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長年にわたり、金融における人工知能に関する議論は苛立たしいほど不明瞭だった。ほとんどの財務チームは、経営陣が破壊的変革について語り、コンサルタントが約束に満ちたスライドデッキを量産しても、同じやり方を続けていた。しかし、ここ18か月ほどで何かが変わった。ツールは改善され、ユースケースはより明確になり、以前は懐疑的だった部門も、重要な分野で実際の成果を見始めた。
変化の影響は、すべての人が同じように、または同時に受けたわけではない。金融の一部の分野は他の分野よりも速くAIを導入しており、その理由は注目に値する。FP&Aチームは最初に動いたチームの一つであり、その主な理由は明らかな痛みにあった。誰もが、四半期予測を立てるためだけに、断片化されたシステムから2週間かけてデータを抽出するのは持続不可能だと知っていた。データ収集を自動化し、トレンドを数日ではなく数時間で明らかにするプラットフォームが登場すると、導入は急速に加速した。
この波が定着したのは、人々がすでに対処に疲れていた問題を解決したからだ。金融における人工知能は、実験段階をはるかに超えて進んでいる。チームはこれを使って、より迅速に決算を締め、アナリストを疲弊させることなくローリング予測を生成し、手作業では数週間かかったであろうシナリオモデルを実行している。その価値はもはや抽象的ではない。それは、報告サイクルの短縮や、取締役会前の夜更かしの減少として現れている。
ワークフローが手作業で反復的であったことを考えると、予測と予算編成は論理的な出発点であった。しかし、チームが可能性を目の当たりにすると、テクノロジーは隣接する機能に広がり始めた。差異分析は良い例だ。実績が計画と一致しなかった理由を特定するために、アナリストは通常、ライン項目を精査するのに何時間も費やしていた。AIツールは、それらの不一致を数分で特定し、さらに重要なことに、根本原因を指摘することができる。
注目を集めているもう一つの分野は収益認識である。複雑な契約構造や多要素取引を扱う企業では、かつてスプレッドシートと広範な組織的知識が標準だった。そのプロセスの一部を自動化することで、リスクを低減し、真に人間の知性を必要とする意思決定に時間を割くことができる。財務チームが反復的でルールベースの作業にあまりにも多くの時間を費やしているところではどこでも、AIが介入してより迅速に処理している。
FP&Aが入り口だったとすれば、リスク管理こそがAIが最も永続的な影響をもたらす分野かもしれない。規制順守、不正検知、信用リスクモデリングはすべて、複雑なパターン認識と大規模なデータセットを必要とする。まさにこれらの条件こそ、機械学習が手動分析を凌駕する場面である。
保険会社や銀行は最初にこれを認識した。しかし、より新しいのは、専任のリスク分析チームを持たなかった中堅企業での導入である。クラウドベースのプラットフォームにより、従業員数百人の企業でも、かつてはクォンツのチームを必要とした種類のリスク評価を実行できるようになった。これらのツールは監視を処理し、異常が発生した時点で捕捉し、監査対応可能なレポートを独自に作成する。これは、日々の財務プロセス管理にとって真の進歩である。
現時点では、コンプライアンスがこの変革全体の中で最も魅力的な部分かもしれない。規制環境は常に変化しており、異なる管轄区域の変わりゆくルールの中で、単にコンプライアンスを維持すること自体が一つの仕事である。AIはコンプライアンス責任者の代わりにはならないが、規制の更新をスキャンし、現在のポリシーと比較し、問題になる前にギャップを特定することができる。過去には、最大手の機関だけがそのようなプロアクティブな監視を賄うことができた。
すべての財務部門が同じペースで動いているわけではなく、躊躇の主な原因は通常、人材と信頼である。信頼というのは、財務プロフェッショナルがアウトプットに自分の評判を賭ける前に、モデルがどのように結論に至るかを理解する必要があるからだ。人材というのは、これらのツールをうまく実装するには、テクノロジーと財務の文脈の両方を理解する人材が必要であり、その組み合わせはまだ稀だからである。
十分な注目を集めていないもう一つのボトルネックはデータ品質である。AIはそれを供給するデータ次第であるため、多くの企業は、部門によって同じ指標が3つの異なる方法で定義されている、まとまりのない断片的なシステムで運用を続けている。それを整理することは華やかな仕事ではないが、AI実装の効果を最大限に引き出すためには必要である。
すでに動き出した財務チームは、引き下がるのではなく、ユースケースを拡大している。FP&Aでの初期の成功は、リスク、コンプライアンス、トレジャリー業務への進出を正当化するのに十分な内部的な信頼を築いた。大学はデータリテラシーを財務カリキュラムに組み込み始めており、時間の経過とともに人材ギャップを埋めるのに役立つだろう。一方、ベンダーはより専門化されたツールを次々とリリースしている。
四半期ごとに、まだ始めていないチームにとっては計算が難しくなっている。AI対応の財務部門と従来型の財務部門との競争格差は拡大しており、後からその格差を埋めることは、今現在についていくことよりも常にコストがかかる。テクノロジーは完璧ではなく、誰もそうではないふりをすべきではない。しかし、完璧を待つことはそれ自体が一種のリスクであり、それを取る余裕のある組織はますます少なくなっている。
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現在、AIが実際に金融で違いを生み出している分野
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JPモルガン、コインベース、ブラックロック、クラーナなどの経営陣に読まれています。
長年にわたり、金融における人工知能に関する議論は苛立たしいほど不明瞭だった。ほとんどの財務チームは、経営陣が破壊的変革について語り、コンサルタントが約束に満ちたスライドデッキを量産しても、同じやり方を続けていた。しかし、ここ18か月ほどで何かが変わった。ツールは改善され、ユースケースはより明確になり、以前は懐疑的だった部門も、重要な分野で実際の成果を見始めた。
変化の影響は、すべての人が同じように、または同時に受けたわけではない。金融の一部の分野は他の分野よりも速くAIを導入しており、その理由は注目に値する。FP&Aチームは最初に動いたチームの一つであり、その主な理由は明らかな痛みにあった。誰もが、四半期予測を立てるためだけに、断片化されたシステムから2週間かけてデータを抽出するのは持続不可能だと知っていた。データ収集を自動化し、トレンドを数日ではなく数時間で明らかにするプラットフォームが登場すると、導入は急速に加速した。
この波が定着したのは、人々がすでに対処に疲れていた問題を解決したからだ。金融における人工知能は、実験段階をはるかに超えて進んでいる。チームはこれを使って、より迅速に決算を締め、アナリストを疲弊させることなくローリング予測を生成し、手作業では数週間かかったであろうシナリオモデルを実行している。その価値はもはや抽象的ではない。それは、報告サイクルの短縮や、取締役会前の夜更かしの減少として現れている。
FP&Aが最初に到達したが、それで終わらなかった
ワークフローが手作業で反復的であったことを考えると、予測と予算編成は論理的な出発点であった。しかし、チームが可能性を目の当たりにすると、テクノロジーは隣接する機能に広がり始めた。差異分析は良い例だ。実績が計画と一致しなかった理由を特定するために、アナリストは通常、ライン項目を精査するのに何時間も費やしていた。AIツールは、それらの不一致を数分で特定し、さらに重要なことに、根本原因を指摘することができる。
注目を集めているもう一つの分野は収益認識である。複雑な契約構造や多要素取引を扱う企業では、かつてスプレッドシートと広範な組織的知識が標準だった。そのプロセスの一部を自動化することで、リスクを低減し、真に人間の知性を必要とする意思決定に時間を割くことができる。財務チームが反復的でルールベースの作業にあまりにも多くの時間を費やしているところではどこでも、AIが介入してより迅速に処理している。
リスク管理こそがより大きなストーリーである
FP&Aが入り口だったとすれば、リスク管理こそがAIが最も永続的な影響をもたらす分野かもしれない。規制順守、不正検知、信用リスクモデリングはすべて、複雑なパターン認識と大規模なデータセットを必要とする。まさにこれらの条件こそ、機械学習が手動分析を凌駕する場面である。
保険会社や銀行は最初にこれを認識した。しかし、より新しいのは、専任のリスク分析チームを持たなかった中堅企業での導入である。クラウドベースのプラットフォームにより、従業員数百人の企業でも、かつてはクォンツのチームを必要とした種類のリスク評価を実行できるようになった。これらのツールは監視を処理し、異常が発生した時点で捕捉し、監査対応可能なレポートを独自に作成する。これは、日々の財務プロセス管理にとって真の進歩である。
現時点では、コンプライアンスがこの変革全体の中で最も魅力的な部分かもしれない。規制環境は常に変化しており、異なる管轄区域の変わりゆくルールの中で、単にコンプライアンスを維持すること自体が一つの仕事である。AIはコンプライアンス責任者の代わりにはならないが、規制の更新をスキャンし、現在のポリシーと比較し、問題になる前にギャップを特定することができる。過去には、最大手の機関だけがそのようなプロアクティブな監視を賄うことができた。
一部のチームを妨げているもの
すべての財務部門が同じペースで動いているわけではなく、躊躇の主な原因は通常、人材と信頼である。信頼というのは、財務プロフェッショナルがアウトプットに自分の評判を賭ける前に、モデルがどのように結論に至るかを理解する必要があるからだ。人材というのは、これらのツールをうまく実装するには、テクノロジーと財務の文脈の両方を理解する人材が必要であり、その組み合わせはまだ稀だからである。
十分な注目を集めていないもう一つのボトルネックはデータ品質である。AIはそれを供給するデータ次第であるため、多くの企業は、部門によって同じ指標が3つの異なる方法で定義されている、まとまりのない断片的なシステムで運用を続けている。それを整理することは華やかな仕事ではないが、AI実装の効果を最大限に引き出すためには必要である。
軌道はかなり明確である
すでに動き出した財務チームは、引き下がるのではなく、ユースケースを拡大している。FP&Aでの初期の成功は、リスク、コンプライアンス、トレジャリー業務への進出を正当化するのに十分な内部的な信頼を築いた。大学はデータリテラシーを財務カリキュラムに組み込み始めており、時間の経過とともに人材ギャップを埋めるのに役立つだろう。一方、ベンダーはより専門化されたツールを次々とリリースしている。
四半期ごとに、まだ始めていないチームにとっては計算が難しくなっている。AI対応の財務部門と従来型の財務部門との競争格差は拡大しており、後からその格差を埋めることは、今現在についていくことよりも常にコストがかかる。テクノロジーは完璧ではなく、誰もそうではないふりをすべきではない。しかし、完璧を待つことはそれ自体が一種のリスクであり、それを取る余裕のある組織はますます少なくなっている。