Сунил Падияр, главный технический директор Trintech – Интервью

Сунил Падияр – опытный главный технический директор (CTO) с прочным опытом в создании облачных решений B2B SAAS для быстро растущих программных компаний. Как CTO Corcentric, он возглавлял рост выручки на 25% в год, сосредоточившись на офисе финансового директора путем оптимизации учета accounts payable, автоматизации, закупок и платежных транзакций. Сунил также занимал должность CTO в FacilitySource, где он руководил ее замечательным расширением с $40 миллионов до $250 миллионов всего за 5 лет, что завершилось успешным приобретением компанией CBRE.

Trintech – глобальный поставщик облачного программного обеспечения, которое автоматизирует финансовые процессы закрытия и учета для финансовых и бухгалтерских команд. С более чем 35-летним опытом, компания поддерживает тысяч клиентов более чем в 100 странах, обрабатывая миллиарды транзакций ежегодно. Компания использует автоматизацию на основе искусственного интеллекта и стратегические партнерства, чтобы помочь финансовым специалистам перейти от ручных задач к более ценным работам.

Вы провели более двух десятилетий в руководящих технологических ролях – что первоначально привлекло вас к созданию решений, которые наделяют финансовые команды, и как эта мотивация эволюционировала на протяжении вашей карьеры?

В начале своей карьеры я увидел, сколько времени и энергии финансовые команды тратят на повторяющиеся, ручные работы – и как мало времени остается для анализа и принятия решений. Стало ясно, что технологии могут изменить этот баланс, позволяя финансовым специалистам сосредоточиться на более ценных видах деятельности. Со временем моя мотивация эволюционировала от простой автоматизации задач к переосмыслению рабочих процессов в целом, чтобы искусственный интеллект и автоматизация не только экономили время, но и улучшали точность, соблюдение и общее качество финансовых данных.

Как Trintech в настоящее время использует искусственный интеллект внутри своих внутренних операций для повышения эффективности или принятия решений?

Внутри компании мы используем искусственный интеллект для оптимизации процессов во множестве команд. В операциях искусственный интеллект помогает нам выявлять и расставлять приоритеты поддержки запросов, что позволяет быстро решать проблемы наших клиентов. В разработке продукта мы используем инструменты программирования на основе искусственного интеллекта для ускорения доставки функций, сохраняя при этом стандарты качества. Мы также экспериментируем с искусственным интеллектом для анализа обратной связи клиентов в масштабе, что помогает нашим командам продукта и поддержки клиентов выявлять тенденции и возможности гораздо быстрее, чем традиционные методы.

Можете ли вы рассказать нам, как искусственный интеллект встроен в продукты Trintech, чтобы помочь финансовым командам закрыть быстрее, снизить риск или повысить точность?

Искусственный интеллект не прикреплен к нашим продуктам – он встроен в их основные рабочие процессы. В нашей платформе Cadency искусственный интеллект работает в контексте, с полным пониманием окружения клиента, данных и требований соблюдения. Это позволяет функциям, таким как автоматическое создание записей в журнале, определение приоритета исключений и динамические графики учета, быть адаптированными для каждой организации. В нашей платформе Adra искусственный интеллект встроен в пользовательский интерфейс, чтобы обеспечить быстрые победы: рекомендации правил сопоставления, сопоставление полей данных и помощь в создании журналов – все это происходит при нажатии кнопки. Это делает искусственный интеллект доступным и эффективным для пользователей без необходимости сложной настройки.

Есть ли конкретные функции на основе искусственного интеллекта в Cadency или Adra, которые, по вашему мнению, стали прорывом для ваших клиентов?

Для Cadency Risk-Intelligent Automation был трансформационным – автоматически расставляя приоритеты и направляя исключения на основе риска, и снижая ручной обзор до 90%. Кроме того, наша автоматизация записей в журнале может сократить время создания одной записи с девяти минут до одной минуты. На протяжении сотен записей, которые обрабатываются каждый месяц, выигрыши в эффективности для финансовых команд огромны.

Для Adra искусственный интеллект повышает производительность на каждом этапе закрытия. Функции, такие как MatchAssist, рекомендуют правила сопоставления транзакций, значительно снижая ручные усилия для настройки логических правил сопоставления. Искусственный интеллект также форматирует входящие данные и автоматически заполняет поля во время импорта, исключая повторяющуюся работу и улучшая показатели сопоставления – все это ускоряет учет и снижает усталость пользователей.

Как ваша команда решает, какие возможности искусственного интеллекта разрабатывать дальше – какой процесс от идеи до реализации?

Мы начинаем с болевых точек клиентов. Наши менеджеры продукта, команды поддержки клиентов и специалисты по искусственному интеллекту работают вместе, чтобы выявить, где искусственный интеллект может оказать наибольшее влияние. Оттуда мы расставляем приоритеты возможностей на основе ценности, осуществимости и соответствия нашей видению продукта. Прототипы разрабатываются быстро и тестируются с небольшой группой клиентов, чтобы проверить влияние. Только после того, как мы получаем измеримые результаты, мы развертываем их более широко.

Какую роль играет искусственный интеллект в обнаружении аномалий, предотвращении ошибок или повышении соблюдения в финансовых рабочих процессах?

Наш искусственный интеллект анализирует как данные, введенные пользователем, так и основные транзакционные данные на наличие аномалий, потенциальных ошибок и нарушений соблюдения. Поскольку наш искусственный интеллект осознает контекст и имеет интеллект для распознавания конкретного клиента, которого он обслуживает, он может обеспечить соблюдение правил, адаптированных к этому клиенту, что означает, что система не просто флагирует проблемы – она применяет правильные проверки для этого клиента, обеспечивая точность и соблюдение без замедления процесса.

Как вы гарантируете, что выходные данные искусственного интеллекта в ваших решениях объяснимы и заслуживают доверия финансовыми командами, которые от них зависят?

Мы проектируем выходные данные искусственного интеллекта, чтобы они были полностью прозрачными. Каждая рекомендация сопровождается рассуждениями или закономерностями данных, которые стоят за ней, поэтому пользователи могут понять, почему система сделала это предложение. В Cadency, например, показатели риска исключений показывают факторы, которые способствовали оценке, позволяя финансовым командам проверить логику перед принятием действий. Эта прозрачность строит доверие и гарантирует, что искусственный интеллект остается помощником, а не черным ящиком.

Можете ли вы поделиться историей успеха, где клиент достиг измеримых результатов благодаря автоматизации на основе искусственного интеллекта в вашей платформе?

Один из наших корпоративных клиентов в настоящее время тестирует нашу автоматизацию записей в журнале на основе искусственного интеллекта в Cadency. До автоматизации создание одной записи в журнале могло занять до 9 минут ручной работы. С нашей автоматизацией этот же процесс теперь занимает примерно одну минуту. На протяжении тысяч записей в журнале, которые обрабатываются каждый месяц, ожидаемые выигрыши в эффективности огромны – что переводится в значительную экономию средств и освобождает финансовые команды для более стратегической работы. Тестирование уже показывает хорошие результаты и ожидается, что скоро будет запущено.

Как Trintech балансирует инновации искусственного интеллекта с поддержанием безопасности и целостности чувствительных финансовых данных?

Безопасность не обсуждается.

Все наши сервисы искусственного интеллекта работают в конфигурации без сохранения состояния, то есть данные клиентов не сохраняются и не используются для обучения моделей. Проприетарные модели машинного обучения размещаются в частных облачных средах, а генеративный искусственный интеллект доступен через API уровня предприятия от Microsoft Azure OpenAI. Данные шифруются при передаче и хранении, а наши системы сертифицированы по стандартам SOC 2 и ISO 27001. Это гарантирует, что инновации никогда не происходят за счет целостности данных.

Взглянув вперед, как вы представляете себе трансформацию искусственного интеллекта как внутренних операций Trintech, так и того, как клиенты взаимодействуют с вашими продуктами в течение следующих пяти лет?

В течение следующих пяти лет искусственный интеллект перейдет от функции внутри наших решений к оркестратору всего финансового процесса закрытия. Для клиентов это означает, что искусственный интеллект не только автоматизирует отдельные задачи, но и будет предвидеть, что нужно произойти дальше, оркестрировать рабочие процессы между системами, и раскрывать идеи до возникновения проблем. Внутри компании мы продолжим использовать искусственный интеллект для повышения эффективности в исследованиях и разработке, поддержке клиентов и операциях, гарантируя, что мы можем доставлять больше ценности клиентам быстрее.

Спасибо за отличное интервью, читателям, которые хотят узнать больше, следует посетить Trintech.