AIが関係会社間取引に如何に変革をもたらすか
2023年9月12日 、ブラックライン米国本社は、さらなるイノベーションで業界をリードすべく、初のAI対応会社間取引管理のソリューションを発表しました。それに関連して、米国本社のブログ記事の日本語訳を以下にご用意いたしましたので、ご一読いただければ幸いです。
今も昔も関係会社間取引は複雑です。各国の税制やサプライチェーン、労働環境に関連する問題が変化する中、特にサービスや資本などの他国間の貿易活動には特有の課題があります。これらの課題の複雑さと、管理業務の多くが手作業で行われているという事実を考えると、グローバル企業が関係会社間取引の変革を切実に必要としていることは明らかです。
スプレッドシートによる手作業や、機能が不十分なERPを使用してデータを処理すると、取引計上の遅れや誤処理の確率が非常に高くなります。このような誤謬は、請求、照合、決済の遅れにつながるだけでなく、関係会社取引の管理業務に多大な工数と時間を必要とし、現場にフラストレーションをもたらします。加えて、担当者は問題のある取引データの照合や原因の調査、修正に多くの時間を費やしており、多くの経理財務部門が、常に業務負荷が高い状態にあります。
このような課題から、企業は関係会社間取引管理にAI（人工知能）を用いたソリューションの可能性について検討するようになり、そして、幸いなことに、AIはもはや見出しを飾るだけのような未来の話ではなくなっています。
関係会社間取引のゲームチェンジャー
関係会社間取引のゲームチェンジャーとなる可能性を秘めたAI技術とは何か？
それは、信頼できる未来を予測する能力と言えます。
こう聞くと、マイノリティ・リポート（2002年のトム・クルーズの映画で、犯罪の発生を事前に予知することができる）のような夢物語に思われるかもしれませんが、このテクノロジーは、関係会社間取引にかつてない可視性をもたらし、経理財務部門が洞察力を発揮して正確かつ効率的に業務を行い、従来の業務プロセスで発生したような取引計上の遅れや誤処理、現場のフラストレーション、相手先とのトラブルを回避することができます。
AIを活用した関係会社間取引管理のソリューションには、次のような特徴を備えています。
予測分析
機械学習モデルに基づいて構築された人工知能（AI）を使用して、会社間取引データを分析し、取引が計上される前に、どこで問題が発生し、決算プロセスやデータの正確性にリスクをもたらす可能性があるかを予測する。
正確で迅速なフィードバック
あらゆるタイプの取引データの中から、リスクの高い取引をハイライトし、リスク要因を説明し、即座に修正が可能な箇所を経理チームに示し、将来の取引に関するガイダンスを提供する。
取引の一元化と標準化
膨大な関係会社間取のデータを一元管理し、各社それぞれに特性を持った関係会社間取の標準化を促す。
BlackLineの会社間予測ガイダンス
BlackLineは、関係会社間取引の財務管理ソリューションの一環として、業界初のAIを活用した予測機能を開発しました。
BlackLineの会社間予測ガイダンステクノロジーの中核を成す応用AIは、グループ各社のの会社間取引の会計処理をきめ細かく把握することができます。このテクノロジーを活用することで、グループ各社は会社間取引のエラー率を削減し、大幅な業務負荷の軽減とコスト削減を実現することができます。
AIアプリケーションが会社間取引データを分析すると、取引が計上される前に、決算プロセスやデータの正確性にリスクをもたらす可能性があるかを予測します。具体的には、
- リスクの高い地域を特定
- リスク要因の説明
- 早急に修正が可能な箇所を経理チームに提示
- 将来の会社間取引に関するガイダンスを提供
処理の自動化や電子ワークフローによって、関係会社間取引のエラー率をある程度は削減されますが、BlackLineのAIテクノロジーを利用することで、取引データのエラーを劇的に削減し、会社間取引に費やす時間とコストを大幅に削減することができます。
また、会社間予測ガイダンスは、経理チームのメンバーが取引上の問題解決に費やす時間を減らし、有意義で戦略的な意思決定に費やす時間を増やすことで、（例えば）M&Aをより効果的に計画することや、メンバーのスキル向上の改善など、広範囲にプラスの影響をもたらします。
関係会社間取引を成功に導く新たな可能性
BlackLineの企業間予測ガイダンスは、関係会社間取引の潜在的な問題を未然に防ぎ、ビジネスの成果を劇的に向上させることで、関係会社間取引を変革します。この画期的なテクノロジーで強化された今日の企業は、もはやAIの可能性を学ぶだけで満足する必要はありません。関係会社間取引の実務において、今すぐにAIの恩恵を受けることができるのです。