对于任何企业来说，跟踪和确保支付的完整性都不是一项容易的任务，但在B2B领域，还存在着额外的困难，需要确保你销售给的公司真的会按时付款，不会以无理由拒付，不会破产，也不会通过巧妙的会计手段、破产、诉讼或其他方式敷衍你。这些问题在B2C领域中要少得多。

B2B公司，如批发商销售大批量产品，如何确保他们能够按时为他们提供的产品和服务支付费用？旧金山的人工智能初创公司Slope成立两年，正在尝试创建一个业界标准：一个B2B支付跟踪和收款平台，部分由其自身的“rules-based”的技术驱动，部分由OpenAI的GPT-3.5 Turbo驱动。Slope还在开发自己的专有内部大型语言模型(Large Language Models，LLMs)。

该公司今天宣布完成了3000万美元的股权融资，由著名风险投资公司Union Square Ventures的Fred Wilson领投，OpenAI的首席执行官兼联合创始人Sam Altman参与投资，迄今为止总共筹集了1.87亿美元。对于只有18名全职员工的精干团队来说，这是一笔巨款。

Slope的首席执行官和联合创始人Lawrence Lin Murata在与VentureBeat的视频通话中表示：“我们的运作非常高效。”Lin Murata说，他亲身经历了B2B供应商在他们祖国巴西经营的批发商品业务中面临的挑战。

他补充说：“对于B2B企业来说，能够迅速获得资金并向他们的供应商发送资金是他们的命脉。”

Slope的技术涵盖了整个B2B客户支付过程

该公司将利用这笔资金继续建设团队和技术，其中包括一个在线支付和发票工具，Slope的客户可以使用该工具接受来自他们的客户的支付，包括信用卡、ACH(自动清算系统)和国际支付。

Slope联合创始人兼首席产品官Alice Deng表示：“我们从客户登记、风险评估开始，一直到对账，处理中间的一切。”她还表示，Slope还会分析买方的“信用风险、开票、计费、现金申请、减免等问题，一直到与B2B客户的会计系统同步，这一切都在我们的平台上处理。”

Slope还为其客户的客户提供融资，允许那些无法提前付款的客户直接通过Slope的支付系统获得信用。

Deng还表示，Slope为B2B支付流程提供了一种新的“可见性”，因为这些流程可能“过时”且不太透明。

这种新的可见性的一个例子是Slope Timeline，该功能利用Slope对企业交易的理解，几乎实时地向B2B供应商和他们的客户提供付款和产品发货状态的信息。

Deng表示：“买方和卖方都会精确地了解自己的阶段，到毫秒级别。”这相对于传统的企业常常会疑惑“我的订单是否已开启，是否已发货？我的电汇款已对账吗？”来说，这是一个明显的改善。

“干净数据”的基础

Slope的方法的关键在于从企业客户那里获得“干净数据”，以理解、提供关于B2B支付的最新信息，并帮助降低风险。

Deng说：“这的确是我们系统的基础，它驱动着系统的一切。”“我们是一家人工智能公司，但实际上我们是一家干净数据公司。”

为了获得“干净数据”，Slope与企业客户合作，收集关于这些客户所接收、处理和发货的订单的所有数据。

“这些数据在我们的平台上以对客户有用的方式进行格式化和呈现，”Lin Murata说。

SlopeGPT以一种新颖的方式利用了GPT的优势，将企业的交易数据转化为欺诈风险分析工具

这就是Slope的一些人工智能方法的运用：Slope能够评估B2B买方的信用价值和欺诈风险，并利用SlopeGPT为卖方/Slope的客户提供最佳信用，以减少风险。该工具于四月份推出。

SlopeGPT使用Slope的企业客户的交易和采购订单数据，通过专用的OpenAI GPT实例（不在公共互联网上，也无法由第三方访问）对数据进行聚类，以确定哪些类型的支付是正常的，哪些是异常的。然后，Slope使用这些聚类和其他基于规则的数据管理技术，向其客户和他们的客户提供相关数据和建议。

在分析买方的风险以授予其融资/信用的过程中，SlopeGPT还可以寻找线索。

Lin Murata表示：“如果出现异常活动，或者有人假装成另一家企业，或者窃取另一家企业的信息...如果他们故意试图展示强劲的现金流，然后突然进行资金转移，我们可以检测到这些异常情况以防止支付。”

Slope通过将自己在18个月内进行的250万次银行交易输入到GPT中，发现了GPT在这方面的威力。

创始人表示，该公司还开发了自己的专有LLM，经过对公共数据的训练，它在准确识别风险方面的表现更好，并将很快发布。