Tesorio recauda $ 10M Serie A para ayudar a las empresas a rastrear su flujo de caja

Tesorio recauda $ 10M Serie A para ayudar a las empresas a rastrear su flujo de caja

Tesorería, una startup que ayuda a las empresas a agregar y analizar sus datos de flujo de caja, anunció hoy que ha recaudado una ronda Serie A de $10 millones liderada por Madrona Venture Group de Seattle. Participaron los inversores existentes First Round Capital, Floodgate, Y Combinator, Fathom Capital y Fuel Capital. Esto lleva el financiamiento total de Tesorio a $17 millones. Hope Cochran de Madrona se unirá al directorio de la compañía.

La empresa está abordando un mercado interesante que está sorprendentemente desatendido, dado que es probable que todas las empresas deseen poder realizar un seguimiento de su flujo de efectivo lo más cerca posible. Sin embargo, en la mayoría de las empresas, eso todavía se hace con la ayuda de hojas de cálculo de Excel. El hecho de que Jeff Epstein, ex director financiero de Oracle; Ron Gill, ex director financiero de NetSuite; y Greg Henry, director financiero de Couchbase y ex vicepresidente sénior de finanzas en ServiceNow, todos dieron fondos ángeles a Tesorio, lo que demuestra cuán grande es este problema.

“Empresas multimillonarias ejecutan su flujo de caja en Excel, y eso es real”, me dijo el cofundador y director ejecutivo de Tesorio, Carlos Vega. “Lo que eso no te permite hacer es usar todos los datos que entran en ese flujo de efectivo de una manera inteligente. […] Imagina que todo eso podría estar conectado e interconectado, y eso es básicamente lo que estamos construyendo”.

Tesorio ayuda a las empresas a agregar todo su flujo de efectivo (de alguna manera, puede pensar en él como una Casa de la Moneda para las empresas) y luego ejecuta sus modelos de IA para predecir la salud financiera general de una empresa. Los clientes actuales incluyen Veeva Systems, Box y WP Engine, que utilizan los sistemas de la empresa para, por ejemplo, automatizar sus operaciones de cuentas por cobrar para comprender cuándo es probable que paguen los clientes. Si bien existen otras herramientas que lo ayudan a administrar el flujo de trabajo general, Vega argumenta que Tesorio es diferente porque puede extraer datos de todos estos sistemas dispares y crear un pronóstico de flujo de efectivo basado en esto.

“Muchos departamentos tienen sistemas de registro para registrar cosas como asientos contables, información bancaria, facturación, interacciones con clientes, gastos, etc.”, explicó Vega. “La emocionante oportunidad es unir esos datos dinámicamente para que pueda tener una vista multifacética de la trayectoria de su negocio (con un enfoque en los efectos en el flujo de efectivo) y luego automatizar las palancas que pueden ayudarlo a impactar el efectivo”.

Si bien la compañía no reveló ninguna cifra de ingresos, sí notó que sus ingresos crecieron 4 veces año tras año en 2018.

Como me dijo Vega, por lo general son los equipos financieros y los CFO los que adoptan Tesorio. La compañía se enfoca en incorporar empresas con 100 a 3,000 empleados y ya tiene varios clientes internacionales también. En total, la plataforma ha analizado $56 mil millones en pagos, 10 millones de facturas y 5 millones de actividades de usuarios. Al igual que con todos los servicios de aprendizaje automático, cada nueva transacción también ayuda a que sus modelos sean más precisos.

Como de costumbre, Tesorio utilizará la nueva financiación para expandir su producto, con un enfoque especial en agregar integraciones con otros sistemas financieros, y expandir sus iniciativas de comercialización.

Hope Cochran de Madrona, quien fue directora financiera de una empresa pública durante su tiempo en Clearwire y King Digital, enfatizó la necesidad de un servicio como este. “La métrica financiera definitiva para una empresa es el efectivo”, escribe en el anuncio de hoy. “No solo el saldo actual, sino la trayectoria del saldo. En la gran mayoría de empresas, este análisis se realiza en una hoja de cálculo. Uno que contiene muchos enlaces, a menudo referencias circulares, y extrae datos de múltiples fuentes. El riesgo de un error, de una ruptura, es alto”.


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