Zalos raccoglie 3,6 milioni di dollari per automatizzare i flussi di lavoro finanziari

      La startup YC Fall 2025, fondata da un ex GM di Agicap e un ex ingegnere di Apple Pay, converte le registrazioni dello schermo dei flussi di lavoro finanziari direttamente in agenti informatici, senza necessità di integrazione API. 14 Peaks ha guidato il round, con la partecipazione di Cohen Circle e 20VC.

      Il stack software del CFO è sia il problema che il vincolo. I team finanziari delle imprese operano tipicamente su una combinazione di ERP, CRM, fogli di calcolo, email e piattaforme bancarie costruite in tempi diversi, da fornitori diversi, per scopi diversi.

      Le API tra questi sistemi sono spesso incomplete o assenti, il che significa che i team finanziari assorbono da soli il divario di integrazione, scaricando manualmente, riformattando, caricando e riconciliando i dati tra i sistemi per completare compiti che dovrebbero essere automatizzati.

      Zalos, una startup con sede a San Francisco e Londra emersa dal batch di Y Combinator dell'autunno 2025, ha raccolto 3,6 milioni di dollari sulla tesi che la soluzione non è un nuovo ERP ma un nuovo tipo di agente che opera lo stack esistente come farebbe un analista umano.

      Il round è guidato da 14 Peaks, la società di venture capital svizzera, con la partecipazione di Cohen Circle e 20VC. La lista degli angel è notevole per la sua specificità di dominio: Mike Lenz, CFO di FedEx; Ian Sutherland, CFO della banca commerciale britannica Tide; Paul Forster, fondatore di Indeed; e altri con esperienze nel software finanziario, contabilità fornitori e infrastruttura aziendale.

      L'approccio tecnico è insolitamente diretto. Piuttosto che richiedere integrazioni API o connettori personalizzati, Zalos addestra agenti a partire dalle registrazioni dello schermo dei flussi di lavoro reali che i team finanziari eseguono all'interno dei loro strumenti esistenti.

      Un ciclo di fatturazione registrato in NetSuite, un processo di riconciliazione in SAP S/4HANA, o una chiusura di fine mese in Sage diventano l'input per l'addestramento. L'agente quindi replica quella sequenza, accedendo con un nome utente e una password, navigando tra le schermate, inserendo dati, gestendo l'autenticazione a due fattori, senza alcuna modifica al sistema sottostante.

      Ogni azione è catturata in un registro auditabile, e la piattaforma possiede la certificazione SOC 2 Parte II. L'evitare la dipendenza dalle API è l'intuizione commerciale: la maggior parte degli sforzi di automazione aziendale in finanza si arrestano perché le API non esistono, non espongono i dati giusti, o richiedono mesi di lavoro di integrazione prima che qualcosa funzioni.

      I due fondatori sono giunti alla stessa conclusione da direzioni diverse. William Fairbairn, CEO, ha trascorso anni come General Manager nel Regno Unito presso Agicap, una società di software focalizzata sui CFO valutata intorno agli 800 milioni di dollari, dove ha avuto centinaia di conversazioni con leader finanziari la cui frustrazione costante era l'implementazione dell'ERP: progetti che richiedono più di un anno, offrono un modesto vantaggio quando hanno successo e comportano reali conseguenze professionali quando vanno male.

      Hung Hoang, CTO, ha trascorso cinque anni in Apple, lavorando sul prodotto Buy Now Pay Later di Apple Pay e su altre iniziative di intelligenza artificiale, ed è diventato focalizzato sugli agenti informatici anche grazie al lavoro presso Twin, un laboratorio specificamente dedicato alla tecnologia. I due si sono incontrati a Y Combinator e hanno iniziato a costruire Zalos nell'ottobre 2025.

      Il posizionamento di mercato è chiaro ma contestato. Le capacità di utilizzo dei computer di OpenAI e di Anthropic operano entrambe a livello di utilizzo generale, agenti che possono eseguire compiti su qualsiasi interfaccia.

      Zalos sta scommettendo su qualcosa di diverso: che le operazioni finanziarie richiedono livelli di precisione, tracce di audit e competenze specifiche di dominio (manipolazione di Excel, navigazione ERP, logica di categorizzazione) che gli agenti a uso generale non possono fornire in modo affidabile. I clienti attuali dell'azienda sono team finanziari di medie e grandi imprese; prevede di espandersi in ulteriori ERP aziendali e sistemi on-premise con il nuovo capitale.