تقوم شركة Concourse ببناء الذكاء الاصطناعي لأتمتة المهام المالية

في منظمة نموذجية، يعد التمويل أحد أهم الوظائف. ومع ذلك، غالبًا ما تتعثر الفرق بسبب سير العمل اليدوي. وفقًا لاستطلاع أجرته شركة Paylocity، وهي شركة تقدم برامج الموارد البشرية، فإن 38% من الفرق المالية تقضي أكثر من ربع وقتها في المهام اليدوية، مثل مراجعة الفواتير.

يقول ماتيو هافيميستر، وهو مستثمر سابق في مجال التكنولوجيا المالية في شركة Andreessen Horowitz، إنه رأى العديد من المؤسسات المالية تكافح من أجل التوسع نتيجة لكل العمل الذي يقومون به يدويًا.

قال هافيميستر لـ TechCrunch: “إن الوضع الراهن للتمويل عبارة عن عدد لا يحصى من الحلول التي تم تجميعها معًا داخل الإدارة المالية”. “يظل برنامج Excel هو القاسم المشترك الأدنى، مما يحد من الوعد بالأتمتة.”

ومن وجهة نظر هافيميستر، فإن معظم الإدارات المالية تعتمد بالفعل بشكل كبير على جداول البيانات. وجدت إحدى الدراسات الاستقصائية أن 82% ما زالوا يستخدمون ملفات Excel لإعداد الميزانية والتنبؤ وأنشطة التخطيط المالي الأساسية الأخرى.

بعد تجربة هذه الإحباطات بشكل مباشر أثناء قيادة النمو في شركة التكنولوجيا المالية Jeeves، قرر Hafemeister التعاون مع Ted Michaels، الرئيس المالي السابق لـ Jeeves وصديق قديم، لإطلاق منصة لأتمتة المهام المالية.

تتصل المنصة التي يطلق عليها Concourse بالأنظمة المالية للشركات للسماح للفرق المالية باسترداد البيانات وتحليلها وإنشاء الرسوم البيانية وطرح أسئلة مخصصة مثل “ما هي إيراداتنا غير المتوافقة مع مبادئ المحاسبة المقبولة عموماً؟”

وقال هافيميستر: “يمكن لـ Concourse أن يعرض بشكل استباقي رؤى تسمح للفرق المالية بالاستعداد بشكل أفضل من خلال تمكينهم من البقاء في صدارة الاتجاهات”. “بدلاً من الأداة التي تحاول تحسين سرعة أو كفاءة إكمال المهمة، يمكن منح Concourse مهام منفصلة للقيام بها بالكامل بمفردها.”

الآن، أتمتة التمويل ليست تقنية جديدة تمامًا. لقد خرج Linq مؤخرًا من التخفي باستخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة جوانب البحث للمحللين الماليين. تقوم Ledge وDoopla أيضًا ببناء مجموعة من أدوات النمذجة التوليدية الخاصة بالتمويل.

ولكن ما يجعل Concourse مختلفًا، وفقًا لهفيميستر، هو قدرته على تنفيذ سير العمل المالي من خلال “عمليات معقدة ومتعددة الخطوات”. على سبيل المثال، يمكن للنظام استرداد البيانات من لوحة معلومات NetSuite الخاصة بالشركة لتنزيل ملفات CSV، ثم نسخ تلك البيانات إلى جدول بيانات Excel.

وأوضح هافيميستر: “نحن نستفيد من نماذج اللغات الكبيرة للقيام بما يناسبها بشكل أفضل وربطها بطرق أكثر تقليدية لتحليل البيانات”.

هناك اهتمام كبير بالذكاء الاصطناعي لأغراض التمويل. وقد وجد أحد الاستطلاعات أن 58% من الفرق المالية تستخدم الآن شكلاً من أشكال تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، بزيادة 21% عن عام 2023. وتشير تقديرات شركة جراند فيو للأبحاث إلى أن قطاع “الذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا المالية”، الذي تبلغ قيمته 9.45 مليار دولار قبل ثلاث سنوات، ينمو بنسبة 16.5% سنويا.

ولكن للحصول على فرصة لإحداث تأثير في سوق تكنولوجيا الأتمتة المالية، سيتعين على Concourse إثبات عائد الاستثمار لمنتجها – وهو إنجاز صعب. وفقًا لشركة Gartner، يعد إظهار قيمة الذكاء الاصطناعي أو تقديرها عائقًا كبيرًا أمام اعتماده بالنسبة لما يقرب من نصف الشركات.

سيتعين على الكونكورس أيضًا تهدئة مخاوف العملاء المحتملين من الأخطاء والهلوسة التي يقدمها الذكاء الاصطناعي. في استطلاع رأي للمديرين التنفيذيين المقيمين في المملكة المتحدة أجرته شركة Peninsula المتخصصة في الموارد البشرية، قال 40٪ إن عدم الدقة في أدوات الذكاء الاصطناعي كانت مصدر قلق رئيسي، تليها المخاوف بشأن سرية البيانات.

وقال هافيميستر إن شركة Concourse تستخدم “مجموعة متنوعة من الأدوات والتقنيات” للتحقق من الحقائق والتحقق من صحتها لمحاولة التأكد من أن الذكاء الاصطناعي الخاص بها يؤدي المهام على النحو المنشود. وأضاف أن Concourse لا تستخدم بيانات الشركات لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها – على الأقل ليس بدون إذن صريح – وأن النظام الأساسي يجمع فقط البيانات التي يشاركها العملاء معها.

قال هافيميستر: “إن دقة البيانات أمر بالغ الأهمية في مجال التمويل، حيث تكون الإجابات عادةً إما صحيحة تمامًا أو غير صحيحة تمامًا”. “على هذا النحو، قضينا في الكونكورس الكثير من الوقت والجهد في تقديم الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه أداء المهمة الموكلة إليه بدقة. كما أننا نأخذ خصوصية البيانات وأمنها على محمل الجد، وقمنا ببناء Concourse باستخدام أفضل ممارسات الصناعة.

يبدو أن الناس على استعداد لأخذ كلمته من Hafemeister.

لدى Concourse، الذي لا يزال في مرحلة تجريبية قبل الإطلاق الأوسع المخطط له في العام المقبل، العديد من العملاء، بما في ذلك Instabase وShef، ورأس مال قدره 4.7 مليون دولار. استثمر صاحب العمل السابق لشركة Hafemeister، a16z، في الشركة الناشئة، جنبًا إلى جنب مع Y Combinator وCRV وBox Group.

يقول هافيميستر إن التركيز في الوقت الحالي هو تطوير المنتجات وتنمية طاقم عمل كونكورس الذي يقع مقره في نيويورك والذي يضم ستة أشخاص.

وقال: “لقد جمعنا الأموال لتوظيف المزيد من المهندسين، وبناء المزيد من مسارات العمل التي يمكن للذكاء الاصطناعي لدينا القيام بها، وزيادة التغطية لعمليات تكامل البيانات، والبدء في توسيع نطاق وظيفة الذهاب إلى السوق لدينا”. “إن التركيز القوي على التوظيف الهندسي هو توظيف مهندسي الواجهة الخلفية والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.”