Finance · Analyste financier
Une prévision financière en direct, construite à partir de vos propres comptes.
Chaque mois, il dérive un modèle prévisionnel piloté par les inducteurs directement de vos données comptables et de facturation — puis vous donne une lecture claire de la trésorerie, de l'autonomie et de ce qui les fait bouger. Il fonctionne pour toute entreprise — SaaS, services, agence, retail, e-commerce, industrie et plus encore. Une seconde IA d'un autre fournisseur relit le récit avant que vous ne le voyiez, et vous l'approuvez avant son envoi. Il est en lecture seule sur chaque outil connecté : il ne passe jamais d'écriture et ne clôture jamais un exercice.
De la clôture des comptes à un récit dans votre file d'approbation
Clôture des comptes
Un rafraîchissement mensuel se déclenche depuis QuickBooks ou Xero.
Modèle dérivé
Inducteurs issus du grand livre ; courbes de cohortes aussi, pour les entreprises par abonnement.
Scénarios exécutés
La bibliothèque de scénarios s'exécute ; un récit d'écart est rédigé.
Vous approuvez
Une seconde IA le relit ; puis il attend votre validation.
Comptes non clôturés sous 35 jours ? Un contrôle de qualité des comptes refuse de s'exécuter plutôt que de raconter une prévision sur des chiffres périmés — il vous indique l'écart à la place. Besoin d'une lecture entre deux rafraîchissements ? Tapez /runway sur Slack à tout moment.
Le contrat
Ce qu'il fait en autonomie, ce qu'il vérifie avec vous, ce à quoi il ne touche pas.
Fait en autonomie
- Dérive automatiquement un modèle prévisionnel piloté par les inducteurs depuis votre grand livre QuickBooks ou Xero chaque mois — chiffre d'affaires, coûts, marge, trésorerie et effectifs, quel que soit ce que votre entreprise vend.
- Pour les entreprises par abonnement, ajuste des courbes de rétention par cohorte à partir de votre historique Stripe réel — pas de tableur de cohortes manuel.
- Superpose des références macroéconomiques en direct — le taux directeur de la Fed, la croissance sectorielle et les normes de consommation de trésorerie — pour que le modèle soit ancré dans un contexte extérieur, pas seulement vos 12 derniers mois.
- Exécute une bibliothèque de scénarios à chaque rafraîchissement — base, prudent, agressif, plus tout scénario personnalisé que vous avez enregistré.
- Fait remonter les 3 principales hypothèses qui pilotent votre prévision, chacune avec le chiffre concret qu'elle fait bouger.
- Raconte l'écart entre chaque hypothèse et les chiffres réels en français clair, avec le chiffre source derrière chaque affirmation.
- Sur les offres supérieures, il rédige votre dossier de conseil trimestriel à partir du même modèle — un PDF de 12 à 14 pages, récit et graphiques, chaque euro et pourcentage cité à une transaction source.
Vérifie d'abord avec vous
- Le récit d'écart mensuel est placé en file pour votre approbation avant son envoi — vous l'approuvez, le modifiez ou le rejetez. Rien ne part de façon autonome.
- Une modification d'hypothèse en langage naturel vous montre un aperçu des deltas analysés avant de l'appliquer à un scénario.
- Lorsqu'une référence macroéconomique superposée s'écarte de plus de 20 % de votre propre chiffre, cette hypothèse vous est transmise plutôt qu'appliquée en silence.
- Si le contrôle de qualité des comptes bloque un rafraîchissement, il fait remonter l'écart précis et attend — il n'exécute pas de prévision sur des chiffres auxquels il ne fait pas confiance.
Ne touche pas à
- Clôturer vos comptes, passer une écriture au grand livre ou modifier quelque grand livre que ce soit — il est en lecture seule sur chaque outil connecté.
- Recatégoriser des transactions ou faire de la tenue de livres — il lit vos comptes, il ne les corrige pas.
- Déclarations fiscales, taxe sur les ventes ou formulaires 1099 — c'est un outil de prévision, pas un préparateur fiscal.
- Le matériel de levée de fonds destiné aux investisseurs — le récit d'écart sert uniquement de contexte interne pour le conseil.
- Envoyer des e-mails à vos clients, ou prendre toute action en dehors du tableau de bord et de Slack.
Plusieurs entités juridiques ? La consolidation multi-entité est une fonctionnalité du palier Business et au-delà — Solo et Team prévoient une seule entité.
Matrice de capacités complète issue du registre des rôles
MAÎTRISÉ
- Driver-based forward model auto-derived from QB + Stripe + HubSpot. Revenue model auto-shapes to your data: cohort × ARPU × retention for SaaS, repeat-purchase rate × AOV for e-commerce, recurring-contract retention for services. OpEx model from headcount × loaded cost + tools + marketing efficiency. 3-statement linked through AR-DSO, AP-DPO, deferred revenue. Driver-derivation runs nightly; operator can override per-driver in plain English.
- Append-only versioned assumption ledger with audit trail. Every assumption ('hiring pace 2/quarter', 'Q3 enterprise close rate 22%', 'churn 3.5%') is a row in an append-only ledger — never updated, never deleted. Each edit creates a new version with author, timestamp, prior value, and the rationale you typed. The model rebuilds from the current assumption-version set on every refresh. CLAUDE.md principle #2 made operational for the Financial Planning & Analysis surface.
- Cohort retention curve auto-fit from Stripe actuals. Reads Stripe subscription events, computes per-cohort retention curves (monthly cohort × month-since-signup → retained %), fits a decay model, and uses the fitted curve as the forward retention driver. Non-SaaS equivalents: repeat-purchase rate decay from QB invoice patterns for e-commerce; recurring-contract retention for services. Operator can override the fitted curve.
- Macro auto-overlay — Fed rate + wages + sector benchmarks. Daily refresh from public sources: Fed funds rate (cost-of-capital input for runway-extension decisions), Carta + Levels.fyi wage benchmarks by role/level/region (headcount cost assumption sanity), SaaS Capital + OPEXEngine sector growth / burn-multiple / NRR norms for SaaS, NFIB SMB index for non-SaaS. The model surfaces every assumption against its macro-overlay range — 'your Q3 enterprise close-rate assumption 28% sits at the 90th percentile of SaaS Capital benchmark — verify or revise.'
- Scenario library — base / conservative / aggressive + custom. Three pre-built scenarios run on every model refresh (base = your assumptions; conservative = −20% growth / +20% costs; aggressive = +20% growth / +20% costs). Custom scenarios accept natural-language input ('what if I raise $2M at 15% dilution and hire 4 engineers') — the scenario builder parses the prompt into assumption deltas you preview before the rerun. Every scenario saves with a name + creation timestamp + cited assumption changes.
- Sensitivity analysis — top-3 assumptions driving runway. On every refresh, the model computes which 3 assumptions would shorten runway most if they moved by ±10% — surfaced as a ranked list with delta-runway in weeks per +10% / −10% move per assumption. The founder sees not just 'runway 47 weeks' but 'runway is 64% driven by your Q3 enterprise close-rate assumption — if that drops 5pts you lose 8 weeks.'
- Monthly AI-narrated assumption-vs-actuals drift. On the day books close (≤35 days post month-end), the Tier-3 cross-family supervised worker narrates the drift between every assumption and what actually happened in plain English. 'CAC payback slipped 14→17 because Q1 cohort retention dropped 2pts; the macro benchmark for your stage is 14 — your prior assumption was at the benchmark, the actual is below it.' Every claim cites a source GL transaction or Stripe event. Lands in /app/fpa + Slack #finance digest channel.
- Slack /runway slash command + Slack-native model Q&A. Real-time read from the latest model state. /runway returns the current runway + the macro context + the top-3 sensitivity-driving assumptions. Free-form Slack Q&A ('what's our gross margin trend over the last 6 months?', 'how much would runway extend if I cut $50K headcount?') returns answers grounded in the live model + actuals. Quoted answers always cite the relevant model row + the source transaction chain.
- 13-week rolling cash forecast with P10/P50/P90 confidence bands. Pulls cash actuals from QB + Stripe + Mercury + Brex + Ramp (read-only); projects the next 13 weeks of cash-in / cash-out from the driver model + AR-DSO + AP-DPO + scheduled payroll. Confidence bands derived from scenario library (P10 = conservative, P90 = aggressive). Surfaces in /app/fpa + emits a weekly Slack digest every Monday 07:00 local-time with the next-13-week chart.
- Append-only audit log + Tier-3 supervisor on monthly narrative. Every assumption change, scenario rerun, model refresh, and narrative emission is logged to the append-only audit_log table with tenant_id, user_id, timestamp, metadata. The monthly drift narrative routes to Tier 3 cross-family supervisor (Anthropic worker → OpenAI reviewer → Gemini tiebreaker on disagreement) — the narrative is the externally-visible artifact, so its guardrails sit at the strictest tier in the marketplace.
- Books-quality gate — refuse-to-run if books not closed in 35d. At onboarding and on every monthly refresh, the worker checks whether the customer's QB/Xero books are closed within the last 35 days, reconciled, and categorized above a minimum quality bar. If not, refuse to run the model — surface the specific gaps + recommend a bookkeeper (Pilot / Bench-refugee / Puzzle partner list). Brand-defense discipline: a narrated drift on garbage books is a credibility bomb, not a deliverable.
- Read-only by API-scope across every connected vendor. QuickBooks / Xero / Stripe / HubSpot / Mercury / Brex / Ramp tokens carry NO write scopes. Cannot post a journal entry, cannot recategorize a transaction, cannot modify a subscription, cannot move a deal stage, cannot move money. Read-only at the API-scope layer, not the prompt layer — schema-enforced refusal.
ASSISTÉ
- Macro-overlay variance > 20% triggers operator review. When the model finds any assumption sitting outside ±20% of the macro-overlay benchmark for your stage / sector / region, the monthly narrative banners it in /app/fpa and the worker pauses the auto-send pipeline for that month. Operator either revises the assumption or approves the overlay-variance with a rationale that audit-log records.
- Three-way supervisor disagreement — operator review. When worker / supervisor / tiebreaker all disagree on a narrative claim (e.g., direction of the drift, magnitude of the assumption miss), the narrative row routes to operator review in /app/fpa/inbox instead of auto-resolving. Today: pick the worker's verdict, log all three in audit_log, surface the conflict in the per-narrative detail. ≥50 instances needed before a deeper investigation.
- Natural-language assumption updates — operator preview before commit. When the operator types 'bump enterprise close rate to 25%' or 'churn assumption goes to 3.8%', the worker parses the language into a structured assumption-delta + previews the runway / ARR impact in /app/fpa before the operator confirms commit. Audit-log records the prompt + the parsed structured delta + the operator's confirmation.
- Monthly narrative review queue — operator approves before send. The Tier-3 monthly narrative lands in a review queue in /app/fpa/inbox by default. Operator can edit, approve, or reject before it ships to the Slack #finance channel or is included in the Board Pack Drafter's monthly internal update. Auto-send opens after the first 90 days once the operator has approved ≥6 narratives without material edits.
REFUSÉ
- Investor-facing fundraising material — internal board only. FTC / SAFE / 506(b) risk discipline. We never draft a fundraising pitch deck, never draft a SAFE, never draft any material that goes to a current/prospective investor in a fundraising context. We draft INTERNAL board updates (post-funding, post-info-rights). Board Pack Drafter (boris-v0) consumes our model output strictly for internal board communication. Schema-enforced — output type is 'internal_board_update', never 'fundraise_doc'.
- Opaque score outputs without underlying transaction citations. Every quantitative claim in any narrative, model output, or Slack answer cites a source transaction chain (stripe_invoice_X, qb_transaction_Y, hubspot_deal_Z) — never a single 'health score: 0.34' or 'risk index: 7'. Post-parse validator drops outputs that fail the citation check. The citation IS the unlock for finance trust.
- Modifying the chart of accounts or recategorizing transactions. The chart of accounts (CoA) is the bookkeeper's domain. We READ the CoA + the categorized transactions, we never WRITE to it. If we find a transaction that looks miscategorized (e.g., personal expense in COGS), we surface it in /app/fpa as a recommendation for the bookkeeper — never recategorize ourselves. API-scope + schema enforcement.
- Multi-entity consolidation (V1 single-entity; Phase 2 enterprise). V1 ships single-entity modeling — one QB/Xero file per tenant. Multi-entity consolidation (parent + subsidiaries + intercompany eliminations + currency translation) opens as Phase 2 enterprise after the first 25 paying SMB customers, per ADR-0031 §Enterprise Phase 2. Refusing in V1 protects model quality — multi-entity is a hard modeling problem we won't half-ship.
- Customer-facing outreach — never emails / Slacks your customers. AI Financial Analyst is an INTERNAL worker for your founder / operator / finance team. Never sends a message to YOUR customers (overdue invoice chasing is Renewal Hunter v2 territory; customer-success outreach is RH + AHW). Output channels: /app/fpa (web UI), Slack #finance (internal channel), Board Pack Drafter (internal board update). No external send paths.
- Closing books, posting GL entries, modifying any ledger. AI Financial Analyst is NOT in the bookkeeping business. Books are closed by Pilot / Bench-refugee / Puzzle / your human bookkeeper. The output schema has no journal-entry field; the API tokens for QB/Xero carry no write scopes. Hard refusal at the API-scope + schema layer, not the prompt layer.
- Tax filings, sales-tax computation, 1099 generation. Regulated / UPL-adjacent territory. We never file a tax return, never compute sales-tax owed, never generate a 1099. Surface a recommendation list of tax software (Avalara / TaxJar / Anrok / your CPA) when the operator asks; refuse the action itself. Founding-doc principle: methods, not credentials — we describe our methods, never claim a license.
Ce que vous obtenez
Pas une note — un modèle fonctionnel que vous ouvrez, plus la lecture de ce qui a changé.
Trois livrables concrets, chaque mois. Chaque chiffre remonte à votre propre grand livre — ou à vos données de facturation, pour les entreprises par abonnement — le récit est relu par une seconde IA indépendante avant que vous ne le voyiez, et rien n'est définitif tant que vous n'avez pas approuvé.
Toujours actif
Un modèle en direct sur /app/fpa
Trésorerie, autonomie et taux mensuel de consommation ou de constitution de trésorerie sur un seul écran — dérivés d'une prévision à 12 mois pilotée par les inducteurs qui est reconstruite à partir de vos comptes. Ouvrez-le n'importe quel jour, pas seulement en fin de mois.
Chaque mois
Une lecture sourcée de ce qui a changé
Pourquoi la prévision a bougé, en mots clairs — chaque chiffre traçable jusqu'à une ligne de grand livre ou de facturation, placé en file pour que vous l'approuviez, le modifiiez ou le rejetiez.
Exporter et demander
Scénarios, Excel et Slack
Une bibliothèque de scénarios base / prudent / agressif plus les vôtres enregistrés, un export Excel des inducteurs et des scénarios, et l'autonomie à la demande sur Slack avec /runway.
Rafraîchissement de mai · comptes clôturés le 31 mai
Rédigé — en attente de votre approbationAutonomie — trésorerie disponible ÷ consommation actuelle
11.2 mois
1,4 mois de moins qu'en avril — était de 12,6
Trésorerie projetée · 12 prochains mois
Ce qui l'a fait bouger ce mois-ci
La rétention, pas les dépenses. La cohorte de janvier s'est renouvelée à 94 % contre 101 % modélisés, de sorte que la rétention nette du revenu est ressortie en dessous du plan. Le coût des effectifs a suivi le modèle à 2 % près, et votre coût du capital reste sous la référence actuelle du taux directeur de la Fed — aucun signal de dépense ce mois-ci.
Renvoie à : taux de renouvellement de la cohorte de janvier issu de l'historique des abonnements Stripe · NRR modélisée issue de la précédente exécution du modèle d'inducteurs · référence du taux directeur de la Fed issue de l'instantané macroéconomique en direct.
Modifiez une hypothèse — l'autonomie se recalcule
- Recruter les 3 postes d'ingénierie prévus autonomie → 9,4 mois
- La prochaine levée glisse d'un trimestre autonomie → 8,9 mois
- La rétention de la cohorte de janvier revient au plan autonomie → 13,1 mois
Chaque chiffre renvoie à une ligne de grand livre ou de Stripe, et toute la synthèse est relue par une seconde IA indépendante d'un autre fournisseur avant de vous parvenir — rien n'est définitif tant que vous n'avez pas approuvé.
Rafraîchissement de mai · comptes clôturés le 31 mai
Rédigé — en attente de votre approbationTrésorerie disponible — et le taux mensuel de constitution
$612K
constitue +34 K$/mois — la moitié du rythme de +71 K$ du T1
Trésorerie projetée · 12 prochains mois
Ce qui l'a fait bouger ce mois-ci
La marge, pas la demande. Le chiffre d'affaires a progressé de 6 % sur le trimestre, mais la marge brute a reculé d'environ 2 points — les matériaux ont dépassé le plan sur deux gros chantiers. La trésorerie continue de se constituer ; le rythme a simplement été divisé par deux par rapport au T1. La masse salariale a suivi le modèle à 3 % près.
Renvoie à : chiffre d'affaires et coût des matériaux issus de la clôture du grand livre de mai · marge du trimestre précédent issue de la dernière exécution du modèle · masse salariale issue du grand livre général.
Modifiez une hypothèse — la prévision se recalcule
- Remporter les deux contrats de maintenance en attente trésorerie de fin d'année → 1,0 M$
- Le coût des matériaux se maintient au plan trésorerie de fin d'année → 940 K$
- Ajouter une troisième équipe d'installation au T3 trésorerie de fin d'année → 620 K$
Chaque chiffre renvoie à une ligne de grand livre, et toute la synthèse est relue par une seconde IA indépendante d'un autre fournisseur avant de vous parvenir — rien n'est définitif tant que vous n'avez pas approuvé.
La même synthèse, téléchargeable : un export Excel des inducteurs et des scénarios, et une commande Slack /runway pour le chiffre à la demande. Le jeu d'hypothèses de chaque mois est conservé dans un registre en ajout uniquement — ce que le modèle a supposé, ce qu'ont été les chiffres réels, et ce que vous avez approuvé sont toujours traçables.
Sur les offres supérieures
Prêt pour le conseil, à partir des mêmes chiffres
Sur les offres Business et Practice, l'Analyste Financier rédige aussi votre dossier de conseil trimestriel — construit sur le modèle qu'il tient déjà, afin que le dossier et la prévision ne puissent jamais diverger. Vous validez chaque section avant qu'elle soit définitive ; rien n'est jamais envoyé aux investisseurs automatiquement.
Dossier trimestriel
Rédiger le dossier
Un PDF de dossier de conseil de 12 à 14 pages — récit et graphiques, cohérent d'un trimestre à l'autre — avec chaque chiffre cité à une transaction source de votre modèle.
Avant la réunion
Répétition de questions-réponses
Une répétition préalable d'une douzaine de questions difficiles avec des réponses sourcées, environ 48 heures avant la réunion, ainsi qu'une mise à jour interne mensuelle entre les dossiers.
D'un dossier à l'autre
Registre des engagements
Suit chaque engagement pris envers le conseil au fil des dossiers et le réévalue au trimestre suivant — vous notez chaque ligne comme tenue, manquée ou redéfinie.
Le dossier de conseil est revu indépendamment par un second fournisseur d'IA avant d'arriver dans votre file, et il n'existe aucune voie d'envoi externe — le dossier reste interne jusqu'à ce que vous l'approuviez et le partagiez.
Tarifs
Trois paliers selon le nombre d'entités et de sièges.
Chaque palier bénéficie du même moteur — le modèle d'inducteurs auto-dérivé, la superposition macroéconomique, l'ajustement de cohortes pour les entreprises par abonnement, et la revue IA d'un second fournisseur sur chaque récit d'écart.
Ce qu'il remplace
Le faire en interne, c'est un salaire complet, des charges et des mois de montée en puissance — pour une seule fonction. Ataski livre le résultat dès le premier jour, à un tarif mensuel fixe et prévisible.
Une qualité de niveau entreprise pour une fraction d'une embauche. Augmentez ou mettez en pause à tout moment : vous ne payez que les mois utilisés.
Solo
$599 ≈ €551 / mois
1 entité · 1 utilisateur
≈ $599.00 par entité et par mois
- Modèle prévisionnel piloté par les inducteurs, auto-dérivé chaque mois
- Ajustement de rétention par cohorte — entreprises par abonnement
- Récit d'écart relu en croisé multi-fournisseurs · Slack /runway
Un fondateur qui gère une seule entité et veut une vraie prévision à partir de vrais comptes.
Choisir SoloTeam
$1,499 ≈ €1,379 / mois
3 entités · 5 utilisateurs
≈ $499.67 par entité et par mois
- Tout ce que comprend Solo, sur 3 entités
- Bibliothèque de scénarios + sensibilité des 3 principales hypothèses
- Scénarios personnalisés en langage naturel · import macroéconomique personnalisé
Un responsable financier qui modélise quelques entités et a besoin de scénarios à la demande.
Choisir TeamBusiness
$2,999 ≈ €2,759 / mois
5 entités · 20 utilisateurs
≈ $599.80 par entité et par mois
- Tout ce que comprend Team, sur 5 entités
- Consolidation multi-entité
- SSO · export du journal d'audit · rétention personnalisée · DPA
- Dossier de conseil trimestriel + répétition de questions + registre des engagements
Finance mid-market avec service achats — le SSO et un DPA sont des conditions de validation.
Choisir BusinessPractice — directeur financier à temps partagé
$399 ≈ €367 / mois de base + 199 $ par entité-mois
399 $/mois de base + 199 $/entité par mois · sous-organisations multi-locataires · conçu pour les cabinets de directeurs financiers à temps partagé suivant 4 à 10 livres clients depuis un seul siège Ataski. Jusqu'à 10 entités ; usage facturé via Stripe.
Inclut le dossier de conseil trimestriel pour chaque livre client — dossier, répétition de questions et registre des engagements, construit sur le modèle de chaque entité.
Per-entity billing wires through your account manager. Self-serve checkout flips on once Stripe usage reporting is wired.
Enterprise — au-delà de 5 entités
Pour un nombre d'entités illimité, les éliminations intercompagnies et la conversion de change, ou lorsque le service achats a besoin de SAML, de clés LLM en BYO, de la résidence régionale des données et de révisions du DPA. Vente entrante.
Configuration
Trois étapes — puis il s'exécute tout seul chaque mois.
-
01
Connectez vos comptes et votre facturation. QuickBooks ou Xero pour le grand livre, Stripe pour les cohortes d'abonnement (optionnel) — accès en lecture seule sur chacun.
-
02
Confirmez le modèle. Il détecte la forme de votre entreprise à partir des données et dérive le premier modèle — vous passez en revue les inducteurs qu'il a choisis.
-
03
Attendez la clôture. Chaque mois, le rafraîchissement se déclenche dès la clôture de vos comptes ; le récit arrive dans votre file d'approbation.
Sous le capot
Comment la prévision est construite, et ce qui la relit.
- Construit le modèle
- Un moteur déterministe dérive le modèle prévisionnel piloté par les inducteurs — et ajuste les courbes de cohortes pour les entreprises par abonnement ; le calcul est du code pur, jamais un modèle de langage
- Rédige le récit
- Une IA transforme l'exécution en prose en français clair — elle explique les chiffres, elle ne les calcule pas
- Relit le récit
- Une seconde IA indépendante d'un autre fournisseur relit chaque récit d'écart ; un arbitre tranche lorsque les deux sont en désaccord sur la direction
- Données externes
- Le taux directeur de la Fed en direct issu du flux public de la Réserve fédérale, plus des références sectorielles que vous pouvez importer — superposés à chaque rafraîchissement
- Accès
- Lecture seule sur QuickBooks, Xero et Stripe — il ne peut pas passer d'écriture, clôturer un exercice ni modifier un grand livre
- Confidentialité
- Privé à votre espace de travail, chaque exécution et chaque hypothèse dans un registre d'audit en ajout uniquement, suppression des données 30 jours après le départ
Une prévision qui se reconstruit elle-même — à partir de vos comptes, chaque mois.
Connectez vos comptes et votre facturation une fois. Chaque mois, le modèle est redérivé, les scénarios s'exécutent, et une lecture claire de la trésorerie, de l'autonomie et de ce qui les fait bouger arrive dans votre file d'approbation — relue par une seconde IA avant que vous ne la voyiez.