Pilot sul “back office finanziario” guidato dall’intelligenza artificiale
Molte startup falliscono a causa di problemi di flusso di cassa. Tenere d’occhio i dati finanziari è importante, ma la contabilità e le attività di back office potrebbero non essere il punto di forza di ogni startup. Specialmente quando si opera con fondi e capitali ridotti, l’impiego di un intero back office potrebbe non avere un buon senso per gli affari. È qui che entra in gioco Pilot , vincitore del premio 2021 AI Business Application Innovation di VentureBeat.
Il fondatore e CEO Waseem Daher ha affermato che Pilot gestisce ” il back office finanziario per le startup “. Daher ha affermato che la società gestisce la contabilità, la preparazione delle tasse, il budget, le previsioni e altre esigenze aziendali. Pilot assume dipendenti a tempo pieno con sede negli Stati Uniti specializzati nel lavorare con le startup per formare il back office.
Le sfide finanziarie della startup
Mentre tutte le aziende devono tenere d’occhio il bilancio, una startup ha sfide finanziarie speciali. Le prime fasi, ad esempio, richiedono il monitoraggio della conformità alle leggi sull’occupazione e alle dichiarazioni dei redditi, nonché il saldo di cassa e il tasso di consumo. Man mano che l’azienda cresce, i fondatori potrebbero voler monitorare e pianificare assunzioni e crescita strategiche. “Potrebbero voler davvero entrare nelle erbacce di una previsione o di un budget o lavorare con un CFO frazionario per assicurarsi di avere un piano e seguire quel piano”, afferma Daher.
“La sfida più grande è assicurarsi di mettere in atto le basi appropriate per la fase aziendale in cui ti trovi”, ha affermato Daher. Pilot, fondata nel 2017, ha uffici a San Francisco e Nashville e un ampio banco di esperti che tengono d’occhio tali basi.
Un piccolo aiuto da AI
Il team di Pilot utilizza strategicamente l’intelligenza artificiale. L’intelligenza artificiale aiuta con la visibilità automatizzata degli errori e la loro gestione, approfondimenti predittivi e report specifici del contesto. La società anonimizza e aggrega i dati finanziari delle oltre 1.000 startup sui suoi ruoli per creare modelli di apprendimento automatico supervisionati in grado di rilevare, ad esempio, anomalie e scostamenti imprevisti nei bilanci. I pagamenti in eccesso dei fornitori e il monitoraggio delle fatture scadute sono solo due delle numerose attività di contabilità di routine di cui i modelli di intelligenza artificiale tengono traccia.
L’intelligenza artificiale fornisce visibilità automatizzata, il che significa che segnala comportamenti e spese non tradizionali, mantenendo grafici aggregati di come dovrebbe essere la spesa (il tasso di consumo). Gli approfondimenti specifici del contesto sono fondamentali, il che significa che gli esperti di Pilot setacciano le raccomandazioni per separare il segnale dal rumore. I modelli imparano mentre vanno avanti.
Daher vede i modelli di intelligenza artificiale diventare sempre più sofisticati poiché l’analisi può essere suddivisa in base a una serie di variabili come la geografia – come ti trovi rispetto ad altre startup nella tua zona – o la fase di crescita o il settore.
La sfida, ha affermato Daher, consiste nell’assicurarsi di utilizzare l’intelligenza artificiale dove brilla meglio: sull’analisi dei big data e sul lavoro di routine per far sì che la contabilità segua le regole. L’intelligenza artificiale è un cavallo di battaglia e come tale dovrebbe essere trattata. Le stelle sono ancora i dipendenti umani ei clienti, ha detto Daher.
Evitare il sovradattamento dei modelli è un’altra trappola in cui Pilot si assicura di non cadere. Ad esempio, ha sottolineato Daher, alcune startup potrebbero considerare LinkedIn una spesa di reclutamento mentre altre potrebbero classificarlo come una spesa di vendita. I modelli devono essere consapevoli che un punto dati non fa una regola. “Potresti ritrovarti con una visione troppo semplicistica del mondo che potrebbe non essere sempre accurata”, ha detto Daher. “Devi progettare modelli di intelligenza artificiale con questo tipo di generalità in mente”.
“I nostri ingegneri hanno creato un sacco di software per aiutare il nostro team a svolgere il lavoro in modo più accurato, affidabile e coerente. L’intelligenza artificiale è davvero la tuta di Iron Man per i nostri team finanziari interni”, ha affermato Daher. Si aspetta che in futuro Pilot passerà a modelli di apprendimento più non supervisionati, che possono fornire approfondimenti aggregati in modo scalabile e automatizzato.
Ma, ha aggiunto Daher, “non si tratta di usare l’intelligenza artificiale solo per il gusto di usare l’intelligenza artificiale. Si tratta di capire cosa produrrà la migliore esperienza possibile per il cliente e di lavorare a ritroso da lì”.
