Il fondatore nativo dell’IA condivide come utilizza l’IA nella sua organizzazione finanziaria

Nicholas Rudder ha iniziato la sua carriera nella finanza presso PwC e Macquarie Bank. Oggi è il fondatore e CEO di Sphere, una società di consulenza fiscale nativa dell'IA.

Abbiamo parlato con Nicholas per scoprire com'è un'organizzazione finanziaria nativa dell'IA. Ecco cosa ci ha raccontato.

Creare uno strumento per risolvere i problemi di conformità transfrontaliera

Mi chiamo Nick Rudder. Sono il fondatore e CEO di Sphere.

Ho iniziato la mia carriera nella finanza presso PwC e Macquarie Bank. Ho presto lasciato quel mondo perché sentivo che lavorare nella finanza mostrasse solo superficialmente come operano realmente le aziende. Non si percepisce la pressione della concorrenza, non si sperimenta la distribuzione di una funzionalità entro una scadenza e non si vede l'utilizzo da parte di migliaia di persone di qualcosa che si è creato.

La mia prima startup è entrata in Y Combinator. Abbiamo ottenuto buoni risultati nel gruppo di YC — abbiamo raggiunto alcuni milioni di GMV — ma dopo aver lavorato duramente per 18 mesi al termine del programma, sapevamo che l'attività non sarebbe mai cresciuta come desideravamo. Fortunatamente, aveva fatto emergere molti problemi di conformità transfrontaliera e, quando l'ho chiusa, mi sono appassionato all'idea di aiutare le aziende a espandersi a livello internazionale eliminando dalla loro equazione l'amministrazione legata alla conformità transfrontaliera.

Questo mi ha spinto a fondare Sphere, che francamente era molto più in linea con il mio percorso professionale rispetto alla mia attività nel settore EdTech!

Nati nell'era post-IA, abbiamo ripensato il modo di interpretare il diritto commerciale globale utilizzando l'IA. Da qui è nata l'idea del nostro motore fiscale nativo dell'IA, TRAM, che acquisisce, codifica e monitora il diritto commerciale mondiale. Questa tecnologia proprietaria — addestrata su migliaia di ore di contributi forniti da esperti di ricerca fiscale e su milioni di pagine di normativa fiscale globale indicizzata — ci consente di applicare il trattamento fiscale corretto a qualsiasi prodotto, indipendentemente dal luogo in cui viene venduto. Più in generale, riteniamo che TRAM ridurrà drasticamente il costo delle transazioni internazionali e le renderà semplici quanto una vendita a livello locale, alimentando la nostra visione di un mondo come mercato unico.

Sphere è un'azienda di Serie A — abbiamo raccolto $21M in un round guidato da a16z a settembre dello scorso anno — e oggi cresciamo del 30% MoM. Abbiamo una presenza globale e vendiamo a clienti in tutto il mondo. Di conseguenza, il nostro team opera in Nord America, EMEA e APAC, per un totale di circa 50 persone. Sono l'unica persona nella funzione finanziaria. Qui in Sphere mettiamo in pratica ciò che predichiamo, quindi siamo intrinsecamente nativi dell'IA e possiamo gestire efficacemente la nostra funzione finanziaria con i sistemi attuali.

Come l'IA semplifica l'analisi finanziaria

Il cambiamento più significativo apportato dall'IA a come opera la finanza in Sphere nell'ultimo anno è piuttosto banale: ogni mese analizziamo le spese su tutti i nostri conti bancari e sulle carte di credito inserendo i nostri estratti conto in Claude.

Questa analisi dimostra gli enormi vantaggi che l'IA offre oggi. Identificare in pochi clic le principali categorie di spesa e le opportunità per ridurre i costi ha molti effetti di vasta portata sull'azienda. Inoltre, ha ridotto significativamente il tempo che dedichiamo alla rendicontazione di fine mese.

Questo riflette perfettamente il principio di Pareto, secondo cui spesso l'80% dei risultati si ottiene con il 20% dello sforzo.

Note di Nicholas

IA e fiscalità sono da tempo una combinazione controversa — molte persone credono fermamente che sia necessario l’intervento umano per interpretare le aree grigie.

Perché la responsabilità sta diventando sempre meno preoccupante nei flussi di lavoro fiscali basati sull'IA

AI e imposte sono da tempo una combinazione controversa: molte persone credono fermamente che sia necessario l'intervento umano per interpretare le aree grigie. Ma quando i modelli possono essere addestrati sul corpus della normativa commerciale ed elaborarne una quantità maggiore di quanto qualsiasi consulente individuale potrebbe mai fare, sembra inevitabile che questi modelli superino di gran lunga persino i migliori consulenti fiscali.

L'unico motivo per cui le aziende si affidano ancora alle Big Four è la responsabilità. Dopotutto, se qualcosa va storto, a chi ci si può rivolgere? Tuttavia, è possibile includere una copertura assicurativa in queste soluzioni basate sull'AI per attenuare tali preoccupazioni.

Come l'AI semplifica la ricerca fiscale

Utilizziamo inoltre agenti di AI in numerosi altri flussi di lavoro per migliorare l'efficienza:

• Il nostro sistema proprietario di AI svolge la nostra ricerca fiscale.
• Gli agenti di AI inviano dichiarazioni e registrazioni attraverso i portali fiscali governativi.
• L'AI acquisisce la posta cartacea digitalizzata delle autorità fiscali per segnalare variazioni nella frequenza degli adempimenti o avvisi di verifica.
• Il tradizionale apprendimento automatico prevede nel tempo le passività fiscali, suggerendo quando le aziende potrebbero violare il nesso fiscale in varie giurisdizioni.
• L'AI acquisisce i dati aziendali per aiutarci a consigliare i clienti sugli aspetti di conformità transfrontaliera da considerare quando entrano in nuove giurisdizioni.

Ogni giorno individuiamo inoltre innumerevoli altri casi d'uso, mentre il team sperimenta quali flussi di lavoro l'AI possa automatizzare.

Tuttavia, come diciamo internamente, fare abbastanza bene non è sufficiente, quindi è sempre coinvolto un esperto interno, in particolare nella nostra ricerca fiscale.

Dove l'AI non è ancora all'altezza nei flussi di lavoro finanziari

Considerato l'attuale ritmo di sviluppo dell'AI, è difficile dire cosa richiederà ancora l'intervento umano domani. Tuttavia, è probabile che la valutazione del rischio richieda sempre un essere umano come responsabile della decisione finale.

E oggi l'AI non sta ancora producendo l'impatto atteso sui flussi finanziari più critici, come la rilevazione dei ricavi. Questi vantaggi sembrano più incrementali rispetto ai miglioramenti radicali che stiamo osservando altrove.

Un'architettura finanziaria basata sull'AI

Per quanto riguarda gli strumenti di AI per la finanza, suggerisco la seguente architettura:

• Ramp per i debiti verso i fornitori
• Deel per le buste paga
• E naturalmente Sphere per la conformità alle imposte indirette

A livello interfunzionale, consiglio di utilizzare Claude per analizzare il modo in cui questi livelli interagiscono. L'ho trovato incredibilmente efficace.

Perché i CFO devono ripensare ai propri limiti

Il mio consiglio? Ripensate ai vostri limiti.

Molti dei team finanziari dei nostri clienti fanno molto di più con risorse molto inferiori. Ad esempio, se dotati degli agenti giusti, possono operare come un team di generalisti: una sola persona della finanza può gestire un lavoro che in precedenza richiedeva cinque ruoli specialistici. Quindi, assumete generalisti, non specialisti.

Per l'automazione, esaminate la vostra architettura e iniziate dalle opportunità più semplici o dai flussi di lavoro meno critici. Automatizzateli, tramite fornitori esterni o internamente, e procedete gradualmente verso i livelli superiori dell'architettura.

Seguite gli aggiornamenti

Potete seguire il lavoro di Nicholas Rudder su LinkedIn. E date un'occhiata a Sphere.

Presto arriveranno altre interviste a esperti su The CFO Club!