Syarikat perisian kewangan Datarails bertujuan untuk mengubahsuai diri sendiri dengan AI sebelum orang lain melakukannya dengan pelancaran produk baru FinanceOS

(SeaPRwire) –   Datarails, sebuah syarikat yang membuat perisian perancangan dan analisis kewangan, sedang membuat taruhan berani bahawa alat FP&A tradisional yang ia bantu cipta kini telah usang berkat AI, dan ia perlu mengubah sendiri sebelum orang lain melakukannya.

Sebagai tindak balas, Datarails sedang melancarkan FinanceOS, sebuah platform asli AI yang ia gambarkan sebagai “sistem operasi kewangan”—sebuah platform yang membolehkan pasukan kewangan menggunakan mana-mana alat AI yang mereka mahu, seperti Claude daripada Anthropic, ChatGPT daripada OpenAI dan Microsoft Copilot, untuk melakukan analisis kewangan, sambil mengekalkan kawalan data dan jejak audit yang diperlukan.

“AI boleh membina model, menjalankan analisis dan membuat laporan dengan jauh lebih cepat dan lebih baik daripada mana-mana manusia,” kata Didi Gurfinkel, pengasas bersama dan CEO syarikat itu, dalam sebuah wawancara. “Jadi semua alat yang berfokuskan kepada penciptaan alat untuk manusia—mereka tidak lagi relevan. Sebaliknya, mereka menghadkan AI.”

Ini adalah dakwaan provokatif daripada sebuah syarikat berusia sepuluh tahun yang terkenal kerana menyelesaikan apa yang Gurfinkel panggil “neraka Excel”—cabaran menguruskan penyebaran helaian kira-kira yang digunakan oleh jabatan kewangan untuk perancangan bajet, ramalan, dan pelaporan. Datarails membina sebuah platform yang menyatukan data daripada sistem perakaunan, platform Sumber Manusia, CRM, dan perisian operasi lain ke dalam satu sumber kebenaran tunggal, kemudian menghubungkan data itu kepada model Excel yang sudah digunakan oleh pasukan kewangan. Datarails, yang berpusat di Tel Aviv, Israel, telah mengumpulkan $175 juta dalam pembiayaan modal teroka setakat ini, termasuk pusingan pembiayaan Siri C bernilai $70 juta pada bulan Januari.

Tetapi kedatangan AI generatif, kata Gurfinkel, telah mengubah apa yang mungkin dan apa yang diperlukan. Model AI boleh menghasilkan analisis kewangan yang canggih dalam beberapa saat, tetapi ketua pegawai kewangan tidak boleh hanya memasukkan data mereka ke dalam ChatGPT atau Claude dan mempercayai outputnya.

“Satu cabaran atau masalah yang kini dihadapi ketua pegawai kewangan dengan AI ialah kepercayaan,” kata Gurfinkel. Dia membahagikan ini kepada dua dimensi: mempercayai data yang digunakan oleh AI dan mempercayai bahawa output AI boleh diulangi. Yang terakhir ini amat mencabar kerana model AI terkemuka secara semula jadi bersifat probabilistik dan tidak akan memberikan jawapan yang sama tepat kepada rangsangan yang sama setiap kali.

Datarails berharap untuk menangani kedua-dua isu ini dengan produk FinanceOS barunya. Sistem ini menghubungkan data daripada lebih daripada 400 sumber berbeza—“sistem rekod” yang bergantung kepada pasukan kewangan, seperti NetSuite, SAP atau Salesforce—dan kemudian melakukan penyatuan kewangan secara real-time data ini, termasuk penghapusan kompleks, peruntukan, dan pelarasan pertukaran asing. Platform itu kemudiannya membenarkan model AI menganalisis data ini menggunakan Protokol Konteks Model (MCP), piawaian terbuka yang sedang berkembang untuk menghubungkan sistem AI kepada sumber data luaran.

Kemudian, setelah model kewangan dibina dengan AI, FinanceOS membolehkan pelanggan mengunci model itu supaya model kewangan tetap konsisten, manakala data asasnya diemaskini setiap tempoh.

Masanya mungkin tepat untuk Datarails. Menurut tinjauan Gartner yang dipetik oleh syarikat itu, penggunaan AI dalam fungsi kewangan korporat pada dasarnya telah stagnan, meningkat hanya satu peratusan, daripada 58% pada tahun 2024 kepada 59% pada tahun 2025, manakala 91% pasukan kewangan melaporkan kesan rendah daripada alat AI mereka. Kualiti dan ketersediaan data disebut sebagai halangan yang paling biasa.

Pada masa ketika pelabur sangat fokus pada bagaimana AI mencabar model perniagaan bayaran lesen tradisional per pengguna daripada pembekal perisian sebagai perkhidmatan, Datarails bersedia untuk mengubah. Ia beralih kepada model harga berdasarkan penggunaan, yang menurut Gurfinkel masuk akal kerana agen AI, bukan manusia, semakin menggunakan perisian.

“Jumlah perbelanjaan pada perisian akan lebih tinggi—ia akan meningkat,” katanya. “Tetapi mungkin bilangan orang akan kurang. AI boleh melakukan lebih banyak. Jadi jika anda mengambil persamaan ini, anda akan sampai kepada satu kesimpulan yang sangat jelas: ketua pegawai kewangan akan membayar berdasarkan nilai.” Gurfinkel berkata bahawa harga berdasarkan penggunaan adalah pengganti bagi nilai yang diperoleh syarikat daripada menggunakan produk.

Datarails membentuk dirinya bukan sahaja sebagai syarikat produk, tetapi juga sebagai rakan kongsi yang membantu ketua pegawai kewangan menghadapi peralihan AI. Bersama-sama dengan FinanceOS, syarikat itu merancang untuk menawarkan perkhidmatan profesional, latihan, dan pembangunan agen khas—suatu pengakuan bahawa, seperti yang dikatakan Gurfinkel, “pejabat ketua pegawai kewangan adalah yang terakhir untuk menyesuaikan teknologi baharu.”

Pendekatan hands-on ini menggemakan strategi yang diikuti oleh syarikat lain yang menjual produk berasaskan agen AI kepada perusahaan, termasuk Salesforce, Anthropic, dan OpenAI, yang telah merekrut pasukan “jurutera terdepan” yang membantu pelanggan mereka mereka reka aliran kerja agen dan mengkonfigurasi sistem AI, berbanding model lama untuk syarikat SaaS yang kebanyakannya adalah tentang penyelesaian kendiri oleh pelanggan.

Gurfinkel bersikap lurus tentang landskap persaingan, berhujah bahawa kebanyakan pembekal perisian FP&A tertua dalam industri itu menghadapi masalah. “Mereka sudah tiada. Mereka lambat. Mereka tidak mempunyai wang tunai atau tenaga yang mencukupi untuk menulis semula teknologi,” katanya. Pihak yang baru memasuki pasaran seperti Abacum dan Runway, yang banyak melabur dalam antara muka web yang canggih dan aliran kerja algoritma, menghadapi cabaran yang berbeza: Mereka perlu mencipta semula diri mereka selepas kurang melabur dalam lapisan penyatuan data yang Gurfinkel percaya adalah puncak strategik baru.

Berita baik untuk syarikat-syarikat itu, katanya, ialah kebanyakannya baru-baru ini telah mengumpulkan modal yang banyak, memberi mereka masa untuk menyesuaikan diri. “Tetapi akan menarik untuk melihat bagaimana mereka bertindak balas terhadap perubahan ini,” katanya.

Dia membuat perbandingan antara apa yang dia ramalkan akan berlaku kepada profesional kewangan dan apa yang sudah berlaku dalam kejuruteraan perisian, di mana pembantu pengekodan AI telah mengubah cara pengembang bekerja. “Anda tidak akan melihat sebarang pengaturcara yang benar-benar mengetik pada papan kekunci mereka,” katanya. “Hampir 100% kod mereka ditulis oleh AI. Dan saya yakin bahawa ia akan sama untuk orang kewangan.”

Datarails berkata bahawa FinanceOS tersedia serta-merta dan boleh beroperasi sepenuhnya dalam beberapa hari bekerja, kata syarikat itu. Produk FP&A, pengurusan tunai, penutupan akhir bulan, dan kawalan perbelanjaan sedia ada Datarails masih tersedia sebagai penyelesaian terkawal yang dibina pada platform asas yang sama.