从零到4600万美元总融资，这个AI原生财务平台究竟强在哪里？

你有没有想过，财务分析这件事情可能彻底变了？那些每个月花费数天时间从各个系统中拉取数据、清理Excel表格、核对数字的财务团队，正在经历一场前所未有的变革。想象一下，CFO 不再需要等待财务分析师花费几周时间才能提供一份关键报表，而是可以在几分钟内获得准确的差异分析结果，甚至能够实时看到具体哪些数据发生了变化、问题出在哪里。这不是未来的幻想，而是刚刚获得 2900 万美元 B 轮融资的 Aleph 正在实现的现实。

这家由 Khosla Ventures 领投的AI原生财务规划与分析（FP&A）平台公司，正在彻底改变企业财务团队的工作方式。自从 A 轮融资以来，Aleph 的增长速度达到了惊人的 10 倍，为 Zapier、Turo、Harvey、Chess.com 等行业领先公司的财务工作流程提供支持。但更重要的是，他们不仅仅在创造一个软件产品，而是在塑造一种全新的财务专业人员工作模式——那些原本需要五六个人才能完成的工作，现在一两个人就能轻松搞定，而且质量更高、速度更快。

我深入研究了 Aleph 的技术路径和商业模式后发现，他们正在解决一个价值数十亿美元的巨大市场痛点。在这个缺乏创新、竞争激烈却没有明确赢家的领域，Aleph 找到了用 AI 重新定义企业财务工作的独特方法。更令人印象深刻的是，他们的现有投资者在这轮融资中选择了加倍下注，这本身就说明了他们对 Aleph 技术路线和市场前景的坚定信心。从 Khosla Ventures 的 Kanu Gulati 的话中可以看出这种信心的来源："财务团队花费太多时间从不同系统中提取数据并反复核对那些本应触手可及的数字。Aleph 通过单一数据源解决了这个问题，提供快速、准确的 AI 驱动洞察。随着 Aleph 识别有价值的模式和趋势，它会变得越来越智能，创造一个飞轮效应，其中 AI 不仅仅是工具，而是真正的团队成员，产生真正的洞察来推动更好的商业决策。"

传统财务工作的根本性挑战

我一直认为，要理解 Aleph 革命性价值，首先需要明白传统财务工作面临的根本性挑战。在过去几十年里，企业财务团队的工作方式基本没有发生太大变化：从各种系统中手动提取数据，在 Excel 中进行清理和整合，然后花费大量时间进行分析和报告。这种工作模式不仅效率低下，而且充满了人为错误的风险。我见过太多财务团队，他们每个月要花费 80% 的时间在这些低价值的重复性工作上，真正用于战略分析和决策支持的时间少得可怜。

更严重的问题是，传统的财务软件工具往往需要几个月的痛苦实施过程，企业才能开始使用。这些遗留工具通常要求大量的 IT 支持、管理员配置和外部顾问协助，而且即使成功实施，也往往缺乏灵活性，无法适应企业快速变化的需求。我观察到的一个普遍现象是，很多企业花费数百万美元购买高端财务软件，但最终只使用了其中很小一部分功能，因为其他功能要么太复杂，要么需要太多的培训才能掌握。

这种情况在 AI 时代变得更加不可接受。当其他部门都在享受 AI 带来的效率提升时，财务部门却仍然被困在手动操作的泥潭中。Aleph 的创始人 Albert Gozzi 在接受采访时提到了一个关键洞察：成千上万的财务专业人员都在重复同样的流程——从系统中提取数据、清理数据、准备分析、解决差异、版本控制等等。他们每个人都在重新发明轮子，而这些工作本质上是可以标准化和自动化的。正如 Albert 所说："一家公司的 QuickBooks 实例与另一家公司的看起来并没有太大不同。因此，让每个人都重新发明轮子是没有意义的。有一家公司一劳永逸地解决这个问题，然后让每个人都能利用这一点，这样才有意义。"

我认为 Aleph 的核心洞察在于，他们意识到财务工作的很多环节都是标准化的，可以通过平台化的方式解决。而 AI 的出现，不仅加速了这种标准化的进程，更重要的是，它使得原本需要大量人工处理的复杂数据清理和分析工作变得可以自动化。这种组合创造了一个强大的价值主张：财务团队可以摆脱繁重的手工劳动，专注于真正需要人类判断和专业知识的高价值工作。

从市场时机来看，我觉得 Aleph 选择的入场时间非常完美。AI 技术已经足够成熟，可以处理复杂的财务数据和工作流程，但市场上还没有出现真正的领导者。传统的财务软件公司要么过于庞大和缓慢，无法快速适应 AI 时代的需求，要么过于专注于某个特定领域，无法提供端到端的解决方案。这给了像 Aleph 这样的新兴公司一个巨大的机会窗口，可以从零开始构建真正 AI 原生的财务平台。

Aleph 的技术创新与差异化优势

当我深入了解 Aleph 的技术架构时，我发现他们的创新不在于某个单一的功能特性，而在于对整个财务工作流程的重新思考和设计。他们从一开始就确立了四个核心目标：最快的价值实现速度、最全面的数据整合能力、最大的灵活性，以及最强的可扩展性。这四个目标看似简单，但要同时实现却极其困难，这也是为什么传统财务软件公司一直无法做到的原因。

在价值实现速度方面，Aleph 彻底颠覆了传统模式。传统财务工具需要几个月的痛苦实施过程，而 Aleph 的平台可以让财务团队在几小时内就开始使用实时数据。这种差异不仅仅是技术上的，更是商业模式上的。企业不再需要承担巨大的前期投入风险，而是可以快速看到价值，然后逐步扩展使用范围。我认为这种模式特别适合当前快节奏的商业环境，企业需要能够快速响应市场变化的工具，而不是需要长期规划和大量资源投入的传统系统。

在数据整合方面，Aleph 的方法非常独特。他们不只是声称提供"单一数据源"，而是真正构建了企业级的数据仓库能力，让财务团队能够完全控制跨系统数据的同步、结构化和访问。更重要的是，他们提供的是无代码工具，不需要工程团队或数据科学团队的支持。这解决了一个长期困扰财务团队的问题：既需要技术复杂性来处理数据，又不希望依赖技术团队来完成日常工作。Albert 在访谈中特别强调了这一点："我们将现代数据堆栈的力量交到了财务团队手中。"

我特别欣赏 Aleph 在灵活性方面的设计思路。他们没有试图让财务团队放弃熟悉和喜爱的 Excel 和 Google Sheets，而是通过双向插件来增强这些工具。这种策略非常聪明，因为它承认了一个现实：财务专业人员对电子表格有着深度的依赖和专业技能，强迫他们改变工作习惯只会增加采用阻力。通过增强而非替代的方式，Aleph 大大降低了用户的学习成本和适应难度。

在可扩展性方面，Aleph 采用了模块化的设计理念。企业可以从一个特定的用例开始，比如供应商级别的规划或月度报告自动化，然后逐步扩展到其他财务工作流程。这种方式让企业能够在第一天就获得价值，然后随着每个添加的工作流程获得复合收益。我觉得这种设计哲学反映了对现实商业环境的深度理解：财务团队通常没有时间进行大规模的系统切换，他们需要能够渐进式改进的解决方案。

更令我印象深刻的是 Aleph 的 AI 实施策略。他们没有简单地在现有工具上添加 AI 功能，而是从底层架构就考虑了 AI 的需求。比如，他们的数据清理 AI 可以处理供应商数据中常见的混乱情况——重复名称、信用卡交易描述不一致、各种格式的 ID 混合等等。这种数据清理能力为后续的分析 AI 提供了高质量的基础数据，形成了一个强化循环：更好的数据质量带来更准确的分析结果，更准确的结果又提高了用户对系统的信任度。

我认为 Aleph 最大的技术优势在于他们对"端到端平台"理念的坚持。在 AI 时代，点解决方案的局限性会越来越明显，因为不同 AI agent 之间的协作和数据共享变得极其重要。正如 Albert 在访谈中所说："你可以有第二个 agent 进行差异分析，但这种差异分析会好得多，因为之前的 agent 进行了数据清理并准备了干净的供应商名称。我认为在工作流程的不同部分拥有多个 agent 进行独立工作，但使其他 agent 的工作变得更好、更高效的想法，这就是非常强大的部分。"

AI 在财务工作中的实际应用

当我研究 Aleph 如何在实际财务工作中应用 AI 时，我发现他们的方法非常务实和具体，避免了很多 AI 公司常见的过度承诺问题。他们将 AI 的应用分为两大类：副驾驶模式和自动驾驶模式。这种分类方法很有启发性，因为它反映了对 AI 技术现实能力的准确理解。

在副驾驶模式下，AI 主要起到辅助和指导作用，帮助财务专业人员更高效地完成工作，但不会完全接管整个流程。这种模式特别适用于那些需要大量主观判断和专业经验的任务，比如复杂的财务建模或战略场景分析。Albert 在访谈中给出了一个很好的例子：当要求 AI 构建 LBO 模型时，AI 可能会提供帮助和建议，但财务专业人员仍需要提供指导和最终决策。我认为这种定位非常明智，因为它既充分利用了 AI 的能力，又保持了人类专业判断的核心价值。

在自动驾驶模式下，AI 可以端到端地自动完成某些标准化程度较高的任务。差异分析就是一个典型的例子。传统上，财务团队每个月都要花费大量时间进行差异分析：设定重要性阈值（比如超过 5 万美元且月环比变化超过 10%），识别异常项目，然后逐一调查每个异常的原因。这个过程可能涉及查看数百个科目，如果是多实体、多部门的企业，可能需要分析数千行数据。

Aleph 的 AI 差异分析功能可以自动完成这整个流程。更重要的是，由于 AI 可以并行处理，它就像拥有一支由 2000 名初级分析师组成的团队，每个人负责一行数据，同时进行分析。原本需要两天才能完成的工作，现在只需要一分钟。而且由于时间成本大幅降低，财务团队可以进行更频繁、更全面的分析，提高分析的深度和覆盖面。

我特别关注 Aleph 如何处理财务工作中的准确性要求。在消费级 AI 应用中，偶尔的错误可能无关紧要，但在财务领域，一个错误的数字可能给公司造成数百万美元的损失。Aleph 的解决方案是强调可追溯性和透明度。AI 不是直接给出答案，而是执行与人类分析师相同的步骤，生成完整的报告，用户可以完全审查和验证 AI 的工作过程。

这种设计理念反映了对 AI 在企业级应用中的深度思考。正如 Albert 所说："将 AI 想象成管理一名初级分析师。你要求他们去准备一份报告，在向董事会展示之前，如果他们是初级分析师，你会去检查，你会对数据进行一些抽查，确保报告正确组合。以同样的方式思考 AI。"这种方法既利用了 AI 的效率优势，又保持了人类监督的必要性，为企业级 AI 应用提供了一个很好的范例。

我还注意到 Aleph 在数据清理方面的 AI 应用特别有价值。很多财务团队告诉他们，虽然想要进行更细致的供应商级别规划，但由于源数据太混乱，根本无法开始。手动清理这些数据可能需要几周时间，而且没有团队愿意在这种低价值工作上投入如此多的资源。Aleph 的 AI 可以一夜之间完成 95% 的数据清理工作，虽然可能仍需要一些人工反馈和调整，但这解锁了以前因为过于复杂而无法开展的新工作流程。

这种能力的价值不仅在于效率提升，更在于它使原本不可能的分析变成可能。这是 AI 在企业应用中的真正价值所在：不仅仅是让现有工作更快、更好，而是使全新的工作流程和分析方法变得可行。我认为这种价值创造比简单的效率提升更加重要，因为它从根本上扩展了财务团队的能力边界。

企业采用的实际考量与挑战

当我思考企业如何评估和采用 Aleph 这样的 AI 财务平台时，我发现有几个关键因素决定了成功与否。首先是实施的渐进性和模块化特点。传统财务软件的一个主要问题是"要么全要，要么全不要"的模式，企业必须进行大规模的系统切换才能获得任何价值。而 Aleph 的设计哲学完全不同：企业可以从一个特定的痛点开始，快速获得价值，然后逐步扩展到其他领域。

这种方法特别适合财务团队的工作现实。财务人员通常有着非常紧密的月度和季度工作节奏，他们没有几个月的时间来进行系统实施。Albert 在访谈中提到了这个现实："财务人员没有时间。这是一个非常常见的情况。有月度报告周期，有很多流程要做。因此，在月度结账和下次董事会会议之间，你可能只有一到两周的时间来在基于项目的工作上取得重大进展。"这种时间压力要求任何新工具都必须能够快速部署和快速产生价值。

我观察到 Aleph 的客户实施模式通常是从最具体、最痛苦的问题开始。比如，如果企业最大的痛点是每月耗费大量时间准备董事会报告，那么就从自动化这个流程开始。如果最大的问题是供应商数据混乱导致无法进行精细化分析，那么就从数据清理和供应商级别规划开始。这种针对性的方法确保了企业能够立即看到投资回报，建立对新系统的信心。

在技术集成方面，我发现 Aleph 的策略非常聪明。他们不要求企业改变现有的技术栈，而是通过 API 连接到企业现有的系统（如 QuickBooks、NetSuite、Stripe、HubSpot 等）。这种无侵入式的集成方式大大降低了技术风险和实施复杂度。企业可以在不影响现有业务流程的情况下，开始使用 AI 增强的财务能力。

我也注意到用户采用方面的一些挑战和 Aleph 的应对策略。虽然自然语言交互听起来很直观，但财务专业人员仍需要学习如何有效地与 AI 系统沟通。这需要一个适应过程，企业需要投入时间和资源来培训团队。Aleph 通过提供丰富的模板、最佳实践指南和示例来帮助用户快速上手。

安全性和合规性是企业级财务软件必须考虑的重要因素。财务数据通常是企业最敏感的信息之一，任何处理这些数据的系统都必须具备企业级的安全保障。Aleph 通过提供完整的审计跟踪、细粒度的权限控制和透明的 AI 决策过程来解决这些关切。每个 AI 操作都是可追溯的，管理员可以准确了解谁在什么时候访问了什么数据，AI 做出了什么决策。

从组织变革的角度来看，我认为 Aleph 这样的 AI 平台会带来财务团队工作方式的根本性转变。传统上，财务团队的时间主要花在数据收集、清理和基础分析上，只有很少的时间用于战略思考和决策支持。AI 的引入将这个比例完全颠倒过来：重复性的数据工作被自动化，财务专业人员可以将更多时间投入到高价值的分析、规划和战略支持活动中。

这种转变对财务人员的技能要求也提出了新的挑战。未来的财务专业人员需要具备与 AI 系统协作的能力，需要理解如何有效地指导和监督 AI 的工作。同时，他们也需要提升自己的战略思维和业务洞察能力，因为技术性的操作工作将越来越多地被 AI 承担。我认为这种转变整体上是积极的，它将财务从后台支持功能转变为前台战略伙伴。

对财务行业未来的深度思考

当我站在更宏观的角度思考 Aleph 所代表的技术趋势时，我看到的不仅仅是一个财务软件的进化，而是整个企业财务管理范式的根本性变革。我们正在从一个依赖人工处理的时代进入一个 AI 原生的时代，这种转变的深度和广度可能超出了大多数人的想象。

我认为最重要的变化是财务团队角色的重新定义。传统上，财务团队被视为"数字守门人"，主要职责是确保数据的准确性和合规性。但在 AI 时代，这种角色将发生根本性转变。当 AI 可以自动处理大部分数据收集、清理和基础分析工作时，财务团队将更多地承担"业务洞察者"和"战略顾问"的角色。他们需要专注于解释数据背后的业务含义，提供前瞻性的战略建议，帮助企业做出更好的商业决策。

这种角色转变对财务专业人员的技能要求也提出了新的挑战。未来的财务领导者不仅需要掌握传统的财务知识，还需要具备数据科学思维、业务策略洞察力，以及与 AI 系统协作的能力。我观察到一些前瞻性的财务团队已经开始调整他们的招聘标准和培训计划，更加重视候选人的分析思维能力和技术适应性。

从行业竞争格局的角度来看，我预期会出现明显的分化。那些能够有效采用 AI 技术的财务团队将获得显著的竞争优势，他们能够更快地响应市场变化，提供更准确的业务洞察，支持更灵活的决策制定。而那些仍然依赖传统方法的团队将面临越来越大的效率和质量差距。Albert 在访谈中提到了这一点："如今有些人充分利用和拥抱 AI，比那些不使用的人效率高 10 倍。"

我也思考了 AI 在财务工作中的局限性和边界。虽然 AI 在处理结构化数据和标准化流程方面表现出色，但在需要深度行业知识、复杂判断和创新思维的领域，人类专业知识仍然不可替代。比如，复杂的并购财务建模、战略投资评估、或者涉及多变量假设的场景规划，这些工作仍然需要经验丰富的财务专业人员来主导。AI 更多地是充当强大的助手，而非完全的替代者。

从技术发展趋势来看，我看到几个值得关注的方向。首先是多模态 AI 的应用，未来的财务 AI 系统不仅能处理数字和文本，还能理解图表、报告格式，甚至语音指令。其次是更强的推理能力，AI 将能够处理更复杂的财务逻辑和多步骤分析。第三是更好的个性化能力，AI 系统将能够学习每个用户的工作习惯和偏好，提供高度定制化的支持。

我特别关注 AI agent 协作的发展前景。未来的财务 AI 系统可能不是单一的智能体，而是由多个专门化的 agent 组成的团队，每个 agent 负责特定的任务（如数据清理、趋势分析、异常检测、报告生成等），它们之间可以协作完成复杂的财务项目。这种架构将使系统能够处理更加复杂和多样化的财务需求。

从监管和合规的角度来看，我预期会出现新的标准和要求。随着 AI 在财务决策中扮演越来越重要的角色，监管机构可能会对 AI 系统的透明度、可审计性和问责制提出更严格的要求。这将推动 AI 财务系统朝着更加可解释、可追溯的方向发展。

最后，我思考了这种技术变革对整个企业决策文化的影响。当财务数据变得更加实时、准确和易于理解时，企业的决策制定过程也会发生变化。决策者将能够获得更及时、更全面的财务洞察，这可能会推动企业朝着更加数据驱动、更加敏捷的决策文化发展。从这个意义上说，像 Aleph 这样的 AI 财务平台不仅仅是工具的升级，更是企业管理哲学的进化。

我深信，我们正站在财务管理历史的一个重要转折点上。那些能够拥抱这种变革、有效整合 AI 技术的企业和财务专业人员，将在未来的商业竞争中获得显著优势。而 Aleph 作为这个领域的先行者，正在为整个行业树立新的标准和可能性。他们的成功不仅代表了一家公司的商业成就，更重要的是，它证明了 AI 原生财务平台的可行性和价值，为整个行业的未来发展指明了方向。

文章来自于微信公众号 “深思圈”，作者 “深思圈”