Fazeshift 22 Milyon Dolar Yatırım Aldı ve AI Sürümlü Finans Otomasyonunu Genişletiyor

Fazeshift, AI ajanlarını kullanarak hesapları tahsil etme iş akışlarını otomatikleştiren bir startup, 17 milyon dolarlık A Serisi finansman sağladı ve toplam finansmanını 22 milyon dolara çıkardı. Tur, F-Prime tarafından yönetildi ve Gradient, Y Combinator, Wayfinder, Pioneer Fund, Ritual Capital ve birkaç melek yatırımcının katılımıyla gerçekleştirildi.

Şirket, AI kaptanlarından bağımsız olarak operasyonel işleri gerçekleştirebilen sistemlere geçiş yapan startup’ların bir parçası. Fazeshift’in durumunda bu, birçok empresa ekibinin hala elektronik tablolar, e-postalar, ERP sistemleri, CRMs ve ödeme platformları aracılığıyla yönettiği finansal süreçlerin otomasyonunu anlamına geliyor.

Hesapları Tahsil Etme Neden Büyük Bir Tıkanıklık Olmaya Devam Ediyor

Hesapları tahsil etme (AR), empresa finansının modernize edilmemiş en önemli parçalarından biridir. Büyük organizasyonlar bile fatura oluşturma, tahsilat, ödeme eşleştirme ve uzlaşma için parçalı iş akışlarına sık sık güvenmektedir.

Çok sayıda finans ekibi, ödemeleri sistemler arasında manuel olarak takip etmek, anlaşmazlıkları çözmek ve geciken faturaları takip etmek için önemli zaman harcamaktadır. Bu verimsizlikler doğrudan nakit akışını etkileyebilir ve finans ekiplerinin Satış Sonrası Günler (DSO) olarak adlandırdığı, şirketlerin ödemeleri toplamak için ne kadar süre harcadığını ölçen bir metriği artırabilir.

Fazeshift, bu sorunu, mevcut yazılım araçlarını tamamen değiştirmek yerine, bu araçlar üzerinde çalışan AI ajanları oluşturarak çözmeye çalışıyor. Platform, ERP sistemleri, CRMs, ödeme işleyicileri ve iletişim platformlarıyla entegre olarak iş akışlarını uçtan uca otomatikleştirmektedir.

Fazeshift’in AI Ajanlarının Çalışma Şekli

Geleneksel otomasyon platformlarının aksine, Fazeshift, yazılımlarını, sabit kurallara ve manuel tetikleyicilere dayanmak yerine, finansal operasyonları bağımsız olarak gerçekleştirebilen bir yürütme katmanı olarak konumlandırıyor.

Platformun AI ajanları, fatura oluşturma, ödeme uzlaştırması, tahsilat erişimi, müşteri iletişimi ve sistem güncellemeleri dahil olmak üzere temel hesapları tahsil etme işlevlerini gerçekleştirmek üzere tasarlanmıştır. Öneriler sunmak yerine, bu ajanlar, iş akışlarını doğrudan sistemler arasında gerçekleştirmektedir ve iş akışlarını tamamlamak için sürekli insan müdahalesi olmadan gerekli bağlamı çekebilmektedir.

Bu, karmaşık ödeme senaryolarını işleme, faturaları birden fazla sistemde uzlaştırmayı ve müşterilerle büyük ölçekli iletişimi koordine etmeyi içerir – bu alanlar,historically olarak önemli manuel çaba gerektirmiştir.

Büyüme, Empresa Talebi Tarafından Destekleniyor

Fazeshift, son bir yıl içinde hızlı bir büyüme raporladı ve Sigma Computing, Snyk, Meter ve Clipboard Health gibi bir dizi empresa müşterisinin büyümesini sağladı. Bazı dağıtımlarda, şirketin platformunun, manuel AR görevlerinin çoğunu otomatikleştirdiğini iddia ediyor.

Talep, finans bölümlerinin, personel sayısını artırmadan verimliliği artırmaya çalıştıkları bir dönemde geliyor. Hesapları tahsil etme, özellikle, daha geniş CFO teknoloji yığınına rağmen, hala çok fazla emek yoğun olarak kaldı.

Fazeshift’in yaklaşımı, verileri sistemler arasında bağlamak yerine, başka bir bağımsız platform tanıtımına odaklanıyor. ERP sistemleri, fatura platformları ve CRMs gibi mevcut araçlarla entegre ederek, şirketin AI ajanlarını, parçalı ortamlarda çalışan bir katman olarak konumlandırıyor.

Otonom Finansın Yükselişi

Fazeshift’in yolu, finans fonksiyonlarının nasıl yapılandırıldığına dair daha geniş bir değişimi gösteriyor. Hesapları tahsil etme, ilk odak noktası olsa da, temeldeki yaklaşım, finansal işlemleri yalnızca desteklemekle kalmayan, aynı zamanda gerçekleştiren bir yazılıma doğru bir geçişi işaret ediyor.

Bu, empresa sistemleri genelinde bir evrimi yansıtıyor. Daha önceki araçlar, bilgiyi organize etmek ve paneller ve raporlama yoluyla karar alma süreçlerini desteklemek için tasarlandı. Daha yeni AI sistemleri, bu ortamlarda doğrudan çalışmaya ve önceden sürekli insan girdisi gerektiren görevleri gerçekleştirmeye başlıyor.

Finans, bu geçiş için doğal bir başlangıç noktasıdır. Çoğu işlem kurallara dayanmaktadır ve yinelemeli olup, birden fazla sistem, belge ve iletişim kanalı arasında koordinasyon gerektirir. Bu kombinasyon, tam otomasyonuhistorically olarak zorlaştırmıştır, ancak AI ajanlarındaki ilerlemeler bu açığı kapatmaya başlıyor.

Bu model devam ederse, finans ekipleri, manuel yürütmeden, otomatik sistemlerin denetimine, istisna işleme, uyum ve stratejik karar almaya odaklanmaya geçebilir. Bu tür bir otomasyonun etkileri, yalnızca verimliliği değil, aynı zamanda organizasyonların operasyonları nasıl ölçeklendirerek, nakit akışını nasıl yönetecekleri ve arka ofis ekiplerini nasıl yapılandıracağı konusunda uzun vadeli olarak yeniden şekillendirebilir.