AI Accounting Tidak Hanya Menjual Kecepatan, Tetapi Menjual Kontrol

Rillet, startup AI accounting, baru saja mengumumkan pendanaan 100 juta dolar dengan valuasi 1 miliar dolar. Menurut laporan TechCrunch, putaran ini terjadi sangat cepat, hanya sekitar 48 jam setelah board meeting yang menunjukkan pertumbuhan perusahaan.

Angkanya memang menarik. Rillet baru keluar dari stealth sekitar dua tahun lalu, sudah mengumpulkan total pendanaan sekitar 200 juta dolar, dan memiliki sekitar 600 pelanggan. Banyak pelanggan itu disebut ingin meninggalkan sistem accounting lama seperti Oracle, NetSuite, Intuit, Sage Intacct, SAP, Workday, dan Microsoft.

Di permukaan, ini terlihat seperti cerita klasik AI startup: produk baru, investor besar, pertumbuhan cepat, lalu status unicorn.

Tetapi bagian yang lebih penting bukan hanya valuasinya. Yang lebih penting adalah alasan mengapa produk seperti ini mendapatkan momentum.

Accounting sedang menghadapi tekanan nyata. Di Amerika Serikat, jumlah lulusan accounting menurun, banyak finance leader sulit mencari talenta accounting dan CPA, sementara kebutuhan accounting diperkirakan tetap tumbuh. Dengan kata lain, masalahnya bukan sekadar perusahaan ingin memakai AI karena sedang populer. Banyak tim finance memang kekurangan kapasitas untuk mengerjakan pekerjaan rutin yang terus bertambah.

Di titik ini, AI accounting menjadi menarik bukan karena menggantikan semua accountant, tetapi karena mencoba mengambil beban kerja yang berulang: data entry, rekonsiliasi, pengambilan angka, klasifikasi, dan workflow yang biasanya memakan banyak waktu.

The Core Update

Rillet membangun platform accounting yang sejak awal dirancang untuk bekerja dengan AI agents. Bukan software lama yang diberi fitur AI di pinggirnya, tetapi sistem yang memang menganggap agent sebagai bagian dari cara kerja finance.

Menurut CEO Rillet Nicolas Kopp, pelanggan mereka bukan hanya mencoba produk dalam bentuk pilot kecil. Banyak yang benar-benar mengganti sistem accounting dan ERP lama. Ini penting, karena di dunia finance, mengganti sistem inti bukan keputusan ringan.

Accounting menyimpan data sensitif. Kesalahan kecil bisa berdampak ke laporan, audit, pajak, cash flow, dan keputusan bisnis. Karena itu, kalau perusahaan berani memindahkan proses dari sistem lama ke platform baru, biasanya ada alasan yang lebih kuat daripada sekadar ingin mencoba teknologi baru.

Rillet juga menekankan beberapa hal yang penting untuk enterprise: model routing, pencegahan data dipakai untuk training model, tidak ada cross-training antar pelanggan, serta fitur governance untuk melihat dan mengaudit keputusan AI agent.

Bagian terakhir ini sangat penting.

AI agent di finance tidak cukup hanya bisa menjawab cepat. Ia harus bisa diperiksa. Accountant perlu tahu angka mana yang diambil, bagaimana angka itu dihitung, keputusan apa yang dibuat, dan jejak prosesnya seperti apa.

Tanpa itu, AI hanya menjadi kotak hitam yang terlihat pintar tetapi sulit dipercaya.

The Reality Check

Cerita Rillet mudah dibaca sebagai tanda bahwa AI akan segera menggantikan accountant. Tetapi kesimpulan seperti itu terlalu cepat.

Masalah accounting hari ini bukan hanya kurang automation. Masalahnya juga ada di shortage, beban kerja, kualitas data, sistem lama, dan proses approval yang sering tersebar di banyak tempat.

Banyak perusahaan sudah punya tool finance. Mereka punya ERP, spreadsheet, email approval, dashboard, dan laporan bulanan. Tetapi pekerjaan tetap berat karena prosesnya tidak selalu mudah dibaca.

Angka masuk dari satu sistem. Bukti transaksi ada di tempat lain. Approval terjadi lewat email atau chat. Koreksi dilakukan manual. Laporan dibuat setelah banyak orang mengejar update. Ketika ada pertanyaan audit, tim harus membuka ulang jejak pekerjaan yang tersebar.

AI bisa membantu, tetapi hanya kalau proses dasarnya cukup jelas.

Jika chart of accounts berantakan, aturan approval tidak konsisten, data vendor tidak rapi, dan definisi status transaksi tidak disepakati, AI akan mempercepat kekacauan yang sama. Mungkin tampilannya lebih modern, tetapi sumber masalahnya belum hilang.

Karena itu, fitur governance Rillet menarik. Bukan karena terdengar canggih, tetapi karena menunjukkan arah yang lebih sehat: AI di finance harus bisa diaudit.

Untuk pekerjaan sensitif, pertanyaan utamanya bukan hanya:

• apakah AI bisa mengerjakan ini?
• apakah AI lebih cepat dari manusia?
• apakah AI bisa mengurangi pekerjaan manual?

Pertanyaan yang lebih penting adalah:

• siapa yang boleh menyetujui hasilnya?
• apa yang terjadi kalau AI salah mengambil angka?
• bagaimana tim melihat jejak keputusan?
• kapan manusia wajib masuk?
• data apa yang boleh dikirim ke model?
• bagaimana kontrol dibuat tanpa membuat proses kembali lambat?

Di sinilah banyak bisnis perlu lebih hati-hati. AI accounting bukan sekadar fitur produktivitas. Ia masuk ke area yang menyentuh trust, compliance, dan keputusan finansial.

Kalau bisnis hanya mengejar automation tanpa membangun kontrol, risiko baru akan muncul. Laporan bisa terlihat lebih cepat, tetapi belum tentu lebih dapat dipercaya.

The Havedev Way

Dari sudut pandang Havedev, pelajaran terbesar dari Rillet bukan bahwa semua bisnis harus segera mengganti software accounting.

Pelajaran yang lebih berguna adalah: AI akan paling bernilai di area yang punya pekerjaan rutin tinggi, kekurangan kapasitas manusia, dan kebutuhan kontrol yang jelas.

Finance adalah contoh yang kuat. Banyak tugasnya berulang, tetapi dampaknya besar. Banyak datanya terstruktur, tetapi konteksnya tetap penting. Banyak proses bisa dibantu AI, tetapi hasil akhirnya tetap harus bisa dipertanggungjawabkan.

Untuk bisnis yang sedang memikirkan AI di finance, langkah awal sebaiknya bukan langsung memilih platform paling baru.

Mulai dari memetakan proses yang paling sering memakan waktu:

• input invoice
• rekonsiliasi pembayaran
• pencocokan transaksi
• approval pengeluaran
• laporan cash flow
• follow-up tagihan
• closing bulanan
• audit dokumen

Lalu cek bagian mana yang paling sering macet.

Apakah masalahnya data tidak lengkap? Apakah approval terlalu lambat? Apakah status pembayaran tidak jelas? Apakah laporan dibuat manual dari banyak sumber? Apakah tim finance terlalu sering mengejar bukti transaksi dari tim lain?

Jawaban ini lebih penting daripada nama tool.

AI bisa membantu kalau bisnis sudah tahu pekerjaan mana yang ingin dipercepat dan kontrol apa yang tidak boleh hilang. Tanpa itu, bisnis berisiko membeli automation yang terlihat modern tetapi tetap membutuhkan pengecekan manual di belakangnya.

Untuk banyak perusahaan, tahap pertama mungkin bukan AI agent penuh. Mungkin cukup merapikan struktur data invoice, membuat status approval yang jelas, menyambungkan form pengeluaran ke spreadsheet, atau membuat dashboard sederhana untuk melihat transaksi yang belum lengkap.

Setelah alur dasarnya rapi, automation menjadi lebih masuk akal. Setelah automation stabil, AI bisa masuk untuk membantu klasifikasi, ringkasan, pencocokan, dan analisis.

Urutannya penting.

Jangan mulai dari AI kalau prosesnya belum bisa dijelaskan. Jangan mulai dari agent kalau approval masih kabur. Jangan mulai dari dashboard kalau sumber datanya belum dipercaya.

Rillet menunjukkan bahwa pasar mulai percaya pada AI-native finance. Tetapi kepercayaan itu tidak datang hanya dari kemampuan model. Kepercayaan datang dari kontrol, governance, keamanan data, dan kemampuan manusia untuk memeriksa keputusan AI.

Itu juga yang perlu diingat bisnis saat melihat hype AI.

AI yang baik bukan hanya membuat pekerjaan lebih cepat. AI yang baik membuat pekerjaan lebih mudah dibaca, lebih mudah diaudit, dan lebih mudah dipertanggungjawabkan.

Jika bisnis ingin memakai AI untuk finance, accounting, atau operasi internal, mulai dari pertanyaan sederhana: proses mana yang paling berulang, paling mahal kalau salah, dan paling sulit dilacak hari ini?

Kalau jawabannya sudah jelas, teknologi bisa dipilih dengan lebih tenang.

Dapatkan Audit Teknis Gratis untuk meninjau proses finance, operasional, dan automation yang bisa dirapikan sebelum bisnis Anda menambahkan AI ke workflow penting.

---

Sumber referensi berita: TechCrunch