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Oracle Modern Best Practice—予測

ビジネスプロセスの未来—予測
ビジネスプロセスの
未来—予測

人工知能(AI)、機械学習、ブロックチェーン、および拡張現実と仮想現実が、Oracle Modern Best Practiceに革命をもたらします。

最新ベストプラクティス—予測:すばらしい新世界

機械学習に基づいて構築されたエンタープライズ・アプリケーションがすべてを変えます。あらゆるタスク、役割、およびプロセスで、仕事が変わります。Oracle Modern Best Practiceのリリースから5年、次の大きな技術革新が起きていることは明らかです。Oracle Modern Best Practiceの最初の6つのテクノロジー要素であるモバイル、ソーシャル、分析、Internet of Things、ビッグデータ、クラウドは今や成熟し、広く利用されるようになりました。

現在、一連の新たなテクノロジーがビジネスの世界を大きく変えようとしています。その変化を加速させるのは、AIと機械学習、ブロックチェーン、および拡張現実と仮想現実です。この3つがビジネスに変革をもたらします。その変化は非常に大きく、作業方法は根本から変わることになるでしょう。オラクルがビジネスプロセスの進化を予測しているのはそのためです。「Oracle Modern Best Practice—予測」は、既存のeBook「最新ベスト・プラクティス—説明」を補完するものです。


期のクローズから財務レポートまで—現在

現在、期のクローズから財務レポートまでの一般的なワークフローは8つの複雑なステップを踏んでいます。


  • 補助元帳のクローズ

    企業全体にわたってクローズステータスを監視します。未処理の補助元帳トランザクションと例外を処理して確定します。

  • 元帳の形式的クローズ

    予備的な財務諸表を作成してレビューします。当初の結果に基づいて未処理のトランザクションに優先順位を割り当てます。

  • アカウントの調整

    総勘定元帳に対して補助元帳を調整し、トランザクションをエントリと自動的に照合します。

  • 元帳のクローズ

    クローズタスクをタスク所有者に自動的に送ります。各エンティティのクローズを合理化します。企業全体にわたってクローズステータスを監視します。

  • 子会社の統合

    各子会社の実績をアカウントの組織図に転写します。非貨幣性収支を再評価し、企業通貨に換算します。会社間活動と少数株主持分を除外します。

  • 財務レポートと管理レポートのレビューおよび確定

    該当する範囲で各子会社に同じレポートを使用して連結決算をレビューします。最終的な調整作業を開始します。

  • 財務諸表の公開および安全な共有

    すべての利害関係者に財務諸表を配布し、コラボレーションしフィードバックを取り込みます。

  • 財務予測の更新

    クローズしたばかりの期の実績を考慮して予測と財務計画を修正します。各タスクには、一定の手作業による介入が必要です。


期のクローズから財務レポートまで—予測

CFO Magazineによると、最もパフォーマンスの高い企業は4.8日で期のクローズを達成しています*。なぜ、それが可能なのでしょうか。私たちのお客様のCFOたちによると、その時間のほとんどが情報の追跡と回答待ちに費やされています。この問題は解消すべきです。

機械学習を適用することで、そうした時間を大幅に短縮できる可能性があります。新しい財務ソフトウェアは、ビジネスポリシー、ビジネスルール、およびこれまでの使用状況に基づいてお客様が必要とするものを予測して提示するため、追跡する必要がなくなります。以前は情報を追いかけることに費やしていた時間と日数を、例外の管理、ビジネスポリシーの改善、および組織に必要なインサイトとガイダンスの提供に注力できるようになります。この新たなテクノロジーのすばらしい組み合わせによって、ビジネスのパフォーマンスと生産性を大幅に向上させながら、より良い意思決定をより迅速に行うことができます。

*CFO、「今月の指標:月次クローズのサイクルタイム」、Perry D. Wiggins、2018年3月8日。

継続的な仮想クローズ

元帳、補助元帳、通貨、転記、およびトランザクション処理の反復タスクと継続的なクローズプロセスを自動化します。

例外とレビューの管理

この作業では、人間の介入が非常に重要となります。チームの専門家は、ビジネスポリシー、コンプライアンス要件、およびユーザーの設定に基づいて、ソフトウェアが推奨する例外をレビューします。ルールベースの承認に従い、同様の例外と異常の自動処理に対するユーザー確認も含まれます。

クローズして、安全に公開

すべての利害関係者に財務諸表を配布し、コラボレーションを活用してフィードバックを取り込みます。


サプライヤーからの請求から支払いまで—現在

現在、請求書の受け取りから支払いまでの一般的なワークフローは次のようになっています。


  • サプライヤーからの請求書の管理

    光学式文字認識(OCR)とルール主導の財務ソフトウェアを使用して、請求書を自動的にスキャンして記録します。例外については、スプレッドシートを使用して手動で入力します。

  • 監査、紛争、承認の管理

    ルール主導のソフトウェアを使用して請求書を送り、デバイスまたはデスクトップで承認を管理します。役割ベースのダッシュボードと安全な社会的相互作用により、紛争と保留を解決します。

  • 前払いと割引の管理

    複数のデバイスで前払いを管理できます。競争力のある支払い条件を活用して、割引の機会を最適化します。

  • 負債の決済

    サプライヤーと法定責任を積極的に監視し、安全に処理します。電子支払い、自動支払い実行、またはオフサイクル支払いを処理します。

  • 日次業務のレビュー

    毎日の財務活動と月次の進捗をレビューおよび分析します。

  • 買掛金クローズのスケジュール設定

    あらかじめ決められたクローズのスケジュールに従います。買掛金登録、試算表、および調整レポートをレビューします。買掛金期間をクローズします。


サプライヤーからの請求から支払いまで—予測

PricewaterhouseCoopersは2017年の調査で、組織の規模や業界に関係なく、財務組織が平均して60%を超える時間をトランザクション効率化作業に費やしていると報告しました*。これは2020年代に持続できるものではありません。

新たなテクノロジーの影響により、サプライヤーの請求サイクルは大幅に合理化される可能性があります。請求書は検証された後、キャッシュフローの最適なタイミングで、信頼できるブロックチェーン・ネットワークを通じて自動的に支払われます。人がおこなう仕事は、例外的なことに対応し、パフォーマンスの高いサプライヤー基盤を構築することが中心となります。

「財務効率に関するベンチマークレポート2017」*PWC、2017年9月4日。

サプライヤーのトランザクション処理

進化と学習を続ける機械学習モデルを使用することで、請求書の処理、監査、紛争、承認、前払い、割引、および負債に関する業務を継続的に自動化できます。

例外とレビューの管理

前述のように、人間の専門知識が鍵となります。購買チームのメンバーは、機械学習モデルによってフラグが付けられた例外をレビューして承認します。ビジネスポリシーとコンプライアンス要件に従って、将来の例外と異常の自動処理を確認します。

決算と安全な転記

通常の買掛金スケジュールに従って、サプライヤーのトランザクションを完了し、総勘定元帳に転記します。

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Oracle Modern Best Practice—予測のプロセスモデルは、オラクルのセーフハーバー・ステートメントと著作権の対象となります。

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