ストレート・スルー・プロセッシングとは。

STPは、開始、検証、エンリッチメント、ルーティング、フルフィルメント、決済など、いくつかの自動化された段階のいずれか、またはすべてを包含することができます。ただし、STPはオール・オア・ナッシングの提案ではありません。STPは、多くの場合、STP率、つまり自動化されたプロセスの割合の観点から議論されます。STP方法論を採用すると、処理時間を短縮でき、その結果、運用タスクを合理化し、拡張性を高め、明確で監査可能なドキュメンテーションの証跡を作成できます。

STPは金融サービス、特に証券取引、支払い、銀行業務で特に一般的です。例えば、証券取引では、毎日何百万件もの取引が人間の介入なしに分析、決済、実行されています。

STPトランザクションの詳細はさまざまであり、すべてのアプリケーションにすべてのステップが含まれるわけではありません。小売食料品チェーンがライフサイクルSTPの達成を目標に、トマトのサプライヤーに注文した例を見てみましょう。

この食料品チェーンには、トマトの供給が少なくなったことを警告する自動システムがあります。この食料品チェーンのインベントリーは、販売率と在庫に基づいて、保管が必要とするトマトの25ポンド箱10個の必要量を決定します。

システムは自動的に（そしてリアルタイムで）注文を生成し、トマトのサプライヤーに注文を送ります。この注文は、電子データ・インターフェース（EDI）などの標準化されたビジネス文書送信プロトコルを使用して送信できます。

トマトのサプライヤーは注文を受け取り、その情報を自動的に検証します。価格は正しいか。サプライヤーに十分な在庫があり、配送能力があるか。食料品チェーンは支払いを最新の状態にしていますか。正確性と確実性を確認する必要がある既存の契約はありますか。配達先住所は、サプライヤーが既に登録している所在地と一致していますか。

STPの目標は、これらの各質問に自動的かつ瞬時に回答することです。

食料品チェーンには、トマトサプライヤーが注文を完了するために必要なすべての情報が含まれていない可能性があります。数量、品目SKU（在庫管理単位）、配送先所在地などの場合があります。トマトサプライヤーは、その基本注文をより多くの情報で「強化」する必要があります。これには、重量や温度のニーズなどの輸送に関する考慮事項が含まれる場合があります。トマトが保管されている場所サプライヤーがこの特定の顧客などのためにトマトを調達する場合

このデータは食料品チェーンにとっては必要ありませんが、トマトサプライヤーの監査証跡にとっては不可欠です。

ルーティングとは、金融取引を適切な決済チャネルまたは支払い処理ネットワークを通じて誘導するプロセスを指します。基本的には、使用する支払い方法と支払い方法を決定することです。

STPシステムにおける電子決済手段には、米国のACH（Automated Clearing House）やヨーロッパのSEPA（Single Euro Payments Area）などの電子資金移動が含まれます。これらは、銀行やその他の金融機関間の取引、および企業、消費者、官公庁・自治体機関間の資金の移動に一般的に使用されます。これらは、ファイルやAPI呼び出しを自動的に検証、ルーティング、決済することができるため、給与やベンダーへの支払いなどに適したSTP手法です。

その他の方法には、カードベースの支払い、Real-Time Payments（RTP）やFedNowなどの即時決済レール、電信送金などがあります。

トマトのサプライヤーは、倉庫の在庫と配送オプションを確認し、これらの更新を食料品店チェーンに通知できるようになりました。100％のストレート・スルー処理を達成するには、自動ロボット・フルフィルメント・システムを使用してトマトの回収、梱包、出荷を行うことができます。ただし手動のステップと自動化されたステップを組み合わせることも一般的です例えば、サプライヤーは自社の倉庫従業員にトマトのケースを適切なトラックに梱包して出荷するよう指示できます。

他のSTP取引の場合、フルフィルメントには支払いが含まれるだけの場合があります。保険請求、住宅ローン支払い、株式取引などの金融取引はすべてSTPの恩恵を受けますが、物理的なアイテムが含まれないため、物理的な履行ステージは不要です。

履行が確認されると、サプライヤーは自動的に請求書を生成し、それを食料品チェーンに送信します。これにより、食料品チェーンはこの請求書を自動的に受け取り、承認された方法（ACHなど）を通じて売掛金の支払いを行います。

この取引全体で、人間が関与するのは、トマトの購入の物理的な側面、つまり棚への積み込み、配送、在庫管理だけでした。トランザクションの残りの部分は人手を介すことなく完了しました。

この例は、特に最適化され自動化されたものです。例えば、食料品チェーンには、新しいトマトの出荷の必要性を自動的に認識するインベントリー・システムがない場合があります。STPとは、このプロセスを自動化する目標を指します。「STPレート」とは、自動処理されるトランザクションの割合を指します。

組織がプロセス全体を自動化できなくても、段階的な自動化とストレート・スルー処理システムの改善のメリットを得ることができます。主要なメリットには以下のようなものがあります。

自動化により、データ入力と検証における人為的エラーのリスクを大幅に軽減できます。サプライチェーン企業におけるデータ入力のVAO分析によると、手作業によるデータ入力のエラー率は最大4％であったが、STPに適した自動化プロセスでは最大でもわずか1％でした。大規模になると、これは劇的な削減となる可能性があります。

STPワークフローはコスト削減につながります。これらのコスト削減は、人的労働力の置き換え、小切手、スタンプ、印刷用品などの紙ベースの製品の必要性の減少、よりタイムリーなコミュニケーションによるカスタマー・サービス担当者の負担軽減などによってもたらされる可能性があります。Synovus社の調査によると、手作業で請求書を1枚作成するのにかかる平均コストは約10米ドルであるのに対し、自動化手法を導入した企業はわずか2.81米ドルでした。

同じVAOの調査では、手動で作成された請求書の平均処理時間は約10～12分であることがわかりました。しかし、ドキュメントのキューイングや大量期間の拡張性の制限など、他の要素が考慮されると、この数字は雪だるま式に膨れ上がります。手作業による場合、受領から完成までの合計サイクル・タイムは14.6日でした。STP方式を使うと。約3～5日。

トランザクション・プロセスの個々のステップを自動化することで、その特定のステップとプロセス全体の両方が改善および高速化されます。

手作業が大幅に必要なプロセスでは、ビジネスの成長に伴って、新たな注文量に対応するためにスタッフの人数を比例的に増員する必要があります。STPはそのサイクルを断ち切ることができます。自動化サービスは多くの場合、より安価で、注文量の増加に合わせて拡張しやすくなります。

STPは、ビジネス取引における多くの問題点を軽減または排除することで、顧客満足度を向上させることができます。例えば、出荷に関する更新などの通知は、正当化されるとすぐに自動的に作成され、送信されます。これらの自動化により、処理時間とエラーが削減され、より快適な顧客体験につながります。

STPの目標に従ってビジネス取引と決済システムを自動化すると、規制を確実に遵守し、セキュリティー・リスクを最小限に抑えることができます。規制遵守は自動的に適用できます。例えば、州の税法、知的財産法、個人データ保護法は場所によって異なりますが、取引に関与する企業の所在地に基づいて自動的に適用できます。

STPにより、EDIなどの安全なトランザクション・プロトコルの実装や、疑わしい行動や不正の可能性がある行動の検出に役立つAIツールを組み込むこともできます。

STP率というメトリクスが存在するだけで、組織はSTPの価値を目標として認識しているものの、実施を完了するには大きな障害と課題があることを示しています。

組織は多くの場合、レガシー・システムに依存しており、特に最新のシステムとの統合において課題が生じる可能性があります。例えば、多くの古いシステムはAPI（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）を介して通信するように設計されておらず、このような非互換性はデータ交換や統合ワークフローに障壁となる可能性があります。カスタムAPIソリューションは、最新のシステムへの移行と同様に、構築に時間と費用がかかる場合があります。

システムを自動化するには、従業員が慣れ親しんでいる確立された慣行の見直しが必要になる場合があります。例えば、リスクを測定、理解、評価するためのアルゴリズムに依存することは、自分で判断することに慣れている従業員にとっては、恐怖やリスクに感じられるかもしれません。

STPシステムの導入には、時間のかかる変更と、ハードウェア、ソフトウェア、人員の初期コストの増加が必要になる場合があります。チームは、さまざまなデータ・ソースやアプリケーションを接続するために、データを新しいプラットフォームに動き、新しいサブスクリプションを購入し、カスタム統合を作成することが必要な場合があります。これらのオペレーションには、コンサルタント、追加のITスタッフ、プロジェクト・マネージャーの採用、既存従業員の再教育が必要になる場合があります。

STPは、多くの最新テクノロジーの進歩を活用できる可能性があります。アプリケーションの統合や自動化されたワークフローの作成を簡素化するiPaaSソリューションなどのテクノロジーは、組織が直接的な処理目標を達成するのに役立っています。

サービスとしての統合プラットフォーム（iPaaS）とは、アプリケーション、システム、データ・ソースを統合するために使用される、セルフサービスのクラウド・ベースのツールとソリューションのスイートを指します。

iPaaS製品は、ますます複雑化するIT環境におけるアプリケーションやデータ・ソース、サービスの連携において増大する課題に対するソリューションを提供します。iPaaSでは、企業は事前構築されたコネクター、マップ、変換コンポーネントなどのツールを使用して、統合フローを調整し、異種のシステム間の相互運用性を最大限に高めることができます。

この一元化と簡素化された統合により、iPaaSソリューションはSTP目標を達成するための有用なツールとなります。多くの場合、データ交換の制限により、STPを実現することは困難です。プロセスのあるステップから次のステップまでシステム間でデータをやり取りすることは、STPの基本的な必要性です。iPaaSプラットフォームは、開発者が自動ストレート・スルー処理システムの構築に必要な統合を構築するのに役立ちます。

人工知能（AI）は、STPシステムの多くの側面で既に使用されています。インテリジェント・ドキュメント処理（IDP）は、AIを利用して手書きの文書を読み取って理解し、自然言語処理を使用して文書を理解し、データを適切な場所にルーティングします。

AI搭載ツールは、リスクの評価、保険金請求の評価、不正行為の検知などにも使用されます。銀行業界では、AIツールは既にマネーロンダリングを検知し、支払いと請求書を照合し、監査人向けの証拠や文書を自動的に生成するために使用されています。

ブロックチェーンは、既にいくつかのフィンテック・アプリケーションの基礎インフラとして使用されており、「T+0」決済（即時決済、または即時決済に近い決済）など、将来の機能に対するさらなる可能性が示されています。

「T+1」および「T+2」は取引の決済期間を指します。言い換えれば、取引後何営業日以内に決済が行われるかを指します。「T+0」は、瞬時のコミュニケーションを可能にする、取引から決済までの期間がゼロ日であることを意味します。

特定の設計では、ブロックチェーンはACHネットワークやコルレス・バンクなどの従来の仲介者への依存を軽減できます。ただし、規制、コンプライアンス、統合の要件があるため、通常は何らかの形で金融仲介業者が関与し続けることになります。

ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）はAIとは言えません。特定のタスクを実行するためにロボットを使用するようなものですAIは非構造化データを取り込み、分析し、パターンに適応させることができます。RPAはデータ入力やその他の特定のタスクに特化しています。RPAとAIは、一種の「手と頭脳」の組み合わせとして、しばしば連携させて使用されます。

例えば金融業界では、AIを使用して取引データを分析し、不正が行われているかどうかを評価できます。RPAはその結論を受け、不正口座のトランザクションをブロックできます。この組み合わせは、インテリジェントな自動化（IA）として知られることもあり、今後も複雑さ、機能、人気がさらに高まり続ける可能性があります。