Fazeshift зібрав 22 мільйони доларів для розширення автоматизації фінансів за допомогою штучного інтелекту

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

Компанія є частиною зростаючої хвилі стартапів, які рухаються за межі 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 планування ресурсів підприємства (ERP), CRM та платіжних платформ.

Чому облік та розрахунки залишаються великою перешкодою

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

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 коштів та збільшити те, що фінансові команди називають Днями продажів, що залишаються невиплаченими (DSO), метрикою, яка використовується для вимірювання часу, необхідного компаніям для збору платежів.

Fazeshift намагається вирішити цю проблему, створюючи агентів штучного інтелекту, які працюють у існуючих програмних інструментах, а не заміняють їх цілком. Платформа інтегрується з системами ERP, CRM, 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 тригерів, Fazeshift позиціонує свій програмний продукт як рівень виконання, здатний самостійно виконувати фінансові операції.

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

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

Ріст, спровокований корпоративним попитом

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 більшість ручних завдань обліку та розрахунків.

Ця привабливість виникає в той час, коли фінансові відділи піддаються тиску щодо покращення ефективності без збільшення кількості працівників. Облік та розрахунки, зокрема, залишаються високо трудомісткими, незважаючи на широку модернізацію корпоративних фінансових технологій.

Підхід Fazeshift полягає в тому, щоб зв’язати дані між системами, а не вводити ще одну окрему платформу. Інтегруючи з існуючими інструментами, такими як системи ERP, платформи білінгу та CRM, компанія позиціонує своїх агентів штучного інтелекту як рівень, який працює у фрагментованих середовищах.

Поява автономних фінансів

Траєкторія Fazeshift вказує на ширший зсув у тому, як структуруються фінансові функції. Хоча облік та розрахунки є початковим фокусом, підхід сигналізує про рух у бік 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 надання допомоги у прийнятті рішень за допомогою панелей та звітів. Більш недавні системи штучного інтелекту починають працювати безпосередньо в цих середовищах, виконуючи завдання, які раніше вимагали постійної участі людини.

Фінанси є природним початком цього переходу. Багато процесів засновані на правилах та повторюються, але все ще вимагають координації між різними системами, документами та каналами спілкування. Це поєднання історично робило повну автоматизацію складною, але досягнення в галузі 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 більше на обробці винятків, дотриманні вимог законодавства та стратегічному прийнятті рішень. Наслідки виходять за межі ефективності – такий тип автоматизації може змінити, як організації розширюють операції, керують потоком коштів та структурують свої бек-офісні команди з часом.