Суніл Падіяр, головний технічний директор Trintech – Серія інтерв’ю

Суніл Падіяр – досвідчений головний технічний директор (CTO) з солідним досвідом у створенні хмарних B2B SAAS-рішень для швидко зростаючих програмних підприємств. Як CTO Corcentric, він очолював зростання доходів на 25% в рік, зосереджуючись на офісі фінансового директора шляхом оптимізації обліку платіжів, автоматизації, закупівель та транзакцій з платежами. Суніл також обіймав посаду CTO в FacilitySource, керуючи її видатним розширенням з $40 мільйонів до $250 мільйонів всього за 5 років, що завершилося успішним придбанням компанією CBRE.

Trintech – глобальний постачальник хмарного програмного забезпечення, яке автоматизує фінансові процеси закриття та узгодження рахунків для фінансових та бухгалтерських команд. З більш ніж 35-річним досвідом, компанія підтримує тисячі клієнтів у понад 100 країнах, обробляючи мільярди транзакцій щорічно. Компанія використовує автоматизацію на основі штучного інтелекту та стратегічні партнерства, щоб допомогти фінансовим фахівцям перейти від ручної роботи до більш цінної діяльності.

Ви провели понад два десятиліття на керівних посадах у сфері технологій – що спочатку привернуло вас до створення рішень, які дозволяють фінансовим командам, і як змінилася ця мотивація протягом вашої кар’єри?

На початку своєї кар’єри я бачив, скільки часу та енергії фінансові команди витрачають на повторювану, ручну роботу – і скільки часу залишається для аналізу та прийняття рішень. Стало зрозуміло, що технології можуть змінити цей баланс, дозволяючи фінансовим фахівцям зосередитися на діяльності вищої цінності. З часом моя мотивація еволюціонувала від простої автоматизації завдань до повної переробки робочих процесів, щоб штучний інтелект та автоматизація не тільки економили час, але також покращували точність, дотримання вимог та загальну якість фінансових даних.

Як Trintech зараз використовує штучний інтелект у своїх внутрішніх операціях для покращення ефективності або прийняття рішень?

Внутрішньо ми використовуємо штучний інтелект для оптимізації процесів у декількох командах. У операціях штучний інтелект допомагає нам ідентифікувати та пріоритезувати запитів на підтримку, що дозволяє швидше вирішувати проблеми клієнтів. У розробці продукції ми використовуємо інструменти програмування з підтримкою штучного інтелекту для прискорення поставки функцій при збереженні стандартів якості. Ми також проводимо експерименти зі штучним інтелектом для аналізу відгуку клієнтів у великих масштабах, що допомагає нашим командам продукції та клієнтської підтримки виявляти тенденції та можливості значно швидше, ніж традиційні методи.

Можете розказати, як штучний інтелект вбудований у продукти Trintech для допомоги фінансовим командам у швидшому закритті, зниженні ризиків або покращенні точності?

Штучний інтелект не просто прикріплений до наших продуктів – він вбудований у їх ядро. У нашій платформі Cadency штучний інтелект працює у контексті, з повним розумінням середовища клієнта, даних та вимог щодо дотримання законодавства. Це дозволяє функціям, таким як автоматичне створення записів у журналі, пріоритезація винятків та динамічні графіки узгодження, бути адаптованими для кожної організації. У нашій платформі Adra штучний інтелект вбудований у інтерфейс користувача для надання швидких перемог: рекомендацій правил збігів, відображення полів даних та допомоги у створенні журналів – все за один клік. Це робить штучний інтелект доступним та ефективним для користувачів без потреби у складній налаштуванні.

Чи є певні функції штучного інтелекту у Cadency чи Adra, які, на вашу думку, стали революційними для ваших клієнтів?

Для Cadency Ризик-інтелектуальна автоматизація була трансформаційною – автоматично пріоритезуючи та маршрутизуючи винятки на основі ризику та знижуючи ручний огляд до 90%. Крім того, наша автоматизація записів у журналі може скоротити час створення одного запису з дев’яти хвилин до однієї хвилини. За сотні записів у журналі щомісяця ефективність фінансових команд значно зростає.

Для Adra штучний інтелект покращує продуктивність на кожному етапі закриття. Функції, такі як MatchAssist, рекомендують правила збігів транзакцій, суттєво знижуючи ручну роботу при налаштуванні логіки збігів. Штучний інтелект також форматує вхідні дані та автоматично заповнює поля під час імпорту, усуваючи повторювану роботу та покращуючи збіг – все це прискорює узгодження та знижує втому користувачів.

Як ваша команда вирішує, які можливості штучного інтелекту розробляти далі – який процес від ідеї до реалізації?

Ми починаємо з болісних моментів клієнтів. Наші менеджери продукції, команди клієнтської підтримки та спеціалісти зі штучного інтелекту працюють разом, щоб визначити, де штучний інтелект може мати найбільший вплив. Відтоді ми пріоритезуємо можливості на основі цінності, здійсненності та відповідності нашому баченню продукції. Прототипи розробляються швидко та тестуються з малим набором клієнтів для перевірки результатів. Лише після підтвердження вимірюваних результатів ми розгортаємо їх ширше.

Яка роль штучного інтелекту відіграє у виявленні аномалій, запобіганні помилкам чи підвищенні дотримання законодавства у фінансових робочих процесах?

Наш штучний інтелект аналізує дані, введені користувачем, та базові транзакційні дані на аномалії, потенційні помилки та порушення законодавства. Оскільки наш штучний інтелект є контекстно-чутливим та має інтелект для розпізнавання конкретного клієнта, якого він обслуговує, він може застосовувати правила дотримання законодавства, адаптовані до кадрової структури клієнта та нормативної бази. Це означає, що система не просто загально флагує питання – вона застосовує правильні перевірки для цього підприємства, забезпечуючи точність та дотримання законодавства без сповільнення процесу.

Як ви забезпечуєте, щоб висновки штучного інтелекту у ваших рішеннях були зрозумілі та довіряні фінансовим командам, які на них залежать?

Ми проектуємо висновки штучного інтелекту для повної прозорості. Кожна рекомендація супроводжується підставою або закономірністю даних, завдяки чому користувачі можуть зрозуміти чому система зробила цю пропозицію. У Cadency, наприклад, ризикові оцінки винятків показують чинники, які внесли свій внесок у оцінку, дозволяючи фінансовим командам підтвердити логіку перед прийняттям рішення. Ця прозорість будує довіру та забезпечує, що штучний інтелект залишається помічником, а не чорною скринькою.

Можете поділитися історією успіху, де клієнт досяг вимірюваних результатів завдяки автоматизації на основі штучного інтелекту у вашій платформі?

Один з наших клієнтів великого бізнесу зараз тестує нашу автоматизацію записів у журналі на основі штучного інтелекту у Cadency. До штучного інтелекту створення одного запису у журналі могло зайняти до дев’яти хвилин ручної роботи. З нашою автоматизацією той самий процес тепер займає близько однієї хвилини. За тисячу записів у журналі, що обробляються щомісяця, очікувані вигоди з ефективності будуть величезними – перетворюючись на значні економічні вигоди та звільняючи фінансові команди для більш стратегічної роботи. Тестування вже демонструє сильні результати та очікується у найближчому майбутньому.

Як Trintech балансує інновації штучного інтелекту з підтриманням безпеки та цілісності конфіденційних фінансових даних?

Безпека є непереговорним вопросом.

Всі наші послуги штучного інтелекту працюють у конфігурації без стану, що означає, що дані клієнтів не зберігаються чи використовуються для навчання моделей. Пропріетарні моделі машинного навчання розміщені у приватних хмарних середовищах, а генерація штучного інтелекту відбувається через корпоративні API сервісу OpenAI від Microsoft Azure. Дані шифруються під час передачі та у спочинку, а наші системи сертифіковані за стандартами SOC 2 та ISO 27001. Це гарантує, що інновації ніколи не відбуваються за рахунок цілісності даних.

Оглядаючи майбутнє, як ви бачите трансформацію штучним інтелектом як внутрішніх операцій Trintech, так і досвіду клієнтів з вашими продуктами протягом наступних п’яти років?

У найближчі п’ять років штучний інтелект перейде від функції у наших рішеннях до оркестратора всього фінансового процесу закриття. Для клієнтів це означатиме, що штучний інтелект не тільки автоматизуватиме окремі завдання, але й буде передбачати, що потрібно відбутися далі, керувати робочими процесами між системами, і надавати інформацію до того, як виникнуть проблеми. Внутрішньо ми продовжимо використовувати штучний інтелект для покращення ефективності у дослідженнях та розробках, підтримці клієнтів та операціях, забезпечуючи можливість швидше доставляти більше цінності клієнтам.

Дякуємо за велике інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати Trintech.