金融ロボットの解読：毒ではなくアシスタント

会計、税務、監査などの業務でロボットが人間に取って代わったらどうなるか想像してみてください。今日、これらすべてが現実になっています。デロイトの財務ロボットは正式に運用を開始し、多くの企業や機関と協力関係を築き、財務自動化プロセスソリューションを提供しています。ロボットは財務部門の効率を向上させ、財務担当者が大量の反復的かつ定期的な作業を完了するのに役立ちます。

これは会計士の間でパニックを引き起こしたのでしょうか? 実際、人工知能が本格的に普及するにつれて、反復性が高く複雑性の低い仕事は徐々に人工知能に置き換えられるでしょう。これは避けられない傾向であり、金融​​分野に限ったことではありません。

キングディーは昨年、中国初のインテリジェント金融ロボットである金融ロボット「Xiao K」を発売し、金融ロボット2.0時代の幕開けを告げました。知覚、コンピューティング、認知能力の3つのレベルからインテリジェントファイナンスの応用を促進し、企業の業務特性に基づいてさまざまなタイプのロボットを開発し、効率的なバックグラウンド処理を実行できます。

同様に、人工知能の影響を受けて、ゴールドマン・サックスは2000年にニューヨーク本社の米国現物株式トレーディングデスクに600人のトレーダーを雇用した。しかし、今日ここに残っているトレーダーはたった2人だけです。

UBS も人員削減に遅れをとっていません。これは 8 年前の UBS グループの取引フロアです。

取引フロアは現在次のようになっています:

コストがかかり非効率的な手作業をより高度な技術に置き換えることは、あらゆる業界で大きなトレンドとなっています。2～3年後には、取引所は空っぽになると予想されています。

金融データサービスプロバイダーKenshoの創設者は、2026年までに金融業界の労働者の33%～50%が職を失い、その仕事はコンピューターに置き換えられると予測している。 Kensho が開発したプログラムでは分析に 1 分しかかからないが、年間 35 万ドルまで稼ぐアナリストが同じ作業を完了するには 40 時間かかる。

「金融ロボットの春」

金融ロボットとは、簡単に言えば、人間の代わりに特定のルールに基づいて反復的な指示を実行し、ソフトウェア、プラットフォーム、複数のウィンドウにわたって動作できるコンピューター制御のソフトウェアの一種です。

実際の業務では、財務ロボットは、買掛金、売掛金、固定資産、旅費・経費、現金管理、総勘定元帳、口座管理など、さまざまなレベルで柔軟なアプリケーションを実現できます。つまり、単純な入力、記帳、精算業務は、将来的には人手を必要としなくなる可能性があります。金融ロボットは計算速度が速く、24時間稼働するため、作業効率が大幅に向上します。

2017年以降、金融ロボットの人気が爆発的に高まり始めました。四大会計事務所が次々と金融ロボットを発売し、人工知能市場が活況を呈しています。激しい競争の中で、人間による経理の基本業務は尽きてしまったのでしょうか？

金融ロボットは毒か解毒剤か？

会計業界への金融ロボットの侵入については悲観的な見方をする人が多い。実際、プライスクーパースとデロイトの金融ロボットプロジェクトの進展は、ほとんどの人々の想像をはるかに超えています。製品は2017年上半期に発売され、継続的に改善されてきました。わずか1年余りで、金融ロボットはコンセプトから製品へと進化し、その後、典型的なアプリケーションケースへと進化し、現代のサービス業界の急速な変革を完全に実証しました。

しかし、これは金融ロボットが会計士市場を大きく掌握し、会計士の仕事を台無しにすることを意味するのでしょうか? 実際のところ、そうではありません。インテリジェント相対理論 (aixdlun) のアナリストである Ke Ming 氏は、ロボットが仕事を支援する過程で、金融ロボットは「変化と恒常性」をもたらすと考えています。

1. 「金融ロボットの変革」

実際、ガートナーの調査によると、金融ロボットは「ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）」シリーズの製品の一つにすぎません。実際には、

プロセスに RPA を実装できるかどうかを判断する基準は 3 つあります。1 つ目は、操作手順が同じで繰り返し実行できること、2 つ目はテンプレート駆動型でデータを繰り返し処理できること、3 つ目は標準ルールに基づいており、決定を動的かつ大幅に変更できることです。

明らかに、この観点からすると、金融ロボットと AI の自律学習やディープラーニングの間にはまだかなりの距離があり、「置き換え」という考えは根拠がなさすぎます。

しかし、PRA によってもたらされる利点も明らかです。まず、財務処理の速度が大幅に向上し、情報のリアルタイム性が向上します。次に、財務処理の精度が向上し、人間の生理的欠陥によって引き起こされるものをより効率的にします。さらに、RPAを使用すると、企業の意思決定者は、残業や出張によるオペレーターの感情的な影響を考慮する必要がなくなり、人事部門が従業員の仕事への熱意を維持するためにインセンティブメカニズムを慎重に設計する必要がなくなります。

確かに、PRA の構築には追加の作業負荷も伴うでしょう。例えば、PRAの普及促進による社会的影響を考慮しながら、施工、設計、選定などを行います。

2. 「金融ロボットの不変の性質」

実際、PRAの現在の使用は、会計業務の基準、システム、原則を変えておらず、依然としてその元の基本ロジック、コアリンク、処理手順に従っています。緊急事態に直面した場合、異常な非構造化処理を実行するには依然として人間の労働者が必要であり、自然、政治、経済の変化に基づいて財務処理の新しいモデル、新しいプロセス、新しいルールを再作成するには人間の会計専門家が必要です。これは、財務ロボットが短期的にも長期的にも達成できないことです。

したがって、RPA は、典型的な金融自動化プロセスである処理ツールにのみ変更をもたらすようです。新しいRPAベースのシステムは、事前にプログラムされた多くのアクションを実行し、人間が割り当てたタスクをより高速に完了できます。その効果的な適用は、基本的、標準化された、構造化された、反復的な財務処理作業に大きな影響を与えます。金融共有センターでの広範な適用により、多数の会計自動化工場の出現につながる可能性があります。

AIが会計士を排除したのか、それとも自ら諦めたのか？

テクノロジーパニックに直面し、金融ロボットの侵略により失業すると考える人は多い。しかし実際には、主体的なイニシアチブを持つ主体として、人間は機械が追いつけない比類のない学習能力と創造力を持っている。インテリジェント相対理論（aixdlun）のアナリストであるKe Ming氏は、AIが会計士をなくすことは決してないと考えている。失業のより大きな理由は、あなたが自分自身をあきらめていることである。

具体的には、財務業務の内容は次の 4 つの部分に分けられます。

金融業務の「4つの象限」

人工知能が最初に置き換えるのは、レジ係、経理、レポート作成、納税申告など、右下隅にある非常に反復的で複雑性の低い仕事となることは間違いありません。

さらに、人間は人工知能にはできないことができるのです。このレベルに到達するには、非常に複雑な作業を行う必要があります。金融ロボット自体にとって、最も難しいのは、人（または政治）とのコミュニケーションと、新しい情報の継続的な取得と判断の2つです。ビジネス環境は急速に変化しており、人工知能が新しい問題に基づいて正確な判断を下すことは困難です。しかし、人とコミュニケーションをとる能力や、複雑なビジネス環境における分析や意思決定に最も役立つ情報を選択する能力は、少なくとも短期的には人工知能が人間を超えることは難しいでしょう。

新しいテクノロジーの応用により、会計自体に対する社会の要求も変化し、複合的な才能の役割と重要性がより顕著になりました。実際、財務管理は企業統治の基盤であり、中核です。私たちが目にする財務上の問題の多くは、専門的な問題だけではなく、人の問題、管理の問題、文化的な問題などです。これは、中国で管理会計が急速に普及した理由でもあります。

金融ロボットはデータやレポートを処理できますが、人間の思考と分析、およびデータの背後にある情報の解釈を通じてのみ、計画予測、内部統制、投資分析など、企業にとって効果的な意思決定情報に変換できます。この多層的かつ多次元的な思考能力は、金融人とロボットを区別する鍵です。

私が子供の頃、祖父が墨を挽いて小さな文字を書き、そろばんを使って計算し、ノートに記録していたことを覚えています。 その後、ペンと電卓に置き換えられ、さらにコンピュータ化された会計、MRP、ERP に置き換えられました。人工知能は確かに不可逆的な流れですが、現状の観点から見ると、「会計士を排除する」にはまだまだ遠いです。結局のところ、会計業務のルールメーカーは人間であり、これに取って代わられることは決してありません。

ヒューゴはかつてこう言いました。「進歩は目的であり、理想は目標である。」会計士が常に仕事で進歩し、複雑なイベントを完了する能力を絶えず向上させている限り、排除されたり見捨てられたりすることは決してありません。