金融AIの導入は難しいですか？ Gartner: AI ユースケースを 3 倍にするための 4 つのステップ

金融分野で人工知能を適切に活用することは、ただ多くの時間や資金を投資するだけの問題ではありません。

Gartner の調査によると、期待される効果を満たし、またはそれを超え、主要な財務およびビジネス上の成果を達成する計画など、一部の金融人工知能 (AI) 計画を迅速に実現するには 4 つの実装行動が重要です。

Gartner の財務実務担当リサーチ ディレクターである Jacob Joseph-David 氏は、「財務部門における人工知能の利用はまだ初期段階にあり、ほとんどの人が人工知能を使い始めたのはここ 2 年以内です。 「

金融業界では人工知能が初期段階にあるため、CFO には成功のための明確な定義と戦略が欠けています。 Gartner は、CFO が金融人工知能で成功するための 4 つの重要なアクションを特定しています (下の図を参照)。

Joseph-David 氏は、「これら 4 つのアクションを実行した部門は、これらのアクションを実行しなかった部門と比較して、AI ユースケースの平均数が 2 倍でした。その結果、新しい製品ラインなど、より重要なビジネス成果がもたらされました」と述べました。

金融 AI の成功を促進する 4 つのアクション (出典。Gartner、2022 年 6 月)

Gartner: 金融 AI で成功を促進する 4 つのアクション

外部の AI 専門知識を雇用する

一般的に、AI のスキルと専門知識を持つ人材を確保するには 3 つのオプションがあります。新しい人材を雇用する、スキルを向上させる既存の人材を採用するか、IT 部門から人材を借ります。 AI スキルを持つ外部人材の採用に人材戦略を重点的に置いている組織は、主要な AI 金融組織になる可能性が大幅に高くなります。しかし、金融機関の約半数はスキルアップが主要な人材戦略であると考えています。

AI 専門家は、AI の微妙な違いを処理する貴重な経験を提供することができ、これにより、組織は AI アプリケーションを使用する際の惰性を克服し、テクノロジーの学習曲線を短縮することができます。逆に、財務スタッフのスキルアップは潜在的に低コストではありますが、進捗を遅らせ、大きな潜在的なエラーを引き起こす可能性があります。さらに、新しい AI 専門家は、AI 導入のための新しいアイデアをサポートするという点で、従来のプロセスや考え方を超えた機会を提供できます。

組み込み人工知能ソフトウェアに投資してすぐに利益を得る

一部の企業では、組み込み人工知能機能ソフトウェアを購入する方法を採用しています。これらの企業は、AI をより簡単に実験し、より多くの金融ユースケースに適用できるようになります。これらのユースケースにより、固有のビジネス上の問題に対するパイロット プロジェクトの立ち上げも容易になります。対照的に、すべての財務プロセス向けに社内 AI ソリューションを構築すると、より多くの作業が発生し、財務部門が新しいパイロットやユースケースを検討する機会が減ります。

パイロット プロジェクトを早期かつ広く実施する

金融人工知能のトップ組織は、大きな賭けをするのではなく、失敗を恐れずに何度も試行するという実験的なアプローチを人工知能の導入に採用しています。初期段階のパイロット プロジェクトが増えると、組織は最も成功したパイロット プロジェクトに集中できるため、AI のユースケースが増え、導入が迅速化されます。

通常、最も成功している組織は、それほど成功していない組織と同じユースケースを模索しており、最も一般的な 3 つのユースケースは、会計プロセス、バックオフィス処理、キャッシュ フロー予測です。例外の 1 つは顧客支払い予測です。大手組織が検討したユースケースの約半数には顧客支払い予測が含まれていますが、成功していない組織は顧客支払い予測に触れることはほとんどありません。

分析 AI 導入リーダーの選択

CFO は、AI の利点を実現するために、AI 導入の責任者を適切に選択する必要があります。たとえば、これは、トップの上級幹部を選出するのではなく、AI の実装を主導する財務計画および分析 (FP&A) の責任者または財務分析の責任者を選出することを意味する場合があります。

財務計画および分析および財務分析のディレクターが人工知能をリードする分野で成功を収めたのは、分析とデータに関する強力な背景によるものです。彼らは、従来の財務プロセスの理解よりも、ビジネス環境における AI の複雑さの理解に依存しています。

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