Tekoälylähtöinen perustaja kertoo, miten hän käyttää tekoälyä taloushallinto-organisaatiossaan

Nicholas Rudder aloitti uransa rahoitusalalla PwC:llä ja Macquarie Bankissa. Nykyään hän on Sphere-nimisen tekoälyperustaisen veroneuvontayrityksen perustaja ja toimitusjohtaja.

Juttelimme Nicholaksen kanssa selvittääksemme, miltä tekoälyperustainen rahoitusorganisaatio näyttää. Tässä on, mitä hän kertoi.

Työkalun rakentaminen rajat ylittävien sääntelyongelmien ratkaisemiseksi

Nimeni on Nick Rudder. Olen Sphere-yhtiön perustaja ja toimitusjohtaja.

Aloitin urani rahoitusalalla PwC:llä ja Macquarie Bankissa. Jätin alan pian, koska minusta tuntui, että rahoitusalalla työskentely tarjosi vain pintaraapaisun siihen, miten yritykset todellisuudessa toimivat. Et tunne kilpailun painetta, koe ominaisuuden julkaisemista määräaikaan mennessä tai näe tuhansien ihmisten käyttävän jotain, minkä olet rakentanut.

Ensimmäinen startup-yritykseni pääsi Y Combinatoriin. Menestyimme YC-erässä hyvin – saavutimme muutaman miljoonan GMV:n – mutta työskenneltyämme uuvuttavasti 18 kuukautta erän jälkeen tiesimme, ettei liiketoiminta koskaan skaalautuisi haluamallamme tavalla. Onneksi se toi esiin monia rajat ylittävään toimintaan liittyviä sääntelyongelmia, ja kun lopetin sen, innostuin auttamaan yrityksiä laajentumaan kansainvälisesti ja poistamaan rajat ylittävän sääntelyn hallinnollisen työn yhtälöstä.

Se sai minut perustamaan Spheren, joka sopi rehellisesti sanottuna taustaani paljon paremmin kuin koulutusteknologiayritykseni!

Syntyneinä tekoälyn jälkeisellä aikakaudella pohdimme uudelleen, miten maailmanlaajuista kauppalainsäädäntöä voidaan ymmärtää tekoälyn avulla. Tästä sai alkunsa tekoälyperustainen veromoottorimme TRAM, joka vastaanottaa, kodifioi ja valvoo maailman kauppalainsäädäntöä. Tämä omistamamme teknologia – joka on koulutettu tuhansilla tunneilla verotutkijoiden asiantuntijapanosta ja miljoonilla sivuilla indeksoitua maailmanlaajuista verolainsäädäntöä – antaa meille mahdollisuuden soveltaa oikeaa verokohtelua mihin tahansa tuotteeseen riippumatta siitä, missä sitä myydään. Laajemmin ajateltuna uskomme TRAMin pienentävän kansainvälisten liiketoimien kustannuksia ja tekevän niistä yhtä helppoja kuin paikallisesta myynnistä, mikä edistää visiotamme maailman muuttamisesta yhdeksi markkinaksi.

Sphere on A-sarjan vaiheessa oleva yritys – keräsimme viime vuoden syyskuussa 21 miljoonaa dollaria a16z:n johtamalla rahoituskierroksella – ja kasvamme tällä hetkellä 30 % kuukaudesta toiseen. Toimimme maailmanlaajuisesti ja myymme asiakkaille ympäri maailmaa. Näin ollen tiimimme työskentelee Pohjois-Amerikassa, EMEA-alueella ja APAC-alueella, ja meitä on yhteensä noin 50. Olen ainoa henkilö taloushallinnon tehtävissä. Toimimme täällä Spherellä omien periaatteidemme mukaisesti, joten olemme luonnostaan tekoälyperustaisia ja pystymme hallitsemaan taloushallinnon tehtäviämme tehokkaasti nykyisillä järjestelmillämme.

Miten tekoäly tehostaa talousanalyysiä

Suurin tekoälyn Sphere-yhtiön taloustoimintaan viime vuoden aikana tuoma muutos on melko tylsä: analysoimme kuukausittain kaikilla pankkitileillämme ja luottokorteillamme tehdyt kulut syöttämällä tiliotteemme Claudeen.

Tämä analyysi osoittaa tekoälyn nykyisin tarjoamat valtavat hyödyt. Suurimpien kulueriemme ja kustannusten karsimisesta tarjoamien mahdollisuuksien tunnistaminen muutamalla napsautuksella vaikuttaa liiketoimintaan monin tavoin. Se on myös lyhentänyt merkittävästi kuukauden lopun raportointiin käyttämäämme aikaa.

Tämä liittyy vahvasti Pareton periaatteeseen, jonka mukaan 80 % hyödyistä saavutetaan usein 20 %:lla työpanoksesta.

Nicholaksen muistiinpanot

\u003cstrong\u003eTekoäly ja verotus ovat jo pitkään olleet kiistanalainen yhdistelmä – monet uskovat vahvasti, että harmaan alueen ymmärtäminen edellyttää ihmisen väliintuloa.\u003c/strong\u003e

Miksi vastuuvelvollisuus on yhä pienempi huolenaihe tekoälyä hyödyntävissä verotyönkuluissa

Tekoäly ja verotus ovat jo pitkään olleet kiistanalainen yhdistelmä — monet uskovat vahvasti, että harmaan alueen ymmärtäminen edellyttää ihmisen osallistumista. Mutta kun malleja voidaan kouluttaa kauppalainsäädännön muodostamalla aineistolla ja ne voivat käsitellä sitä enemmän kuin yksikään yksittäinen neuvonantaja koskaan pystyisi, vaikuttaa väistämättömältä, että nämä mallit päihittävät suorituskyvyltään selvästi jopa parhaat veroasiantuntijat.

Ainoa syy siihen, että yritykset turvautuvat edelleen Suureen nelikkoon, on vastuu. Jos jokin menee pieleen, kenen puoleen käännyt? Näihin tekoälypohjaisiin palveluihin voidaan kuitenkin sisällyttää vakuutus, joka lieventää näitä huolenaiheita.

Miten tekoäly tehostaa verotutkimusta

Hyödynnämme myös tekoälyagentteja lukuisissa muissa työnkuluissa tehokkuuden parantamiseksi:

• Oma tekoälyjärjestelmämme tekee verotutkimuksemme.
• Tekoälyagentit toimittavat ilmoituksia ja rekisteröintejä viranomaisten veroportaaleissa.
• Tekoäly käsittelee veroviranomaisilta saapuvan digitoidun postin ja ilmoittaa ilmoitustiheyden muutoksista tai tarkastusilmoituksista.
• Perinteinen koneoppiminen ennustaa verovelkoja ajan mittaan ja ehdottaa, milloin yritykset saattavat rikkoa eri lainkäyttöalueilla verotuksellisia läsnäolovaatimuksia.
• Tekoäly käsittelee yrityksen tietoja auttaakseen meitä neuvomaan asiakkaita rajat ylittävän sääntelyn noudattamiseen liittyvissä näkökohdissa uusille lainkäyttöalueille siirryttäessä.

Löydämme päivittäin lukemattomia uusia käyttötapauksia, kun tiimi kokeilee, mitä työnkulkuja tekoäly voi automatisoida.

Kuten sanomme sisäisesti, riittävän hyvä ei ole riittävän hyvää, joten kokenut talon sisäinen asiantuntija on aina mukana — erityisesti verotutkimuksessamme.

Missä tekoäly ei vielä yllä odotuksiin taloushallinnon työnkuluissa

Tekoälyn nykyisen kehitysvauhdin vuoksi on vaikea sanoa, mikä edellyttää huomenna edelleen ihmistä. Riskien arviointi vaatii kuitenkin todennäköisesti aina ihmisen tekemään lopullisen päätöksen.

Tällä hetkellä tekoäly ei myöskään vielä tuota odotettua vaikutusta taloushallinnon kriittisempiin prosesseihin, kuten tuloutukseen. Nämä hyödyt vaikuttavat enemmän asteittaisilta kuin muualla näkemämme suurilta harppauksilta.

Tekoälyä hyödyntävä taloushallinnon teknologiakokonaisuus

Mitä tulee taloushallinnon tekoälytyökaluihin, ehdotan seuraavaa kokonaisuutta:

• Ramp ostoreskontraan
• Deel palkanlaskentaan
• Ja tietenkin Sphere välillisten verojen sääntelyn noudattamiseen

Toimintojen välisellä tasolla suosittelen Clauden käyttöä näiden kerrosten yhteistoiminnan analysointiin. Olen havainnut sen erittäin tehokkaaksi.

Miksi talousjohtajien on arvioitava rajoituksensa uudelleen

Neuvoni? Arvioi rajoituksesi uudelleen.

Monet asiakkaidemme taloustiimit tekevät paljon enemmän paljon vähemmällä. Kun heillä on käytössään oikeat agentit, he voivat esimerkiksi toimia yleisosaajatiiminä — yksi taloushallinnon työntekijä voi hallita tehtäviä, jotka aiemmin edellyttivät viittä erikoistunutta roolia. Palkkaa siis yleisosaajia, älä erikoisasiantuntijoita.

Automaation osalta tarkastele teknologiakokonaisuuttasi ja aloita helposti hyödynnettävistä mahdollisuuksista tai vähemmän kriittisistä työnkuluista. Automatisoi ne — ulkoisten palveluntarjoajien avulla tai sisäisesti — ja etene vähitellen kohti vaativampia kokonaisuuksia.

Pysy mukana

Voit seurata Nicholas Rudderin työtä LinkedInissä. Tutustu myös Sphereen.

Lisää asiantuntijahaastatteluja on tulossa The CFO Clubiin!