Trintech 首席技术官 Sunil Padiyar – 采访系列

Sunil Padiyar 是一位经验丰富的首席技术官（CTO），拥有设计云端B2B SAAS解决方案的丰富经验，曾任职于快速增长的软件企业。作为Corcentric的CTO，他带领公司实现了25%的年度收入增长，专注于为首席财务官（CFO）办公室提供服务，简化了应付账款、自动化、采购和支付交易。Sunil还曾担任FacilitySource的CTO，在他的领导下，公司从4000万美元扩展到2.5亿美元，仅用了5年时间，最后被CBRE成功收购。

Trintech 是一家全球性的云端软件提供商，专门为财务和会计团队自动化财务结账流程和账户对账。拥有超过35年的经验，Trintech支持遍布100多个国家的数千家客户，每年处理数十亿笔交易。该公司利用人工智能驱动的自动化和战略合作伙伴关系，帮助财务专业人员从手动任务转向更高价值的工作。

您在技术领导岗位上有超过二十年的经验——是什么最初吸引您去构建能够赋予财务团队权力的解决方案，您的动力如何随着职业生涯的发展而演变？

在我的职业生涯早期，我看到财务团队花费了大量时间和精力在重复的、手动工作上——以及他们一天中有多少时间被留给分析和决策。很明显，技术可以改变这种平衡，让财务专业人员专注于更高价值的活动。随着时间的推移，我的动力从简单地自动化任务转变为重新构想整个工作流程，这样人工智能和自动化不仅可以节省时间，还可以提高准确性、合规性和财务洞察的整体质量。

Trintech 如何在内部运营中利用人工智能来提高效率或决策能力？

在内部，我们使用人工智能来简化多个团队的流程。在运营中，人工智能帮助我们识别和优先处理支持票，能够更快地为客户解决问题。在产品开发中，我们使用人工智能辅助编码工具来加速功能交付，同时保持质量标准。我们还在尝试使用人工智能来分析客户反馈，帮助我们的产品和客户成功团队更快地发现趋势和机会，而不是传统方法。

您能否带我们了解一下 Trintech 的产品中如何嵌入人工智能，以帮助财务团队更快地结账、降低风险或提高准确性？

人工智能并不是简单地添加到我们的产品上——它被嵌入到核心工作流程中。在我们的 Cadency 平台中，人工智能在上下文中工作，具有对客户环境、数据和合规性要求的完整理解。这使得自动化日记条目创建、异常优先级和动态对账计划等功能能够根据每个组织进行定制。在我们的 Adra 平台中，人工智能被构建到用户界面中，以提供快速的成功：推荐匹配规则、映射数据字段和帮助创建日记条目——所有这些都只需单击一下按钮。这使得人工智能对用户来说是可访问的和有影响力的，而无需复杂的设置。

在 Cadency 或 Adra 中，您是否认为有特定的由人工智能驱动的功能对您的客户来说是游戏规则的改变者？

对于 Cadency 来说，风险智能自动化 已经带来了变革——自动优先级和路由异常基于风险，并将手动审查减少了多达 90%。此外，我们的日记条目自动化可以将创建单个条目的时间从长达 9 分钟减少到大约 1 分钟。在数百个条目中，财务团队的效率收益是巨大的。

对于 Adra 来说，人工智能正在提高每个阶段的结账效率。像 MatchAssist 这样的功能推荐事务匹配规则，显著减少了配置匹配逻辑的手动工作。人工智能还格式化传入的数据并在导入期间自动填充字段，消除了重复的工作并提高了匹配率——所有这些都加快了对账并减少了用户疲劳。

您的团队如何决定下一步开发哪些人工智能能力——从想法到实施的过程是什么？

我们从客户的痛点开始。我们的产品经理、客户成功团队和人工智能专家共同合作，确定人工智能可以产生最大影响的领域。从那里，我们根据价值、可行性和产品愿景的对齐来优先考虑机会。原型迅速开发并与少数客户测试，以验证影响。只有在证明了可衡量的结果之后，我们才会更广泛地推出它们。

人工智能在检测异常、防止错误或增强财务工作流程中的合规性方面扮演着什么角色？

我们的人工智能分析用户输入的数据和底层交易数据，以检测异常、潜在错误和合规性违规。由于我们的人工智能具有上下文意识，并且具有识别所服务客户的能力，因此它可以强制执行针对该客户的治理和监管框架的合规性规则。这意味着系统不仅仅是通用地标记问题——它应用适合 该 组织的检查，确保准确性和合规性，而不会减慢流程。

您如何确保 Trintech 解决方案中的人工智能输出对于依赖它们的财务团队来说是可解释和值得信赖的？

我们设计人工智能输出以完全透明。每个建议都附有推理或数据模式的解释，因此用户可以理解 为什么 系统做出了该建议。在 Cadency 中，例如，异常风险评分显示了导致评分的因素，允许财务团队在采取行动之前验证逻辑。这一透明度建立了信任，并确保人工智能仍然是一个助手，而不是一个黑盒子。

您能否分享一个成功故事，客户通过 Trintech 平台中的人工智能自动化实现了可衡量的结果？

我们的一位企业客户目前正在尝试我们在 Cadency 中的人工智能驱动的日记条目自动化。之前，创建单个日记条目可能需要长达 9 分钟的手动工作。有了我们的自动化，这个过程现在只需要大约 1 分钟。在每月处理的数千个日记条目中，预期的效率收益是巨大的——这将转化为显著的成本节约，并让财务团队有更多时间进行战略性工作。试点已经取得了强劲的结果，预计将在不久的将来上线。

Trintech 如何在创新人工智能的同时保持敏感财务数据的安全性和完整性？

安全性是不可妥协的。

所有我们的人工智能服务都以无状态配置运行，这意味着客户数据不会被保留或用于模型训练。专有的机器学习模型托管在私有云环境中，生成式人工智能通过 Microsoft Azure 的 OpenAI 服务以企业级 API 访问。数据在传输和存储时都经过加密，我们的系统获得了 SOC 2 和 ISO 27001 认证。这确保创新永远不会以牺牲数据完整性为代价。

展望未来，您如何预见人工智能将在未来五年内转变 Trintech 的内部运营和客户体验？

在未来五年内，人工智能将从我们解决方案中的一个特性转变为整个财务结账流程的编排者。对于客户来说，这意味着人工智能不仅会自动化个别任务，还会预测接下来需要发生什么，编排跨系统的工作流程，并在问题出现之前提供洞察。内部来说，我们将继续使用人工智能来提高研发、客户支持和运营的效率，确保我们能够更快地为客户提供更多价值。

感谢这次精彩的采访，希望读者能够通过访问 Trintech 了解更多信息。