金融AIの実装は難しいですか？ガートナー: AI のユースケースを 3 倍にするには 4 つのステップが必要

金融分野で AI を適切に導入するには、単に時間や資金を最も多く投資すればよいという問題ではありません。

ガートナーによると、期待に応えるかそれを超え、主要な財務およびビジネス成果を達成するものを含む、金融人工知能 (AI) イニシアチブを迅速に実現するには、4 つの実装動作が重要です。

「財務部門における AI の活用はまだ初期段階にあり、ほとんどの企業がここ 2 年ほどで使い始めたばかりだ」と、ガートナーの財務部門リサーチ ディレクター、ジェイコブ ジョセフ デイビッド氏は言う。「また、ほとんどの企業は、こうしたプロジェクトで期待された利益をすぐに実現できていない」

財務分野における AI はまだ初期段階であるため、CFO には成功のための明確な定義と戦略が欠けています。ガートナーは、CFO が金融 AI で成功するための 4 つの重要なアクションを特定しました (下の図を参照)。

「これら 4 つのアクションを実行した部門では、実行しなかった部門に比べて AI の使用事例が平均で 2 倍ありました」とジョセフ デイビッド氏は言います。「その結果、新しい製品ラインなどのビジネス上の成果がより顕著になり、財務部門では精度の向上や処理時間の短縮などの成果が得られました。」

金融 AI の成功を推進する 4 つのアクション (出典: Gartner、2022 年 6 月)

ガートナー: 金融 AI の成功を推進する 4 つのアクション

外部のAI専門家の雇用

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、新しい人材を採用する、既存の人材をスキルアップさせる、IT 部門から人材を借りるという 3 つの選択肢があります。外部の AI スキルを持つ人材の採用に人材戦略を集中している組織は、金融における AI のリーダーと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、スキルアップを主要な人材戦略と見なしています。

AI スペシャリストは、AI のニュアンスを扱う上で貴重な経験を提供することができ、組織は AI アプリケーションの使用における慣性を克服し、テクノロジーの学習曲線を短縮することができます。逆に、財務スタッフのスキルアップはコストがかからないかもしれませんが、そうすることで進捗が遅くなり、大きなエラーが発生する可能性が高くなります。さらに、新しい AI プロフェッショナルは、AI 導入のための新しいアイデアをサポートする上で、従来のプロセスや考え方を超える機会を提供できます。

組み込みAIソフトウェアに投資して迅速な成果を実現

組み込み型人工知能機能ソフトウェアを購入するという方法を採用している企業もあります。これらの企業は、より簡単に AI を試し、より多くの金融ユースケースに適用することができます。これらのユースケースにより、固有のビジネス問題を対象としたパイロット プロジェクトの実行も容易になります。対照的に、すべての財務プロセスに対して社内 AI ソリューションを構築すると、作業量が増え、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少します。

早期かつ広範囲にパイロットプロジェクトを実施する

大手金融 AI 組織は、大きな賭けをするのではなく、試行錯誤のアプローチで AI の導入を進めています。初期パイロットが増えると、AI の使用事例が増え、組織は最も成功したパイロットに集中できるため、AI の導入が迅速化します。

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依然として模索しており、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、およびキャッシュフロー予測です。唯一の例外は顧客の支払い予測です。これは、大手企業の約半数が検討していますが、それほど成功していない企業ではほとんど検討されていません。

分析AI実装のリーダーを選択する

AI のメリットを実現するために、CFO は 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。たとえば、AI 実装を主導する責任者として、上級管理職を選任するのではなく、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任することになるかもしれません。

財務計画と分析、財務分析のリーダーが AI をリードする上で成功しているのは、強力な分析とデータのバックグラウンドを持っているからです。彼らは、従来の金融プロセスに対する理解よりも、ビジネス環境における AI の複雑さに対する理解を重視しています。