Michael Rangel, Fondator al Novo – Serie de interviuri

Michael Rangel, fondator al Novo, este un antreprenor fintech care a înființat compania în 2016 și a ocupat funcția de CEO timp de peste nouă ani, contribuind la transformarea Novo dintr-un concept în stadiu incipient într-o platformă financiară care deservește întreprinderi mici. În timpul mandatului său, Rangel a activat în dezvoltarea produselor, strângerea de fonduri, recrutare, operațiuni, parteneriate și strategie de lansare pe piață, ajutând compania să strângă peste 170 de milioane de dolari în finanțare. A demisionat din funcția de CEO în aprilie 2025, dar rămâne implicat ca fondator și membru al consiliului de administrație al Novo, susținând misiunea pe termen lung de a împuternici antreprenorii și afacerile independente. Înainte de a fonda Novo, Rangel a petrecut peste cinci ani în administrarea și operațiunile comerciale la Fairholme Capital Management, după un rol anterior în operațiuni la Smith Barney.

Novo este o platformă fintech concepută special pentru afaceri independente, antreprenori, freelanceri și proprietari de întreprinderi mici, combinând contul curent de business cu instrumente pentru plăți, facturare, gestionarea cheltuielilor, planificarea fluxului de numerar, împrumuturi și credit de afaceri. Platforma se integrează cu peste 40 de instrumente de business, inclusiv QuickBooks, Stripe, Shopify, Square și Xero, ajutând afacerile să conecteze serviciile bancare cu contabilitatea, plățile și fluxurile de lucru operaționale. Novo încorporează, de asemenea, AI alimentat de modele de la OpenAI, Anthropic și Google pentru a simplifica procese precum onboarding-ul și clasificarea cheltuielilor. Compania afirmă că platforma sa este utilizată de peste 250.000 de afaceri independente. Novo în sine este o fintech, nu o bancă, serviciile bancare și depozitele asigurate de Federal Deposit Insurance Corporation (FDIC) fiind furnizate prin partenerul Middlesex Federal Savings.

Ai fondat Novo în 2016 și ai petrecut aproape un deceniu construind-o în jurul nevoilor financiare ale întreprinderilor mici. Privind înapoi la problemele pe care le-ai dorit să le rezolvi atunci, care dintre ele crezi că AI le poate aborda acum în moduri care pur și simplu nu erau posibile când ai înființat compania?

AI poate avea un impact profund asupra modului în care conduci o afacere și livrezi valoare clienților. Când am început Novo, una dintre problemele pe care am dorit să le rezolvăm era că o afacere de 1.000 de dolari pe an, una de 100.000 de dolari pe an și una de 1 milion de dolari pe an pot genera o povară operațională surprinzător de similară pentru o bancă. Trebuie în continuare să susții onboarding-ul, conformitatea, frauda, securitatea, monitorizarea tranzacțiilor și serviciul clienți, indiferent de veniturile pe care le generează acel client pentru tine. Aceasta însemna că băncile trebuiau să construiască echipe operaționale mari pentru a susține clienți care, individual, nu erau întotdeauna atât de valoroși pentru ele.

Acum zece ani, credeam că software-ul ar putea schimba această ecuație. AI duce acum acea idee mult mai departe. Un specialist în conformitate poate folosi AI pentru a rezuma informații, a procesa documente și a redacta rapoarte sau răspunsuri, permițând unei singure persoane să gestioneze de peste zece ori volumul pe care îl putea anterior. Echipele noastre de servicii pentru clienți pot lăsa AI să se ocupe de întrebările de rutină, astfel încât oamenii să-și petreacă timpul pe problemele care într-adevăr necesită judecată. Modelele de fraudă pot identifica potențiale probleme mai devreme și ne pot ajuta să recuperăm pierderile mai rapid atunci când ceva nu merge bine. AI ne-a oferit un mod mult mai bun de a îndeplini scopul pentru care a fost creat Novo, și anume să ofere o experiență bancară care să funcționeze pentru afaceri, indiferent de dimensiunea lor.

Întreprinderile mici au avut istoric un acces limitat la echipele financiare, analiști și software sofisticat disponibile pentru companiile mari. Cât de mult poate AI să reducă în mod realist această diferență de resurse și unde va rămâne esențială expertiza umană?

AI evoluează incredibil de rapid, dar ritmul pare foarte diferit în funcție de locul în care te afli. Dacă lucrezi în tehnologie în San Francisco sau New York, probabil ai o experiență foarte diferită cu AI decât un proprietar de întreprindere mică care încearcă pur și simplu să își administreze compania.

Multe dintre problemele cu care se confruntă întreprinderile mici sunt deja la îndemâna AI. Provocarea mai mare este că tehnologia avansează mai repede decât oamenii pot învăța să o folosească. De aceea sunt interesat de ceea ce fac companii precum Anthropic cu produse concepute pentru a oferi utilizatorilor mai puțin tehnici un punct de plecare.

Expertiza umană nu va dispărea, dar AI poate reduce diferența făcând acea expertiză mai accesibilă. Am văzut produse precum April Tax care fac lucruri ce necesitau odinioară mult timp și cunoștințe specializate mult mai ușor pentru un proprietar de întreprindere mică. Nu suntem încă la nivelul în care AI poate pune afacerea ta pe pilot automat, dar dacă ai pierdut vreodată un weekend pregătindu-te pentru depunerea declarațiilor fiscale, recâștigarea acelui timp contează.

Unde observi că AI creează cea mai tangibilă valoare pentru proprietarii de întreprinderi mici astăzi, în special în ceea ce privește prognoza fluxului de numerar, gestionarea cheltuielilor, bugetarea și luarea deciziilor financiare de zi cu zi?

Una dintre cele mai utile aplicații ale AI pe care le-am dezvoltat la Novo este, de fapt, ceva ce pare destul de simplu: etichetarea tranzacțiilor. Istoric, obținerea unui bun funcționament al acestor modele necesita o cantitate enormă de date de antrenament, iar chiar și atunci poți ajunge la aproximativ 80% acuratețe. Acest nivel nu este suficient când lucrezi cu informațiile financiare ale cuiva, deoarece trebuie să verifici totul.

Folosind o cantitate mai mică din propriile noastre date, unele tehnici de distilare a modelelor și modele de frontieră atunci când sistemele noastre nu sunt sigure, am ridicat acuratețea mult peste 97% și mai aproape de 99% recent. Odată ce poți înțelege cu precizie ce reprezintă fiecare tranzacție, poți construi instrumente financiare mult mai utile pe baza acelor date. Aceasta poate alimenta tablouri de bord pentru cheltuieli, FP&A de bază și chiar poate ajuta o afacere să separe banii pentru lucruri precum salariile și plățile către furnizori, astfel încât să nu îi cheltui accidental în altă parte.

Ceea ce este interesant este că LLM-urile sunt surprinzător de bune la clasificare și grupare. Asta înseamnă că putem prelua tranzacțiile unei afaceri și să începem să construim o vedere personalizată a finanțelor sale fără complexitatea ingineriei care era necesară înainte. Pentru baza noastră de clienți, capabilitățile AI-ului de astăzi depășesc de fapt complexitatea problemelor pe care încercăm să le rezolvăm. Este un loc destul de incitant să fii.

Una dintre promisiunile AI este să transforme software-ul financiar de la simpla afișare a ceea ce s-a întâmplat proprietarilor de afaceri la a le spune proactiv ce ar trebui să facă în continuare. Cum arată în practică o platformă financiară cu adevărat inteligentă?

Cea mai bună experiență bancară pe care o poți avea este încă să discuți cu cineva de la banca ta care știe totul despre afacerea ta. Ei înțeleg istoricul tău, ce încerci să realizezi și de ce ai putea avea nevoie în continuare. Software-ul a fost întotdeauna un facilitator al acestei relații, dar nu a înlocuit-o.

Pentru mine, o platformă financiară cu adevărat inteligentă începe să pară că ai redus numărul de persoane de care ai nevoie în încăpere pentru a-ți gestiona afacerea. Ar trebui să poți pune o întrebare, să primești un răspuns, să vezi informațiile corecte și să primești îndrumări utile fără să trebuiască să-ți dai seama unde să le cauți. Partea importantă este să ai încredere în răspuns.

La Novo, uneori spunem că concurăm cu trotuarul. Să mergi la un consilier bancar este încă o experiență grozavă. Nu există o aplicație de navigat, cineva te cunoaște și te poate ghida în funcție de afacerea ta. Ce ne oferă AI-ul este șansa de a aduce o parte din acea experiență unui grup subservit de afaceri, la o scară care nu a fost posibilă până acum. Pentru clienții noștri, această oportunitate este în sfârșit la îndemână.

Ar putea AI-ul să funcționeze în cele din urmă ca un fel de Director Financiar Virtual pentru o mică afacere, monitorizând continuu finanțele, identificând riscuri și recomandând acțiuni? Ce capabilități ar trebui să se maturizeze înainte ca antreprenorii să poată avea încredere într-un astfel de sistem?

Da, și spun asta cu încredere pentru că este ceva ce construim deja. La începutul acestui an, am lansat infrastructura noastră de Agenți AI special pentru a avansa spre acea viziune.

Partea dificilă nu este să obții un model care să răspundă la o întrebare. Este să construiești ceva în care oamenii să poată avea încredere cu viața lor financiară. Am învățat asta din prima mână. Prima noastră cohortă beta a fost bună, dar nu a fost suficient de bună pentru a spune că experiența nu va eroda în cele din urmă încrederea cuiva. Așadar am continuat să împingem înainte, îmbunătățind modul în care sistemul învață, cum lucrează împreună agenții specializați și cum utilizează informațiile și instrumentele disponibile.

Ceea ce am construit este practic un sistem de agenți specific băncii, cu agenți diferiți care se ocupă de lucruri precum tranzacții, fraudă, carduri și ACH, fiecare având propriile instrumente și cunoștințe. A necesitat multă muncă pentru a ajunge acolo, dar rezultatele sunt acum cu adevărat bune. Nu vrem să grăbim ceva de genul acesta doar pentru că AI-ul este în vogă. Este nedrept față de client. Dar pentru afacerile de dimensiunea celor pe care le deservim, cred că acel moment a sosit și este incredibil de incitant.

Accesul la capital rămâne una dintre cele mai mari provocări pentru micile afaceri. Cum ar putea AI să schimbe procesul de acordare a creditelor și împrumuturilor și ar putea datele alternative să permită instituțiilor financiare să evalueze afaceri pe care modelele tradiționale de credit le neglijează?

Acesta este un domeniu în care cred că discuția devine confuză. Nu este cu adevărat despre AI. Este despre echitate și înțelegerea a ceea ce aceste modele pot cu adevărat să facă.

Nu ar trebui niciodată să folosești un model de limbaj de frontieră ca model care ia decizia de credit. LLM-urile sunt nedeterministe, ceea ce înseamnă că aceleași intrări pot produce rezultate diferite. Modelele tradiționale de învățare automată utilizate pentru deciziile de credit sunt deterministe, astfel încât aceleași intrări produc același rezultat. Această diferență contează enorm atunci când decizi cine primește credit. Trebuie să știi ce factori influențează decizia, să testezi pentru părtinire și să poți corecta problemele când apar.

AI-ul poate cu siguranță să ne ajute să construim modele mai bune pentru înțelegerea riscului și facem asta extrem de bine la Novo. Dar nu cred că AI singur rezolvă problema mai mare a accesului micilor afaceri la capital. O mare parte a acestei probleme provine din mediul de reglementare creat de cadrul Basel, care a schimbat economia împrumuturilor pentru micile afaceri pentru bănci și le-a făcut mai puțin dispuse să își asume acele riscuri.

Spunem mereu că micile afaceri sunt coloana vertebrală a economiei, dar am construit un sistem financiar în jurul lor în care multe dintre deciziile care le afectează capacitatea de a supraviețui sunt luate în săli în care ei nu pot vorbi. Aceasta este o problemă mult mai mare decât dacă avem sau nu un model AI mai bun.

Inteligența artificială devine, de asemenea, din ce în ce mai importantă în detectarea fraudei și securitatea financiară. Cum pot platformele financiare să folosească IA pentru a identifica activități suspecte fără a genera prea multe alarme false sau a îngreuna tranzacțiile legitime pentru întreprinderile mici?

IA este deosebit de utilă pentru a detecta lucruri care nu par corecte. Modelele lingvistice sunt surprinzător de bune la clasificare și grupare, ceea ce înseamnă că le poți folosi pentru a identifica comportamente neobișnuite la un cost relativ scăzut.

Distincția importantă este că nu aș folosi un model nedeterminist pentru a lua decizia finală. Aș folosi modelul pentru a semnala o alertă, iar apoi un model determinist ar lua decizia. Așa am abordat frauda la Novo.

Colaborăm și cu companii precum Sardine, care pot aduce modele dintr-un set mult mai larg de instituții financiare în modelele noastre. Ele ne pot ajuta să identificăm elemente precum acreditări asociate anterior cu frauda sau comportamente care par a fi activități automate. Am construit o operațiune puternică de combatere a fraudei în jurul acestei combinații de tehnologie și expertiză. Securitatea este întotdeauna o cursă a înarmării, dar IA ne oferă instrumente mai bune pentru a rămâne în față.

Sistemele financiare bazate pe IA pot avea acces la informații extrem de sensibile despre veniturile, cheltuielile, clienții și sănătatea financiară a unei companii. Ce măsuri de protecție ar trebui să se aștepte antreprenorii în ceea ce privește confidențialitatea datelor, securitatea și utilizarea datelor lor financiare pentru antrenarea modelelor IA?

Există câteva niveluri în această privință, începând cu politicile și termenii modelelor pe care le folosești. Principalii furnizori de modele de frontieră oferă soluții enterprise și API în care datele clienților nu sunt folosite pentru antrenarea modelelor, dar există totuși o distincție importantă între utilizarea unui model printr-un API și utilizarea lui printr-o aplicație orientată spre consumator, unde istoricul conversațiilor este stocat.

Există, de asemenea, întrebarea câtă informație dorești să oferi unui sistem IA. La Novo, am conceput agenții noștri astfel încât clienții să poată face această alegere. Poți dori ca un agent să răspundă la întrebări folosind doar cunoștințele noastre bancare, sau să te îndrume simplu către locul în care informațiile se găsesc în aplicație, sau poți fi confortabil să-i oferi mai multe date financiare, deoarece astfel obții un răspuns mai bun.

De asemenea, am implementat sisteme între datele clienților și modele care pot elimina automat informațiile sensibile, cum ar fi EIN‑urile și numerele de securitate socială, și testăm în mod repetat sistemele pentru a ne asigura că nu expun informații pe care nu ar trebui să le dezvăluie. Aceasta este ceea ce face dificilă construirea unei IA bune. Nu este vorba doar de a face modelul inteligent. Trebuie să construiești măsurile de protecție în jurul său și să le testezi în mod continuu.

Există un entuziasm enorm în jurul IA în fintech în prezent. Care aplicații crezi că sunt cu adevărat transformative pentru întreprinderile mici și unde crezi că industria supraestimează în prezent ce poate oferi IA?

Ar trebui să existe entuziasm pentru IA în fiecare industrie. Am mai văzut acest scenariu. Internetul a schimbat modul în care distribuim software‑ul, browserele au schimbat modul în care îl accesăm, cloud computing‑ul a schimbat modul în care îl implementăm, iar mobilul a schimbat locurile în care îl putem folosi. IA schimbă acum modul în care experimentăm software‑ul.

Ceea ce găsesc cel mai interesant este că schimbăm și limbajul software‑ului în sine. Oamenii pot tot mai mult să creeze software descriind ce doresc în limbaj natural, în loc să învețe JavaScript sau Python. Timp de decenii, acea cunoaștere tehnică a fost una dintre barierele care a ținut dezvoltarea software‑ului în spatele unei porți. Acea poartă începe să se deschidă, ceea ce explică, în parte, de ce companii precum Lovable și Replit au crescut atât de repede.

În același timp, cred că suntem încă foarte la început. O mare parte din hype provine de la oamenii din Silicon Valley care experimentează IA într-un ritm complet diferit față de ceilalți. Companiile care obțin valoare reală din ea nu o tratează ca pe magie. Ele descoperă ce poate face cu adevărat și o aplică la problemele în care funcționează.

Suntem încă la începutul acestei etape. Când compari adoptarea IA cu curbele timpurii de adoptare ale internetului și mobilului, este incredibil de devreme. Așadar, cred că a respinge IA pentru că tehnologia de astăzi nu corespunde unor hype‑uri ar fi ca și cum ai privi internetul la început și ai decide că este o modă trecătoare.

Privind spre viitor, cum crezi că IA va remodela în sine serviciile bancare pentru întreprinderile mici? Am putea, în cele din urmă, să trecem de la modelul actual de conturi, tablouri de bord și instrumente financiare la platforme financiare autonome care să gestioneze activ majoritatea operațiunilor financiare ale unei companii în numele proprietarului?

Aceasta este viziunea pe care o construim la Novo. În esență, dorim să recreăm experiența de a avea un consilier bancar excelent pe telefonul tău. Ar trebui să poți pune o întrebare și să primești un răspuns, să obții un grafic sau un raport generat când ai nevoie, să afli despre credite la momentul potrivit, să descoperi asigurări pe măsură ce afacerea ta crește și chiar să înveți despre granturi sau modificări fiscale care ți‑ar putea aduce beneficii.

Inovația nu constă doar în a avea IA care să facă lucruri pentru tine. Este vorba despre a face IA să execute acele sarcini suficient de bine încât să ai încredere în ea. Este mult mai dificil decât pare și cred că încrederea devine o caracteristică a produsului în sine.

AI poate reține mult mai multe informații în context decât o persoană, dar nu poate înlocui relațiile umane care chiar propulsează afacerile înainte. Oamenii își asumă riscurile, construiesc relațiile și creează oportunitățile care mișcă economia. De aceea măsura noastră de succes la Novo nu este să te facem să petreci mai mult timp în aplicația noastră. Este exact invers. Vrem să petreci cât mai puțin timp acolo și să realizezi mai mult în acele câteva minute decât ai putea înainte.

Vă mulțumim pentru interviul excelent, cititorii care doresc să afle mai multe ar trebui să viziteze Novo.