Gartner: 金融 AI アプリケーションを確実に正しく実装するための 4 つのステップ

• 財務分野において人工知能 (AI) の重要性はますます高まっていますが、CFO は人工知能 (AI) をいつ、どのように導入すれば成功するかをまだ学んでいます。
• 人工知能やその他のデジタルへの取り組みに投資すると、短期的には経済的ストレスによる悪影響を和らげ、長期的には競争上の優位性を築くことができます。
• 金融業界で AI の導入を成功させるには、適切なリーダーシップ、人材、ソフトウェアへの投資、実験が必要です。

財務機能をデジタルの未来にさらに移行する CFO にとって、人工知能の使用は依然として新たな優先事項です。 AI を使用している人のうち、75% は過去 2 年以内に使用し始めたと回答しました。

「金融における人工知能の利用はまだ初期段階にあり、初期導入者のほとんどは、そのようなプロジェクトで期待される利益についてほとんど認識していません」と、ガートナーのリサーチディレクター、アレクサンダー・バント氏は述べています。 「デジタルイニシアチブ全般、特に AI プロジェクトでは、金融のユースケースを定義することが重要です。最終的な目標は、特に今日の経済において、競争力を向上させ、自律的な未来に備えることです。」

Gartner 調査は、主要な AI 導入担当者が、AI プロジェクトの予想される効果を迅速に満たすかそれを超えて、主要な財務およびビジネス上の成果を達成することを可能にする 4 つの共通の行動に取り組んでいることを示しています。

「平均して、これら 4 つの措置を講じた財務部門は、これらの措置を講じなかった部門の 2 倍の AI ユースケースを発見しました」とバント氏は述べています。 「これは、新しい製品ラインなどのより重要なビジネス上の成果や、精度の向上やプロセス時間の短縮などの財務部門の成果につながります。」金融人工知能の成功:

1. 外部の AI 専門家を雇用する

AI のスキルと専門知識を備えた人材を確保するには、新しい人材を雇用する、既存の人材のスキルをアップグレードする、または人材を借りるという 3 つのオプションがあります。 IT部門。 AI スキルを持つ外部従業員の採用に人材戦略を重点的に置いている組織は、主導的な AI 金融組織になる可能性が高くなります。

AI に特化した人材は、AI の微妙な違いを扱う上で貴重な経験をもたらします。これにより、組織は AI

アプリケーションを使用する際の慣性を克服し、テクノロジーの学習曲線を短縮することができます。財務スタッフのスキルアップは費用がかからないかもしれませんが、そうすることで進歩が遅くなり、エラーが発生する可能性が大きくなる可能性があります。新しい AI 専門家は、AI の導入をサポートする新しいアイデアをもたらすことで、従来のプロセスと考え方を変えます。

2. 迅速な成功のために、AI 機能が組み込まれたソフトウェアに投資します。

AI 機能が組み込まれたソフトウェアを購入して AI を実験し、融資のユースケースに適用して、企業固有のビジネス上の問題に対するソリューションを迅速に構築します。パイロット。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、新しいパイロットやユースケースを探索するための作業が増え、帯域幅が減少します。

3. 早期かつ広範囲で実験を行う

トップの金融 AI 組織は、いくつかの大きな賭けをするのではなく、AI 導入に対して「迅速な試行錯誤」の実験的アプローチを採用しています。初期のリーダーは AI をさらに活用し、より迅速に導入するでしょう。

AI の最も一般的な 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。顧客支払い予測は、主要な組織の半数が検討しているユースケースですが、それほど成功していない組織ではほとんどありません。

4. 分析 AI 導入リーダーを選択する

企業は、メリットを実現するために AI 導入を主導する適切な人材を選択する必要があります。これは、コントローラーではなく、AI 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意味する場合があります。

FP&A および財務分析のリーダーは、分析とデータの強力な背景を活かして AI を成功裏に導いています。彼らは、従来の財務プロセスを理解することよりも、ビジネス環境における AI の複雑さを理解することに依存しています。

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