Trintech’te Chief Technology Officer Sunil Padiyar ile Röportaj Serisi

Sunil Padiyar hızlı büyüyen yazılım şirketleri için bulut tabanlı B2B SAAS çözümleri tasarlamakta uzmanlaşmış deneyimli bir Chief Technology Officer (CTO)’dir. Corcentric’in CTO’su olarak, mali işler ofisini hesaplama, otomasyon, satın alma ve ödeme işlemlerini düzenleyerek yıllık %25’lik gelir büyümesini başlattı. Sunil ayrıca FacilitySource’un CTO’su olarak görev yaptı ve şirketin 5 yıl içinde 40 milyon dolardan 250 milyon dolara büyümesini denetledi ve bu büyüme CBRE tarafından başarılı bir şekilde satın alınmasına yol açtı.

Trintech mali kapanış süreçlerini ve hesap uzlaşmalarını otomatikleştiren bulut tabanlı yazılımlar sağlayan küresel bir sağlayıcıdır. 35 yılı aşkın deneyime sahip olan şirket, 100’den fazla ülkede binlerce müşteriye hizmet vermektedir ve yıllık olarak milyarlarca işlem işlemektedir. Şirket, mali profesyonellerin manuel görevlerden daha yüksek değerli çalışmalara geçmelerine yardımcı olmak için AI ile çalışan otomasyon ve stratejik ortaklıkları kullanmaktadır.

Mali takımları güçlendiren çözümler geliştirmeye ilk olarak neler sizi çekti ve bu motivasyon kariyeriniz boyunca nasıl gelişti?

Kariyerimin başlarında, mali takımların ne kadar zaman ve enerjiyi tekrarlayan, manuel işlerde harcadıklarını ve günlerinin ne kadar azının analiz ve karar vermeye ayrıldığını gördüm. Bunun değişebileceği ve teknolojinin bu dengesizliği değiştirebileceği açıktı. Zaman içinde, motivasyonum sadece görevleri otomatikleştirmekten, iş akışlarını tamamen yeniden tasarlamaya doğru evrimleşti, böylece AI ve otomasyon sadece zaman kazandırmakla kalmayıp, aynı zamanda doğruluğu, uyumu ve mali içgörülerin genel kalitesini de iyileştirdi.

Trintech hiện AI’yi dahili operasyonlarında nasıl kullanıyor ve verimliliği veya karar verme süreçlerini nasıl geliştiriyor?

İçeride, AI’yi birden fazla ekibin süreçlerini akıcı hale getirmek için kullanıyoruz. Operasyonlarda, AI bize destek taleplerini tanımlama ve önceliklendirme konusunda yardımcı oluyor, böylece müşterilerimize daha hızlı çözümler sunabiliyoruz. Ürün geliştirmede, AI destekli kodlama araçlarını kullanarak özellik teslimatını hızlandırırken kalite standartlarını koruyoruz. Ayrıca, müşteri geri bildirimi analiz etmek için AI’yi deniyoruz, böylece ürün ve müşteri başarı takımlarımız trendleri ve fırsatları geleneksel yöntemlerden çok daha hızlı bir şekilde tespit edebiliyor.

Trintech’in ürünlerinde AI’nin mali takımların daha hızlı kapanmasına, riski azaltmasına veya doğruluğu artırmasına nasıl yardımcı olduğunu açıklar mısınız?

AI, ürünlerimize yalnızca eklenmiyor, iş akışlarının temelinde yer alıyor. Cadency platformumuzda, AI müşterinin ortamı, verileri ve uyumluluk gereksinimlerini tam olarak bilerek çalışır. Bu, örneğin otomatik defter girişi oluşturma, istisna önceliklendirmesi ve dinamik uzlaşma zamanlamasının her organizasyon için uyarlanmasını sağlar. Adra platformumuzda, AI kullanıcı arayüzüne entegre edilmiştir ve hızlı kazanımlar sağlar: eşleştirme kurallarını önerir, veri alanlarını eşler ve defter girişi oluşturur – tüm bunlar bir düğme tıklatma mesafesindedir. Bu, kullanıcıların karmaşık kurulumlar olmadan AI’den yararlanmasını sağlar.

Cadency veya Adra’da müşterileriniz için oyun değiştirici olan AI destekli özellikler var mı?

Cadency için Risk-Intelligent Automation, risk temelinde otomatik olarak önceliklendiren ve yönlendiren istisnaları otomatikleştirdi ve manuel incelemeyi %90’a kadar azalttı. Ayrıca, defter girişi otomasyonumuz, tek bir girişin oluşturulma süresini 9 dakikadan 1 dakikaya kadar indirerek büyük verimlilik kazanımları sağlıyor.

Adra için AI, kapanışın her aşamasında üretkenliği artırıyor. MatchAssist gibi özellikler, işlem eşleştirme kurallarını önererek, eşleştirme mantığını yapılandırmak için gereken manuel çabanın önemli ölçüde azaltılmasını sağlıyor. AI ayrıca gelen verilerin formatını ayarlar ve alanları otomatik olarak doldurur, bu da tekrarlayan işleri ortadan kaldırır ve eşleşme oranlarını artırır – tüm bunlar uzlaşmayı hızlandırır ve kullanıcı yorgunluğunu azaltır.

AI yeteneklerini geliştirme süreci nasıl işliyor? Fikirden uygulamaya kadar olan süreç nedir?

Müşteri ağrı noktalarından başlıyoruz. Ürün müdürlerimiz, müşteri başarısı takımları ve AI uzmanlarımız birlikte AI’nin en büyük etkiye sahip olabileceği alanları belirlemek için çalışır. Oradan, fırsatları değer, uygulanabilirlik ve ürün vizyonumuzla uyumluluk temelinde önceliklendiriyoruz. Prototipler nhanh bir şekilde geliştirilir ve küçük bir müşteri grubuyla test edilir, böylece ölçülebilir sonuçlar doğrulanır. Sadece sonra bunları daha geniş bir şekilde uygulamaya koyarız.

AI, finansal iş akışlarında anormallikleri tespit etme, hataları önleme veya uyumu artırma konusunda nasıl bir rol oynuyor?

AI’miz hem kullanıcı tarafından girilen verileri hem de altta yatan işlem verilerini anormallikler, potansiyel hatalar ve uyumluluk ihlalleri için analiz eder. AI’miz bağlamda farkındadır ve hizmet ettiği özel müşteriyi tanıyabilir, bu nedenle müşterinin yönetim yapısı ve düzenleyici çerçeve uyarınca uyarlanmış uyumluluk kurallarını uygulayabilir. Sistem sadece genel olarak sorunları işaretlemekle kalmaz, aynı zamanda o organizasyon için doğru kontrolleri uygular, böylece süreci yavaşlatmadan doğruluk ve uyumluluk sağlar.

Çözümlerinizdeki AI çıktılarının finans takımları tarafından anlaşılır ve güvenilir olmasını nasıl sağlıyorsunuz?

AI çıktılarını tam şeffaflıkla tasarlıyoruz. Her öneri, önerinin arkasındaki neden veya veri modeli ile birlikte sunulur, böylece kullanıcılar neden sistem bu öneriyi yapmış olduğunu anlayabilir. Cadency’de, örneğin, istisna risk puanları, puana katkıda bulunan faktörleri gösterir, böylece mali takımlar mantığı doğrulayabilir. Bu şeffaflık güven oluşturur ve AI’nin siyah bir kutu olmasını engeller.

AI destekli otomasyonunuzun müşterilerinize ölçülebilir sonuçlar sağladığı bir başarı hikayesini paylaşabilir misiniz?

Şu anda bir büyük ölçekli müşterimiz, Cadency’deki AI destekli defter girişi otomasyonunu deniyor. AI öncesi, tek bir defter girişi oluşturmak 9 dakika sürebiliyordu. Otomasyonumuzla, aynı işlem yaklaşık 1 dakika sürüyor. Ayda işlenen binlerce defter girişi düşünüldüğünde, beklenen verimlilik kazanımları büyük olacak – bu da önemli maliyet tasarrufu ve mali takımların daha stratejik çalışması anlamına geliyor. Pilot already güçlü sonuçlar veriyor ve yakın zamanda canlıya alınacak.

Trintech, AI inovasyonunu hassas mali verilerin güvenliği ve bütünlüğü ile nasıl dengelemektedir?

Güvenlik konusunda asla taviz verilmez.

Tüm AI hizmetlerimiz durumsuz bir yapılandırmada çalışır, yani müşteri verileri saklanmaz veya model eğitimi için kullanılmaz. Özel ML modellerimiz özel bulut ortamlarında barındırılır ve Microsoft Azure’un OpenAI hizmetinden girişimci düzeyde API’ler aracılığıyla erişilir. Veriler aktarım sırasında ve beklerken şifrelenir ve sistemlerimiz SOC 2 ve ISO 27001 sertifikalıdır. Bu, inovasyonun asla veri bütünlüğünün önüne geçmediğini garantiler.

Gelecek beş yıl içinde Trintech’in dahili operasyonları ve müşterilerin ürünlerinizi deneyimleme şekli nasıl değişecek?

Gelecek beş yıl içinde, AI ürünlerimizdeki bir özellikten mali kapanış sürecinin tümünü düzenleyen bir unsur haline gelecek. Müşterilerimiz için bu, AI’nin sadece bireysel görevleri otomatikleştirmekle kalmayıp, neyin nächsten gerektiğini tahmin edebilmesi, iş akışlarını sistemler arasında düzenleyebilmesi ve sorunlar ortaya çıkmadan önce içgörüler sunabilmesi anlamına geliyor. İçeride, AI’yi R&D, müşteri desteği ve operasyonlarda verimliliği artırmak için kullanmaya devam edeceğiz, böylece müşterilerimize daha hızlı değer sunabiliyor olacağız.

Teşekkür ederiz için harika röportaj, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular Trintech ziyaret edebilir.