Chris Bishop, CEO của BillingPlatform – Loạt Phỏng Vấn

Chris Bishop, CEO của BillingPlatform, là một giám đốc phần mềm doanh nghiệp với hơn hai thập kỷ kinh nghiệm trải dài qua SaaS, vận hành doanh thu, thành công khách hàng, dịch vụ chuyên nghiệp và lãnh đạo go‑to‑market. Trước khi gia nhập BillingPlatform với vai trò CEO vào năm 2026, Bishop đã làm việc gần bảy năm tại Conga, nơi ông giữ các vị trí cao cấp bao gồm Giám đốc Khách hàng, Giám đốc Doanh thu và Giám đốc Marketing, giúp dẫn dắt công ty qua giai đoạn chuyển đổi và tích hợp. Trước đó, ông từng là Phó Chủ tịch Nhóm Dịch vụ Toàn cầu tại Plex Systems và sáng lập MIPRO Consulting, một công ty tư vấn ứng dụng doanh nghiệp chuyên về công nghệ PeopleSoft và Oracle. Sự nghiệp của ông còn bao gồm các vai trò lãnh đạo cao cấp tại PeopleSoft và Oracle, nơi ông dẫn dắt một bộ phận quản lý chuỗi cung ứng Bắc Mỹ với hơn 230 tư vấn viên, cũng như công việc tái cấu trúc quy trình trước đây tại Ford Motor Company.

BillingPlatform là một công ty phần mềm quản lý vòng đời doanh thu và kiếm tiền doanh nghiệp, được thiết kế để giúp các doanh nghiệp quản lý các mô hình định giá và thanh toán ngày càng phức tạp. Được thành lập vào năm 2012, công ty cung cấp một nền tảng dựa trên đám mây bao gồm việc thu nhận đơn hàng, thanh toán dựa trên đăng ký và sử dụng, lập hoá đơn, thanh toán, tự động hoá các khoản phải thu, công nhận doanh thu và quản lý tài chính. Công nghệ của nó hỗ trợ các mô hình định giá định kỳ, dựa trên tiêu thụ, lai và các mô hình cấu hình khác, trong khi khả năng trung gian sử dụng có thể tiếp nhận và chuyển đổi dữ liệu như các cuộc gọi API, giao dịch, số ghế, băng thông hoặc các sự kiện tiêu thụ khác thành các bản ghi có thể thanh toán. BillingPlatform cho biết hệ thống của mình xử lý hơn 50.000 hoá đơn mỗi ngày và hơn 4 tỷ USD trong doanh thu hàng tháng, đặt nền tảng này như một cơ sở hạ tầng tài chính cho các doanh nghiệp vượt ra ngoài các mô hình giá cố định và đăng ký truyền thống.

Hành trình sự nghiệp của bạn đã đưa bạn từ tái cấu trúc quy trình tại Ford và các ứng dụng doanh nghiệp tại PeopleSoft và Oracle đến việc sáng lập MIPRO Consulting và dẫn dắt các chức năng khách hàng, doanh thu và marketing tại Plex Systems và Conga. Những trải nghiệm này đã hình thành các ưu tiên của bạn như thế nào khi là CEO của BillingPlatform, đặc biệt là khi giới thiệu AI vào các hoạt động tài chính quan trọng?

Tôi coi mỗi giai đoạn trong sự nghiệp của mình là những trải nghiệm quan trọng. Quy trình sản xuất tại Ford, tài chính và quản lý chuỗi cung ứng tại PeopleSoft và Oracle, những năm tư vấn ở giữa, ERP tại Plex, và quản lý vòng đời doanh thu tại Conga. Khi các hệ thống như vậy gặp lỗi hoặc một dây chuyền dừng lại, ai đó không được trả tiền, hoặc một giao dịch không được hoàn thành. Đó là mức độ chịu lỗi thấp hơn rất nhiều so với hầu hết phần mềm hiện nay.

Luồng suy nghĩ khác là giá trị được xác định bởi những kết quả bạn mở ra, không phải bởi những gì bạn tiếp thị. Việc nắm giữ các chức năng khách hàng và doanh thu tại Plex và Conga là nơi tôi nhận ra điều này, nằm trong khoảng cách giữa những gì đã được bán và những gì khách hàng nhận được.

Cả hai luồng suy nghĩ đều hội tụ ở cùng một điểm đối với AI trong các hoạt động tài chính. Đúng 99,5% thời gian nghe có vẻ tuyệt vời trong một buổi demo, nhưng vẫn là một thất bại. Chúng tôi thực hiện việc lập hoá đơn cho các công ty có hàng triệu thuê bao. Ở quy mô đó, tỷ lệ lỗi nửa phần trăm tương đương với hàng chục nghìn hoá đơn sai trong một tháng, hàng chục nghìn cuộc trò chuyện với khách hàng mà không ai dự tính, và một quy trình tín dụng khiến đội ngũ bị áp lực. Khách hàng mong đợi tất cả đều đúng, vì vậy 99,5% không mang lại kết quả mà họ đã mua.

Đó là lý do tại sao chúng tôi thận trọng khi AI can thiệp vào tiền bạc và quyết liệt khi nó can thiệp vào công việc. AI thực hiện cấu hình, phân tích và điều tra. Các phép tính vẫn giữ tính quyết định. Kiểm tra tôi áp dụng cho mỗi tính năng AI là liệu một người kiểm soát có thể giải thích kết quả cho kiểm toán viên mà không phải nói rằng mô hình đã quyết định thay cho họ hay cô ấy.

Nhiều nhà cung cấp phần mềm doanh nghiệp đang thêm trợ lý AI vào các sản phẩm hiện có. BillingPlatform mô tả AI của mình là gốc trong vòng đời doanh thu và được xây dựng trên một mô hình siêu dữ liệu thống nhất, tự mô tả. Kiến trúc này có thể đạt được gì mà một lớp AI thông thường được thêm vào phần mềm lập hoá đơn cổ điển không thể?

Nền tảng của chúng tôi tự mô tả. Các thực thể, trường, quy tắc định giá, quy trình làm việc và phê duyệt đều là siêu dữ liệu mà hệ thống có thể đọc khi chạy. Điều đó có nghĩa là AI của chúng tôi đang đọc cấu hình thực tế của bạn, không phải một lược đồ sản phẩm chung, và nó có thể đề xuất các thay đổi cho cấu hình đó vì cấu hình là dữ liệu chứ không phải mã.

Một trợ lý được gắn vào phần mềm lập hoá đơn cổ điển gặp một vấn đề khác. Logic riêng của khách hàng trong những hệ thống đó tồn tại trong mã tùy chỉnh, các thủ tục lưu trữ và phần mềm trung gian tích hợp. Trợ lý có thể trả lời các câu hỏi về tài liệu. Bất kỳ điều gì cụ thể về cách thực thể của bạn thực sự hoạt động phải được đọc từ mã đó, và việc thay đổi nó đồng nghĩa với một chu kỳ phát triển thay vì một cuộc trò chuyện.

Vấn đề thứ hai là việc đo lường, lập hoá đơn và công nhận doanh thu thường nằm trong các hệ thống riêng biệt với cơ sở dữ liệu tách rời. Bất kỳ AI nào đặt lên trên các chức năng này đều phải suy luận qua một quá trình đối chiếu, vì vậy câu trả lời của nó chỉ tốt như công việc batch của đêm trước. Chúng tôi vận hành cả ba lĩnh vực trên một mô hình duy nhất, do đó có một chuỗi liên kết duy nhất từ sự kiện sử dụng đến bút toán. AI trả lời dựa trên cùng một bản ghi mà hoá đơn được tạo ra, điều này cực kỳ quan trọng.

Khi các công ty áp dụng các mô hình kinh doanh dựa trên việc sử dụng, dựa trên kết quả và mô hình hỗn hợp, AI đang thay đổi cách nào trong việc đóng gói, định giá và kiếm tiền từ sản phẩm và dịch vụ?

Hai điều đang thay đổi. Đầu tiên, đơn vị giá trị đang chuyển từ số ghế sang công việc đã hoàn thành, vì vậy các công ty đang định giá các giải pháp, tài liệu đã xử lý, nhiệm vụ đã hoàn thành hoặc kết quả đã cung cấp. Thứ hai, việc định giá đang trở thành điều mà bạn xem xét lại hàng quý thay vì hàng năm, vì đường cong chi phí bên dưới một sản phẩm AI di chuyển nhanh như vậy.

Theo kinh nghiệm của chúng tôi, AI hỗ trợ nhiều hơn ở phía phân tích hơn là phía sáng tạo. Nếu lịch sử giao dịch của bạn được lưu trữ ở một nơi, bạn có thể mô hình hóa một thay đổi định giá đề xuất dựa trên hành vi thực tế của khách hàng trước khi triển khai trong vài phút, và dự báo cách mà điều này có thể ảnh hưởng đến biên lợi nhuận hoặc tỷ lệ churn, chẳng hạn. Trước đây, việc này là một bài tập tài chính kéo dài nhiều tuần.

Tôi cũng muốn thêm một cảnh báo. Hầu hết các công ty chuyển sang mô hình định giá dựa trên tiêu thụ hoặc kết quả vẫn chưa thể trả lời chi phí của một đơn vị duy nhất để phục vụ. Không có con số đó, công ty chỉ đoán mức giá tối thiểu và quyền giảm giá. Đó là lý do tại sao hầu hết các doanh nghiệp chọn cách tiếp cận hỗn hợp, một khoản phí nền tảng cố định để đảm bảo tính dự đoán, tiêu thụ để phù hợp, và một thành phần kết quả nơi giá trị thực sự có thể đo lường được.

Các sản phẩm AI có thể tạo ra chi phí rất biến động dựa trên token, mô hình, hạ tầng và độ phức tạp của mỗi yêu cầu. Các công ty cần những khả năng đo lường và thanh toán mới nào để kiếm tiền từ dịch vụ AI một cách chính xác mà không để mình bị ảnh hưởng bởi biên lợi nhuận không thể dự đoán?

Tôi đề xuất bắt đầu đo lường ở mức độ chi tiết của yếu tố chi phí và giữ lại các sự kiện. Nếu bạn tổng hợp trước thành tổng hàng ngày theo khách hàng, bạn sẽ mất khả năng nhìn thấy một quy trình đang chạy trên mô hình đắt tiền.

Từ đó, bốn khả năng thực hiện công việc thực sự:

1. Gắn chi phí hàng hoá vào cùng một sự kiện mang doanh thu, để biên lợi nhuận theo khách hàng, tính năng và mô hình có thể nhìn thấy trong suốt kỳ thay vì chỉ vào lúc kết thúc.
2. Hỗ trợ các cấu trúc mức giá thay đổi trong kỳ, vì việc thay thế mô hình và giảm giá của nhà cung cấp sẽ không chờ lịch gia hạn của công ty.
3. Cung cấp cho khách hàng các cam kết, số dư trả trước, giới hạn và rút tiền, vì tính dự đoán là một tính năng của sản phẩm và cũng bảo vệ công ty khỏi hoá đơn bất ngờ.
4. Và cuối cùng, có khả năng đánh giá lại lịch sử khi giá thay đổi hoặc trung gian sai, mà không cần quy trình tín dụng thủ công.

Bảo vệ biên lợi nhuận trên các sản phẩm AI là một vấn đề thiết kế đo lường và định giá. Nếu bạn xem nó như một vấn đề báo cáo tài chính, bạn sẽ phát hiện ra chỉ sau 40 ngày.

BillingPlatform cho phép các nhóm cấu hình sản phẩm, quy tắc định giá và quy trình thanh toán một cách đối thoại. Những quyết định nào có thể an toàn giao cho AI, và ở đâu cần phải có sự xem xét và phê duyệt của con người bắt buộc?

Tôi sẽ nói giao công việc cho AI nhưng giữ lại các quyết định để con người thực hiện.

AI có thể an toàn đọc và giải thích cấu hình hiện có, soạn thảo cấu hình mới trong môi trường sandbox, tạo dữ liệu và trường hợp kiểm thử, phát hiện bất thường trong việc sử dụng hoặc chạy thanh toán, điều tra tranh chấp định giá trở lại sự kiện nguồn, và xây dựng bản đồ sơ bộ cho việc di chuyển. Đó là một phần lớn thời gian trong tuần của đội ngũ thanh toán và hầu như không mang rủi ro.

Sự phê duyệt của con người là bắt buộc đối với bất kỳ điều gì thay đổi khoản phí mà khách hàng phải trả hoặc doanh thu được công nhận trong sản xuất. Điều này bao gồm thay đổi giá và mức phí, các điều khoản hợp đồng, tín dụng và điều chỉnh, chính sách công nhận doanh thu và đánh giá giá bán riêng lẻ, ánh xạ GL, vị trí thuế, và việc đóng kỳ. Ngoài ra, con người cần tham gia vào bất kỳ nội dung nào hiển thị cho khách hàng lần đầu tiên.

Quy tắc vận hành là AI đề xuất, một người có thẩm quyền thực tế phê duyệt, và việc phê duyệt được ghi lại đối với thay đổi. Các phê duyệt và quyền dựa trên vai trò đã có trong nền tảng, vì vậy các đại lý kế thừa chúng thay vì vòng qua.

Các hệ thống tài chính để lại ít không gian cho những ảo tưởng hay quyết định không giải thích được. BillingPlatform kết hợp lý luận AI với thực thi quyết định như thế nào để đảm bảo hoá đơn, tính toán doanh thu và các hành động kế toán vẫn chính xác và có thể tái tạo?

Chúng tôi tách biệt việc giải thích khỏi thực thi. Mô hình giải thích ý định và tạo ra cấu hình, một truy vấn hoặc một thay đổi đề xuất. Sau đó, động cơ định giá và kế toán thực thi. Động cơ này sử dụng cùng một luồng mã dù một người cấu hình trong giao diện UI hay một đại lý cấu hình qua AI của chúng tôi, vì vậy cùng một đầu vào luôn tạo ra cùng một hoá đơn, và bạn có thể chạy lại một kỳ đã đóng và nhận được câu trả lời giống hệt.

Không có số nào trên hoá đơn được tạo ra bởi mô hình ngôn ngữ vào thời điểm lập hoá đơn. Những gì AI tạo ra là một thay đổi cấu hình, và thay đổi đó có phiên bản, tác giả và dấu thời gian giống như bất kỳ thay đổi nào khác trong hệ thống. Nếu một kiểm toán viên hỏi tại sao một khoản phí lại như vậy, câu trả lời sẽ truy ngược qua hồ sơ định giá tới sự kiện sử dụng, không phải tới một lời nhắc.

Phần cuối cùng là các đề xuất có thể được xem xét trước khi được áp dụng. Bạn sẽ thấy cấu hình cụ thể mà AI muốn tạo, bằng ngôn ngữ đơn giản, và bạn có thể phê duyệt hoặc từ chối nó.

BillingPlatform hỗ trợ Model Context Protocol, giao thức Agent-to-Agent và các kết nối với công cụ AI doanh nghiệp bên ngoài. Các công ty có thể cho các tác nhân tự động truy cập vào hoạt động thanh toán như thế nào trong khi ngăn chặn các hành động trái phép, rò rỉ dữ liệu hoặc các thay đổi không thể truy vết?

MCP và A2A là các giao thức truyền tải, và đưa một tác nhân đến cửa. Mặt phẳng điều khiển là mô hình quyền hạn của bạn, và ở đó công việc thực tế diễn ra.

Trong trường hợp của chúng tôi, một tác nhân xác thực như một người dùng và kế thừa cùng vai trò, quyền hạn cấp trường và cấp bản ghi mà bất kỳ nhân viên nào cũng nhận được. Không có cách bypass cho tác nhân. Ngoài ra, một vài thực hành vẫn được duy trì. Cấp cho mỗi tác nhân một tài khoản dịch vụ có phạm vi riêng với quyền tối thiểu, chỉ đọc cho đến khi được chứng minh khác, để nhật ký kiểm toán cho bạn biết tác nhân nào đã thực hiện gì. Kiểm soát các thao tác ghi thông qua quy trình phê duyệt với ngưỡng tiền tệ và khối lượng. Bạn cũng nên giới hạn tốc độ cho chúng, vì một tác nhân trong vòng lặp là một lỗi khác so với người mắc lỗi. Ngoài ra, việc ghi lại mọi cuộc gọi là rất quan trọng, không chỉ những cuộc gọi đã thay đổi gì đó. Và chỉ trả về các trường mà nhiệm vụ cần, vì cách nhanh nhất để rò rỉ dữ liệu khách hàng là đọc quá rộng.

Sai lầm tôi dự đoán sẽ thấy trên thị trường năm nay là các công ty trao cho một tác nhân chứng chỉ quản trị viên con người vì nó dễ dàng hơn so với việc xác định phạm vi đúng cách.

BillingPlatform cho biết AI có thể rút ngắn thời gian triển khai từ vài quý xuống vài tuần. Những phần nào của việc thu thập yêu cầu, cấu hình, kiểm thử và di chuyển dữ liệu mà AI có thể tự động hoá hiện nay, và phần nào vẫn cần các chuyên gia thanh toán và tài chính có kinh nghiệm?

AI thực sự giỏi trong việc chuyển đổi giá cả đã được ghi chép thành cấu hình, thực hiện phân tích khoảng trống dựa trên thư viện các mẫu đã biết, tạo ra các trường hợp kiểm thử và thực hiện kiểm thử hồi quy, ánh xạ và làm sạch dữ liệu kế thừa để di chuyển, và tạo tài liệu. Đó là những lĩnh vực mà công việc được rút ngắn từ vài quý xuống vài tuần.

Tuy nhiên, việc ra quyết định vẫn đòi hỏi các chuyên gia thanh toán và tài chính có kinh nghiệm. Một số ví dụ vẫn cần người có kinh nghiệm bao gồm: thuyết phục khách hàng đồng ý với các quy tắc định giá và chính sách doanh thu của họ, tái cấu trúc các điều khoản từ hợp đồng, tích hợp vào hệ thống có hành vi chưa được ghi chép, và đánh giá cách xử lý doanh thu trong một sắp xếp đa yếu tố. Tóm lại, quản lý thay đổi không đáp ứng được bằng phần mềm.

Một mô hình thống nhất bao phủ đo lường, thanh toán và công nhận doanh thu có thể cải thiện tuân thủ, khả năng kiểm toán và báo cáo tài chính như thế nào, đặc biệt đối với các tổ chức hoạt độngđối mặt với các yêu cầu công nhận doanh thu phức tạp?

Kiểm toán viên luôn hỏi về hai điều: cho tôi thấy cách bạn đạt được con số này và cho tôi thấy bạn đã áp dụng cùng một cách xử lý một cách nhất quán. Nếu các hệ thống đo lường, thanh toán và công nhận doanh thu của bạn tồn tại riêng rẽ, việc trả lời điều đó đồng nghĩa với việc phải đào sâu qua ba cơ sở dữ liệu cộng với một bảng tính do con người tạo ra để đối chiếu chúng.

Khi tất cả đều là một mô hình duy nhất, toàn bộ quá trình này biến mất. Sự kiện sử dụng, phí, dòng hóa đơn và bút toán nhật ký đều là cùng một bản ghi, chỉ được tiếp tục sang bước tiếp theo. Bạn có thể truy vết nó về phía trước hoặc phía sau mà không cần bước đối chiếu trung gian vì không có gì để đối chiếu. Khi một hợp đồng thay đổi, bạn đang đánh giá cùng dữ liệu giao dịch đã tạo ra hóa đơn ban đầu. Giá bán độc lập và việc phân bổ của bạn sẽ dựa trên những gì đã xảy ra.

Điều này quan trọng nhất đối với các công ty xử lý khoản thanh toán biến đổi theo ASC 606 hoặc IFRS 15, nơi bạn phải chứng minh quy trình của mình và có thể trình bày lại nó sau một năm.

BillingPlatform gần đây đã công bố bổ sung Giám đốc Tài chính, Giám đốc Sản phẩm và Giám đốc Khách hàng mới khi mở rộng chiến lược AI-native. Những nhà lãnh đạo này sẽ hợp tác như thế nào để chuyển đổi đổi mới công nghệ thành tăng trưởng tài chính bền vững và các kết quả đo lường được cho khách hàng doanh nghiệp?

Với vai trò Giám đốc Sản phẩm, Rob Zwiebach đảm bảo sản phẩm của chúng tôi có sự khác biệt và được phát hành. Ông đã quản lý lộ trình sản phẩm cho tài chính tại Workday và làm việc 17 năm tại Oracle, vì vậy ông hiểu các hệ thống mà khách hàng của chúng tôi đang sử dụng và những gì cần thiết để cạnh tranh với chúng. Với vai trò Giám đốc Khách hàng, Chris King chịu trách nhiệm về việc khách hàng nhận được giá trị, bao gồm thời gian đạt giá trị, tính nhất quán trong giao hàng, duy trì và mở rộng. Ông đã lãnh đạo dịch vụ và thành công tại Medidata và Salesforce và bắt đầu trong ngành này tại Zuora, vì vậy ông đã chứng kiến cả những triển khai doanh nghiệp tốt và kém ở quy mô lớn. Steven Springsteel, Giám đốc Tài chính của chúng tôi, chịu trách nhiệm về kinh tế, và ông đến từ vị trí CFO tại Recurly, vì vậy ông có kinh nghiệm thực tế trong việc điều hành chức năng tài chính của một công ty thanh toán.

Nơi họ thực sự phải làm việc cùng nhau như một nhóm là trên con số mà tôi quan tâm nhất. Đó là chi phí và thời gian cần để đưa một khách hàng doanh nghiệp vào hoạt động và có năng suất, và biên lợi nhuận trên công việc đó. Đó là quyết định sản phẩm, quyết định giao hàng và quyết định đo lường, và nó từ lâu đã là điểm mà các dự án thanh toán doanh nghiệp gặp khó khăn. Nói rằng bạn là AI-native là một tuyên bố về kiến trúc của bạn. Nó chỉ trở thành kinh doanh khi nó thể hiện trong chi phí triển khai, tốc độ mở rộng và biên lợi nhuận gộp. Đó là ba con số mà Rob, Chris và Steven mỗi người đều nắm giữ một phần.

Cảm ơn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, những độc giả muốn tìm hiểu thêm nên truy cập BillingPlatform.