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財務の自動化についての詳細

Megan O'Brien |コンテンツ・ストラテジスト| 2024年7月30日

この記事の内容

財務自動化とは
財務自動化の説明
自動化する必要がある財務プロセス
財務自動化で使用されるテクノロジー
財務自動化のメリット
財務自動化のリスク
財務自動化の設定方法
財務自動化の適切性を判断する方法
財務自動化に関するFAQ

財務管理タスクを自動化するソフトウェアの進化により、企業内で財務チームが果たす役割が再定義されつつあります。データ入力、請求書の照合、照合など、これまで手作業で行っていた業務を財務自動化テクノロジーに任せることで、財務チームは戦略的で付加価値の高い業務に集中することが可能になります。

このような自動化ツールを使用することで、決算処理と業績報告にかかる時間と労力が減るため、財務チームは、前四半期の収益を向上させた要因や次の四半期の予測といった分野の分析に集中する時間をより多く確保することができます。また、AIはさらに多くの財務タスクとプロセスを自動化できる可能性を示しています。CFOが財務部門の運用方法を見直す中で、財務の自動化は、コストを削減しながら、より正確な結果をより迅速に提供し、結果の可視化と理解を深めることができる、より自律型の機能を生み出すための重要なステップです。

財務の自動化とは

財務自動化とは、これまで手動で行っていたプロセスをテクノロジーを使用して完了することを指します。これにより、買掛金、売掛金、給与計算管理者など、時間のかかる反復的な作業を、人の手をほとんど介さずに自動化することができます。企業が財務自動化を活用する理由は、人件費の削減を支援し、手作業によるデータ入力や計算によるエラーを減らすことができるからです。また、勘定調整などのステップを自動化することで、決算などのプロセスをスピードアップすることもできます。財務自動化を利用して正確なデータをビジネス・リーダーの手により早く届けることで、予算、投資、採用、資金管理などに関するより良い意思決定を支援することができます。

主なポイント:

財務自動化とは、これまで手作業で時間のかかっていた財務部門の業務をテクノロジーの使用によって代行することです。
財務自動化を促進するテクノロジーには、ERPソフトウェア、ロボティック・プロセス・オートメーション、人工知能、機械学習、クラウド・コンピューティングなどがあります。
自動化の主な対象分野は、買掛金、売掛金、給与計算、経費管理などです。
財務自動化のメリットとしては、エラーの軽減、時間短縮とコスト削減、効率化、不正の削減などが挙げられます。
人工知能の進歩が、財務自動化の機能の向上を推進しています。

財務自動化の説明

財務自動化とは、ERPソフトウェア、ロボティック・プロセス・オートメーション(RPA)、人工知能(AI)、機械学習(ML)などの高度なテクノロジーを用いて、財務部門内の時間のかかる手動プロセスを自動化することです。これらの財務プロセスの自動化には、一連のタスクを、請求書の支払いや、売上と在庫水準が一致しているかの確認など、タスクの実行に必要なデフォルトのステップを指定する、いわゆるワークフローに設定することが必要です。財務自動化ソフトウェアがワークフローの各ステップをトリガーし、実行することで、人手を限定的または全く介さずにプロセス全体を処理することができます。

財務機能は、データ入力、照合、請求書発行、承認者など、大量かつ反復的なプロセスが多いため、自動化の対象として最適な分野です。自動照合の例としては、企業のソフトウェアが製品の売上と在庫水準を継続的に比較し、在庫水準が売上から推測されるよりも低い場合、盗難を示唆するような不一致を検出することが挙げられます。財務自動化テクノロジーは、このような手作業をより迅速に、より少ないエラーで処理することができるため、財務チームは組織の価値創造と戦略推進に集中することができます。たとえば、売上と在庫の照合の例では、財務チームは運用と協力して不一致の原因を取り除くことができます。

自動化する必要がある財務プロセス

自動化すべき財務プロセスを考える際には、自動化によるメリットは何か、そしてプロセスのどの程度を自動化できるか、という大きな2つの要因を考慮します。プロセス全体、あるいはプロセス内の要素全体を、人間がほとんど、あるいはまったく関与することなく実行できるテクノロジーが存在するプロセスを探します。そのレベルの自動化は、コスト削減、アウトプットの迅速化、そして場合によっては精度の向上といった主なメリットをもたらします。この点を考慮して、自動化に適した6つの財務ワークフローを、ワークフローの要素がどう自動化できるかについての例とともに紹介します。

買掛金（AP）

請求書の取込み: テクノロジーを利用して、紙の請求書を自動的にスキャンして読み取り、デジタルデータに変換することで、手作業による請求書のデータ入力が不要になります。
照合と検証: 請求書データの取得後、財務自動化テクノロジーにより、請求書を対応する発注書と納品書に自動的に比較および照合します。
承認ワークフロー: 組織によって設定されたデフォルトのルールに基づき、請求書を承認のために関係担当者や部門にルーティングします。また、自動アラートとリマインダーを設定して、承認プロセスを迅速化することもできます。
支払実行: 請求書が承認されると、自動的に、または最小限の人的介入でベンダーに支払いが行われます。
照合とレポート: 支払い後、自動照合プロセスを実施し、支払い取引と銀行明細を照合し、金額と受取人が一致していることを確認します。買掛金における財務自動化テクノロジーは、支払いパターン、ベンダーのパフォーマンス、コスト削減の機会などの指標に関する詳細なレポートを作成することもできます。
キャッシュの最適化: 予測分析とMLを使用することで、企業はあらゆる関連ソースからのデータを自動的にまとめ、将来のキャッシュ・フローを継続的に予測することができます。そしてAIは、そうした調査結果に基づいて最適な支払いスケジュールを提案し、健全な手元資金を維持しながら請求が期限内に支払われるようにします。

これら6つの財務プロセスを自動化することで、大きなメリットを得ることができます。

売掛金

顧客へのアウトリーチ: 財務自動化により、顧客にカスタマイズしたコミュニケーションを自動的に送信し、支払期日が迫っている、または過ぎている支払いを通知することができます。
請求書発行: 請求書は自動的に生成され、顧客にデジタル送信されます。付加価値税や消費税が適用される場合は、自動化されたシステムが各取引に適用される税率を特定し、正確な税額が徴収されるようにします。
デジタル決済処理: デジタル決済処理では、顧客はさまざまな支払いオプションにアクセスでき、自動継続支払いを設定できます。企業の支払い受領後、自動システムが顧客に支払い領収通知を送信します。
売掛金分析:財務自動化ソフトウェアにおけるAIは、企業が顧客の支払い履歴を使用して、ダイナミック・ディスカウントとして知られるプロセスで、サプライヤーごとに支払い割引プログラムをカスタマイズできるよう支援します。

Payroll

データ転送: 連携したシステムがあれば、人事、タイムシート、会計システムの間で自動的にデータを転送することができます。
税金計算: 連邦税、州税、地方税の計算と入金、および四半期ごとと年ごとの連邦税、州税、地方税の納税申告が自動的に計算されます。
福利厚生控除: 健康保険や退職金制度などの従業員手当を計算し、控除します。
賃金計算: 変動時給、賞与、超過勤務、休暇手当、有給休暇、遡及支払などの状況を含む賃金が自動的に計算されます。
支払いのスケジュールおよび実行:財務自動化は、給与小切手の電子口座振込による従業員への支払を処理します。
総勘定元帳への転記: 給与計算のための総勘定元帳への転記は自動的に行われ、勘定科目が常に最新の状態に保たれます。

経費精算

領収書の取得: 財務自動化では、OCRを使用して仕入先名、金額、日付、カテゴリなどの関連する領収書データを自動的に抽出することで、手動でのデータ入力が不要になります。
経費レポートの作成と分類: 領収書のデータを使用して、デフォルトのルールに基づいて経費レポートを自動的に生成および分類します。
ポリシー・コンプライアンス・チェック: 提出された支出を企業の支出ポリシーおよびガイドラインと比較するテクノロジーにより、ポリシー・コンプライアンス・チェックが自動化されます。コンプライアンスに反する経費は自動的にフラグが設定され、さらに詳細なレビューが行われます。
承認ワークフロー: 自動化テクノロジーは、支出額や従業員階層などのデフォルトのルールに基づいて、経費レポートを指定された承認者にルーティングし、対応が必要となった場合には承認者に通知します。
払い戻し処理: 企業ポリシーに基づき、承認された経費と払い戻し可能な金額を計算するツールにより、払い戻しプロセスが自動化されます。システムは払い戻しレポートを作成し、従業員への支払いを開始します。
例外管理: 機機械学習機能が進化すれば、経費管理システムはどの経費が人によるレビューが必要で、どの経費が自動的に承認できるかを判断できるようになる可能性があります。その場合、マネージャーに必要とされるのは、フラグが設定された例外的な経費を承認することだけになります。

財務計画

データ収集および統合: データ収集および統合：財務自動化テクノロジーは、全社にまたがるさまざまなデータソースから関連情報を抽出します。その後、エラー、不整合、欠落値を特定し、注意が必要な領域を財務担当者に通知することで、データのクリーニングと処理を行うことができます。
データ分析: 機械学習テクノロジーは、データをスキャンして相関関係、異常値、例外の検出を支援し、計画の精度を向上させ、計画プロセスおよびデータ分析に費やす時間を大幅に削減します。
レポートとダッシュボード: 損益計算書、貸借対照表、キャッシュ・フロー計算書などの財務レポートが自動的に作成されます。また、動的なダッシュボードやビジュアライゼーションを生成し、主要な財務指標に関するリアルタイムのインサイトをステークホルダーに提供します。
予算編成と予測: 全社および部門別の面倒な予算編成プロセスを自動化します。予算テンプレートは、企業の総勘定元帳から動的に入力および更新することができます。高度な財務自動化テクノロジーにより、企業は主要な推進要因の変化に応じてリアルタイムで予測を更新し、自動化された差異分析を実施し、財務、業務、サードパーティの継続的なデータを迅速に取り込んで、予測計画機能を使用して、将来起こりうる結果の影響を測定できます。
シナリオ・プランニング: 綿密な「what-if」シナリオ・モデルを迅速に作成して、それぞれの意思決定の影響を測定し、推進要因の変化に応じて自動的に更新します。

購買と調達

ソーシング: チームは、一元化されたプラットフォームを通じて、構造化および自動化されたプロセスでサプライヤーを調達し、コミュニケーション、入札の比較、調達関連ドキュメントの保管、コスト削減目標に対する交渉の評価を行うことができます。
調達契約: 財務自動化により、AIがサポートするガイド付きオーサリング、事前承認済みのテンプレートと法的条項を使用して、RFxの作成をスピードアップします。組み込みのコラボレーションと承認フローにより、契約の完了をスピードアップします。また、期限切れ契約の事前アラートを自動的に送信することもできます。
購買: 発注書の作成と承認者への発注書ルーティングのワークフローが自動化されています。承認ルールは支出のコンプライアンスを遵守するよう構成可能で、例外や異常は自動的に特定されます。
調達分析: AIは支出分類を自動化し、また実用的なインサイトを提供して、企業のビジネス上の価値向上を支援します。たとえば、AIは支出パターンを特定し、調達チームが企業の供給ベースを合理化し、より優れた価格交渉を行うことができるよう支援すること、供給と購買ニーズの変化を特定し、ビジネス・パフォーマンスに最適なサプライヤーを見つけること、価格、サービス、納入パフォーマンスなどの契約上の義務に対するサプライヤーのパフォーマンスに関するインサイトを獲得することができます。
請求書管理: 注文したアイテムの受け取り、請求書の処理、支払いの送金などのタスクが自動化されます。発注書、領収書、請求書がシステムに入力されると、財務自動化は3方向照合を行い、これらのドキュメントのデータを関連付けることもできます。
サプライヤー管理: サプライヤーの変更要求は自動的に追跡、ルーティング、承認され、管理の維持を支援します。

財務自動化で使用されるテクノロジー

財務自動化は、企業の主要な財務データを管理し、請求、調達、勘定照合、財務報告などの分野における手動プロセスの自動化を支援するERPアプリケーションなどのソフトウェアに活用します。より基盤レベルで、財務自動化で役立つ幅広いテクノロジーの一部を以下で紹介します。

ロボティック・プロセス・オートメーション(RPA): RPAは、ソフトウェア・ボットを利用して大量かつ反復的なビジネス・タスクを自動化するビジネス・プロセスの自動化の一形態です。RPAはプロセスドリブン、つまりエンド・ユーザーが定義したルールやプロセスに従って人間の行動を模倣します。RPAでできることの例としては、ドキュメントからの構造化データの抽出と処理、データのコピー＆ペースト、メールの開封、添付ファイルのダウンロード、構造化されたデジタル環境でのトランザクション処理などがあります。
人工知能(AI)と機械学習(ML): AIとMLのテクノロジーはRPAからのステップアップであり、プロセスドリブンの自動化からデータドリブンの自動化へと飛躍します。RPAなどのプロセスドリブン・テクノロジーは人間の行動を模倣しますが、データドリブン・ツールは人間の思考を模倣します。AIとMLはデータとコンテキストによってガイドされるため、非構造化入力を使用したり、自社ロジックを適用したり、書き込みの少ないプロセスを処理したりすることができ、自動化できるプロセスの範囲が大幅に拡大します。コンピュータが人間の言語を理解、生成、操作できるようにする自然言語処理(NLP)は、AIの傘下にあります。AIには生成AI(GenAI)も含まれ、テキスト、画像、コーディング、音声、音楽、動画など、さまざまなタイプのコンテンツを生成することができます。AI および ML機能の例としては、音声認識および画像認識、予測モデリング、カスタマイズされたレコメンデーションの生成、異常検知、パターン認識、ドキュメントからの構造化・非構造化データの抽出などが挙げられます。
クラウド・コンピューティング: クラウド・コンピューティングは財務自動化において重要な役割を果たし、スケーラブルで柔軟性が高く、コスト効果の高い強力なインフラストラクチャとサービスを組織に提供することで、参入障壁の一部を低減します。クラウドベースのERPシステムにより、企業は高度な財務機能にアクセスすることができ、機能更新が頻繁に行われ、メンテナンス要件は少なくなります。クラウド・アプリケーションはスケーラビリティを実現し、ニーズの変化やビジネスの成長に対応します。組織は、Infrastructure-as-a-Service (IaaS)、Platform as a Service (PaaS)、Software as a Service (SaaS)などのプラットフォームを活用でき、ニーズに応じてコンピューティング容量を迅速に導入したり、カスタム・アプリケーションを開発したり、高度ですぐに実行できる財務アプリケーションを利用することが可能です。多くのクラウド・コンピューティング・アプリケーションは、スマートフォンを含むどこからでもアクセスできるリアルタイムのインサイトを推進する強力なデータ分析機能を提供します。

財務自動化のメリット

CFOとそのチームが抱えるToDoリストは長く、しかも増え続けています。企業では依然として、、財務チームが支払い処理や決算などの重要な業務をこなしつつ、さらに戦略的、分析的、アドバイザリーの役割も担う必要があります。財務自動化は、この新たな現実において成功するために必要な効率性、可視性、正確性を提供できるよう支援することが可能です。メリットの例をいくつかご紹介します。

エラー削減: 財務自動化は、データ入力や計算など、ヒューマンエラーが発生しやすい分野を自動化することで、このリスクを最小限に抑えられるよう支援します。また、データの検証も自動化できるため、データの精度と品質の確保を支援します。
時間とコストの削減: 財務チームは、より少ないコストでより多くのことをこなさなければならないというプレッシャーに直面しており、コスト削減と時間短縮は自動化の最大のメリットの1つです。Duke UniversityのFuqua School of BusinessとRichmondとAtlantaのFederal Reserve Banksによる2024年の調査では、調査対象となったCFOの87%がコスト削減効果を期待して自動化を導入していると回答しています。また、American Expressの2023 Amex Trendex： B2B Editionレポートでは、調査対象となったビジネス・チームの36%が、財務自動化だけで年間500時間以上の時間を短縮していると回答しています。
可視性の向上: 財務自動化プラットフォームは、異なるソースからの財務データを中央リポジトリに統合し、組織内の誰もがアクセス権限に基づいて適切な情報にアクセスできるようにします。リアルタイムのレポート、ダッシュボード、分析を生成できるため、財務チームは財務実績をモニターし、KPIを追跡し、最新の情報を使用して傾向を観察することができます。組織全体にわたり、正確な財務データ、インサイト、分析にリアルタイムでアクセスできるため、ステークホルダーは十分な情報に基づく意思決定を行うことができます。組織全体にわたり、正確な財務データ、インサイト、分析にリアルタイムでアクセスできるため、ステークホルダーは十分な情報に基づく意思決定を行うことができます。
効率化: 自動化により、財務業務のペースを飛躍的に向上させることができます。財務自動化により、組織は、データ入力と処理の自動化、ワークフローの効率化、トランザクション処理の加速、リアルタイム・レポートと分析の提供、エラー率の低減、リソース配分の最適化、コンプライアンスの適用などにより、効率を高め、ビジネス・パフォーマンスを向上させることができます。
コラボレーションの強化: 財務部門に自動化を統合することで、複数の方法でコラボレーションを強化できます。多くの組織がクラウド・コンピューティング・プラットフォームを通じて財務自動化を導入しているため、リモート・アクセスと分散アクセスが向上し、複数の場所にいるチームが1つの共有データソースでやりとりできるようになります。一元化された情報、ワークフロー、データ、コミュニケーションにより、チームメンバーはより効果的に連携することができます。また、手作業が減ることで、財務部門は、組織内のさまざまな機能分野や部門にわたり、戦略的な取り組みでコラボレーションすることができるようになります。
不正の削減: 財務自動化の最大のメリットの1つは不正行為の削減であり、CFOはこれに注目しています。PYMNTSによる2023年10月のレポートでは、調査対象となったCFOの63%が、過去6ヶ月間に不正防止のために何らかの専門的な自動化を利用したと報告しています。自動化されたシステムは、大量のデータを分析し、パターンを検出し、疑わしい取引や行動を人間よりも迅速に特定することができるため、組織が先行的に不正を検出および防止することを支援する理想的なツールとなります。AIは大規模なデータセットを迅速に分析し、問題の兆候となる異常や不均衡を特定できるため、不正検出に大きな可能性を示しています。
リアルタイム・レポート: 従来の手動プロセスでは、財務部門はレポート作成に多大な時間を必要としていました。これらのレポートは過去のインサイトに重点を置いていたため、ステークホルダーに届く頃にはそのインサイトは時代遅れになっている高い可能性がありました。財務自動化のスピードと精度は、重要な財務データのリアルタイムなモニタリングとレポートを実現し、迅速な意思決定と先行的な軌道修正を可能にします。
リスク軽減の向上: 財務自動化を活用することで、コンプライアンス・チェック、検証ルール、承認ワークフローを自動化し、コンプライアンスを適用させることができます。テクノロジーは包括的な監査証跡とドキュメントを維持し、財務活動の詳細かつ時系列的な記録を提供します。財務自動化システムは、財務取引、活動、異常をリアルタイムでモニターし、潜在的なリスクや疑わしい活動に対するアラートを生成します。

財務自動化のリスク

財務リーダーは、財務自動化に伴うメリットだけでなく、起こりうるリスクにも対処する必要があります。これらのリスクに適切に対処できなければ、企業は不正確なデータに基づいて意思決定を行ったり、コンプライアンス・リスクの増大に直面することになる可能性があります。潜在的なリスクを評価する際に考慮すべき主な分野は次のとおりです。

コンプライアンス: 適切な管理と保護がない自動化財務システムは、コンプライアンス・リスクを高める可能性があります。自動化された財務プロセスは、意思決定やレポートのために正確で信頼できる財務データを活用します。テクノロジーに提供されるデータに不正確さや誤りがあれば、コンプライアンス違反や財務報告の虚偽記載につながる可能性があります。財務自動化システムは、データ・プライバシー、セキュリティ、財務取引に関する規制要件や業界基準にも準拠する必要があります。コンプライアンス・リスクを軽減するために、組織は、ポリシー、手順、管理、モニタリングの仕組み、および定期的な監査を含む、強固なコンプライアンス管理のフレームワークを導入する必要があります。企業は、これらのテクノロジーが組織のどこでどのように使用されているかを正確に把握することが不可欠です。
スキル/人材: Forresterが2023年に企業役員を対象に実施した調査では、財務・会計業務の自動化を導入する上で、自動化に取って代わられることへの従業員の懸念が上位3つの課題の1つとなっています。適切な管理を怠ると、財務自動化によって優秀な人材が流出する可能性があります。また、企業は自動化に伴い従業員のスキルアップを図り、定型的な作業からより深い分析作業へと飛躍できるよう支援する必要がある可能性もあります。とはいえ、自動化を導入しないことによる人材リスクの方が大きい可能性があります。同調査で、回答者の半数以上が、価値の低い手作業が多いために従業員の定着に苦労していることが判明しています。自動化に対する従業員の不安を和らげるために、リーダーシップは、誰もが自動化とともに自分の役割を理解し、自動化により自分の仕事がいかに改善されるかを理解できるような、説得力のあるビジョンを作成し、伝える必要があります。エグゼクティブは、自動化が進んだ環境で活躍するために財務担当者が必要なスキルを身につけるための資金と従業員の時間の配分を行う必要があります。
テクノロジー: テクノロジーの導入は、本質的にリスクを伴います。不適切に設計または導入されたテクノロジー、既存システムとの非効果的な統合、またはビジネス・ソフトウェアの誤った選択は、財務自動化プロジェクトのROIを低下させる可能性があります。企業のITインフラストラクチャに新しい財務自動化ツールを実行する容量やスケーラビリティがない場合、パフォーマンスに問題が生じる可能性があります。財務自動化システムは、企業のITインフラストラクチャと互換性がない場合があります。組織は、既存のITインフラストラクチャ、潜在的な問題、およびそれらを軽減する最適な方法を評価することが重要です。財務自動化を成功させるには、シンプルなテクノロジー・アドオンだけでは不十分で、既存のシステムとプロセスの包括的な再評価が必要となります。
セキュリティ: 誤った自動化システム、または効果的に導入・管理されていない自動化システムは、データ侵害、内部脅威、マルウェアやランサムウェア攻撃などのセキュリティ・リスクをもたらす可能性があります。財務プロセスの自動化には、顧客情報、支払い詳細、取引記録など、財務上の機密データの取り扱いが伴う傾向があるため、企業はデータ・セキュリティのために適切な措置を講じ、適用されるすべてのプライバシー規制に従う必要があります。すべての自動化システムが同じように作られているわけではないため、企業はそれぞれのシステムがデータの暗号化、認証、認可、バックアップをどのように処理しているか、またどのようなセキュリティ基準や認証に従っているのかを調査する必要があります。社内的には、企業はアクセス制御、監査証跡、自動化された財務プロセスに伴うセキュリティ・リスクと責任に関する従業員研修を導入する必要があります。
スキル・ギャップとトレーニング: 自動化の急速な進歩により、財務に必要なスキルが変化しているため、財務リーダーは、テクノロジーに関するナレッジと、テクノロジーとともに効率的に働く方法を身につけた従業員の育成を目指しています。調査によると、多くの組織でその不足が指摘されています。Pluralsightによる2024年のレポートでは、調査対象のエグゼクティブの95%が、これらのツールを効果的に使用できるスタッフがいなければAIの取り組みは失敗に終わると考えています。しかし、Boston Consulting Groupによる2023年の調査では、従業員の86%がAIと自動化に関するトレーニングが必要だと考えている一方で、これまでにトレーニングを受けたと回答したのはわずか14%でした。スキル・ギャップを埋めなければ、財務自動化のROIを完全に実現する可能性は低いでしょう。
レガシー・システム: Forresterの調査によると、新しいテクノロジーとレガシー・システムとの統合の難しさは、財務自動化の導入を妨げる主要な問題の1つとして挙げられています。レガシー・システムは、その時代遅れのテクノロジー、複雑さ、制限により、財務自動化の取り組みに大きな課題をもたらします。時代遅れのシステムには、最新のアプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）や統合機能がないため、最新の自動化ソフトウェアと連携することは、不可能ではないとしても困難です。レガシー・システムは統合されないため、データのサイロ化や不整合が発生し、自動化のためのデータの抽出、集約、正規化に問題が生じます。また、自動化ツールで必要となるスケーラビリティやパフォーマンス機能、場合によっては適切なセキュリティ・インフラストラクチャも不足していることも考えられます。レガシー・システムで自動化の取り組みを実現しようとする組織は、高いコスト、幅広いカスタマイズ、自動化への取り組みを妨げたり、成功させなかったりするその他の障害を抱えるリスクがあります。

財務自動化の設定方法

財務自動化の導入は、特にレガシー・システムを使用している企業にとっては、かなりの負担になる可能性があります。投資を最大限に活用するために、企業は、すでに導入されている設定を評価し、それを更新するために必要となるリソースを特定し、導入戦略を詳述する、慎重かつ徹底的なプロセスに従う必要があります。導入後も、企業は自動化されたプロセスをモニター、反復、改善し、すべてが期待通りに機能していることを確認する必要があります。以下に、大まかなロードマップを示します。

現在のプロセスの評価: 既存の財務プロセスを評価して、自動化の機会を特定します。特に自動化導入の初期段階では、すべてのプロセスが自動化に適しているわけではありません。反復的で量が多く、人間の高レベルな思考を必要としないタスクを優先します。このステップの結果、組織内で自動化したいタスクが包括的かつ優先度設定したリストにまとめられます。
既存の設定の評価: 企業がすでに導入しているシステムを分析します。データのサイロ化や連携されていないビジネス・プロセスに苦労していないでしょうか。システムは統合されていますか。財務自動化は、信頼できるデータと連携したシステムを利用するため、組織はソリューションを運用するための強固な基盤を確保するために変更を加える必要がある場合があります。
自動化ツールの選択: 組織のニーズ、要件、予算に合った自動化ツールを調査し、選択します。ソリューションを評価する際に考慮すべき重要な点は、機能、スケーラビリティ、セキュリティ、使いやすさ、統合機能、ベンダーの評判です。ソリューションは現在のシステムと統合可能でしょうか。前述のステップでまとめたニーズを満たしていますか。進化と拡大に伴い、新しいAIおよび生成AI機能を追加するなど、企業の成長と変化の余地はありますか。
導入戦略の計画: スコープ、スケジュール、リソース、マイルストーンの概要を示す詳細な導入戦略を策定します。主要なステークホルダーの役割と責任を必ず定義します。財務自動化への取り組みの効果と成功を測定するKPIを指定します。
ワークフローの設定: 最初にジョブを構成するタスクを特定して、ワークフローを設定します。次に、これらのタスクがどのように実行されるべきかを管理するルールとロジックを作成します。ルールとロジックは多くの場合、一連のif-then文で構成され、プログラムにどのようなアクションを取るべきか、どのようにあるタスクから次のタスクに移行するかを指示するような役割を果たします。たとえば、経費管理のワークフローは次の内容で構成されることがあります。
- 従業員が経費レポートを提出します。
- 従業員が経費レポートを提出すると、自動的にマネージャーに通知メールが送信されます。
- マネージャーが経費レポートを承認します。
- 承認された経費レポートの通知が財務チームに送信されます。
- 財務チームが経費レポートを承認します。
- 経費の精算が行われます。
- 領収書、経費、レポートが保存されます。
ワークフローのテスト: 自動化ワークフロー、データ統合、システム・パフォーマンスをコントロールされた環境でテストし、自動化が期待通りに機能していることを確認します。ユーザーからフィードバックを収集し、問題点や改善すべき分野を特定します。
導入とモニター: 自動化されたプロセスを本番環境に導入し、そのパフォーマンス、効果、ビジネス・プロセスへの影響を綿密にモニターします。KPIとユーザーからのフィードバックに常に注意を払うようにして、自動化への取り組みの成功を評価し、必要に応じて調整を行います。
反復と改善: 財務自動化への取り組みを継続的に改善する文化を構築します。フィードバック、インサイト、教訓に基づいて、プロセスを繰り返し改善します。特に財務自動化におけるAIの急速な進歩を考慮すると、さらなる最適化、革新、拡大の余地は常にあります。

財務自動化の適切性を判断する方法

財務自動化に対する組織の対応状況の判断は多面的であり、複数の分野を評価する必要があります。まず基礎レベルでは、現在のITインフラストラクチャが財務自動化をサポートできるかどうか、またサポートできない場合、アップグレードに必要なリソースを見極めることが重要です。

財務自動化については、役員、財務チーム、IT部門など、主要なステークホルダーからの賛同が重要な成功要因となります。自動化によって仕事が取って代わられるのではないかという現実的な不安があり、その結果、変化を受け入れない企業文化が生まれる可能性があります。リーダーは、効果的な変更管理に時間とリソースを投資する必要があります。また、自動化がどのように財務の仕事をより面白く、やりがいのあるものにし、キャリアの見通しを向上させるかをスタッフに示す必要があります。

人材の観点から、リーダーシップは、自動化への取り組みを導入し管理するために必要なスキル、専門知識、リソースが備わっているかを評価する必要があります。自動化が仕事の性質を根本から変えるなか、スキルアップ・プログラムは、従業員がより多くの手作業から、より高度で分析的な仕事および協力的な仕事に移行できるよう支援する非常に貴重なものであることが明らかになるでしょう。

最後に、実務的な観点から、コストや財務自動化ソフトウェアを提供する企業に関する重要な疑問点があります。たとえば、自動化によってもたらされる可能性のあるコストとメリットは、組織の予算や優先順位に見合ったものでしょうか。財務の自動化をサポートするERPシステムに投資するための明確なビジネス・ケースを作成することは可能でしょうか。組織に適したテクノロジー・プロバイダーは見つかりましたか。財務自動化の導入は単発的なものではなく、長期的な変革への取り組みになります。適切なパートナがオンボーディングされていることを確認する必要があります。

オラクルによる自動化の導入

財務の未来が到来し、すでにビジネスの競争環境をリシェーピングしています。進歩するテクノロジーを取り入れるために財務プロセスの見直しを行わない組織は、競合他社への遅れをはじめ、人材の獲得と定着率の低下、インサイトの見落とし、不正確なレポート、従業員の生産性の低下などのリスクに直面しています。財務自動化への投資は、組織がデータ中心の意思決定を行い、業界や市場の絶え間ない変化に対応する能力に大きな影響を与えます。

Oracle Fusion Cloud Enterprise Resource Planning (ERP)とOracle Fusion Cloud Enterprise Performance Management (EPM)は、企業が売掛金と買掛金、資金管理、固定資産、レポートなどの財務プロセスを自動化および連携できるよう支援します。 Oracle Fusion Cloud ApplicationsのAI機能には、カスタマイズされたサプライヤー支払計画を作成するダイナミック・ディスカウントや、週次予測を自動的に生成するキャッシュ予測などがあります。Oracle Cloud ApplicationsはOracle Cloud Infrastructure（OCI）上で実行され、クラウド・アプリケーションを実行するために特別に設計された次世代クラウド・インフラストラクチャの上にクラウド・アプリケーションのフル・スイートを提供します。この独自の組み合わせにより、組織はOracle Fusion Cloud Applicationsに組み込まれた強力な従来型AIと生成AI機能を導入できます。そうすると、どうなるでしょうか。より優れたデータを利用することができ、財務チームはそのデータの活用にさらに多くの時間を割くことができます。

財務自動化に関するFAQ

財務は完全に自動化されるのでしょうか。
自動化が財務部門に与える影響は大きく、Accentureは、財務機能のトランザクション作業の最大80%が自動化できると推定しています。ただし、財務担当者が自動化に完全に取って代わられることはないでしょう。財務の仕事は、人間の創造性、判断力、感情的知性、人間関係の構築、批判的思考を提供するために、依然として人間の関与が必要です。財務自動化によって、従来は多くの時間を割いていた手作業や反復的な業務が処理され、財務担当者はより複雑な分析や戦略的意思決定に集中できるようになります。

財務におけるRPAについて教えてください。
RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）は、ローコード・ソフトウェア・ボットを使用して、財務における反復的で時間のかかるプロセスを処理しますRPAは、人間の意思決定をほとんど必要としない、または全く必要としない財務の構造化データセットによるルールベースのプロセスの自動化に最適です。たとえば、データの抽出、フォームへの入力、承認者のルーティングなどが挙げられます。

財務におけるインテリジェントな自動化について教えてください。
インテリジェントな自動化（IA）は、インテリジェント・プロセス・オートメーションとも呼ばれ、RPA、機械学習、自然言語処理、AIなど複数の高度なテクノロジーを組み合わせることで、RPA単独よりも高度な機能を実現します。ソフトウェア・スクリプトで人間が定義したルールに従ってタスクを完了するRPAとは異なり、IAは経験から適応して学習することができます。IAは、構造化および非構造化データを分析し、変化する状況に適応してパターンを特定し、過去の経験に基づく意思決定を行うことで、長期にわたってパフォーマンスを向上させることができます。これによりIAは、人間のような意思決定や問題解決能力を必要とする複雑で認知的なタスクを処理することができます。たとえば請求書の場合、RPAは数字と値の構造化データで構成されたデフォルトのルールやテンプレートに従って請求書を処理できます。一方、IAは非構造化データを含むさまざまな請求書フォーマットからデータを解釈および抽出し、ベンダー固有のフォーマットを学習し、逸脱に適応することができます。