Funduszowy Maj: Firmy wciąż zgadują, ile będą mieć pieniędzy. Columb Technologies chce to zmienić

Ile pieniędzy faktycznie będzie na firmowym koncie za kilka tygodni lub miesięcy? Wbrew pozorom znaczna część firm, niezależnie od swojej wielkości, nie jest dziś w stanie odpowiedzieć na to pytanie. Może to prowadzić do utraty zdolności do regulowania zobowiązań, wypłat wynagrodzeń, a w najgorszym scenariuszu nawet do bankructwa. Ten ponury obraz chce zmienić Columb Technologies – firma rozwijająca PaymentsX, projekt oparty na sztucznej inteligencji, który na bieżąco analizuje przepływy finansowe i prognozuje stan gotówki. Projekt realizowany jest w ramach programu Polskiej Agencji Rozwoju Przedsiębiorczości (PARP) „Ścieżka SMART”, finansowanego ze środków Unii Europejskiej w ramach programu Fundusze Europejskie dla Nowoczesnej Gospodarki (FENG).

Firma analityczna CB Insights[1] twierdzi, że 70 proc. startupów upada nie z powodu złego pomysłu, ale niewłaściwego zarządzania finansami. Duże firmy wcale nie mają łatwiej. Według statystyk U.S. Bank opóźnione płatności odpowiadają za 82 proc. upadłości przedsiębiorstw.[2] Mimo coraz nowocześniejszych narzędzi przedsiębiorcy wciąż nie mają pełnego obrazu sytuacji finansowej, ponieważ historyczne dane księgowe mają jedną podstawową wadę – wymagają nie tylko drobiazgowej analizy, ale też znalezienia wzorców.

Luka, której nikt wcześniej nie zagospodarował

– Małe i średnie firmy, które korzystają z prostych systemów księgowych, zwykle nie analizują takich danych albo robią to sporadycznie. Z kolei duże, nawet te, które posiadają zaawansowane systemy informatyczne, często nie są w stanie szybko wygenerować precyzyjnej informacji dotyczącej przepływów finansowych w danym momencie. Ich wyliczenie jest złożone i czasochłonne, a dodatkowo często obarczone błędami. Problem nie polega dziś na braku informacji, lecz na znalezieniu wzorców i ich właściwej interpretacji. Suche dane księgowe pokazują to, co już się wydarzyło, a nie to, co wydarzy się za kilka tygodni. Tymczasem dla firm kluczowe jest właśnie to drugie. PaymentsX nie tylko korzysta z danych historycznych, ale codziennie aktualizuje prognozy na bazie analizy wydatków i tego, co dzieje się w firmie w obszarze finansów. Pozwala to wykrywać zmiany w zachowaniach klientów, identyfikować ryzyko utraty płynności z wyprzedzeniem i podejmować właściwe decyzje inwestycyjne. Czasami są to drobne zjawiska, które nabierają wagi z czasem, a dzięki naszemu rozwiązaniu dyrektor finansowy czy prezes zidentyfikuje je od razu – tłumaczy Małgorzata Latuszek, CEO Columb Technologies.

Inspiracją do rozpoczęcia prac badawczo-rozwojowych i stworzenia rozwiązania do automatycznego i inteligentnego prognozowania cash flow była obserwacja klientów. Columb Technologies jest właścicielem Taxxo – zaawansowanej platformy do digitalizacji i automatyzacji procesów finansowych i od lat współpracuje zarówno z dużymi organizacjami posiadającymi rozbudowane działy finansowe, jak i mniejszymi firmami, w których za finanse odpowiada właściciel lub zarząd. Pozwoliło to dobrze zidentyfikować potrzeby i wyzwania, z jakimi mierzą się firmy.

– Zauważyliśmy, że jednym z największych wyzwań jest zarządzanie płynnością finansową –kluczową dla stabilności firmy. Wynikało to albo z braku czasu, albo narzędzi, bo nawet zaawansowane i kosztowne systemy IT nie koncentrują się na cash flow i nie wychwytują istotnych zależności. Uznaliśmy, że to miejsce dla nas. Postanowiliśmy zbudować rozwiązanie wykorzystujące sztuczną inteligencję i pozwalające na szacowanie ryzyka opóźnień w płatnościach – wskazuje Małgorzata Latuszek.  

Prace rozpoczęły się w 2024 r. i objęły pięć etapów: cztery etapy badań przemysłowych oraz jeden etap prac rozwojowych. Największym wyzwaniem było opracowanie założeń oraz metod prognozowania cash flow w taki sposób, aby stworzyć rozwiązania dopasowane do różnych branż i skal działalności. W tym celu powołano Radę Projektu, do której zaproszono ponad 20 doświadczonych dyrektorów finansowych oraz ekonomistów ze środowisk akademickich.

– To połączenie danych, technologii i wiedzy eksperckiej pozwoliło zidentyfikować ponad 80 czynników wpływających na cash flow i przełożyć je na działające modele prognostyczne – tłumaczy Małgorzata Latuszek.  

AI prawdę Ci powie

Projekt ma charakter głęboko badawczo-rozwojowy – ok. 80 proc. prac stanowią działania R&D związane z tworzeniem, trenowaniem oraz testowaniem modeli w rzeczywistych warunkach biznesowych. Z tego powodu zastosowanie sztucznej inteligencji daleko wykracza poza prostą automatyzację procesów. 

AI wykorzystano tutaj nieprzypadkowo – sztuczna inteligencja pozwala precyzyjnie prognozować, uwzględniać wiele zmiennych czynników i wykrywać istotne zjawiska. Doskonale sprawdza się w „nieidealnym” świecie, w którym pojawia się wiele wyjątków i konieczne jest odnajdywanie schematów, np. takich, że wśród niepłacących klientów znajdują się różne ich podgrupy. 

– Na przykład klienci, którzy „rolują” płatności, czyli zawsze mają kilka nieopłaconych faktur i ci, którzy zawsze płacili terminowo, ale nagle się zadziało w ich biznesie i przestali płacić. Dzięki AI można zobaczyć finanse z innej perspektywy i podjąć zupełnie inne decyzje w odniesieniu do takich grup klientów – wskazuje CEO Columb Technologies.

W przeciwieństwie do wielu popularnych dziś rozwiązań AI, PaymentsX nie opiera się na tradycyjnych modelach językowych. Zamiast tego wykorzystuje wyspecjalizowane, autorskie modele finansowe trenowane na rzeczywistych danych przedsiębiorstw.

– Modele uczone są na dużych zbiorach danych obejmujących setki tysięcy dokumentów i miliony transakcji z kilkudziesięciu firm, co zapewnia wysoki poziom skuteczności analiz i prognoz – wskazuje Małgorzata Latuszek.

Małe firmy zyskają potężne narzędzie

Dużą zaletą PaymentsX jest zdolność pracy na tzw. nieidealnych danych. W praktyce oznacza to możliwość łączenia informacji z różnych źródeł – systemów księgowych, plików Excel, raportów czy nawet skanów dokumentów – bez konieczności kosztownych i czasochłonnych integracji. Takie podejście radykalnie skraca czas wdrożenia – z miesięcy do nawet kilku minut – i sprawia, że rozwiązania dotąd dostępne wyłącznie dla dużych korporacji stają się osiągalne także dla mniejszych firm. 

Co istotne, model może być dostosowany do specyfiki branży i skali działalności. Takie podejście nie jest nowością w dużych organizacjach, jednak w segmencie MŚP nadal pozostaje rzadkością – głównie ze względu na koszty i złożoność wdrożeń.

– Inaczej wygląda cash flow dla firmy produkcyjnej np. z branży motoryzacyjnej, a zupełnie inaczej dla firmy, która świadczy usługi medyczne czy prowadzi sprzedaż internetową. W procesie tworzenia takiego modelu można wykorzystać przygotowane przez nas mechanizmy do prognozowania oparte na sztucznej inteligencji, które wykorzystają posiadane dane i samodzielnie przygotują prognozę – wskazuje Małgorzata Latuszek.

Wsparcie publiczne jako katalizator innowacji

Istotną rolę w realizacji projektu odegrał nabór realizowany przez Polską Agencję Rozwoju Przedsiębiorczości (PARP). Columb Technologies SA otrzymała ponad 5 mln zł dofinansowania z programu FENG w ramach „Ścieżki SMART” – nabór projektów B+R. To kolejny przykład na to, że publiczne finansowanie może realnie przyspieszać rozwój technologii – szczególnie w obszarze AI.

– Dofinansowanie z funduszy unijnych umożliwiło nam realizowanie projektu w pełnym jego zakresie i zaangażowanie do projektu wysoko wykwalifikowanej kadry. Większość prac to prace badawczo-rozwojowe wymagające dużo czasu i dużych nakładów finansowych. Wierzymy, że warto inwestować w badania i rozwój, tworzyć własne modele AI od podstaw, bo to daje przewagę rynkową i umożliwia tworzenie unikalnych rozwiązań – zaznacza Małgorzata Latuszek.

Choć projekt znajduje się jeszcze na etapie testów i pilotaży, jego potencjał jest znaczący. Jeśli PaymentsX spełni swoje założenia, może stać się jednym z pierwszych narzędzi, które w praktyce wprowadzą predykcyjne zarządzanie finansami do codziennego funkcjonowania mniejszych firm. A to oznacza fundamentalną zmianę: przejście od Excela i intuicji do danych i algorytmów.

[1] https://www.cbinsights.com/research/report/startup-failure-reasons-top/

[2] https://www.business.com/articles/accounting-and-cash-flow-management/