財務の自動化

財務の自動化とは、テクノロジーを使用して多くの財務タスクを合理化し、財務チームのメンバーをより効果的にすることです。

財務部門は、効率的に価値を提供するというプレッシャーにさらされています。自動化テクノロジーを使用することで、財務チームはより重要なビジネス上の意思決定に集中できるようになります。

人工知能（AI）を活用した自動化により、さらに強力なワークフローが作成され、財務プロセスに関する意思決定が強化されます。これにより、財務チームの余分な時間が節約され、より賢明な意思決定が可能になり、ビジネス上のニーズを満たすことができます。

CFOやその他の財務リーダーは、包括的なデジタル変革イニシアチブに関して、他のCレベル幹部やITチームと直接連携する必要があります。目標は、財務自動化ソフトウェアを組み込んで、自動化のニーズに適した戦略を策定し、目標を達成することです。財務自動化を導入すると、リソースを管理し、不要な手作業を回避できます。

例えば、世界中のIBM®のトランザクション価格設定チームは、年間約100,000件のサブスクリプション、更新、またはアップグレードのオファーを処理し、各加入者と平均4回やり取りしています。データ収集、計算、データ入力など、価格決定のいくつかの要素を自動化することで、年間35,000時間の人的労力が削減されました。最も重要なのは、このプロジェクトにより平均入札サイクル時間が75％短縮されたことです。

実際には、人間の介入を必要とせずに機械が実行できる反復的なタスクは数多くあります。組織はそれぞれ異なるため、どのプロセスは人間が必要で、どのプロセスは自動化ソリューションに任せるかを決定する自動化戦略が必要です。

自動化は、銀行や投資顧問などの金融機関や、企業内の財務チームに課題と機会をもたらします。

金融機関にとっては、取引や投資アドバイスなどのサービスの提供方法に革命をもたらす可能性があります。また、カスタマー・サービスやバックオフィス業務も改善されるでしょう。

企業内の財務部門では、自動化により、従業員のオンボーディング、関連する福利厚生や給与情報の収集、請求書の送信と処理を効率化できます。

• ビジネス・プロセス・オートメーション
• ロボティック・プロセス・オートメーション
• インテリジェントな自動化

ビジネス・プロセス・オートメーション（BPA）は、ソフトウェアを使用して反復的なビジネス・プロセスを自動化することを意味します。財務業務で使用すると、現在従業員が手動で行う必要があるシステムを合理化できます。これは特に強力な財務プロセスです。例えば、買掛金管理チームと売掛金管理チームは自動化によりプロセスを合理化できるでしょう。BPAイニシアチブには、給与計算やベンダー支払いなどの財務システムの管理、今後の販売サイクルの予測、その他のシステム全体のプロセスの管理が含まれます。

証券会社のTD Ameritrade社は、外部アカウントからTD Ameritradeアカウントへの資金移動を可能にするために、IBMと連携してBPAを導入しました。TD Ameritrade社は、IBM® Cloud Pak for Business Automationパッケージのコンポーネントを使用して、エラーが発生しやすい手動プロセスから、「システム生成のルールベースの意思決定と自動フィールド検証」に基づいて構築された自動化ワークフローに移行しました。

また、手動の手順を排除し、自動化されたタスクルーティングとエスカレーションを組み込むことで新規顧客のオンボーディングに取り組み、新規アカウントの開設にかかる時間を70％短縮しました。

ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）はBPAに似ています。BPAはシステム全体に関係しますが、RPAはボットを使用して特定の時間のかかるタスクを自動化します。これにより、従業員が時間の無駄になるような作業を行う必要がなくなります。

これらのタスクを自動化すると、効率が向上するだけでなく、人的エラーを最小限に抑えるのにも役立ちます。特に財務部門には、RPAを通じて改善できる個別のタスクが多数あります。例えば、RPAを使用すると、請求書や注文書の送信、従業員の経費請求の処理、損益計算書の生成、顧客注文の処理などの処理を合理化および自動化できます。

ピッツバーグで有名なサンドイッチ会社Primanti Brothers社はIBMと連携し、RPAを使用して毎日の売上レポートと労働レポートの作成を自動化するロボットを組み込みました。最終的に、このロボットにより、同社は年間2,000時間の作業時間と84,000米ドルの節約に成功しました。

別の例では、保険会社Aon Italy社は、見込み顧客のリスク・プロファイルを適切に評価するために情報を収集するために手動のプロセスを必要としました。保険会社では、見積もり依頼の処理に3日ほどかかる場合があります。Aon Italy社は、IBM Cloud Pak for Business Automationのワークフロー、意思決定管理、アプリケーション統合を導入し、コストの大幅な削減と顧客への見積りの市場投入までの時間の短縮を実現しました。

インテリジェントな自動化（IA）は、人工知能、機械学習、BPA、RPAを組み合わせて、意思決定を合理化し、改善します。AIは、外部データを取り込んで組織データに追加することで自動化を強化し、予算編成や将来の機会に関するよりスマートな意思決定を行うことができます。

保険会社がIAを導入することで、料金計算を手動で処理する必要がなくなります。また、請求や査定に伴う事務処理も自動化できます。また、保険規制が満たされているかどうかをあらゆる段階で確認し、会社のコンプライアンスを維持することもできます。

自動化によって改善できる財務プロセスはいくつもあります。

• 簿記
• 予算編成
• カスタマー・サービス
• サイバーセキュリティーと不正防止
• データ管理
• 従業員福利厚生のオンボーディング
• エンタープライズ・リソース・プランニング
• 経費管理
• ファイナンシャル・プランニング
• 投資ストラテジー
• 調達

財務の自動化ツールを使用する組織は、口座の調整や元帳の仕訳作成などのタスクをより正確かつ効率的に実行できます。こうすることで、組織は税理士や役員からの質問に対して、可能な限りリアルタイムに近い帳簿を保持できるようになります。

自動化テクノロジーにより、経費と収入をリアルタイムで追跡し、組織の予算を総合的に把握できるようになります。さらに、インテリジェントな自動化により、履歴データを取得して将来の予算の可能性をより正確に予測できるため、組織は将来に向けてより適切な計画を立てることができます。

投資アドバイザーなどの金融会社は、顧客に24時間365日対応できなければなりません。自動化されたチャットボットやその他のツールを導入すれば、いつでも簡単な質問に迅速に回答できます。IBMは金融機関のVirgin Moneyのために、Microsoft社のテクノロジーを使用してAI搭載の対話型アシスタント「Redi」を開発しました。Rediは自然言語理解（NLU）を使用して、アカウントの問題を抱える顧客をリアルタイムでサポートしています。

自動化により投資を安全に保つことができます。また、AI駆動型の自動化により、借方と貸方を分析して、顧客のアカウントがハッキングされた可能性があるかどうかを識別できます。例えば、銀行は自動化を使用して、顧客のクレジットカードが盗まれたかどうかを判断し、顧客に取引を承認するか、不正であることを確認するかを自動的に求めることができます。不正行為の場合、自動システムによりそのカードを直ちに使用停止にし、今後の購入を回避できます。

自動化により投資を安全に保つことができます。また、AI駆動型の自動化により、借方と貸方を分析して、顧客のアカウントがハッキングされた可能性があるかどうかを識別できます。例えば、銀行は自動化を使用して、顧客のクレジットカードが盗まれたかどうかを判断し、顧客に取引を承認するか、不正であることを確認するかを自動的に求めることができます。不正行為の場合、自動システムによりそのカードを直ちに使用停止にし、今後の購入を回避できます。

自動化ソフトウェアは、組織が複数のシステム間でデータにアクセスできるようにするのにも役立ちます。例えば、IBMのお客様であるPNC銀行は、企業エンティティーがITシステム全体で通信する方法を改善する必要がありました。そこで、同行はIBMと連携してIBM® Sterling Transformation Extender（ITX）ソリューションを導入しました。このソリューションは、複数のシステム間でのデータの転送と検証を自動化し、内部および外部の顧客からのトランザクションを可能にします。

組織は従業員からの財務情報の受け取りを効率化し、健康保険、401K、株式保有などの福利厚生を表示するインターフェースを従業員に提供できます。組織が追加情報を必要とする場合、システムは通知を生成できます。

財務サービスは、エンタープライズ・リソース・プランニング（ERP）に含まれるプロセスの一部です。組織が自動化と統合を使用して機能、プロセス、ワークフローを管理する方法を規定します。これは、主に財務報告、買掛金と売掛金、銀行情報に焦点を当てた会計システムとは少し異なります。ERPソフトウェアは、HR、IT、運用など、ビジネスの他の領域に重点を置いています。

自動化は、組織がさまざまな方法で経費を抑えるのに役立ちます。自動化システムを使用して従業員の経費をリアルタイムで撮影し、即座に分類することで、組織は払い戻し義務の全体像を把握できるようになります。

また、付加価値のあるタスクではなく不必要な作業を行っている従業員による手動データの入力コストも削減できます。

これまで、財務計画分析には、財務データの収集と統合、予算の作成、財務諸表など、多くの手作業が必要でした。しかし、自動化を導入することにより、これらのタスクの多くを管理できるため、経営者がデータ収集に費やす時間が節約され、データの分析に多くの時間を費やすことができます。例えば、自動化テクノロジーによってキャッシュフロー計算書をまとめることができ、経営陣は現在の負債と潜在的な収益性をよりよく理解できるようになります。

顧客データを利用したアルゴリズムを使用することで、金融専門家は、生涯の目標やリスク許容度に合わせて投資や貯蓄を調整する、よりスマートなアドバイスを顧客に提供できます。投資会社は、取引の大部分をリアルタイムで自動化できるため、富裕層向けの高度な投資計画に費やす時間を優先できます。

自動化により、組織がベンダーまたは製品に対してどのような要件を持っているかを特定することで、調達を効率化できます。財務自動化ソフトウェアは、提案依頼に対する見込みベンダーの応答を迅速に解析し、適切な基準を満たしていないベンダーを排除できます。さらに、次のラウンドに進んだ企業には、さらに詳しい情報を求めるリクエストを自動的に送信できます。

• より良い意思決定
• 従業員の幸福度向上
• 運用効率を向上
• 人為的エラーを最小化

自動化されたワークフローとダッシュボードにより、金融専門家はより多くの情報を得て、より迅速かつ適切な意思決定を行うことができます。金融サービスの専門家に依頼された取引がある場合

スプレッドシートの行を一つ一つ精査する代わりに、最新情報を含む自動化されたダッシュボードが、意思決定に役立つ正確な情報を提供します。

例えば、財務の自動化により、従業員が領収書をスキャンし、システムが履歴データと組織の仕様に基づいて領収書を自動的に分類できるようになるため、経費報告書の作成にかかる時間を節約できます。自動化ツールを使用すると払い戻しも迅速に行えるため、従業員が立て替えについて不満を言うこともなくなります。

財務の自動化は、いくつかの面倒なアクティビティーを自動化することで、組織が財務の運用効率を実現し、作業を合理化するのに役立ちます。これらのシステムは、従業員がオフィス外にいるときでも昼夜を問わず稼働します。そのため、従業員は出社してすぐ、最新の情報に基づいて仕事に取り掛かることができます。

エンドツーエンドの自動化ツールは、ERPなどの1つのシステムから情報を取得し、それを税務会計ソフトウェアなどの別のシステムに入力できます。このような即時転送により、あるシステムから別のシステムに誤ってデータが転送される可能性が排除されます。これは、税務コンプライアンスの問題などの場合に特に重大です。画面上の情報が正確かつ最新であることを知ることで、金融専門家は正確な判断を下すことができます。

財務の自動化には固有の課題がいくつかあります。

• 間違いの可能性
• 従業員の再教育とスキルアップ
• セキュリティー上の問題

組織の財務チームには、慣れ親しんでいる特定のプロセスがある可能性があります。自動化ソフトウェアをワークフローに導入することは、特に多くのテクノロジーに慣れていない場合、最初の課題となる可能性があります。従業員の再教育やスキルアップは、何よりもまず従業員が新しいプロセスを学ぶことに同意する必要があるため、組織にとって課題となります。また、従業員をトレーニングするためのリソースの構築またはライセンス取得と、従業員が学習するための時間も必要です。最終的には、そうした習慣を変え、新しいスキルを習得するための前向きなアプローチが必要になります。自動化ツールによって最終的には作業負荷からタスクが削除されるとしても、ツールの使い方を理解し、新しい作業方法を受け入れる必要があります。

自動化ソフトウェアは、個々の人間のリスクを排除するのに役立ちますが、ほとんどのソフトウェアはもともと人間によってプログラムされています。したがって、最初のプログラミングが間違っていると、誤った取引やその他の財務上の決定などの重大なミスが生じる可能性があります。例えば、取引ソフトウェアを、成行価格ではなくストップ価格で自動的に売却するように設定してしまえば、異なる結果が生じます。組織とその関係者は、時間を掛けて自動化を正しく設定する必要があります。

金融機関と企業内の財務部門はどちらも、極めて機密性の高い情報を保存、管理、分析します。どちらも、利害関係者の資産を安全に保つために保護しなければならない銀行口座情報を扱っています。金融機関であれば、実際の資産を保有している場合があり、さらに高いセキュリティー対策が求められます。複数の金融システムをインターネットや自動化プラットフォームに接続すると、両方のタイプの組織に潜在的なリスクが生じます。機械学習やその他のAIテクノロジーを使用するハッカーがこれらの組織を脅かす可能性がある一方で、同じAIツールは組織が機密データを保護するのにも役立ちます。そのため、ハッカーやその他の悪意のある行為者の一歩先を行くためには、サイバーセキュリティーへの投資を継続的に行う必要があります。