財務ワークフローを変革する8人のAIエージェント

財務チームは、複雑な規制や高まる期待に応えながら、より迅速に行動し、より無駄のない業務を行い、より的確なインサイトを提供しなければならないというプレッシャーにさらされています。しかし、時代遅れのシステムや分断されたデータが邪魔になることがよくあります。取引の照合、書類の追跡、さまざまなツールからの回答のつなぎ合わせには、まだ多くの時間が費やされています。

AI エージェントはよりスマートなアプローチを提供します。 これらのインテリジェントシステムは、ビジネスコンテキストを理解し、適切な情報を適切なタイミングで提供し、チームが複数段階の財務ワークフローをより迅速かつ確実に実行できるようにします。決算であれ、監査の準備であれ、差異の分析であれ、 AI エージェント 財務担当者が最も重要なことに集中できるよう支援できます。

このブログでは、次のような場合に何が可能になるかを探ります。 財務チーム Glean などのプラットフォームを使用して独自のAIエージェントを構築します。以下の例は、特定の目的に特化したエージェントがいかに手作業を減らし、精度を向上させ、チームがすでに持っているツールやデータからより多くの価値を引き出すのに役立つかを示すものです。

財務チーム向けの AI エージェントとは

AI エージェント は、財務チームが複雑な複数ステップのタスクをより効率的に完了できるように設計されたインテリジェントシステムです。大規模な言語モデル、Retrieval-Augmented Generation（RAG）、企業システムとの緊密な統合を利用して、質問の理解、回答の検索、アクションの支援をすべて自然言語インターフェースを通じて行っています。

固定されたルールと明確に構造化されたデータに依存する従来の自動化とは異なり、AIエージェントは解釈できます。 非構造化データ、さまざまな形式に適応し、あいまいさから推論してください。 つまり、指示に従うだけでなく、タスクの背後にある意図を理解し、信頼できる情報源から情報を引き出し、状況に応じた回答を提供することで、チームが自信を持ってより迅速に行動できるよう支援します。

Glean のようなプラットフォーム上に構築すると、エージェントはERP、契約リポジトリ、共有ドライブなど、チームがすでに使用しているツールや知識に安全に接続できます。役割ベースのアクセス制御とコンプライアンス要件を尊重しながら、適切な文書を取得し、パターンを特定し、次のステップを提案することができます。

効果的な AI エージェントのコア機能

最も効果的なAIエージェントは、質問に答えるだけでなく、信頼できる結果をもたらします。それには強力なモデルだけでは不十分です。実際のビジネスコンテキスト、安全なシステムアクセス、明確なガードレールが必要です。 それを可能にするのが、以下の機能です。

• 自然言語理解: 「第2四半期のOPEXが増加した原因は何か」などの質問をしてください。関連するデータや文書に直接リンクした、明確で裏付けられた回答が得られます。
• 文脈上の推論: エージェントは、一般的なベンチマークだけでなく、ビジネス内で起こっていることに基づいて傾向を分析し、ポリシーを参照し、結果を説明できます。
• マルチシステムアクセス: エージェントは、Workday、NetSuite、OneDrive、SharePointなど、チームがすでに使用しているツールに接続すると、システムを調べなくても有益な回答を提供できます。
• 組み込みガバナンス: 役割ベースのアクセス、権限に応じたインデックス作成、監査ログにより、エージェントはコンプライアンスを維持し、機密データを確実に保護できます。

グリーンのWork AI プラットフォーム 上記のすべてをサポートするように設計されています。と 100 種類以上のコネクター また、権限をリアルタイムで同期できるため、財務チームは役に立つだけでなく、安全でスケーラブルで信頼性の高いエージェントを構築するための基盤を得ることができます。

AI エージェントが財務ワークフローをどのように変革しているか

AI エージェントは、財務チームに新しい働き方をもたらします。摩擦を減らし、煩雑な作業をなくし、チームがより迅速で自信を持って意思決定を行えるようにする働き方です。これらのエージェントは、実際のビジネスコンテキストを活用することで、複雑なプロセスをサポートし、重要な洞察を明らかにし、システム全体で情報を連携させることができます。安全でコンプライアンスに準拠し、組織の構造やツールに適応できるように設計されています。

エージェントが解決できる課題のほんの一例を以下に示します。

• 調整と終了: システム間でエントリを照合し、不一致を特定し、クローズ時の手動処理を減らします。
• 差異分析: 承認メモ、請求書、契約書などのサポートコンテンツを使用して、予算と実際の変更について説明してください。
• 監査準備: 文書を整理し、統制証拠を要約し、監査対応を合理化します。
• ポリシーとコンプライアンス: チームまたは地域ごとに最新の手順を伝え、古くなった資料にはレビュー用にフラグを付けます。
• 報告: データソースへのリンクと異常なアクティビティのコールアウトを含む、毎日または四半期ごとの更新を自動的に生成します。

金融業界におけるAIエージェントの8つの戦略的ユースケース

これら 8 つの例は、財務チームが Glean を使用して独自の AI エージェントを構築した場合に何が可能になるかを示しています。 それぞれが特定のワークフローの課題に対処するように設計されており、FP&A、監査、調達、報告などの中核機能にわたる手作業の削減、精度の向上、コンプライアンスのサポートに役立ちます。

これらのアイデアを出発点として、エージェントがどのようにしてシステムを安全に接続し、自然言語で対応し、実際の結果をもたらすことができるかを想像してみてください。

1。月末調整アシスタント

システムやアカウント間の不一致を特定することで、財務チームが帳簿を迅速に処理できるようにします。

• 解決すべき問題: 月末の決算は、NetSuite、Excel、および共有ドライブでの手動レビューによって行き詰まることがよくあります。エントリの確認、値の照合、バックアップファイルの追跡には数時間かかります。
• その機能: ERPシステムや総勘定元帳システム間でエントリを比較し、過去の決算サイクルに基づいて不一致にフラグを付け、SharePointやOneDriveなどのツールから関連ドキュメントを取得して解決をスピードアップします。
• インパクト: 調整ミスを減らし、決算サイクル中の時間を節約することで、チームが報告する数値に対する信頼度が高まります。

2。予測差異説明者

FP&Aチームが予算と実際の違いを明確かつ文脈に沿った説明で説明できるよう支援します。

• 解決すべき問題: 分散分析は時間がかかり、解釈が難しい場合があります。明確な説明がなければ、リーダーはメモ、契約書、請求書をふるいにかけ、何が変わったのか、なぜ変わったのかを理解することになります。
• その機能: 支出や収益の変動を分析し、主要な要因を特定し、NetSuiteやOneDriveなどのシステムからサポートドキュメントを取り込んで、数字の背後にある「理由」を明らかにします。
• インパクト: タイムリーで十分に裏付けられたインサイトにより、ビジネスレビューを迅速化し、意思決定を改善します。

3。監査準備アシスタント

関連する証拠を自動的に整理して要約することにより、監査の準備をサポートします。

• 解決すべき問題: 監査に備えるには、多くの場合、システム全体に散在する文書を探す必要があります。必要なものをまとめるのは難しく、明確で一貫性のある方法で提示することはさらに困難です。
• その機能: Confluence、Slack、Box などのシステム全体で SOC コントロール、アクセスログ、ポリシードキュメントを検索し、すべてをリクエストタイプ別に整理して、監査人と簡単に共有できるようにします。
• インパクト: 監査資料を整理して簡単にアクセスできるようにすることで、チームの時間を節約し、土壇場での混乱を減らします。

4。買掛金ポリシーナビゲーター

各要求に合わせた最新のAP手順とフォームを提供します。

• 解決すべき問題: 最新のベンダーのオンボーディングポリシーや地域の手順を把握するのは難しい場合があります。重要な更新を見逃すと、遅延やコンプライアンス上の問題が発生する可能性があります。
• その機能: ベンダーの種類や地域に応じた適切なAPポリシーを、バージョン履歴やSharePointまたはBoxに保存されている必要なフォームへのリンクとともに提供します。
• インパクト: APチームの一貫性とコンプライアンスを維持しながら、やり取りやオンボーディングの遅延を減らすことができます。

5。調達契約アナライザー

ベンダー契約から重要な詳細情報を抽出して、より迅速で情報に基づいた意思決定を支援します。

• 解決すべき問題: 更新条件、義務、または危険な言葉を見つけるには、多くの場合、長い契約を手作業でくまなく調べる必要があります。これは時間のかかるプロセスであり、チームが準備不足に陥る可能性があります。
• その機能: SharePointやBoxなどのツールに保存されているベンダー契約をスキャンし、更新条項や終了期間などの重要なメタデータを抽出し、標準テンプレートから逸脱している言語にフラグを付けます。
• インパクト: 契約レビューを効率化し、チームが重要な条件をよりよく把握できるようにすることで、よりスマートで迅速な意思決定が可能になります。

6。収益認識トラッカー

収益スケジューリングを自動化し、認識基準への準拠状況を監視します。

• 解決すべき問題: 契約書や請求スケジュールを解釈して収益スケジュールを決定するのは、特にASC 606のような標準が関係している場合、時間がかかり、間違いが起こりがちです。
• その機能: Salesforceの請求マイルストーンと契約条件を特定し、収益を適切な認識タイムラインにマッピングし、監査に備えるための補足文書を収集します。
• インパクト: 報告ミスのリスクを軽減し、進化する会計基準へのコンプライアンスを向上させます。

7。詐欺ケースサマライザー

主要な証拠を収集してまとめることで、より迅速で一貫性のある不正調査が可能になります。

• 解決すべき問題: 不正行為の調査には、多くの場合複数のシステムからの電子メール、メッセージ、および添付ファイルをまとめる必要があります。重要な点を見つけて明確に提示するには時間がかかります。
• その機能: Slack、Jira、メールのスレッドをレビューして関連するコンテキストを抽出し、矛盾点を強調し、ケースレビューに使える構造化された概要を作成します。
• インパクト: 手作業を減らし、文書の質を向上させることで、不正調査の効率と再現性を高めます。

8。予算配分推奨者

リアルタイムの使用状況と変化する優先事項に基づいて、よりスマートな資金再配分を提案します。

• 解決すべき問題: 財務チームがタイムリーなデータや明確な裏付けとなる根拠を欠いていると、再配分の決定が遅れることがあります。そのため、承認が遅くなり、柔軟性が制限される可能性があります。
• その機能: プロジェクトステータス、バーンレート、人員数などのシステム全体のリアルタイムデータを分析して、それぞれリンクされたドキュメントとビジネス上の根拠によって裏付けられた再配置オプションを提案します。
• インパクト: チームが優先順位の変化に迅速に対応し、より的確なコンテキストで計画決定を改善するのに役立ちます。

財務チームが Glean を選ぶ理由

AI エージェントの効果は、その基盤となるデータとコンテキストによって決まります。GleanのWork AI プラットフォームは、企業知識を統合し、責任を持ってAIを適用し、チーム全体で安全でスケーラブルな自動化を実現するように設計されています。

• エンタープライズグレードのセキュリティ: Glean、LLMを使用する際は保存期間ゼロのポリシーを適用し、既存の権限をリアルタイムでミラーリングして、機密の財務データをあらゆる段階で保護します。
• 価値創出までの時間を短縮: 既存のツールとのネイティブ統合により、Glean は数週間で稼働を開始できます。長い導入サイクルや費用のかかる専門サービスは必要ありません。
• LLM の柔軟性: Glean Azure OpenAI、Google Vertex AI、Amazon Bedrock の主要モデルをサポートしているため、コンプライアンスとガバナンスのニーズに合ったプロバイダーを選択できます。
• 大規模環境での実証結果: Forrester TEIの調査によると、Glean を使用している企業は3年間で141％の投資収益率を達成し、生産性の向上とオンボーディングの迅速化により数百万ドルを節約しました。

Glean は、分断されたシステムや分散した知識をインテリジェントなワークフローに変換することで、財務チームが業務を迅速化し、リスクを軽減し、ビジネス全体でより良い意思決定を行えるよう支援します。

財務規模を拡大するよりスマートな方法

AI エージェントは財務部門にとって遠いビジョンではなく、チームが今日から探求し始めることができる実用的なソリューションです。本当の価値は、そのためにタスクを自動化することではありません。これは、より迅速に行動し、リスクを軽減し、より良い意思決定を行うために必要なコンテキストを財務チームに提供することから生まれます。

それがGlean が違いを生むところです。GGlean は、すでに利用しているツールを接続し、エージェントを会社のデータに組み込むことで、財務チームが新たな複雑さを増すことなく業務を拡大できるようにします。適切な基盤が整っていれば、チームがモダンファイナンスのあり方を定義する道を切り開くことができます。

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