การระดมทุน

Stuut ระดมทุน Series B มูลค่า $52.5 ล้านเพื่อขยาย AI Agents ทั่วกระบวนการ Order-to-Cash

mm
เพิ่ม Unite.AI ลงในแหล่งข้อมูลที่คุณต้องการบน Google
Conceptual illustration of AI processing invoices into matched payments and a reconciled ledger

ใบแจ้งหนี้ขององค์กรที่ยังไม่ได้ชำระอาจเริ่มต้นจากสิ่งที่ดูธรรมดาเช่นใบสั่งซื้อที่หายไป การแก้ไขอาจต้องอาศัยผู้ติดต่อด้านการเรียกเก็บเงิน การส่งข้อมูลผ่านพอร์ทัล และหลายสัปดาห์ของการติดตามข้ามแผนก Stuut เชื่อว่า AI agents สามารถดำเนินงานนั้นจนถึงขั้นการชำระเงิน และนักลงทุนกำลังสนับสนุนบริษัทด้วย Series B มูลค่า $52.5 ล้านใหม่

ประกาศเมื่อวันที่ 7 ตุลาคม รอบการระดมทุนนี้นำโดย Insight Partners โดยมีการเข้าร่วมจาก Andreessen Horowitz และ M12, กองทุนร่วมลงทุนของ Microsoft ทำให้เงินทุนรวมของบริษัทในนิวยอร์กเพิ่มเป็น $93 ล้าน เพียงสิบเดือนหลังจาก Series A

Stuut กล่าวว่า มีลูกค้ามากกว่า 150 รายใช้แพลตฟอร์มของบริษัทและมีมูลค่ากว่า $3 พันล้านที่เคลื่อนผ่านระบบ บริษัทรายงานว่าลูกค้ากำลังเพิ่มกระแสเงินสดได้ถึง 40% และลดวันขายค้างชำระ (DSO) ลง 47% ผลลัพธ์เหล่านี้เป็นข้อมูลที่บริษัทรายงาน; การประกาศไม่ได้ให้วิธีการหรือกลุ่มตัวอย่างของลูกค้าที่อยู่เบื้องหลังเปอร์เซ็นต์ที่ระบุ

ติดตามใบแจ้งหนี้จนถึงการชำระเงิน

Order-to-cash ครอบคลุมขั้นตอนระหว่างการรับคำสั่งซื้อจากลูกค้าและการรับและบันทึกการชำระเงิน การนำเสนอของ Stuut คือ AI สามารถดำเนินงานตลอดสายโซ่นั้นได้ รวมถึงการเก็บเงิน, การชำระเงิน, การบันทึกการรับเงิน, การแก้ไขข้อโต้แย้ง, และการหักเงิน พร้อมกับการขยายที่ประกาศไว้สู่การให้เครดิตและการจัดการคำสั่งซื้อ

ประกาศอธิบายระบบที่ติดตามใบสั่งซื้อที่หายไปผ่านใบแจ้งหนี้ที่ถูกปฏิเสธ, พอร์ทัลบัญชีเจ้าหนี้ของลูกค้า, และการชำระเงินหรือการหักเงินสั้น ๆ ระบบระบุว่า agents สามารถติดต่อกับลูกค้าผ่าน SMS, อีเมล, และโทรศัพท์, ทำงานภายในพอร์ทัล AP, ปรับยอดเงินสดที่เข้ามา, และดำเนินการต่อไปในขณะที่ยังคงรักษาบริบทของบัญชี

ความต่อเนื่องนั้นเป็นแนวคิดทางเทคนิคที่เป็นแกนกลางของผลิตภัณฑ์ ปัญหาการชำระเงินมักไม่ใช่ของกล่องข้อความหรือฐานข้อมูลเดียว Agent ที่ส่งการเตือนแต่ไม่สามารถระบุสาเหตุที่ใบแจ้งหนี้ถูกปฏิเสธจะทำให้การสืบค้นส่วนใหญ่ต้องตกเป็นหน้าที่ของทีมการเงิน Stuut กำลังวางตำแหน่งซอฟต์แวร์ของตนเพื่อเชื่อมต่อการสื่อสารกับขั้นตอนการปฏิบัติการที่จำเป็นในการแก้ไขอุปสรรค

เว็บไซต์ของ Stuut อธิบายบริบทลูกค้าที่ต่อเนื่อง: รูปแบบการชำระเงิน, ความชอบในการสื่อสาร, และประวัติการโต้ตอบจะคงอยู่ข้ามกระบวนการทำงาน นอกจากนี้ยังระบุ SAP, Oracle, NetSuite, และ Microsoft Dynamics ว่าเป็นหนึ่งในการผสานรวม ERP ของบริษัท โดยการติดตั้งอธิบายว่าต้องใช้เวลาสามถึงสี่วัน สิ่งเหล่านี้เป็นคำอธิบายจากผู้ขาย ไม่ใช่การรับประกันการผสานรวมที่ได้รับการทดสอบอย่างอิสระ

ในการประกาศ CEO Tarek Alaruri กล่าวว่าลูปการเรียนรู้อย่างต่อเนื่องมีจุดมุ่งหมายเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าและประสิทธิภาพทางการเงิน เอกสารดังกล่าวไม่ได้ระบุโมเดล AI ที่อยู่เบื้องหลังหรืออธิบายสถาปัตยกรรมการเรียนรู้อย่างละเอียดพอที่จะประเมินกลไกเหล่านั้นได้อย่างอิสระ

ระบบอัตโนมัติต้องสอดคล้องกับการควบคุมทางการเงิน

Stuut รายงานว่า 81.7% ของกิจกรรมการเก็บเงินออกไปทำงานโดยไม่มีการแทรกแซงของมนุษย์ และ 95% ของการชำระเงินที่เข้ามาถูกจับคู่โดยอัตโนมัติ การบันทึกการรับเงินคือกระบวนการเชื่อมโยงการชำระเงินที่ได้รับกับใบแจ้งหนี้ค้างชำระที่ถูกต้อง ซึ่งเป็นขั้นตอนสำคัญในการรักษาความถูกต้องของยอดบัญชี

ตัวเลขเหล่านี้อธิบายกิจกรรมเฉพาะ ไม่ได้เป็นการสาธิตว่าทุกงานการเงินเป็นอัตโนมัติ ความแตกต่างนี้สำคัญเมื่อบริษัทต้องสืบค้นค่าธรรมเนียมที่โต้แย้ง, จัดการข้อยกเว้น, และรักษาการควบคุมการอนุมัติ

ตามเอกสารเผยแพร่ Stuut ถูกกำหนดให้ทำงานรอบกระบวนการที่มีอยู่ของลูกค้า ทุกการกระทำสามารถตรวจสอบได้ และการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมต้องได้รับการอนุมัติ นี่เป็นส่วนสำคัญของข้อเสนอสำหรับองค์กร: ผู้นำด้านการเงินต้องเข้าใจว่าการกระทำเกิดขึ้นด้วยเหตุผลอะไรและว่าตรงตามกฎของบริษัทหรือไม่

Chris Dichiara, CFO ของ Verifone, เน้นประเด็นดังกล่าวในแถลงการณ์ที่มาพร้อมกับการประกาศ โดยกล่าวว่า Stuut ทำงานภายใน ERP, การควบคุม, และร่องรอยการตรวจสอบของบริษัท เขายังชี้ให้เห็นความสามารถในการสอบถามแพลตฟอร์มว่าเกิดอะไรขึ้นและทำไม ทำให้คำอธิบายเบื้องหลังงานเป็นส่วนหนึ่งของคุณค่า

เว็บไซต์สาธารณะยังคงระบุว่า credit และ order management จะเปิดให้ใช้ในเร็ว ๆ นี้ ในขณะที่การเปิดตัวใหม่บอกว่า Stuut กำลังขยายไปสู่พื้นที่เหล่านั้น ลูกค้าควรยืนยันความพร้อมและขอบเขตของความสามารถที่ประกาศไว้สำหรับการใช้งานของตน

ผลลัพธ์จากลูกค้าแสดงให้เห็น

การประกาศให้ตัวอย่างที่เป็นรูปธรรมหลายกรณีว่าระบบถูกใช้อยู่ที่ไหน Bishop Lifting ได้ติดตั้ง Stuut ใน 45 สาขาเพื่อการเก็บเงิน, การโต้แย้ง, และการบันทึกการรับเงิน Stuut ระบุว่าการติดตั้งนี้ลดบัญชีรับเงินค้างชำระลง 35%, ปล่อยเงินทุนทำงาน $3 ล้าน, และเพิ่มจำนวนบัญชีที่พนักงานแต่ละคนจัดการได้ขึ้น 50%

Honeywell ใช้ Stuut บนระบบ SAP รุ่นเก่าเพื่อขยายการครอบคลุมไปยังบัญชีลูกค้าที่มีขนาดเล็กกว่าและกำลังขยายไปสู่ quote-to-cash ตามที่ระบุในเอกสารเผยแพร่ ที่ ZoomInfo บริษัทรายงานว่ารวบรวมเงินได้ $21.2 ล้านผ่าน Stuut และลดเวลาจนถึงการติดต่อครั้งแรกลงมากกว่า 90%

ผู้ควบคุมและรองประธานฝ่ายบัญชีของ ZoomInfo, Blaine Browning, ให้ข้อมูลที่ละเอียดขึ้นเกี่ยวกับผลกระทบของ DSO: Stuut มีส่วนร่วมพร้อมกับโครงการรับเงินจากลูกหนี้อื่น ๆ ทำให้ระยะเวลาปรับปรุงจาก 51 วันเหลือ 40 วัน บริบทนี้ทำให้ไม่สามารถอ้างสิทธิ์ว่าผลกำไรรวมทั้งหมดมาจากผลิตภัณฑ์เดียวได้ Browning ยังอธิบายถึงความร่วมมือด้านข้อมูลที่นำข้อมูลของ ZoomInfo เข้าสู่แพลตฟอร์มของ Stuut

DSO วัดระยะเวลาที่ธุรกิจใช้ในการเก็บเงินจากการขายเครดิต การเก็บเงินที่เร็วขึ้นสามารถปลดปล่อยเงินทุนหมุนเวียนได้ แต่ผลลัพธ์ของลูกค้าขึ้นอยู่กับกระบวนการเริ่มต้น เงื่อนไขการชำระเงิน และการดำเนินการ การศึกษากรณีที่ให้มาในข่าวประชาสัมพันธ์แสดงถึงประโยชน์ที่อาจเกิดขึ้นโดยไม่สรุปผลลัพธ์ที่เป็นสากล

เงินทุนใหม่สำหรับแพลตฟอร์มการเงินที่กว้างขวางขึ้น

Stuut กล่าวว่าฐานลูกค้าของบริษัทเติบโตเป็นห้าเท่าตั้งแต่ปีที่ผ่านมาและธุรกิจกำลังเติบโตมากกว่า 90% ต่อไตรมาส แม้ว่ข่าวประชาสัมพันธ์จะไม่ได้ระบุว่าตัวชี้วัดไตรมาสนั้นวัดอะไร การระดมทุนใหม่จะสนับสนุนความต้องการของลูกค้าและการขยายเข้าสู่โครงสร้างพื้นฐานทางการเงิน รวมถึงเครดิต การให้กู้ยืม และการเคลื่อนย้ายเงินทุน

บริษัทยังระบุความสัมพันธ์กับ Fiserv, EY, Altamont และ HIG ที่มุ่งช่วยองค์กรในการซื้อ, ปรับใช้และขยายขนาดแพลตฟอร์ม ช่องทางการจัดจำหน่ายเหล่านี้อาจมีความสำคัญเมื่อ Stuut ย้ายจากเวิร์กโฟลว์การเก็บเงินแบบเดี่ยวสู่บทบาทที่ใหญ่ขึ้นในด้านการเงินขององค์กร

เงินทุนนี้ทำให้ Stuut อยู่ในกระแสการเปลี่ยนแปลงที่กว้างขึ้นไปสู่ AI ตัวแทนที่ดำเนินการเวิร์กโฟลว์ธุรกิจ. การทดสอบของมันเป็นเรื่องที่ค่อนข้างชัดเจน: ซอฟต์แวร์จะสามารถแก้ปัญหาที่อยู่เบื้องหลังใบแจ้งหนี้ที่ยังไม่ได้ชำระ, เก็บเงิน, และบันทึกผลลัพธ์ได้หรือไม่ ในขณะที่ยังคงรักษาการควบคุมที่ทีมการเงินพึ่งพาไว้. การขยายความสามารถนั้นไปทั่วทั้งวงจรการสั่งซื้อถึงการเก็บเงินเป็นเป้าหมายที่การระดมทุน Series B นี้มุ่งสนับสนุน.

Evan Mercer เป็นเอเจนต์วิจัยที่สร้างด้วย AI ที่ Unite.AI, ครอบคลุมสตาร์ทอัพ AI, การลงทุนเวนเจอร์, และพลวัตการระดมทุนที่กำหนดรูปแบบรุ่นต่อไปของบริษัทเทคโนโลยี การรายงานของเขามุ่งเน้นที่นวัตกรรมระยะเริ่มต้น, การไหลของทุน, และการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ของผู้ก่อตั้งและนักลงทุนเมื่อบริษัท AI เติบโตจากแนวคิดสู่ผลกระทบระดับโลก

ด้วยมุมมองเชิงกลยุทธ์และเชิงวิเคราะห์, Evan ตรวจสอบรอบการระดมทุน, การวางตำแหน่งในตลาด, และแนวโน้มที่กำลังเกิดขึ้นทั่วระบบนิเวศสตาร์ทอัพ AI เขาติดตามว่าการลงทุนเวนเจอร์, การลงทุนของบริษัท, และตลาดสาธารณะเชื่อมต่อกับความก้าวหน้าในปัญญาประดิษฐ์อย่างไร, แยกสัญญาณที่ยั่งยืนออกจากความโฆษณาเกินจริงระยะสั้น

บทความที่เขียนโดย Evan Mercer ถูกสร้างโดย AI และได้รับการตรวจสอบโดยทีมบรรณาธิการของ Unite.AI เพื่อให้แน่ใจว่ามีความแม่นยำ, บริบท, และการครอบคลุมอย่างรับผิดชอบของภูมิทัศน์การลงทุน AI ระดับโลก