Майкл Рангел, засновник Novo – серія інтерв’ю

Michael Rangel, засновник Novo, — фінтех‑підприємець, який створив компанію у 2016 році та був її генеральним директором понад дев’ять років, допомагаючи перетворити Novo з концепції ранньої стадії на фінансову платформу для малого бізнесу. Під час свого перебування на посаді Рангел працював над розробкою продукту, залученням інвестицій, наймом, операціями, партнерствами та стратегією виходу на ринок, сприяючи залученню компанією понад $170 million фінансування. Він покинув посаду CEO у квітні 2025 року, проте залишився залученим як засновник і член правління Novo, підтримуючи довгострокову місію – надання можливостей підприємцям та незалежним бізнесам. Перед створенням Novo Рангел понад п’ять років працював у сфері торгової адміністрації та операцій у Fairholme Capital Management, після попередньої ролі в операціях у Smith Barney.

Novo — це фінтех‑платформа, створена спеціально для незалежних бізнесів, підприємців, фрілансерів та власників малих компаній, яка поєднує бізнес‑рахунок з інструментами для платежів, виставлення рахунків, управління витратами, планування грошових потоків, кредитування та бізнес‑кредиту. Платформа інтегрується з більш ніж 40 бізнес‑інструментами, включаючи QuickBooks, Stripe, Shopify, Square та Xero, допомагаючи компаніям поєднувати банківські послуги з бухгалтерією, платежами та операційними процесами. Novo також використовує ШІ, що працює на моделях від OpenAI, Anthropic та Google, для оптимізації процесів, таких як он‑бординг та категоризація витрат. Компанія стверджує, що її платформа довіряє понад 250 000 незалежних бізнесів. Novo є фінтех‑компанією, а не банком; банківські послуги та депозити, застраховані Федеральною корпорацією страхування депозитів (FDIC), надаються через партнера Middlesex Federal Savings.

Ви заснували Novo у 2016 році і майже десятиліття будували її, орієнтуючись на фінансові потреби малих бізнесів. Оглядаючи назад проблеми, які ви ставили перед собою тоді, які з них, на вашу думку, ШІ тепер може вирішити таким чином, який був недоступний, коли ви запускали компанію?

ШІ може мати глибокий вплив на те, як ви керуєте бізнесом і надаєте цінність клієнтам. Коли ми запускали Novo, однією з проблем, яку ми хотіли вирішити, було те, що бізнес з доходом $1 000 на рік, $100 000 на рік і $1 млн на рік створює несподівано схоже навантаження на банк. Потрібно підтримувати процеси он‑бордингу, відповідності, боротьби з шахрайством, безпеки, моніторингу транзакцій та обслуговування клієнтів, незалежно від того, який дохід генерує цей клієнт. Це означало, що банкам доводилося створювати великі операційні команди для підтримки клієнтів, які окремо не завжди були для них цінними.

Десять років тому ми вважали, що програмне забезпечення може змінити цю формулу. ШІ зараз розвиває цю ідею значно далі. Спеціаліст з відповідності може використовувати ШІ для підсумовування інформації, обробки документів та підготовки звітів або відповідей, що дозволяє одній людині обробляти понад десять разів більше обсягу, ніж раніше. Наші команди обслуговування клієнтів можуть дозволити ШІ відповідати на рутинні запитання, щоб люди могли приділяти час проблемам, які дійсно вимагають судження. Моделі боротьби з шахрайством можуть раніше виявляти потенційні проблеми та допомагати нам швидше відшкодовувати збитки, коли щось йде не так. ШІ дав нам набагато кращий спосіб реалізувати те, для чого було створено Novo, а саме надати банківський досвід, який працює для бізнесу незалежно від його розміру.

Малі бізнеси історично не мали доступу до фінансових команд, аналітиків та складного програмного забезпечення, доступного великим компаніям. Наскільки реалістично ШІ може зменшити цю різницю у ресурсах, і де людська експертиза залишиться незамінною?

ШІ розвивається надзвичайно швидко, проте темп виглядає дуже різним залежно від вашого місцезнаходження. Якщо ви працюєте у технологічній сфері в Сан-Франциско чи Нью-Йорку, ваш досвід ШІ, ймовірно, сильно відрізнятиметься від досвіду власника малого бізнесу, який просто намагається вести свою компанію.

Багато проблем, з якими стикаються малі бізнеси, вже знаходяться в межах можливостей ШІ. Велика проблема полягає в тому, що технологія розвивається швидше, ніж люди встигають навчитись її використовувати. Ось чому мене цікавить, що роблять компанії типу Anthropic зі своїми продуктами, створеними для того, щоб надати менш технічним користувачам стартову точку.

Людська експертиза не зникає, проте ШІ може зменшити розрив, роблячи її більш доступною. Я бачив продукти типу April Tax, які роблять те, що колись вимагало багато часу та спеціалізованих знань, значно простішим для власника малого бізнесу. Ми ще не досягли того моменту, коли ШІ може поставити ваш бізнес на автопілот, проте якщо ви коли-небудь втрачали вихідні, готуючись до подачі податкових декларацій, повернення цього часу має велике значення.

Де ви бачите, що ШІ створює найбільшу конкретну цінність для власників малих бізнесів сьогодні, зокрема у прогнозуванні грошових потоків, управлінні витратами, бюджетуванні та щоденному фінансовому прийнятті рішень?

Одним із найкорисніших застосувань ШІ, які ми створили в Novo, є насправді досить просте — маркування транзакцій. Історично, щоб ці моделі працювали добре, потрібна була величезна кількість навчальних даних, і навіть тоді точність могла становити близько 80 %. Це недостатньо, коли ви маєте справу з фінансовою інформацією когось, оскільки все одно треба перевіряти кожен елемент.

Використовуючи меншу кількість наших власних даних, деякі методи дистиляції моделей та передові моделі, коли наші системи не впевнені, ми нещодавно підвищили точність до понад 97 % і ближче до 99 %. Коли ви можете точно розуміти, що представляє кожна транзакція, можна створювати набагато корисніші фінансові інструменти на основі цих даних. Це може живити панелі витрат, базове FP&A і навіть допомагати компанії розподіляти гроші на такі цілі, як зарплата та платежі постачальникам, щоб вони випадково не витратили їх на інше.

Цікаво, що LLM демонструють несподівано високу якість у класифікації та кластеризації. Це означає, що ми можемо взяти транзакції компанії та почати створювати персоналізований огляд її фінансів без інженерної складності, яка раніше була необхідна. Для нашої клієнтської бази можливості сучасного AI фактично випереджають складність проблем, які ми намагаємося вирішити. Це досить захоплююче становище.

Одне з обіцянок AI — перейти від простого показу власникам бізнесу того, що сталося, до проактивного підказування, що їм слід робити далі. Як виглядає справді інтелектуальна фінансова платформа на практиці?

Найкращий банківський досвід — це все ще розмова з кимось у вашому банку, хто знає все про ваш бізнес. Вони розуміють вашу історію, ваші цілі та те, що вам може знадобитися далі. Програмне забезпечення завжди було підсилювачем цих стосунків, але не замінила їх.

Для мене справді інтелектуальна фінансова платформа створює враження, ніби ви скоротили кількість людей, потрібних у приміщенні для управління бізнесом. Ви повинні мати можливість задати питання, отримати відповідь, побачити потрібну інформацію та отримати корисні рекомендації, не розбираючись, куди шукати їх самостійно. Важливо, щоб ви довіряли відповіді.

У Novo ми іноді кажемо, що конкуруємо з тротуаром. Відвідування банківського радника все ще залишає чудове враження. Немає жодного додатку, який треба освоювати, хтось вас знає і може орієнтувати, спираючись на ваш бізнес. AI дає нам можливість перенести частину цього досвіду до недостатньо обслуговуваної групи компаній у масштабі, який раніше був недоступний. Для наших клієнтів ця можливість нарешті стала досяжною.

Чи може AI з часом функціонувати як віртуальний головний фінансовий директор для малого бізнесу, постійно моніторити фінанси, виявляти ризики та рекомендувати дії? Які можливості мають зрости, перш ніж підприємці зможуть довіряти такій системі?

Так, і я говорю це впевнено, бо це вже те, що ми створюємо. На початку цього року ми випустили інфраструктуру AI Agent саме для просування до цієї візії.

Складність полягає не в тому, щоб змусити модель відповісти на питання. Справа в тому, щоб створити щось, чому люди можуть довіряти у своїх фінансових справах. Ми зрозуміли це на власному досвіді. Наша перша бета‑кохорта була хорошою, але її недостатньо, щоб сказати, що досвід не порушить довіру користувачів. Тому ми продовжували працювати, покращуючи спосіб навчання системи, взаємодію спеціалізованих агентів і використання ними доступної інформації та інструментів.

Те, що ми створили, — це, по суті, банківська система агентів, де різні агенти обробляють такі питання, як транзакції, шахрайство, картки та ACH, кожен зі своїми інструментами та знаннями. Потрібно було багато зусиль, щоб дійти до цього, але результати тепер справді хороші. Ми не хочемо поспішати з таким, лише тому що AI зараз у центрі уваги. Це несправедливо щодо клієнта. Однак для компаній того розміру, які ми обслуговуємо, я вірю, що цей момент настав, і це надзвичайно захоплює.

Доступ до капіталу залишається однією з найбільших проблем для малих підприємств. Як AI може змінити процес андеррайтингу та кредитування, і чи можуть альтернативні дані дозволити фінансовим установам оцінювати компанії, які традиційні кредитні моделі часто ігнорують?

Це одна з областей, де, на мій погляд, розмова заплутується. Це не стільки про AI, скільки про справедливість і розуміння того, на що ці моделі дійсно здатні.

Ніколи не слід використовувати передову мовну модель як модель, що приймає кредитне рішення. LLM є недетермінованими, тобто однакові вхідні дані можуть давати різні результати. Традиційні моделі машинного навчання, що застосовуються для кредитних рішень, детерміновані, тому однакові вхідні дані дають один і той самий результат. Це розрізнення має величезне значення, коли ви вирішуєте, кому надати кредит. Потрібно розуміти, які фактори впливають на рішення, перевіряти на упередженість і мати можливість виправляти проблеми, коли вони виникають.

AI безумовно може допомогти нам створювати кращі моделі для розуміння ризику, і ми це робимо надзвичайно добре в Novo. Проте я не вважаю, що лише AI вирішує більшу проблему доступу малого бізнесу до капіталу. Велика частина цієї проблеми походить від регуляторного середовища, створеного рамками Basel, які змінили економіку кредитування малого бізнесу для банків і зробили їх менш схильними брати на себе такі ризики.

Ми завжди говоримо, що малі підприємства — це опора економіки, проте ми створили фінансову систему навколо них, де багато рішень, що впливають на їхню здатність виживати, приймаються в кімнатах, у яких вони не мають голосу. Це набагато серйозніша проблема, ніж наявність кращої AI‑моделі.

ШІ також стає все важливішим у виявленні шахрайства та фінансовій безпеці. Як фінансові платформи можуть використовувати ШІ для ідентифікації підозрілої активності, не створюючи надмірних хибнопозитивних результатів і не ускладнюючи легітимні транзакції для малих підприємств?

ШІ особливо корисний для виявлення того, що виглядає неправильно. Мовні моделі надзвичайно добре справляються з класифікацією та кластеризацією, що дозволяє використовувати їх для виявлення незвичної поведінки за відносно низьку вартість.

Важливе розрізнення полягає в тому, що я не використовую недетерміновану модель для прийняття остаточного рішення. Я використовую її лише для підняття сигнальної позначки, а потім детермінована модель приймає рішення. Так ми підходили до боротьби з шахрайством у Novo.

Ми також співпрацюємо з компаніями, такими як Sardine, які можуть привнести шаблони з набагато ширшого набору фінансових установ у наші моделі. Вони допомагають нам ідентифікувати, наприклад, облікові дані, які раніше асоціювалися з шахрайством, або поведінку, схожу на автоматизовану активність. Ми створили потужну операцію боротьби з шахрайством, поєднавши технології та експертизу. Безпека завжди є гонкою озброєнь, але ШІ надає нам кращі інструменти, щоб залишатися попереду.

Фінансові системи ШІ можуть мати доступ до надзвичайно чутливої інформації про доходи, витрати, клієнтів та фінансовий стан компанії. Які заходи безпеки мають очікувати підприємці щодо конфіденційності даних, безпеки та використання їх фінансових даних для навчання моделей ШІ?

Це кілька рівнів, починаючи з політик і умов використання моделей, які ви застосовуєте. Основні постачальники великих моделей пропонують корпоративні та API‑рішення, у яких дані клієнтів не використовуються для навчання моделей, проте все ж існує важливе розрізнення між використанням моделі через API і використанням її у споживчому додатку, де історія розмов зберігається.

Також важливо визначити, скільки інформації ви дійсно хочете надати системі ШІ. У Novo ми розробили наших агентів так, щоб клієнти могли робити цей вибір. Ви можете захотіти, щоб агент відповідав лише на підставі наших банківських знань, або просто вказував, де знаходиться потрібна інформація в додатку, або ж бути готовим надати більше фінансових даних, оскільки це дає кращу відповідь.

Ми також розміщуємо системи між даними клієнтів і моделями, які автоматично видаляють чутливу інформацію, таку як EIN та номери соціального страхування, і постійно тестуємо наші системи, щоб переконатися, що вони не розкривають інформацію, яку не слід. Саме це ускладнює створення якісного ШІ. Справа не лише в тому, щоб зробити модель розумною, а й у побудові захисних механізмів навколо неї та їх постійному тестуванні.

Зараз навколо ШІ у фінтеху панує величезний ентузіазм. Які застосування, на вашу думку, дійсно трансформують малі підприємства, а де, на вашу думку, індустрія перебільшує можливості ШІ?

Ентузіазм щодо ШІ має бути в будь‑якій галузі. Ми вже бачили подібний сценарій. Інтернет змінив спосіб розповсюдження програмного забезпечення, браузери — спосіб доступу до нього, хмара — спосіб розгортання, а мобільні пристрої — місце використання. ШІ зараз змінює наш досвід взаємодії з програмами.

Найбільш цікаво те, що ми також змінюємо мову самого програмного забезпечення. Люди все частіше створюють програми, описуючи, що їм потрібно, природною мовою, замість вивчення JavaScript чи Python. Протягом десятиліть саме технічне знання було однією з бар’єрів, що тримали розробку за замкненими дверима. Цей бар’єр починає падати, і саме тому компанії, такі як Lovable і Replit, так швидко зростають.

Водночас я вважаю, що ми ще дуже на початку. Більша частина гіперболізації походить від людей у Силіконовій долині, які випробовують ШІ у зовсім іншому темпі, ніж решта світу. Компанії, які отримують реальну цінність, не сприймають його як магію. Вони з’ясовують, що саме може робити ШІ, і застосовують це до проблем, де це працює.

Ми ще лише на початку цього процесу. Порівнюючи впровадження ШІ з ранніми етапами інтернету та мобільних технологій, це надзвичайно рано. Тому відкидати ШІ лише тому, що сьогоднішні технології не відповідають всій гіперболі, було б подібно до того, як би вважали інтернет «модою».

Дивлячись у майбутнє, як ви вважаєте, ШІ змінить саме банківську сферу малих підприємств? Чи можемо ми колись перейти від сьогоднішньої моделі рахунків, панелей управління та фінансових інструментів до автономних фінансових платформ, які активно керуватимуть більшою частиною фінансових операцій компанії від імені власника?

Це бачення, яке ми втілюємо в Novo. По суті, ми хочемо відтворити досвід наявності чудового банківського радника у вашому телефоні. Ви повинні мати можливість задати питання і отримати відповідь, отримати діаграму чи звіт у потрібний момент, отримати рекомендації щодо кредиту у вдалий час, дізнатися про страхування у міру зростання вашого бізнесу та навіть отримати інформацію про гранти чи податкові зміни, які можуть вам допомогти.

Інновація полягає не лише у тому, що ШІ робить щось за вас. Справа в тому, щоб ШІ робив це настільки добре, щоб ви йому довіряли. Це набагато складніше, ніж здається, і я вважаю, що довіра стає самою функцією продукту.

AI може тримати значно більше інформації в контексті, ніж людина, але вона не може замінити людські взаємини, які насправді просувають бізнес вперед. Люди беруть на себе ризики, будують взаємини та створюють можливості, які рухають економіку. Ось чому наш показник успіху в Novo не полягає в тому, щоб змушувати вас проводити більше часу в нашому додатку. Навпаки. Ми хочемо, щоб ви проводили якомога менше часу там і досягали більшого за ті кілька хвилин, ніж могли раніше.

Дякуємо за чудове інтерв’ю, читачі, які хочуть дізнатися більше, повинні відвідати Novo.