Fazeshift Зібрав $22 Мільйона для Розширення Автоматизації Фінансів з Використанням Штучного Інтелекту

Fazeshift, стартап, який зосереджений на автоматизації робочих процесів обліку рахунків за допомогою агентів штучного інтелекту, зібрав $17 мільйонів у рамках фінансування серії А, що збільшує загальне фінансування до $22 мільйонів. Раунд був очолений F-Prime, з участю Gradient, Y Combinator, Wayfinder, Pioneer Fund, Ritual Capital та кількох приватних інвесторів.

Компанія є частиною зростаючої хвилі стартапів, які рухаються за межі пілотів штучного інтелекту та в системи, здатні самостійно виконувати операційну роботу. У випадку з Fazeshift це означає автоматизацію фінансових процесів, які багато підприємств все ще керують за допомогою електронних таблиць, електронної пошти, систем ERP, CRMs та платіжних платформ.

Чому Облік Рахунків Все ще Є Великим Гальмом

Облік рахунків (AR) є однією з найменш модернізованих частин корпоративних фінансів. Навіть великі організації часто використовують фрагментовані робочі процеси для генерації рахунків, збору, узгодження платежів та узгодження.

Багато фінансових команд все ще витрачають значну кількість часу на ручне відстеження платежів у різних системах, вирішення спорів та переслідування заборгованості. Ці неефективності можуть безпосередньо вплинути на потік грошових коштів та збільшити те, що фінансові команди називають Днями Продажів На Відстані (DSO), метрикою, яка використовується для вимірювання часу, необхідного компаніям для збору платежів.

Fazeshift намагається вирішити цю проблему, створюючи агентів штучного інтелекту, які працюють у межах існуючих програмних інструментів, а не заміняють їх повністю. Платформа інтегрується з системами ERP, CRMs, процесорами платежів та платформами зв’язку для автоматизації робочих процесів з початку до кінця.

Як Працюють Агенти Штучного Інтелекту Fazeshift

На відміну від традиційних платформ автоматизації, які сильно залежать від фіксованих правил та ручних спускових механізмів, Fazeshift позиціонує свій软件 як виконавчий шар, здатний самостійно виконувати фінансові операції.

Агенти штучного інтелекту платформи призначені для виконання основних функцій обліку рахунків, включаючи генерацію рахунків, узгодження платежів, збору, спілкування з клієнтами та оновлення системи. Замість того, щоб надавати рекомендації, ці агенти виконують завдання безпосередньо у різних системах, витягуючи контекст, необхідний для виконання робочих процесів без постійної втручання людини.

Це включає в себе обробку складних платежових сценаріїв, узгодження рахунків у різних системах та координацію спілкування з клієнтами у великих масштабах – області, які історично вимагали значних ручних зусиль.

Ріст Підштовхується Підтримкою Корпоративного Попиту

Fazeshift повідомляє про швидкий ріст за останні рік, з зростаючою базою корпоративних клієнтів, включаючи Sigma Computing, Snyk, Meter та Clipboard Health. У деяких розгортаннях компанія стверджує, що її платформа автоматизує більшу частину ручних завдань обліку рахунків.

Ця привабливість відбувається у той час, коли фінансові відділи піддаються тиску щодо підвищення ефективності без збільшення кількості працівників. Облік рахунків, зокрема, залишається високою ручною працею, незважаючи на ширшу модернізацію корпоративного технічного стека.

Підхід Fazeshift центрується на підключенні даних між системами, а не на введенні ще однієї окремої платформи. Інтегруючи з існуючими інструментами, такими як системи ERP, платформи рахунків та CRMs, компанія позиціонує своїх агентів штучного інтелекту як шар, який працює у фрагментованих середовищах.

Зростання Автономних Фінансів

Траєкторія Fazeshift вказує на більш широкий зсув у тому, як структуруються фінансові функції. Хоча облік рахунків є початковим фокусом, підхід сигналізує про рух у напрямку того, що можна описати як автономні фінанси – де програмне забезпечення не тільки підтримує робочі процеси, а й виконує їх.

Це відображає ширшу еволюцію корпоративних систем. Раніші інструменти були розроблені для організації інформації та підтримки прийняття рішень за допомогою панелей та звітів. Більш недавні системи штучного інтелекту починають працювати безпосередньо у цих середовищах, виконуючи завдання, які раніше вимагали постійної людини.

Фінанси є природним початком цього переходу. Багато процесів засновані на правилах та повторюються, проте все ще вимагають координації між різними системами, документами та каналами зв’язку. Ця комбінація історично робила повну автоматизацію складною, проте досягнення агентів штучного інтелекту починають закривати цю прогалину.

Якщо ця модель продовжить розвиватися, фінансові команди можуть перейти від ручного виконання до нагляду за автоматизованими системами, зосереджуючись на обробці винятків, дотриманні вимог законодавства та стратегічному прийнятті рішень. Наслідки виходять за межі ефективності – такий тип автоматизації може змінити, як організації масштабують операції, керують потоком грошових коштів та структурують свої бек-офісні команди з часом.