Voor de moderne CFO is het moeilijkste deel van de baan vaak niet de wiskunde, maar het vertellen van verhalen. Na het sluiten van de boeken en het berekenen van de varianties zijn financiële teams 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.
Vandaag de dag, een 11-jarig Israëlisch fintech-bedrijf Datarail heeft een reeks nieuwe generatieve AI-tools aangekondigd die zijn ontworpen om de ‘laatste kilometer’ van financiële rapportage te automatiseren, waardoor financiële leiders effectief ‘de code kunnen laten trillen’ om de brug te bereiken.
Vandaag gelanceerd ter begeleiding van de nieuwe Series C-financieringsronde van $ 70 miljoen van het bedrijf, de nieuwe AI-financiële strategie, planning en rapportageagenten van het bedrijf beloven complexe financiële vragen te beantwoorden met volledig opgemaakte bronnen, niet alleen met tekst.
Een financiële professional zou zich nu kunnen afvragen: “Wat drijft de veranderingen in onze winstgevendheid dit jaar?” of “Waarom heeft marketing vorige maand het budget overschreden?” en het systeem genereert onmiddellijk whiteboard-ready PowerPoint-dia’s, PDF-rapporten of Excel-bestanden met het antwoord.
De implementatie van deze agenten markeert een fundamentele verandering in de manier waarop het “Kantoor van de CFO” met data omgaat.
Voorbij de chatbot
De belofte van de nieuwe agenten is om het probleem van fragmentatie op te lossen waar financiële afdelingen mee kampen. In tegenstelling tot een verkoopleider die bij Salesforce woont of een CIO die op ServiceNow vertrouwt, heeft de CFO geen enkel ‘systeem van waarheid’. De gegevens zijn verspreid over ERP-, HRIS-, CRM- en bankportals.
Een van de belangrijkste obstakels voor de adoptie van AI in de financiële wereld is veiligheid. CFO’s zijn terecht terughoudend om P&L-gegevens op te nemen in publieke modellen.
Datarails loste dit probleem op door gebruik te maken van de Azure OpenAI-service van Microsoft. “We gebruiken OpenAI in Azure om de privacy en veiligheid van onze klanten te garanderen, ze delen niet graag gegevens in (een) open LLM”, merkte Gurfinkel op. Hierdoor kan het platform geavanceerde modellen gebruiken en tegelijkertijd de gegevens binnen een veilige bedrijfsperimeter houden.
De nieuwe Datarails-agents bevinden zich bovenop een uniforme datalaag die deze ongelijksoortige systemen met elkaar verbindt. Omdat de AI gebaseerd is op de uniforme interne gegevens van het bedrijf, vermijdt het de hallucinaties die vaak voorkomen bij generieke LLM’s, terwijl het tegelijkertijd het niveau van privacy biedt dat vereist is voor gevoelige financiële gegevens.
“Als de CFO gebruik wil maken van AI of organisatiegegevens op CFO-niveau, moeten ze de gegevens consolideren”, legt CEO en medeoprichter van Datarails, Didi Gurfinkel, uit in een interview met VentureBeat.
Door in de eerste plaats het consolidatieprobleem op te lossen, kan Datarails nu agenten bieden die de context van het bedrijf begrijpen.
“Nu kan de CFO onze agenten gebruiken om analyses uit te voeren, inzichten te verkrijgen, rapporten te maken… omdat de gegevens nu klaar zijn”, aldus Gurfinkel.
“Trillingscodering” voor financiën
De lancering past in een grotere trend in softwareontwikkeling waarbij natuurlijke taalsuggesties complexe codering of handmatige configuratie vervangen, een concept dat technische kringen ‘vibe coding’ noemen. Gurfinkel gelooft dat dit de toekomst van financiële engineering is.
“Zeer binnenkort zullen het CFO- en financiële team applicaties kunnen ontwikkelen”, voorspelt Gurfinkel. “LLM’s worden zo sterk dat ze in een handomdraai hele productlijnen kunnen vervangen.”
Hij beschreef een workflow waarbij een gebruiker eenvoudigweg kon vragen: “Dit was mijn budget en de werkelijke begroting van vorig jaar. Maak nu mijn budget voor volgend jaar.”
De nieuwe agenten zijn ontworpen om precies dit soort complexe scenario’s met meerdere variabelen aan te kunnen. Een gebruiker kan zich bijvoorbeeld afvragen: ‘Wat 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 testen, waardoor de audittrail behouden blijft die bij AI-tools voor algemene doeleinden vaak ontbreekt.
Gemak van adoptie: de “anti-implementatie”
Voor de meeste engineeringteams duidt de komst van een nieuw bedrijfsfinancieringsplatform op dreigende hoofdpijn: maanden van datamigratie, herontwerp van schema’s en de onvermijdelijke wrijving die ontstaat doordat niet-technische gebruikers worden gedwongen hun favoriete workflows op te geven. Datarails kon dit obstakel omzeilen door iets te bouwen dat het beste omschreven kon worden als ‘anti-implementatie’.
In plaats van een ‘verwijderen en vervangen’ van oudere systemen te vereisen, accepteert het platform de chaotische realiteit van het moderne financiële systeem. De architectuur is ontworpen om de gegevensopslag te scheiden van de presentatielaag, waardoor de bestaande Excel-bestanden van de organisatie effectief worden behandeld als een frontend-interface, terwijl Datarails als de backend-database fungeert.
“We vervangen niets”, legt Gurfinkel uit. “De implementatie kan heel snel zijn, van een paar uur tot misschien wel een paar dagen.”
Vanuit technisch oogpunt betekent dit dat “engineering”-eisen vrijwel volledig worden geëlimineerd. Er zijn geen ETL-pijplijnen om te maken of Python-scripts om te onderhouden. Het systeem is vooraf bedraad 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 Excel-sjablonen in een selfserviceworkflow. Voor modules als de Maandafsluiting belooft het bedrijf expliciet dat ‘er geen IT-ondersteuning nodig is’, een zin die waarschijnlijk een opluchting zal zijn voor de in moeilijkheden verkerende CTO’s. Zelfs complexe instellingen, zoals de nieuwe cashmanagementmodule waarvoor bankintegraties vereist zijn, zijn doorgaans binnen twee tot drie weken volledig operationeel.
Het resultaat is een systeem waarin de “technische schuld” die gewoonlijk geassocieerd wordt met financiële transformatie, achterhaald wordt. Het financiële team krijgt zijn ‘enige bron van waarheid’ zonder ooit ingenieurs te vragen om een database te leveren.
Van de Control-versie naar vision control: een spil die zijn vruchten heeft afgeworpen
Datarails was niet altijd het ‘FinanceOS’ van het AI-tijdperk. De in Tel Aviv gevestigde startup, opgericht in 2015 door Gurfinkel samen met medeoprichters Eyal Cohen (COO) en Oded Har-Tal (CTO), besteedde de eerste jaren aan het aanpakken van een groter probleem: versiebeheer voor Excel. Het oorspronkelijke uitgangspunt was het synchroniseren en beheren van spreadsheets tussen bedrijven, maar de acceptatie verliep traag omdat het team moeite had om de juiste product-markt fit te vinden.
Het keerpunt kwam 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 oplossen, met name handmatige consolidatie en gegevensfragmentatie. Door de focus te verleggen naar de financiële teams van het MKB en een “Excel-native” automatiseringsfilosofie te omarmen, vond het bedrijf zijn weg.
Deze afstemming leidde tot snelle schaalvergroting, aangewakkerd 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 werd geconfronteerd, resulterend in een personeelsinkrimping van 18% eind 2022, heeft het zich sindsdien agressief hersteld. Tegen 2025 heeft Datarails zijn personeelsbestand bijna verdubbeld tot meer dan 400 werknemers wereldwijd, gedreven door een multi-product uitbreidingsstrategie die nu maandafsluiting en cashmanagementoplossingen omvat.
Het voeden van de expansie
De nieuwe AI-mogelijkheden worden ondersteund door een Series C-injectie van $70 miljoen van One Peak, naast bestaande investeerders Vertex Growth, Vintage Investment Partners en anderen. De financiering komt na een jaar van omzetgroei van 70% voor Datarails, grotendeels gedreven door de uitbreiding van zijn productsuite.
Meer dan 50% van de groei van het bedrijf in 2025 kwam van oplossingen die in de afgelopen twaalf maanden zijn gelanceerd, waaronder Datarails Month-End Close (een tool voor het automatiseren van afstemmingen en workflowbeheer) en Datarails Cash Management (voor real-time cashmonitoring).
Deze producten fungeren als het ‘loodgieterswerk’ dat nieuwe AI-agenten effectief maakt. Door de maandafsluiting te automatiseren en cashgegevens te unificeren, zorgt Datarails ervoor dat wanneer een CFO de AI een vraag stelt, de onderliggende cijfers accuraat en actueel zijn.
Voor Gurfinkel is het doel om het financiële kantoor “AI-native” te maken zonder gebruikers te dwingen hun favoriete tool achterwege te laten: Excel.
“We vervangen niets”, zei Gurfinkel. “Laten we Excel koppelen zodat Excel nu de berekening en presentatie doet.”
Met de lancering van deze nieuwe agenten gokt Datarails erop dat de toekomst van de financiële wereld niet gaat over het leren van nieuwe software, maar over het praten met de gegevens die je al hebt.
