalho financeiros?

Nossa IA analisa tanto os dados inseridos pelo usuário quanto os dados transacionais subjacentes para anomalias, erros potenciais e violações de conformidade. Como nossa IA é consciente do contexto e tem a inteligência para reconhecer o cliente específico que está servindo, ela pode aplicar regras de conformidade personalizadas para o quadro de governança e regulamentação desse cliente. Isso significa que o sistema não está apenas sinalizando genericamente problemas — está aplicando as verificações certas para essa organização, garantindo precisão e conformidade sem retardar o processo.

Como você garante que as saídas de IA em suas soluções sejam explicáveis e confiáveis para as equipes de finanças que dependem delas?

Projetamos as saídas de IA para serem completamente transparentes. Cada recomendação vem acompanhada do raciocínio ou do padrão de dados por trás dela, permitindo que os usuários entendam por que o sistema fez aquela sugestão. Em Cadency, por exemplo, os escores de risco de exceção mostram os fatores que contribuíram para o escore, permitindo que as equipes de finanças validem a lógica antes de agir. Essa transparência constrói confiança e garante que a IA permaneça uma assistente, não uma caixa preta.

Pode compartilhar uma história de sucesso onde um cliente alcançou resultados mensuráveis devido à automação impulsionada por IA em sua plataforma?

Um de nossos clientes empresariais está atualmente pilotando nossa automação de entrada de diário impulsionada por IA em Cadency. Antes da IA, criar uma única entrada de diário podia levar até nove minutos de trabalho manual. Com nossa automação, o mesmo processo agora leva cerca de um minuto. Em milhares de entradas de diário processadas cada mês, os ganhos de eficiência esperados são enormes — traduzindo-se em economias significativas de custos e liberando as equipes de finanças para trabalhos mais estratégicos. O piloto já está entregando resultados fortes e deve ser lançado em breve.

Como a Trintech equilibra a inovação em IA com a manutenção da segurança e integridade de dados financeiros sensíveis?

Segurança é inegociável.

Todos os nossos serviços de IA operam em uma configuração sem estado, o que significa que os dados do cliente não são retidos ou usados para treinamento de modelos. Modelos de ML proprietários são hospedados em ambientes de nuvem privados, e a IA gerativa é acessada por meio de APIs de nível empresarial do serviço OpenAI da Microsoft Azure. Os dados são criptografados em trânsito e em repouso, e nossos sistemas são certificados SOC 2 e ISO 27001. Isso garante que a inovação nunca venha às custas da integridade dos dados.

Olhando para o futuro, como você vislumbra a IA transformando tanto as operações internas da Trintech quanto a forma como os clientes experimentam seus produtos nos próximos cinco anos?

Nos próximos cinco anos, a IA mudará de ser um recurso dentro de nossas soluções para um orquestrador de todo o processo de fechamento financeiro. Para os clientes, isso significa que a IA não apenas automatizará tarefas individuais, mas também antecipará o que precisa acontecer em seguida, orquestrará fluxos de trabalho strate workflows across systems, and surface insights before issues arise. Internally, we’ll continue to use AI to improve efficiency in R&D, customer support, and operations, ensuring we can deliver more value to customers faster.

Obrigado pela grande entrevista, leitores que desejam aprender mais devem visitar Trintech.