どのようなビジネスにおいても、支払いの追跡と整合性の確保は容易なことではないが、B2B の分野では、販売先企業が実際に期日通りに支払いを行い、根拠のない言い訳で支払いを踏み倒したり、廃業したり、巧妙な会計処理、倒産、訴訟、その他の手段で支払いを逃れようとしたりしないことを確認することが、さらに難しい課題となっている。このような問題は、B2C の分野では稀だ。

商品を大量に販売する卸売業者などのB2B企業は、顧客に提供する商品やサービスの代金を確実に受け取るにはどうすればいいのだろうか。サンフランシスコに設立された2年目の AI スタートアップ Slope はゴールドスタンダードを作ろうとしている。B2B の支払い追跡・受領プラットフォームで一部は独自ルールベース技術、一部は OpenAI の「GPT-3.5 Turbo」を利用している。Slope はまた、自社独自の大規模言語モデル（LLM）を開発している。

同社は9月27日、Fred Wilson 氏が率いる有名な Union Square Ventures のリードした3,000万米ドルのエクイティラウンドを実施し、OpenAI の CEO 兼共同創業者 Sam Altman 氏も参加したことを発表した。わずか18人のフルタイムの従業員からなる無駄のないチームにとっては、高額な資金である。

「我々は非常に効率的に経営しています。」と、Slope の CEO 兼共同設立者 Lawrence Lin Murata 氏は、VentureBeat に語った。Lin Murata 氏は、故郷のブラジルで両親が営む卸売業で働いた経験から、B2B ベンダーが直面する課題を身をもって体験したという。

B2B 企業にとって、迅速な資金調達とベンダーへの送金は生命線です。（Lin Murata 氏）

Slope のテクノロジーは、B2B顧客の決済ジャーニー全体に情報を提供

同社は今回調達した資金を、チームとテクノロジーの強化に充てる。その中には、Slope の顧客がクレジットカード、ACH（自動手形交換所）、国際決済など、顧客からの支払いに利用できるオンライン支払・請求書作成ツールが含まれる。

私たちは、顧客のオンボーディング、リスク評価から始まり、リコンサイルに至るまで、その間のすべてを含みます。（Slope 創業者兼 CPO Alice Deng 氏）

これには、Slope がバイヤーの信用リスク、請求書発行、現金申請請求、減額、そして（B2B 顧客の）会計システムとの同期までを分析することが含まれる。

Slope はさらに、顧客の顧客に融資を提供しており、前払いできない顧客はスロープの支払いシステムを通じて直接融資を受けることができる。

また、Deng 氏によれば旧態依然とした不明瞭な B2B 決済ワークフローに、新たなレベルの可視性を提供するという。

この新しい可視性の一例として、「Slope Timeline」がある。Slope Timeline は、Slope のビジネストランザクションの理解を利用して、B2B ベンダーとその顧客にほぼリアルタイムで支払いや製品出荷の状況を知らせる機能だ。

買い手も売り手も、ミリ秒単位でどの段階にいるのかを正確に理解することができます。これは、従来のように注文はまだか、発送はされたのか、電信送金は照合されたのかを疑問に思っていた企業にとっては顕著な改善です。（Deng 氏）

クリーンデータの基盤

企業顧客の B2B 決済を理解し、最新情報を提供し、リスク回避を支援するスロープのアプローチの鍵は、顧客からクリーンデータを入手することに重点を置いていることだ。

その基礎となるのがクリーンデータであり、それがシステム内のすべての原動力となります。我々は AI の会社だが、実はクリーンデータの会社なのです。（Deng 氏）

クリーンデータを達成するために、Slope は企業顧客と協力し、その顧客が受注、処理、出荷している注文に関するすべてのデータを収集する。

そのデータは、私たちのプラットフォーム内で顧客に役立つようにフォーマットされ、表面化されます。（Lin Murata 氏）

GPT を斬新な方法で活用、企業の取引データを不正リスク分析ツールに変える

ここで、Slope の AI アプローチの一部が登場する。Slope は、4月に発表されたツール「SlopeGPT」を使用して、B2B バイヤーの信用度と詐欺リスクを評価し、売り手／Slope の顧客のリスクを最小限に抑えるために最適な与信を行うことができる。

SlopeGPT は、Slope の企業顧客の取引と発注のデータを取得し、OpenAI の GPT の専用インスタンス（パブリックインターネット上ではなく、第三者がアクセスできるものでもない）を通して実行し、データをクラスタリングして、どのタイプの支払いが定期的で、どれが異常かを判断できる埋め込みにする。そして、Slope はこれらの埋め込みデータとその他のルールベースのデータ管理技術を使用して、顧客とその顧客の両方に関連するデータと提案を提示するのだ。

SlopeGPTは、買い手に融資／信用を与えるためのリスクを分析する際、その手がかりを探すこともできる。

変則的な活動や、誰かが別の事業者になりすましたり、別の事業者から情報を盗んだり、意図的にキャッシュフローを好調に見せようとして、突然振り込んだりするようなことがあれば、こうした多くの異常を検知して支払いを防ぐことができます。（Lin Murata 氏）

Slope は、18ヶ月間にわたって250万件の銀行取引を GPT に供給することで、この目的のために GPT の力を発見した。

創業者たちによれば、同社はまた、公的データに基づいて訓練された独自の LLM を開発し、リスクを正確に特定する上でさらに優れた性能を発揮しており、間もなくリリースされる予定だという。

【via VentureBeat】 @VentureBeat

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