Sunil Padiyar, Giám đốc Công nghệ tại Trintech – Loạt phỏng vấn

Sunil Padiyar là một Giám đốc Công nghệ (CTO) giàu kinh nghiệm với thành tích ấn tượng trong việc thiết kế các giải pháp SaaS dựa trên đám mây cho các doanh nghiệp phần mềm phát triển nhanh. Với vai trò CTO tại Corcentric, ông đã dẫn dắt sự tăng trưởng doanh thu 25% mỗi năm, tập trung vào văn phòng CFO bằng cách tối ưu hóa các quy trình thanh toán, tự động hóa, mua sắm và giao dịch thanh toán. Sunil cũng từng giữ vị trí CTO tại FacilitySource, giám sát sự mở rộng đáng kể của công ty từ 40 triệu đô la lên 250 triệu đô la chỉ trong 5 năm, kết thúc bằng việc được CBRE mua lại.

Trintech là một nhà cung cấp toàn cầu các giải pháp phần mềm dựa trên đám mây giúp tự động hóa các quy trình đóng tài chính và đối chiếu tài khoản cho các đội tài chính và kế toán. Với hơn 35 năm kinh nghiệm, công ty hỗ trợ hàng nghìn khách hàng trên hơn 100 quốc gia, xử lý hàng tỷ giao dịch mỗi năm. Trintech tận dụng tự động hóa dựa trên AI và các quan hệ đối tác chiến lược để giúp các chuyên gia tài chính chuyển từ các nhiệm vụ thủ công sang công việc có giá trị cao hơn.

Bạn đã dành hơn hai thập kỷ trong các vai trò lãnh đạo công nghệ – điều gì đầu tiên thu hút bạn đến việc xây dựng các giải pháp giúp các đội tài chính trở nên mạnh mẽ hơn, và động lực đó đã thay đổi như thế nào trong sự nghiệp của bạn?

Ở giai đoạn đầu của sự nghiệp, tôi đã thấy các đội tài chính dành rất nhiều thời gian và năng lượng vào công việc thủ công lặp đi lặp lại – và họ dành rất ít thời gian cho việc phân tích và ra quyết định. Điều đó đã trở nên rõ ràng rằng công nghệ có thể thay đổi sự cân bằng đó, cho phép các chuyên gia tài chính tập trung vào các hoạt động có giá trị cao hơn. Theo thời gian, động lực của tôi đã thay đổi từ việc tự động hóa các nhiệm vụ đơn giản sang việc tái tưởng tượng hoàn toàn các quy trình làm việc, để AI và tự động hóa không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn cải thiện độ chính xác, tuân thủ và chất lượng của các thông tin tài chính.

Làm thế nào Trintech đang tận dụng AI trong các hoạt động nội bộ để cải thiện hiệu quả hoặc ra quyết định?

Trintech sử dụng AI để tối ưu hóa các quy trình trên nhiều đội. Trong hoạt động, AI giúp chúng tôi xác định và ưu tiên các yêu cầu hỗ trợ, cho phép giải quyết nhanh hơn cho khách hàng. Trong phát triển sản phẩm, chúng tôi sử dụng các công cụ mã hóa hỗ trợ AI để tăng tốc giao diện tính năng trong khi duy trì các tiêu chuẩn chất lượng. Chúng tôi cũng đang thử nghiệm AI để phân tích phản hồi của khách hàng trên quy mô lớn, giúp các đội sản phẩm và thành công của khách hàng phát hiện ra các xu hướng và cơ hội nhanh hơn so với các phương pháp truyền thống.

Bạn có thể giải thích cách AI được tích hợp vào các sản phẩm của Trintech để giúp các đội tài chính đóng nhanh hơn, giảm rủi ro hoặc cải thiện độ chính xác?

AI không được gắn thêm vào các sản phẩm của chúng tôi – nó được tích hợp vào các quy trình làm việc cốt lõi. Trong nền tảng Cadency, AI hoạt động trong ngữ cảnh, với sự hiểu biết đầy đủ về môi trường, dữ liệu và yêu cầu tuân thủ của khách hàng. Điều này cho phép các tính năng như tạo mục nhập nhật ký tự động, ưu tiên ngoại lệ và lịch trình đối chiếu động được tùy chỉnh cho từng tổ chức. Trong nền tảng Adra, AI được tích hợp vào giao diện người dùng để cung cấp các chiến thắng nhanh chóng: đề xuất các quy tắc khớp, ánh xạ các trường dữ liệu và hỗ trợ tạo nhật ký – tất cả chỉ với một cú nhấp chuột. Điều này làm cho AI trở nên dễ tiếp cận và có tác động đối với người dùng mà không cần thiết lập phức tạp.

Có những tính năng cụ thể được thúc đẩy bởi AI trong Cadency hoặc Adra mà bạn cảm thấy đã thay đổi cuộc chơi cho khách hàng của mình?

Đối với Cadency, Tự động hóa Thông minh về Rủi ro đã là một bước ngoặt – tự động ưu tiên và định tuyến ngoại lệ dựa trên rủi ro, giảm việc xem xét thủ công lên đến 90%. Ngoài ra, tự động hóa mục nhập nhật ký của chúng tôi có thể cắt giảm thời gian tạo một mục nhập đơn từ 9 phút xuống còn khoảng 1 phút. Trên hàng trăm mục nhập, hiệu quả mà các đội tài chính đạt được là rất lớn.

Đối với Adra, AI đang cải thiện năng suất tại mọi giai đoạn của quá trình đóng. Các tính năng như Trợ lý Khớp đề xuất các quy tắc khớp giao dịch, giảm đáng kể công việc thủ công để cấu hình logic khớp. AI cũng định dạng dữ liệu nhập và tự động điền các trường, loại bỏ công việc lặp đi lặp lại và cải thiện tỷ lệ khớp – tất cả đều giúp tăng tốc quá trình đối chiếu và giảm mệt mỏi cho người dùng.

Làm thế nào nhóm của bạn quyết định những khả năng AI nào sẽ được phát triển tiếp theo – quy trình từ ý tưởng đến triển khai là gì?

Chúng tôi bắt đầu bằng việc xác định các điểm đau của khách hàng. Các nhà quản lý sản phẩm, đội thành công của khách hàng và các chuyên gia AI của chúng tôi làm việc cùng nhau để xác định nơi AI có thể tạo ra tác động lớn nhất. Từ đó, chúng tôi ưu tiên các cơ hội dựa trên giá trị, tính khả thi và sự phù hợp với tầm nhìn sản phẩm của chúng tôi. Các nguyên mẫu được phát triển nhanh chóng và thử nghiệm với một nhóm khách hàng nhỏ để xác minh tác động. Chỉ sau khi chứng minh được kết quả đo lường, chúng tôi mới triển khai rộng rãi hơn.

Vai trò của AI trong việc phát hiện các bất thường, ngăn chặn lỗi hoặc tăng cường tuân thủ trong các quy trình tài chính là gì?

AI của chúng tôi phân tích cả dữ liệu được người dùng nhập và dữ liệu giao dịch cơ bản để tìm các bất thường, lỗi tiềm ẩn và vi phạm tuân thủ. Vì AI của chúng tôi có nhận thức về ngữ cảnh và có trí tuệ để nhận ra khách hàng cụ thể mà nó đang phục vụ, nó có thể thực thi các quy tắc tuân thủ được tùy chỉnh cho khuôn khổ quản trị và quy định của khách hàng đó. Điều này có nghĩa là hệ thống không chỉ đơn giản là đánh dấu các vấn đề – nó áp dụng các kiểm tra phù hợp cho khách hàng đó, đảm bảo độ chính xác và tuân thủ mà không làm chậm quá trình.

Làm thế nào bạn đảm bảo rằng các đầu ra của AI trong các giải pháp của bạn là có thể giải thích được và được các đội tài chính tin cậy?

Chúng tôi thiết kế các đầu ra của AI để trở nên minh bạch hoàn toàn. Mỗi đề xuất đều đi kèm với lý do hoặc mẫu dữ liệu đằng sau nó, cho phép người dùng hiểu tại sao hệ thống đưa ra đề xuất đó. Trong Cadency, ví dụ, các điểm số rủi ro ngoại lệ hiển thị các yếu tố đóng góp cho điểm số, cho phép các đội tài chính xác nhận logic trước khi hành động. Sự minh bạch này xây dựng niềm tin và đảm bảo rằng AI vẫn là một trợ lý, không phải một hộp đen.

Bạn có thể chia sẻ một câu chuyện thành công nơi một khách hàng đạt được kết quả đo lường nhờ tự động hóa được hỗ trợ bởi AI trong nền tảng của bạn?

Một trong những khách hàng doanh nghiệp của chúng tôi hiện đang thử nghiệm tự động hóa mục nhập nhật ký được hỗ trợ bởi AI trong Cadency. Trước khi có AI, việc tạo một mục nhập nhật ký đơn có thể mất tới 9 phút làm việc thủ công. Với tự động hóa của chúng tôi, quá trình đó hiện chỉ mất khoảng 1 phút. Trên hàng nghìn mục nhập được xử lý mỗi tháng, hiệu quả dự kiến là rất lớn – chuyển thành tiết kiệm chi phí đáng kể và giải phóng các đội tài chính cho công việc chiến lược hơn. Dự án thử nghiệm đang mang lại kết quả mạnh mẽ và dự kiến sẽ đi vào hoạt động trong tương lai gần.

Làm thế nào Trintech cân bằng sự đổi mới AI với việc duy trì bảo mật và tính toàn vẹn của dữ liệu tài chính nhạy cảm?

Bảo mật là điều không thể thương lượng.

Tất cả các dịch vụ AI của chúng tôi hoạt động trong cấu hình không trạng thái, có nghĩa là dữ liệu khách hàng không được giữ lại hoặc sử dụng cho đào tạo mô hình. Các mô hình ML độc quyền được lưu trữ trong môi trường đám mây riêng, và AI tạo được truy cập thông qua các API cấp doanh nghiệp từ dịch vụ OpenAI của Microsoft Azure. Dữ liệu được mã hóa trong quá trình truyền và khi nghỉ, và các hệ thống của chúng tôi được chứng nhận SOC 2 và ISO 27001. Điều này đảm bảo rằng đổi mới không bao giờ xảy ra với chi phí của tính toàn vẹn dữ liệu.

Nhìn về tương lai, bạn hình dung AI sẽ biến đổi cả hoạt động nội bộ của Trintech và cách khách hàng trải nghiệm các sản phẩm của bạn trong 5 năm tới như thế nào?

Trong 5 năm tới, AI sẽ chuyển từ việc là một tính năng trong các giải pháp của chúng tôi sang người điều phối toàn bộ quy trình đóng tài chính. Đối với khách hàng, điều này có nghĩa là AI sẽ không chỉ tự động hóa các nhiệm vụ riêng lẻ mà còn dự đoán những gì cần xảy ra tiếp theo, điều phối luồng công việc trên các hệ thống, và làm nổi bật các thông tin trước khi vấn đề phát sinh. Nội bộ, chúng tôi sẽ tiếp tục sử dụng AI để cải thiện hiệu quả trong Nghiên cứu và Phát triển, hỗ trợ khách hàng và hoạt động, đảm bảo chúng tôi có thể cung cấp nhiều giá trị hơn cho khách hàng nhanh hơn.

Cảm ơn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, những người đọc muốn tìm hiểu thêm có thể truy cập Trintech.