אמל"ק: לעניות דעתי, לפעמים זה סוסים מהירים יותר, לפעמים חץ מחפש מטרה ולפעמים אריזה חדשה לפיצ'רים מ-2018. אין use-case מעניין כרגע.

• הפרשנות שלי מבוססת על מה שכבר בחוץ. יש מצב טוב שקרנות רואות רעיונות מגניבים שיגיעו אליי בעוד שנה.
• אני בטוח ש-LLM יניב הרבה ערך ב-Legal, ביקורת ועוד תחומים משיקים למחלקות כספים, שרשור זה יתמקד במחלקות כספים של ארגונים.
• אני לא טכני.
• באמת שניסיתי לבוא לזה אופטימי :/

לפני שאני מתחיל, שווה להזכיר כאן את שתי המהפכות הגדולות שקרו לדעתי בתחום הכספים בעשור האחרון: הראשונה, מערכות ERP כמו נטסוויט, שהביאו את הבשורה של סיילספורס לכספים: ענן, ווב, API, גמישות ועוד. השנייה היא האפשרות לייצר כרטיסי אשראי וירטואליים – הסנדק של Spend Management, שהיא הקטגוריה של חברות כמו Ramp, Brex ועוד. שתי המהפכות הללו יחד הביאו ROI אמיתי, מדיד ומורגש למחלקות הכספים: שליטה טובה יותר על הוצאות, חוויה טובה לעובדים, קליטת הוצאות כמעט בזמן אמת וכמובן הגביע הקדוש: סגירה מהירה יותר של החודש 😍
נתחיל עם Ramp Intelligence, חבילת מוצרים מבית Ramp עם התיאור הבא:

A broad set of GPT-powered solutions delivering vendor price intelligence, effortless expense reports, and an accounting copilot to help ​​companies improve their productivity and bottom lines.

אז מה בחבילה? המוצר הראשון הוא Price Intelligence, שמשתמש בGPT4 כדי לייצר בנצ'מרק ברמת המק"ט של ה-SaaS שלקוחות Ramp רוכשים. האם זה חדש? לא ממש. יש עוד חברות בקטגוריה שמדברות על זה, פלוס חברות כמו Vendr שפונות למיד מרקט. לא ברור מדוע צריך את GPT4 בשביל זה, אבל נגיד וכן, אני קצת מסופק לגבי היכולת של רוב הלקוחות של Ramp לקבל ערך מזה, כי הם SMB בלי הרבה כוח במו"מ. לגבי לקוחות גדולים יותר, חוזי אנטרפרייז משתנים מלקוח ללקוח והייתי נזהר מהשוואה פשוטה של מקטים. יש מצב שזו גם הפרה של חובת סודיות (סיילספורס, למשל, אוסרת על לקוחות לגלות מחירים).
הבא בתור: תיוג חשבוניות. לא לגמרי ברור למה צריך GPT4 בשביל משימת קלאסיפיקציה של חשבוניות מאותו ספק מדי חודש. כמו כן, לא הבנתי אם הוא מציע למשתמש עץ חשבונות חדש (COI) או שיוך הוצאות לחשבונות קיימים. האחרון הוא הלחם והחמאה של כלים כמו Ramp, Dokka ועוד… אוי ואבוי אם היינו צריכים את GPT4 בשביל לקבל משהו כל כך טריוויאלי.
עכשיו הגענו למשהו שבאמת מצריך מודל שפה: כתיבת פירוט על מה ההוצאה. מודל שפה מרגיש כמו אוברקיל בשביל משהו שלוקח חצי דקה גג (וגם לא נדרש לכל הוצאה). אגב, כדי לנסות לקבל קונטקסט עמוק של ההוצאה (למשל, משתתפים בארוחה עם לקוחות) צריך לעבוד די קשה ואני מסופק אם הם עושים את זה.
אחרון ודי, איך לא: Co-pilot (שלדעתי הולך להיות מונח שגור בפה של כל מוצר AI והרבה הולכים לעשות לו abuse). בגדול, המרה של טקסט לשאילתא על הדטה, משהו שהיית מצפה לקבל מממשק Reporting של כל מוצר בקטגוריה הזו או ממערכת ה-BI שלך (שמחוברת ל-ERP).טוב, אז זו הייתה סקירה זריזה של חברה שזזה די מהר בעולם תוכן שנראה שיש מקום ל-AI בו. כעת, ל-man crush שלי, ה-CFO שכולנו צריכים, עם תחזית של 10% ירידה בכוח האדם הקיים בטווח הקצר ו-40% בטווח הארוך, והוא בעיקר קושר את זה למשימות כמו מצגות ועבודה עם אקסל. לגבי מצגות אני די מסכים, רק שאני לא חושב שזה מיוחד למחלקות כספים. אקסל זה נושא מורכב בעיניי. מצד אחד, הראש אומר שזה מערב פרוע מדי בשביל מודל שפה ללמוד. מצד שני, זה כן חוזר על עצמו במידה כזו או אחרת. יהיה מעניין לראות מה Microsoft יוציאו בשנה הקרובה שם. רק להם יש סיכוי לדעתי.איך אפשר לכתוב סקירה כזו בלי להתייחס ל-FinChat. אחלה כלי, רק שאין לו קשר ליומיום של מחלקות כספים :)אחרון ודי: הבאטצ' האחרון של YC עם שתי חברות שפונות ל-Finance/Accounting. אחת עושה הנהלת חשבונות לסטארטאפים והשנייה DD לפרייבט אקוויטי. כאמור, אלה תחומים שאני מניח שלמודל שפה יהיה מה לתמוך מהצד, בניגוד לתחומים אחרים קשה לי לראות את זה הופך את הכל על הראש.לסיכום , התחושה שלי בנוגע ל-AI במחלקות כספים היא ש:

• לא יווצרו קטגוריות B2B חדשות, AI יתמוך בקטגוריות קיימות.
• אם תקרה מהפכת AI זה יהיה דרך שני הכלים הנפוצים ביותר בשימוש כרגע: אקסל ואאוקטלוק/ג'ימייל. האחרון לא מיוחד לכספים.
• למיקרוסופט יש יתרון אדיר.
• זה לא יקרה בקרוב.

פוסט זה נכתב במקור כשרשור בטוויטר ותיקן טעות קטנה שהייתה במקור (הייעוד של Vendr). מדהים כמה אפשר להספיק כששמים את הילדים מול סרט ההמשך של Trolls בפעם השנייה לאותו יום. בכל אופן, מוזמנים לעקוב שם.תודה לכל מי שנכח/ה במיטאפ האחרון, מקווה שייצא לי לכתוב עליו מתישהו.
אחלה שבוע,
ערן