AIエージェントが金融を再構築

効率性、正確性、データに基づく意思決定の必要性が高まったことで、金融業界の状況は急速に進化しています。財務チームと会計チームは、不正行為の防止から規制遵守に至るまで、増加し続ける運用上の課題に直面していますが、その有望な解決策として浮上しているのがAIエージェントです。

この記事では、AIエージェントとは何か、金融業界における一般的なエージェントの導入事例、導入がもたらす利点、金融関連業務内でエージェントを効果的に実装する方法について紹介します。

金融業界におけるAIエージェントとは

AIエージェントは、認知タスクを含む定義された目標を達成するために自律的に動作するアクション対応のAI搭載アシスタントであり、機械学習（ML）を使用してデータを収集および分析し、自動的にタスクを実行するためにその環境とやり取りを行います。 AIエージェントは、半自律的または自律的に動作し、知識の入力と知覚に基づいて意思決定し、自然言語でコミュニケーションを行い、動的な状況に適応し、目的を達成するために行動します。

現代の金融業界では大量のデータを扱い、変化のペースも早いため、AIエージェントが強く求められています。 AIエージェントは、定型プロセスの自動化、リスク管理の強化、意思決定に対するサポートの提供など、さまざまなタスクを支援します。 AIエージェントは、人間の代替ではなくデジタルな共同作業者として、人間の意思決定を強化し、財務チームが財務の計画や予測のような戦略的で価値の高いタスクに集中できるようにします。

金融業界におけるAIエージェントの一般的な導入事例

すでにAIエージェントは金融業務の多くの分野に組み込まれており、主要なプロセス全体で測定可能なメリットを提供しています。以下に、最も一般的で影響力のある導入事例を紹介します。

買掛金・売掛金の自動化

AIエージェントは、請求書の受領から支払いの照合まで、請求書処理全体を自動化できます。エージェントは未払いの請求書に対するフォローアップを処理できるため、タイムリーな支払いを確保し、キャッシュフロー管理を改善します。

不正検出およびコンプライアンス監視

AIエージェントは、機械学習アルゴリズムを使用して異常や不正行為の可能性を検出し、リアルタイムで取引を監視します。また、活動を継続的に監視し、通常と異なる状態にフラグ付けを行うことにより、サーベンス・オクスリー法（SOX）や一般データ保護規則（GDPR）などの規制への準拠を確保します。

キャッシュフロー予測 / 予算編成

AIエージェントは、過去のデータと市場の動向を分析することによって、将来の金融動向を予測します。この機能により、財務チームは情報に基づいた予算決定を行い、キャッシュフローをより効果的に管理することができます。

カスタマーサポートとバーチャルアシスタント

会話型AIエージェントは、経費報告、請求書の状況、調達などに関連する社内の問い合わせをサポートし、財務チームがより戦略的なタスクに集中できるようにします。

金融業界におけるAIエージェントの利点

効率性、不正行為の検出、コンプライアンスがますます重視されています。そのような状況下では、AIエージェントを金融業務に統合すると多くの利点が得られます。

効率化と高速化

AIエージェントは毎日24時間体制で稼働し、さまざまな金融業務の処理時間を大幅に短縮します。この継続的な運用により、財務チームは変化や要求に対しより迅速に対応できるようになります。

精度の向上とエラーの低減

AIエージェントは、データ量の多いタスクを自動化することにより、ヒューマンエラーのリスクを最小限に抑えます。このような精度の向上は、コンプライアンスや規制の報告にとって重要であり、機関が高額な罰金や運用の遅延を回避するのに役立ちます。

拡張性

AIエージェントは、ビジネスに合わせて自在に規模を調整し、コストを増大させることなく取引量の増加に対応します。このスケーラビリティは、成長に伴い財務関連業務が複雑化する企業にとって不可欠です。

データに基づく意思決定

AIエージェントに組み込まれた機械学習モデルは、予測的なインサイトを提供し、プロアクティブなリスク管理と情報に基づいた意思決定を可能にします。この機能は、データ駆動型戦略が成功にとって重要な環境においては極めて貴重です。

AIエージェントは金融業界でどのように機能するのか

AIエージェントの価値を本当に理解するには、内部で実際に何が起こっているのかを知ることが重要です。 AIエージェントは、タスクを自動化し、データを分析して、財務業務を円滑に運営するために連携して機能するいくつかのコアコンポーネントで構成されています。

AIエージェントは、以下のようないくつかの主要なコンポーネントを通じて動作します。

データ取り込み： AIエージェントは、ERPシステム、請求書、仕訳帳、内部財務報告書からデータを収集します。
機械学習モデル：これらのエージェントは、データの分析、パターンの識別、予測を行うために機械学習アルゴリズムを利用します。
自然言語処理（NLP）：顧客対応のタスクでは、AIエージェントが自然言語処理（NLP）を使用して、問い合わせ内容を理解し、自然な言葉で応答します。
オートメーションフレームワーク： AIエージェントは、分析したデータに基づいて定義されたプロセスを実行することにより、ワークフローを自動化します。

たとえば請求書の処理では、AIエージェントは関連データを自動的に抽出し、購入注文との照合により検証して、支払いプロセスを開始します。 AIエージェントは、取り込んだデータに基づいてリアルタイムで意思決定を行うことにより、業務を合理化し効率を向上させます。

金融業界におけるAIエージェント導入の課題と考慮事項

APA技術は驚くべき進歩を見せていますが、それでもAIエージェントはいくつかの制限に直面しています。 AIエージェントは、金融分野への導入直後には大きなメリットと投資利益率（ROI）をもたらす可能性がありますが、ビジネスでは以下のようなよくある課題に注意する必要があります。

データの品質と統合の問題

AIエージェントは、効果的に機能するために、構造化されたクリーンなデータを必要とします。データの品質を確保し、さまざまなデータソースを統合する作業は複雑なタスクになる可能性があります。

コンプライアンスおよび法規制のリスク

AIエージェントは金融に関わる規制を遵守しなければなりません。組織は、リスクを軽減するために、AIの実装が関連法に準拠していることを確認する必要があります。

変更管理

AIを活用したプロセスへの移行には、組織内文化の変革が必要です。実装を成功させるには、この変化に向けてチームの準備を整えておくことが重要になります。

倫理的考慮事項とバイアス

AIの意思決定プロセスにおいては、透明性と公正性の確保が不可欠です。組織は、AIを活用した意思決定において、偏向した結論および結果が出ることを回避するための対策を講じる必要があります。

エージェントAIプラットフォームに求められる必須の機能

すべてのAIエージェントプラットフォームが同じように作られているわけではありません。特に、財務や会計チームには独自のニーズがあるため差異が生じます。財務リーダーは、自律型企業を構築するため、機能性や柔軟性が高く、使いやすいツールを必要としています。エージェントプロセスオートメーション（APA）プラットフォームを評価する際に求められる必須の機能には以下のようなものがあります。

1. ローコードのAIエージェント開発機能

ローコードまたはノーコードの環境を備え、開発者以外の財務チームでも迅速にAIエージェントを構築およびカスタマイズが可能なプラットフォームを探しましょう。このような柔軟性を持たせることで、デプロイが高速化し、ITリソースに大きく依存することなく、買掛金/売掛金処理、税務、報告などの業務全体に自動化を拡大できます。

2. コグニティブオートメーションによる文書処理

AIエージェントには、大量の構造化されていない金融データを処理できるようにする機能が必要です。コグニティブオートメーションが組み込まれていると、請求書、契約書、監査報告書からデータを迅速かつ正確に抽出、分類、処理することが可能になるため、手作業を削減しながらデータの信頼性を向上させることができます。

3. AIおよび機械学習モデルとのシームレスな統合

プラットフォームが、未来予測、不正行為検出、信用リスク分析などの使用事例に向けた、事前トレーニング済み機械学習モデルおよびカスタム機械学習モデルの両方に簡単に接続できることを確認します。外部サービス（OpenAIやGoogle CloudAIなど）とも統合できるプラットフォームを探して、AIツールキットを拡張しましょう。

4. リアルタイムプロセスモニタリングとインサイト

鍵となるのは可視性です。利用するプラットフォームは、パフォーマンス、例外処理、コンプライアンスに関する実用的なインサイトを提供するリアルタイムダッシュボードと分析機能を備え、キャッシュフロー管理から監査の準備まで、あらゆる業務をサポートできるものにする必要があります。

5. 堅牢なセキュリティとコンプライアンスのフレームワーク

財務データは厳格な保護を必要とします。監査証跡、ロールベースのアクセス制御、エンドツーエンドの暗号化機能など、企業向けのセキュリティ機能を提供するプラットフォームを探しましょう。 SOX、GDPR、PCI-DSSなどの基準への準拠機能は、後付けにするのではなく、最初から組み込まれているものを選びます。

6. 事前構築済みの金融プロセスエージェント

価値実現までの時間を短縮するために、照合作業、キャッシュフロー管理、コンプライアンス報告、請求書処理などの主要な財務機能を目的として事前構築されたエージェントやテンプレートを提供するプラットフォームを選択します。このようなエージェントをカスタマイズすることで、チームはすぐに活動を開始し、より早く結果を出すことができます。

金融業界におけるAIエージェントの未来

金融業界におけるAIエージェントの未来は勢いを増し、可能性に満ちています。技術が成熟するにつれて、エージェントは自律性と適応性が高まり、人間による入力を最小限にとどめながら、金融業務のワークフロー全体を管理する能力が向上しています。マルチモーダルAIが出現したことで、エージェントは音声、テキスト、ビデオなど、より幅広い種類の入力の処理や応答が可能になり始めており、多様性が高まるとともに、使ってみたいと思わせるものになっています。

ただし、実際の変化は生産性の向上にとどまりません。このような進歩は、自律型企業の基盤を築くものです。AIエージェントは、単にタスクを支援するだけではなく、推進するようになります。 AIエージェントは、エージェントプロセスオートメーション（APA）を通じて、単独のアクションを超えて複雑なプロセスを管理し、リアルタイムで意思決定を行い、システム、データ、チーム全体で作業を調整することができます。

金融業界内では、以下のようなトレンドが見られます。

マルチエージェントのコラボレーション
AIエージェントは、各部門、システム、ワークフローを横断した、よりシームレスな協力体制で稼働し始めています。エージェントは、このコラボレーション的機能により、相互に関連する複雑なプロセスを管理し、組織全体で効率性をより大きく高めることができます。
財務予測とリアルタイムのインサイト
AIエージェントに予測分析機能が組み込まれるケースが増えることで、財務チームはキャッシュフローのパターン、予算差異、コンプライアンスのリスクについてより詳細なインサイトを得ることができるようになります。これらのリアルタイムインサイトは、よりスマートな意思決定とより機敏な財務戦略を支援します。
自律型企業に向けた前進
AIエージェントの支援により、財務チームは、システムが最小限の人間の監視で運用される自律的な企業に向けて、意義のあるステップを踏み出すことができます。エージェントが意思決定と実行の責任を引き受ける場面が増えるにつれて、財務部門の業務はタスクの管理から成果の管理へとシフトし、全体的により迅速、正確、機敏な運営体制が実現されます。

これらのトレンドを考え合わせると、金融業務の運営方法における大きな変化が示されていると言えます。手動プロセスや孤立したシステムから、AIによって駆動される、相互接続されたインテリジェントな運用への移行です。 AIエージェントの能力が向上し、コラボレーション機能が改善されていくと、より高速かつスマートで、将来の変化に対応できる、真に自律的な金融業界向け機能の基盤としての役割を果たすようになるでしょう。

Automation Anywhereが金融業界向けAIエージェントをサポートする方法

Automation Anywhereでは、金融チーム向けのAIエージェントを実現するだけではなく、実用的にするためにデザインされたプラットフォームを構築しました。 AI Agent Studioを使用すると、独自の金融プロセスに合わせたエージェントを、すべてローコード環境で構築および導入し、俊敏性と管理性を維持することができます。

AI Agent Studioには、請求書処理の自動化、不正行為検出の強化、リーダーシップチームへの迅速なインサイトの提供などを実現するために必要なすべてが統合されています。しかも、高度なITリソースなしで実現できるのです。

主な機能には、以下のものがあります。

エージェント作成インターフェース： AIを活用したエージェント構築用の、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）、機械学習モデル、NLPが統合された、ユーザーフレンドリーなインターフェースです。
会話型AIの統合：財務関連の問い合わせや内部ワークフローをサポートするバーチャルアシスタントを設計できます。
Enterprise Resource Planning（ERP）のシームレスな統合： AIエージェントは主要な金融システムを統合し、シームレスなデータフローとプロセスの実行を保証します。
複雑な文書処理：財務文書から非構造化データを抽出し処理することで、精度と効率を向上させます。
パフォーマンスの監視： AIエージェントのパフォーマンスをリアルタイムで追跡し最適化することで、金融業務の継続的な改善を保証します。

AIエージェントが金融業務で担う役割は拡大しています。Automation Anywhereは、自動化から自律型運営へと移行するためのツールを、それぞれの事例に合わせて提供します。

貴社のチームではどのように使うことができるでしょうか？デモのスケジュールを設定して、AIエージェントの活躍をご覧ください。