Voor de moderne CFO is het moeilijkste deel van de baan vaak niet de wiskunde, maar het vertellen van verhalen. Zodra de boeken zijn gesloten en de afwijkingen zijn berekend, is het financiële team dagen, soms weken bezig met het handmatig kopiëren en plakken van grafieken in PowerPoint-dia’s om uit te leggen waarom de cijfers zijn verschoven.
Momenteel bestaat het Israëlische fintech-bedrijf 11 jaar Datarails heeft een nieuwe reeks generatieve AI-tools aangekondigd die zijn ontworpen om de financiële ‘last mile’-rapportage te automatiseren, waardoor financiële leiders effectief kunnen ‘coderen’ voor de raad van bestuur.
Vandaag gelanceerd ter begeleiding van de onlangs aangekondigde Series C-financieringsronde van $ 70 miljoen, De nieuwe AI Financial Agent voor Strategie, Planning en Rapportage van het bedrijf belooft complexe financiële vragen te beantwoorden met volledig opgemaakte activa, niet alleen met tekst.
Een financiële professional kan zich nu afvragen: “Wat heeft de verandering in onze winstgevendheid dit jaar veroorzaakt?” of “Waarom heeft Marketing vorige maand het budget overschreden?” en het systeem genereert direct gebruiksklare PowerPoint-dia’s, PDF-rapporten of Excel-bestanden met de antwoorden.
De inzet van deze agenten markeert een fundamentele verschuiving in de manier waarop het “Kantoor van de CFO” met data omgaat.
Meer dan chatbots
De belofte van deze nieuwe agentschappen is om het fragmentatieprobleem op te lossen waar financiële afdelingen mee kampen. In tegenstelling tot een verkoopleider die bij Salesforce woont, of een CIO die op ServiceNow vertrouwt, beschikt een CFO niet over één ‘systeem van waarheid’. Gegevens zijn verspreid over ERP-, HRIS-, CRM- en bankportals.
Het belangrijkste obstakel voor de implementatie van AI in de financiële wereld is veiligheid. CFO’s zijn terecht huiverig om P&L-gegevens in publieke modellen op te nemen.
Datarails heeft dit aangepakt door gebruik te maken van de Azure OpenAI Services van Microsoft. “We gebruiken OpenAI op Azure om de privacy en veiligheid van onze klanten te garanderen. Ze delen niet graag gegevens in open LLM’s”, aldus Gurfinkel. Hierdoor kan het platform geavanceerde modellen benutten en tegelijkertijd de gegevens binnen een veilige bedrijfsomgeving houden.
De nieuwe agent van Datarails bevindt zich bovenop een uniforme datalaag die deze ongelijksoortige systemen met elkaar verbindt. Omdat AI is gebaseerd op de uniforme interne gegevens van een bedrijf, vermijdt het de hallucinaties die vaak voorkomen bij algemene LLM’s, terwijl het tegelijkertijd het noodzakelijke niveau van privacy biedt voor gevoelige financiële gegevens.
“Als CFO’s AI willen inzetten op CFO- of organisatorisch dataniveau, moeten ze hun data consolideren”, legt Datarails CEO en mede-oprichter Didi Gurfinkel uit in een interview met VentureBeat.
Door deze consolidatieproblemen eerst op te lossen, kan Datarails nu agenten bieden die de zakelijke context begrijpen.
“Nu kunnen CFO’s onze agenten gebruiken om analyses uit te voeren, inzichten te verkrijgen, rapporten te maken… omdat de gegevens nu klaar zijn”, aldus Gurfinkel.
‘Vibe-codering’ voor financiën
De lancering speelt in op een bredere trend in de softwareontwikkeling waarbij natuurlijke taalopdrachten complexe codering of handmatige configuratie vervangen – een concept dat in technische kringen ‘vibratiecodering’ wordt genoemd. Gurfinkel gelooft dat dit de toekomst van financiële engineering is.
“In de nabije toekomst zullen CFO’s en financiële teams zelf applicaties kunnen ontwikkelen”, voorspelt Gurfinkel. “LLM’s zijn zo krachtig geworden dat ze in een mum van tijd full-service producten kunnen vervangen.”
Hij beschrijft een workflow waarbij gebruikers eenvoudig kunnen vragen: “Dat is mijn budget en mijn daadwerkelijke budget voor vorig jaar. Maak nu een budget voor volgend jaar voor mij.”
De nieuwe agent is ontworpen om complexe scenario’s met meerdere variabelen als deze af te handelen. Een gebruiker kan zich bijvoorbeeld afvragen: ‘Wat gebeurt er als de omzet volgend kwartaal langzamer groeit?’ en ontvang in ruil daarvoor een scenarioanalyse.
Omdat de output als Excel-bestand kan worden aangeleverd, kunnen financiële teams formules en aannames verifiëren en zo een audittrail bijhouden die bij algemene AI-tools vaak ontbreekt.
Gemak van adoptie: ‘anti-implementatie’
Voor de meeste technische teams is de komst van een nieuw platform voor ondernemingsfinanciering een signaal dat er problemen zullen komen: maanden van datamigratie, herontwerp van schema’s en de onvermijdelijke wrijving die niet-technische gebruikers dwingt hun favoriete workflows op te geven. Datarails heeft een manier gevonden om dit obstakel te omzeilen door te bouwen wat het beste kan worden omschreven als ‘implementatiebestendig’.
In plaats van te eisen dat bestaande systemen worden geript en vervangen, accepteren deze platforms de rommelige realiteit van het moderne financiële systeem. Deze architectuur is ontworpen om de gegevensopslag te scheiden van de presentatielaag, waardoor de bestaande Excel-bestanden van een organisatie effectief worden behandeld als de frontend-interface, terwijl Datarails fungeert als de backend-database.
“We hebben niets vervangen”, legt Gurfinkel uit. “De implementatie kan heel snel zijn, van een paar uur tot misschien een paar dagen.”
Vanuit technisch oogpunt betekent dit dat de ‘engineering’-vereiste vrijwel volledig wordt geëlimineerd. Er zijn geen ETL-pijplijnen om te bouwen of Python-scripts om te onderhouden. Het systeem wordt geleverd met meer dan 200 native connectoren, die rechtstreeks verbinding maken met ERP’s zoals NetSuite en Sage, CRM’s zoals Salesforce en verschillende HRIS- en bankportals.
Het zware werk wordt vervangen door een mappingproces zonder code. Een financieel analist, geen ontwikkelaar, wijst velden uit het grootboek toe aan zijn Excel-model in een selfserviceworkflow. Voor modules als Month-End Closing belooft het bedrijf expliciet dat ‘er geen IT-ondersteuning nodig is’, een zin die voor CTO’s een opluchting kan zijn. Zelfs complexe opstellingen, zoals een nieuwe Cash Management-module die bankintegratie vereist, kunnen doorgaans binnen twee tot drie weken volledig operationeel zijn.
Het resultaat is een systeem waarin de ‘technische schulden’ die doorgaans geassocieerd worden met financiële transformatie niet langer bruikbaar zijn. Financiële teams krijgen de ‘single bron van de waarheid’ zonder ooit ingenieurs te vragen om een database te leveren.
Van versiebeheer naar visiebeheer: een draai die loont
Datarails was niet noodzakelijkerwijs het ‘FinanceOS’ voor het AI-tijdperk. De in Tel Aviv gevestigde startup, opgericht in 2015 door Gurfinkel samen met zijn mede-oprichters Eyal Cohen (COO) en Oded Har-Tal (CTO), bracht de eerste jaren door met het oplossen van een drogerprobleem: versiebeheer voor Excel. Het oorspronkelijke uitgangspunt was het synchroniseren en beheren van spreadsheets binnen het hele bedrijf, maar de implementatie verliep traag omdat het team moeite had om de product-markt-fit te vinden.
De doorbraak vond plaats in 2020 met een strategische spil. Het team realiseerde zich dat financiële professionals Excel niet wilden vervangen door een nieuw dashboard; ze wilden de beperkingen van Excel verbeteren, met name handmatige consolidatie en gegevensfragmentatie. Door de focus te verleggen naar de financiële teams van het MKB en een ‘native Excel’-automatiseringsfilosofie toe te passen, vond het bedrijf zijn weg.
Deze afstemming resulteerde in een snelle schaalvergroting, aangedreven door een Series A van $ 55 miljoen in juni 2021 onder leiding van Zeev Ventures, snel gevolgd door een Series B van $ 50 miljoen in maart 2022 onder leiding van Qumra Capital. Hoewel het bedrijf tijdens de technologiecrisis met uitdagingen te maken kreeg – die eind 2022 resulteerde in een personeelsinkrimping van 18% – heeft het zich agressief hersteld. Tegen 2025 heeft Datarails zijn personeelsbestand bijna verdubbeld tot meer dan 400 werknemers wereldwijd, dankzij een uitbreidingsstrategie met meerdere producten die nu oplossingen voor maandafsluiting en cashbeheer omvat.
Uitbreiding activeren
De nieuwe AI-mogelijkheden worden ondersteund door een Series C-injectie van $70 miljoen van One Peak, samen met bestaande investeerders Vertex Growth, Vintage Investment Partners en anderen. De financiering komt na een jaar van 70% omzetgroei voor Datarails, grotendeels gedreven door de uitbreiding van het productassortiment.
Meer dan 50% van de groei van het bedrijf in 2025 zal voortkomen uit oplossingen die in de afgelopen twaalf maanden zijn gelanceerd, waaronder Datarails Month End Close (een tool voor het automatiseren van afstemming en workflowbeheer) en Datarails Cash Management (voor real-time liquiditeitsmonitoring).
Deze producten dienen als de ‘waterwegen’ die nieuwe AI-agenten effectief maken. Door de maandafsluiting te automatiseren en contante gegevens te bundelen, zorgt Datarails ervoor dat wanneer CFO’s AI-vragen stellen, de onderliggende cijfers nauwkeurig en actueel zijn.
Voor Gurfinkel is het doel om financiële kantoren ‘AI-native’ te maken zonder gebruikers te dwingen hun favoriete tool achterwege te laten: Excel.
“We hebben niets vervangen”, zei Gurfinkel. “We hebben Excel gekoppeld zodat Excel nu zowel calculatie als presentatie is.”
Met de lancering van deze nieuwe agenten gokt Datarails erop dat de toekomst van financiën niet gaat over het leren van nieuwe software, maar over het voeren van gesprekken met de gegevens die u al heeft.
