Un fondateur natif de l’IA explique comment il utilise l’IA dans son organisation financière

Nicholas Rudder a commencé sa carrière dans la finance chez PwC et Macquarie Bank. Aujourd'hui, il est le fondateur et PDG de Sphere, une société de conseil fiscal native de l'IA.

Nous avons rencontré Nicholas pour découvrir à quoi ressemble une organisation financière native de l'IA. Voici ce qu'il nous a confié.

Créer un outil pour résoudre les problèmes de conformité transfrontalière

Je m'appelle Nick Rudder. Je suis le fondateur et PDG de Sphere.

J'ai commencé ma carrière dans la finance chez PwC et Macquarie Bank. J'ai rapidement quitté ce monde, car j'avais le sentiment que travailler dans la finance ne permettait de faire qu'effleurer la manière dont les entreprises fonctionnent réellement. On ne ressent pas la pression de la concurrence, on ne fait pas l'expérience de livrer une fonctionnalité dans un délai serré et on ne voit pas des milliers de personnes utiliser quelque chose que l'on a créé.

Ma première start-up a intégré Y Combinator. Nous avons obtenu de bons résultats au sein de la promotion YC — nous avons atteint quelques millions de GMV — mais après avoir travaillé d'arrache-pied pendant 18 mois après la promotion, nous avons compris que l'entreprise ne se développerait jamais comme nous le souhaitions. Heureusement, cette expérience a mis au jour de nombreux problèmes de conformité transfrontalière et, lorsque j'ai fermé l'entreprise, je suis devenu passionné par l'idée d'aider les entreprises à se développer à l'international tout en supprimant les tâches administratives liées à la conformité transfrontalière.

Cela m'a incité à créer Sphere, qui était franchement bien plus en adéquation avec mon parcours que mon entreprise dans l'EdTech !

Nés à l'ère post-IA, nous avons repensé la manière de comprendre le droit commercial mondial grâce à l'IA. C'est ainsi qu'est née l'idée de notre moteur fiscal natif de l'IA, TRAM, qui assimile, codifie et surveille le droit commercial mondial. Cette technologie exclusive — entraînée sur des milliers d'heures de données fournies par des chercheurs fiscaux experts et sur des millions de pages de législation fiscale mondiale indexées — nous permet d'appliquer le traitement fiscal approprié à n'importe quel produit, quel que soit son lieu de vente. Plus largement, nous pensons que TRAM réduira le coût des transactions internationales et les rendra aussi simples que les ventes locales, contribuant ainsi à notre vision d'un monde où il n'existe qu'un seul marché.

Sphere est une entreprise de série A — nous avons levé $21M lors d'un tour mené par a16z en septembre dernier — et aujourd'hui, notre croissance est de 30% MoM. Nous sommes présents dans le monde entier et vendons à des clients partout dans le monde. Par conséquent, notre équipe travaille en Amérique du Nord, dans la région EMEA et dans la région APAC, et compte environ 50 personnes au total. Je suis la seule personne de la fonction finance. Chez Sphere, nous mettons en pratique ce que nous prônons, nous sommes donc intrinsèquement natifs de l'IA et pouvons gérer efficacement notre fonction finance avec nos systèmes actuels.

Comment l'IA rationalise l'analyse financière

Le plus grand changement apporté par l'IA au fonctionnement de la finance chez Sphere au cours de l'année dernière est assez banal : chaque mois, nous analysons les dépenses de l'ensemble de nos comptes bancaires et cartes de crédit en transmettant nos relevés à Claude.

Cette analyse démontre les immenses avantages que l'IA offre désormais. Identifier en quelques clics nos principaux postes de dépenses et les possibilités de réduire les coûts a de nombreux effets à long terme sur l'entreprise. Elle a également considérablement réduit le temps que nous consacrons au reporting de fin de mois.

Cela illustre parfaitement le principe de Pareto, selon lequel 80% des gains sont souvent obtenus avec 20% des efforts.

Notes de Nicholas

L’IA et la fiscalité forment depuis longtemps une combinaison controversée — de nombreuses personnes sont fermement convaincues qu’une intervention humaine est nécessaire pour comprendre les zones grises.

Pourquoi la responsabilité devient une préoccupation moindre avec les flux de travail fiscaux alimentés par l'IA

L’IA et la fiscalité constituent depuis longtemps une combinaison controversée — beaucoup pensent fermement qu’une intervention humaine est nécessaire pour donner du sens à la zone grise. Mais lorsque les modèles peuvent être entraînés sur le corpus du droit commercial et en traiter davantage que ne pourrait jamais le faire un conseiller individuel, il semble inévitable que ces modèles surpassent largement même les meilleurs conseillers fiscaux.

La seule raison pour laquelle les entreprises continuent de faire appel aux Big Four est la responsabilité. Après tout, si quelque chose tourne mal, vers qui vous tournez-vous ? Mais il est possible d’intégrer une assurance à ces offres alimentées par l’IA afin d’atténuer ces préoccupations.

Comment l’IA rationalise la recherche fiscale

Nous utilisons également des agents d’IA dans de nombreux autres flux de travail afin d’améliorer l’efficacité :

• Notre système d’IA propriétaire effectue nos recherches fiscales.
• Les agents d’IA soumettent les déclarations et les immatriculations sur les portails fiscaux gouvernementaux.
• L’IA ingère le courrier postal numérisé provenant des autorités fiscales afin de signaler les changements de fréquence des déclarations ou les avis de contrôle.
• L’apprentissage automatique classique prévoit les passifs au fil du temps et indique à quel moment les entreprises risquent de créer un lien fiscal dans diverses juridictions.
• L’IA ingère les données de l’entreprise pour nous aider à conseiller nos clients sur les enjeux de conformité transfrontalière lorsqu’ils entrent sur de nouveaux marchés.

Et nous découvrons chaque jour d’innombrables autres cas d’usage, tandis que l’équipe expérimente les flux de travail que l’IA peut automatiser.

Cependant, comme nous le disons en interne, « suffisamment bon » ne suffit pas ; un expert chevronné en interne reste donc toujours impliqué — en particulier dans nos recherches fiscales.

Les domaines où l’IA n’est pas à la hauteur dans les flux de travail financiers

Compte tenu du rythme actuel de développement de l’IA, il est difficile de dire ce qui nécessitera encore une intervention humaine demain. Mais l’évaluation des risques nécessitera probablement toujours qu’un humain prenne la décision finale.

Et aujourd’hui, l’IA ne produit toujours pas l’impact attendu sur des flux financiers plus critiques, comme la comptabilisation des produits. Ces bénéfices semblent davantage progressifs que marqués, contrairement aux améliorations radicales que nous observons ailleurs.

Une architecture financière fondée sur l’IA

En ce qui concerne les outils d’IA dans la finance, je recommande l’architecture suivante :

• Ramp pour les comptes fournisseurs
• Deel pour la paie
• Et bien sûr, Sphere pour la conformité en matière de fiscalité indirecte

À l’échelle interfonctionnelle, je recommande d’utiliser Claude pour analyser la manière dont ces différentes couches fonctionnent ensemble. Je l’ai trouvé incroyablement efficace.

Pourquoi les directeurs financiers doivent repenser leurs limites

Mon conseil ? Repensez vos limites.

De nombreuses équipes financières de nos clients font beaucoup plus avec beaucoup moins. Par exemple, lorsqu’elles disposent des bons agents, elles peuvent fonctionner comme une équipe de généralistes : une seule personne de la finance peut prendre en charge un travail qui nécessitait auparavant cinq postes spécialisés. Alors, recrutez des généralistes, pas des spécialistes.

Pour l’automatisation, examinez votre architecture et commencez par les opportunités faciles à saisir ou les flux de travail les moins critiques. Automatisez-les — via des prestataires externalisés ou en interne — puis progressez dans l’architecture.

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D’autres entretiens avec des experts seront bientôt publiés sur The CFO Club !