生成AIの活用：CFOがリアルタイムのインサイトから先行的な意思決定を行う方法

リアルタイムの予測、インサイト、意思決定は、今や先行的な財務組織にとって必須です。CFOおよびシニア財務リーダーとして、例外、異常、および運用上の不足を特定するために、手動の月末決算を待つ必要はもはやなくなりました。現在、最先端のSaaSネイティブERPプラットフォームは、データと自動化テクノロジーに、組み込みAIと生成AIを統合しています。これらのプラットフォームは、手作業を最小限に抑え、意思決定を迅速化することを支援することができ、先行的に機会を捉え、問題が拡大する前に対処することを可能にするリアルタイムの情報を提供します。この記事では、リアルタイムのデータドリブンのインサイトによって意思決定が強化され、運用上および戦略的により効果的になる仕組みに焦点を当てます。

予測：データがAIを強化

生成AI機能は財務全体にわたる変革の可能性をもたらします。AIとプロセス自動化は、ほぼリアルタイムのトランザクションとデータ処理を実現し、不要な手動タスクの削減と、迅速な予測とインサイトのための統合された高品質なデータの提供を支援します。その結果、効率性と生産性が向上し、より付加価値の高い分析活動に重要なリソースを確保することができます（詳細は、生成AIの未来: CFOが財務の生産性を最大化する方法をご覧ください）。

単一のソースからの完全で正確なデータへのアクセスは、AIによる自動化、予測、インサイトにとって強い推進力となります。現在市場で最先端のSaaSネイティブERPプラットフォームは、長い間AIをデータ・ソフトウェア・インフラストラクチャと統合してきました。これらのプラットフォームは、AI/生成AIと大規模言語モデル（LLM）もネイティブに統合します。そうすることで、次のような強力なメリットが得られます。

• アプリケーション・プロセス・フローにシームレスに組み込まれたAI機能により、断片化されたプラットフォーム・アプローチ特有の多大な手作業や手直しをすることなく、新しく変化の早いAI機能やその他の高度なテクノロジーを簡単に導入可能
• 特定のデータにAIを適用することにより、最高レベルのAIの品質、関連性、信頼性を実現（分散されたシステムやサイロ化されたシステムには適していません）
• 強力なセキュリティ・レベルを提供するデータのローカライゼーションにより、機密性の高い財務情報や管理情報の公開LLMへの流出を回避
• AIによる自動化を活用し、タッチレス処理の目標を達成するために、より簡単にステージングできるデータ

結論：CFOは、最先端の統合SaaSネイティブERPプラットフォームの使用を求めるとともに、これらのプラットフォームで可能になるAIによるタッチレス処理を義務付ける必要があります。ける必要があります。このようなERPプラットフォームは、AIによるリアルタイムな予測とインサイトに必要な高品質のデータをもたらします。生成されたデータは、例外や異常に対するAIドリブンなインサイトを即座に可能とし、また、重要な点として、ナラティブ分析による予想に対する営業成績とキャッシュフローの予測を提供します。この機能により、CFOは効果的に機会に資本を配分し、問題に先制して対処するために必要な情報を得ることができます。

ERPプラットフォームの役割は、社内の財務データの集計にとどまらず、あらゆる関連ソースからデータを統合して予測精度と信頼性を高めます。たとえば、商品価格、天候、グローバル・サプライチェーン、流通チャネル、銀行情報など、社外の先見的なデータを取り入れることで、AIによる予測の信頼性を高め、それに基づいたより適切でタイムリーな行動を支援することができます。たとえば、消費財ビジネスは、販売促進とチャネル在庫のデータをタッチレスに統合することで、継続的な可視性を得ることができ、メーカーは、商品価格とサプライチェーンのデータを財務予測モデルに組み込むことで、より良い意思決定を推進することができます。

現場におけるAI

組織はすでにAIを独創的に活用し、ビジネス計画、プロセス、運用を強化するインサイトや予測を提供しています。たとえば、

• ある大手防衛関連請負業者は、差異分析、異常の検出と分類にAIによるインサイトを使用し、例外ベースの管理とアクションを推進しています。
• 世界的なフィンテック企業では、AIによる決済量の予測を毎週生成し、収益と経費の両方の予測に活用しています。
• ある輸送サービスプロバイダーは、AIによる車両タイプ別の毎月の修理台数予測を使用して、同社の最大の経費項目の1つであるメンテナンス費用を計画および計上しています。

現在の形態のAIは、プロセスを簡素化または排除し、精度を向上させ、効率の向上を図るための方法を数多く提供することができます。組織がデータを活用し続けることで、従来のAIや新しい生成AI機能が導入され、これまでの財務アプローチが劇的に変化する可能性があります。

インサイト：次のステップ

GenAI helps significantly accelerate thought to action, substantially reducing the manual effort involved in deriving insights. We believe that GenAI will continue to be seamlessly integrated with traditional AI to further enhance insights and predictions in innovative ways. Finance organizations will use GenAI to provide easy-to-understand contextual narratives that explain exceptions, anomalies, and variances in predictions versus forecasts, delivering deep analyses, observations, and recommended actions to address issues or capitalize on opportunities. These contextual narratives will enable broader sharing of insights up and down the organizational chain beyond the FP&A team. We believe that GenAI will also provide explanations of the specific factors that influence a given prediction. This explainability of prediction models is critical for building confidence and trust from the always-skeptical finance users.

戦略的な未来に向けた財務の舵取り

財務リーダーとして、私たちは従来のAIと生成AIの相乗効果を活用したデータドリブンな成果を定義し、運用および戦略目標に対応することができるようになりました。収益、コスト、回収、資金、資本の管理、KPI分析による運用改善、戦略プロジェクト実行、交渉、資金調達取引など、インサイト、予測、推奨アクションを得るためのユースケースは数多く存在します。生成AIの追加により、チームはインテリジェントなインサイトと方向性を得ることができ、戦略目標を達成するための先行的かつタイムリーな意思決定が可能になります。

品質、信頼性、信頼性の高いテクノロジーを提供するためには、AIのトレーニングおよびデータの改善期間が必要なため、すべての既存プロセスがすぐにAIによって強化されるわけではないことに留意することが重要です。AIのメリットを実現するには、データドリブンなプロセスも必要となり、組織の役割や責任を部門横断的にまで見直すことが求められます。

CFOはAIの導入を今すぐ戦略的優先事項にする必要があります。データとAIによる先行的でリアルタイムな事実に基づく意思決定がニュー・ノーマルとなることが期待されます。財務チームは、これらの機能をすぐに導入して、データドリブンな成果を生み出すための強力なAI基盤を確立し、最高の価値を達成するために必要なスキルを学び・マスターし、最新の機能が導入された場合には、それをすぐに取り込めるように準備する必要があります。

待つという選択肢はありません。