Le start-up stanno impiegando gli agenti per le operazioni finanziarie principali, ma sono ancora selettive riguardo alle attività che affidano loro.
Stripe ha intervistato i fondatori e gli sviluppatori di otto start-up finanziate da venture capital, dalla fase seed alla Serie B, per capire quali attività le start-up affidano agli agenti, quali richiedono ancora l'approvazione umana e cosa le renderebbe propense a delegare di più. I partecipanti avevano una profonda esperienza pratica con l'intelligenza artificiale, sia per l'uso settimanale di agenti per automatizzare il lavoro finanziario sia per il rilascio di prodotti finanziari basati su agenti per i clienti.
Nel gruppo, i partecipanti hanno descritto l'uso di agenti, molti sviluppati internamente con strumenti come Claude o Codex oppure pronti all'uso e personalizzati per le loro esigenze, per automatizzare l'analisi delle spese, la modellazione del flusso di cassa, la riconciliazione delle transazioni e il rilevamento delle anomalie. Tuttavia, nessuno aveva autorizzato un agente a spostare fondi dell'azienda senza l'approvazione umana. Un bonifico errato può bloccare la liquidità operativa o interrompere un servizio da cui dipendono i clienti. Un errore nel libro paga può lasciare i dipendenti senza stipendio.
Prima di abilitare il movimento di denaro tramite agenti, i partecipanti al nostro studio hanno affermato che gli agenti devono guadagnarsi l'autorità nel tempo. Innanzitutto, gli agenti devono dimostrare di saper elaborare correttamente il contesto dell'attività e preparare un lavoro accurato per l'approvazione umana. Man mano che la fiducia aumenta, i team sono più propensi ad autorizzare azioni chiaramente definite, come il trasferimento di fondi tra conti designati, il pagamento di fatture approvate e la conversione di valuta entro limiti stabiliti.
Questa guida illustra in dettaglio il lavoro che le start-up stanno delegando oggi e delinea un percorso verso flussi finanziari più autonomi per la gestione e il movimento del denaro.
Gli agenti offrono alle start-up maggiore capacità di crescita
I dati di Stripe Economics rivelano che l'intelligenza artificiale offre flessibilità nel decidere quando assumere personale. Quando gli agenti si fanno carico del lavoro finanziario ricorrente, come l'elaborazione dei documenti e la revisione delle spese, i fondatori possono gestire operazioni finanziarie sempre più sofisticate prima di formare un team finanziario.
La progressione in tre fasi verso la finanza autonoma
I fondatori nel nostro studio hanno affermato che sarebbero disposti a dare maggiori responsabilità agli agenti man mano che acquisiscono fiducia nei loro risultati. Tale delega progredisce attraverso tre fasi in cui gli agenti:
- Leggono e analizzano i dati
- Preparano il lavoro per la conferma umana
- Eseguono transazioni in modo autonomo
Fase 1: gli agenti leggono i dati finanziari e individuano informazioni strategiche
I fondatori nel nostro studio usano gli agenti principalmente per attività finanziarie di sola lettura. Gli agenti portano alla luce informazioni su cui il team finanziario può intervenire: spese insolite, ricevute mancanti, variazioni del flusso di cassa, abbonamenti doppi e modelli finanziari attuali. In questa fase, un errore non comporta lo spostamento di fondi o la modifica di un record finanziario. Ogni risultato utile contribuisce ad aumentare la precisione dell'agente e ne consolida l'autorità nella fase successiva.
Casi d'uso comuni
- Monitorare le spese e il burn rate rispetto agli obiettivi
- Analizzare il flusso di cassa e creare modelli di scenario
- Segnalare anomalie di spesa e ricevute mancanti
- Analizzare le fatture e abbinare le transazioni tra i vari sistemi
Azione per i fondatori: confrontare i primi risultati con condizioni note dell'attività
Inizia con un'attività definita e di sola lettura che attinga a dati finanziari e contesti dell'attività pertinenti. Fornisci all'agente solo i dati finanziari e il contesto dell'attività necessari per l'attività. Quindi, confronta i primi risultati dell'agente con le condizioni che il team già conosce. Questo aiuta l'agente a distinguere un problema reale da una variazione prevista all'interno dell'attività.
Caso d'uso: modelli pronti per il consiglio di amministrazione in pochi minuti
I fondatori nel nostro studio utilizzano gli agenti per mantenere aggiornati il monitoraggio dell'NRR, i modelli di crescita e gli scenari del flusso di cassa per le riunioni del consiglio di amministrazione e le raccolte fondi. Il lavoro che un tempo richiedeva un fine settimana per aggiornare i fogli di calcolo ora può essere eseguito sui dati finanziari live in pochi minuti. Il fondatore di una start-up di sicurezza di Serie A ha dichiarato: "Posso generare report sul flusso di cassa, query personalizzate e qualsiasi cosa io voglia molto rapidamente, e non sono un CEO tecnico. Questo è stato un enorme salto di qualità per me."
Fase 2: gli agenti preparano il lavoro finanziario per la conferma umana
In questa fase, gli agenti vanno oltre l'analisi, preparando i registri finanziari o mettendo in coda le azioni per la revisione e l'approvazione da parte di una persona. La maggior parte delle start-up del nostro studio è propensa a consentire agli agenti di gestire lavori a basso rischio, come la preparazione di spese o pagamenti, a condizione che una persona fornisca l'approvazione prima che il lavoro vada live.
Casi d'uso comuni
- Suggerire categorie di spesa per il libro mastro e le corrispondenze di riconciliazione tra i sistemi
- Preparare i dettagli dei fornitori e configurare i destinatari dei pagamenti
- Elaborare i cicli di pagamento in base alle fatture approvate, alle date di scadenza e ai termini
- Proporre limiti, controlli e blocchi della carta per la revisione
- Generare registrazioni contabili e materiale per la preparazione delle imposte
Azione per i fondatori: creare un ciclo di feedback per la revisione dell'agente
Usa le revisioni umane per aumentare nel tempo la fiducia nell'agente. Registra le correzioni per migliorare i suggerimenti futuri e creare uno storico di risultati affidabili in grado di supportare maggiori responsabilità. Questo ciclo di verifica può anche ridurre l'impegno umano necessario per le revisioni future.
Caso d'uso: riconciliazione su larga scala
Un intervistato nel settore delle tecnologie assicurative utilizza un agente Claude Code per elaborare oltre 100 PDF provenienti dalle compagnie assicurative con cui l'azienda collabora, inclusi gli estratti conto mensili delle commissioni e degli addebiti. L'agente estrae i dati delle fatture, abbina gli estratti conto delle compagnie assicurative e supporta la riconciliazione tra i vari sistemi, attività che in precedenza richiedevano uno o due dipendenti a tempo pieno. Il COO di una start-up di Serie B ha dichiarato: "L'abbinamento diretto del denaro non dovrebbe mai essere effettuato da un essere umano, revisionato certo, ma automatizzato. Eseguiamo ancora riconciliazioni manuali finché non ne saremo sicuri. Ma una volta che lo saremo, ci risparmierà nuove assunzioni."
Fase 3: gli agenti eseguono azioni finanziarie nel rispetto delle policy
Questa è la fase a cui puntano le start-up del nostro studio: agenti che gestiscono lavori finanziari importanti ma ricorrenti senza che qualcuno debba approvare ogni singolo passaggio. Per arrivarci è necessaria una fiducia costruita nel corso di migliaia di attività gestite dagli agenti, nonché strumenti in grado di controllare adeguatamente l'accesso ai dati finanziari di cui l'agente ha bisogno.
È [allo stesso modo in cui] sviluppi fiducia con un altro essere umano: più l'agente fa qualcosa [correttamente], più ti fidi di lui.”
Casi d'uso comuni
- Spostare i fondi tra conti approvati per mantenere i saldi target
- Pagare le fatture approvate nel rispetto delle regole relative a importi, fornitori e tempistiche
- Convertire la valuta quando un saldo o un tasso raggiunge un limite preapprovato
- Emettere e gestire le carte entro limiti di spesa predefiniti
- Avviare rimborsi che soddisfino le regole di idoneità e di importo
- Supportare i pagamenti machine-to-machine e le spese delegate
Caso d'uso: risoluzione delle richieste di rimborso idonee
Dust, una piattaforma di intelligenza artificiale per la creazione e la condivisione di agenti personalizzati, illustra l'aspetto che può avere questa fase. Il suo agente di rimborso interno combina il contesto del cliente e la politica di rimborso dell'azienda con i dati autorizzati di Stripe tramite il server Stripe Model Context Protocol (MCP). L'agente esamina la cronologia del cliente, convalida il pagamento, applica la politica e attiva un rimborso idoneo su Stripe prima di redigere un'email di conferma personalizzata. Dust riduce la procedura di rimborso da circa un'ora a pochi secondi. "Invece di affogare in una lunga serie di attività di scarso valore, i team riescono a massimizzare il tempo dedicato al lavoro critico e i clienti se ne accorgono", ha affermato Nicolas Chinot, direttore generale per gli Stati Uniti di Dust.
Azione per i fondatori: condurre un progetto pilota per il movimento di denaro tramite agenti
Una volta che un agente ha superato le fasi 1 e 2, conduci progetti pilota controllati sui movimenti di denaro per convalidare le sue capacità. Inizia con trasferimenti nominali una tantum tra account finanziari interni, quindi testa le transazioni ricorrenti o pianificate. Registra ogni azione che esegue e la policy che l'ha consentita, e testa rigorosamente le regole di inoltro per assicurarti che un essere umano venga avvisato per esaminare le eccezioni e possa mettere in pausa o annullare la transazione.
Bilanciamento tra accesso e controllo per gli agenti
Man mano che un agente assume maggiori responsabilità, ha bisogno di accedere ai dati finanziari e agli strumenti che forniscono il contesto su come opera l'attività. Un singolo record di pagamento, ad esempio, non spiega se un improvviso picco di spesa sia una nuova iniziativa di crescita o un aumento del prezzo di un servizio. Dati più ampi su ricavi, spese e persino sulla raccolta fondi aiutano l'agente a interpretare in modo accurato il significato di tale picco.
Questi [agenti] non conoscono la tua architettura, non sanno cosa sta succedendo su Slack, non sanno di questa nuova versione del prodotto che ha causato un aumento di spesa.”
Per sbloccare questa visione completa è necessario accedere ai sistemi in cui risiedono i dati. Questo però non significa concedere agli agenti ampie autorizzazioni per ciascuno di essi. L'infrastruttura finanziaria basata su agenti, quindi, deve fare due cose: fornire agli agenti il contesto di cui hanno bisogno e offrire alle start-up un controllo preciso su ciò a cui gli agenti possono accedere e su ciò che possono preparare ed eseguire.
Come Stripe supporta la finanza basata su agenti
La maggior parte delle start-up sta sviluppando agenti attorno a strumenti, dati e processi propri. Stripe mette i dati finanziari e le funzionalità di gestione del denaro a disposizione degli agenti scelti da un'attività, con controlli chiari su ciò a cui tali agenti possono accedere e che possono fare.
Con Stripe MCP, le attività possono collegare strumenti di intelligenza artificiale all'API di Stripe e alla documentazione Stripe. Stripe Financial Connections aggiunge in modo sicuro i saldi di account esterni e i dati delle transazioni. Stripe sta inoltre sviluppando il supporto per i flussi di lavoro degli agenti tramite la Stripe CLI e la Stripe Console, il nostro assistente integrato della Dashboard.
Stripe Treasury per gli agenti estende questi flussi di lavoro alla gestione del denaro. Gli agenti possono analizzare i dati finanziari, spostare fondi tra i saldi Stripe supportati, creare destinatari, inviare pagamenti e convertire le valute. Le autorizzazioni granulari controllano l'accesso degli agenti e le azioni che spostano fondi live richiedono la conferma umana per impostazione predefinita.