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トレジャリーにおける ChatGPT の活用: 良い点、悪い点、そして怖い点

By Bob Stark
Global Head of Market Strategy

実験的なチャットボット「ChatGPT」が大きな注目を浴びています。これはトレジャリー・マネジメントにおいても興味深く、場合によっては危険な意味を孕んでいます。当ブログでは、トレジャリー・マネジメントにおける ChatGPT についての良い点、悪い点、そして恐い点についての議論を展開しています。

ChatGPT とは ?

ChatGPT は、サンフランシスコに拠点を置く研究所、OpenAI が作成した生成型人工知能 (AI) 自然言語処理ツールです。2023 年 1 月 — そのローンチからわずか 2 ヶ月後には、チャットボットは月間アクティブユーザー数が 1 億人に到達しました。OpenAI と ChatGPT は、Microsoft との価値 10 億ドルの多年間提携を最近結び、更に注目を集めています。

ChatGPT の本質は非常にシンプルで、訓練データを用いて自然言語 (例えば、パラグラフや記事) を書くことができます。ChatGPT は印象的な、会話的な文章を作り出すことができます。ブログ投稿からエッセイ、詩まで、実際の人間が書いたかのように見えるものです。その効率性は高く、最近ではウォートン・スクールの MBA 試験にも合格しました。

Google もこの事に注目しています。ChatGPT は検索エンジンではありませんが、すでにオンライン検索の巨人である Google の競争相手として見られています。Google の経営陣は自社のチャットボットを開発しましたが、最近のデモでは、既に同社の市場価値を 1,000 億ドル減少させるミスを犯しています。

トレジャリーの視点から、ここでは Kyriba がトレジャリー・マネジメントにおける ChatGPT についてより深く理解するために注視しているいくつかの興味深い応用例を紹介します。

支払不正防止

AI が支払不正および支払不正防止のために定期的に使用されていることはよく知られています。生成型 AI は、今では不正者たちのツールボックスの最新のツールとなっています。

サイバーセキュリティ会社の Darktrace は、Fortune の Eye on AI に対して、サイバー犯罪者たちが自然言語 AI アルゴリズムを使ってフィッシングメールの言語的な複雑さを増やす手法を共有しました。興味深いことに、Darktrace の報告によれば、観察されたフィッシングスキームの全体的な量は 50% 減少した一方で、より複雑なスキームは約 20% 増加しているとのことです。残念なことですが、これは理にかなっています。

Check Point という別のサイバーセキュリティ会社は、ChatGPT を利用することでフィッシングメールからメール添付ファイル内のマルウェアまで、ソーシャル・エンジニアリング・キャンペーンを一貫して作成することができたと指摘しています。その結果は驚くほど説得力があり、トレジャリーやファイナンスのリーダーが不正を検出するために構築した伝統的な防衛壁を打ち崩すことが確実となっています。

これに対する対応として、サイバーセキュリティの専門家たちは皆、同じことを言います: 機械の速度でサイバー攻撃を検出し防止するために自動化システムを利用すること。トレジャリーの用語で表現すると、これは支払がすべての支払ポリシーに準拠していることを確認するために支払プロセス内で AI を使用し、怪しい支払いを検出するために AI ドリブンの敵対ネットワークを採用することを意味します。

良いニュースは、これらのツールが今日存在し、支払ソフトウェア内、またはトレジャリーや ERP – 銀行間の接続性の中に組み込めるということです。

トレジャリー・マネジメント・システム (TMS)

ChatGPT は、ユーザーがキーワードや質問を使ってシステムに指示を出すトレジャリー・マネジメント・システム (TMS) 内でも使用できます。自然言語処理に最適化されたユーザーエクスペリエンス (UX) を備えた TMS は、「米ドル換算で全世界の銀行残高を見せてください」や「弊社の円に対するエクスポージャーは ?」といった基本的な問合せから、「先週の予測に差異が生じた原因は ?」や「あと何日間分の流動性が残っている ?」といったより複雑なリクエストに対応することができます。

Kyriba がテストしているひとつの例は、銀行の調整で、ChatGPT や同様の生成 AI ツールが予測と実績の差異を特定し、通常は TMS の資金管理モジュールで手動処理されるトランザクションを自動的に調整するものです。

日々のユーザーにとって、ChatGPT や同様の技術は、メニューアイテムに到達したり、画面を開いたりするためのマウスクリックを代替するだけでなく、RPA (ロボットによるプロセス自動化) が現在一部の財務部門に提供しているような、次世代の財務自動化も提供できます。

経営層のユーザーにとっては、ベネフィットはさらに興味深いものとなり得ます。多くの CFO や財務部門の責任者が TMS や ERP プラットフォームにログインしない一方で、自社のトレジャリー・ソフトウェアに問合せることにとても意欲的であるでしょう。

財務部門で日々利用する TMS、 ERP および、その他のマルチスクリーン・アプリケーションなどの「ワークフロー」システムについて言えば、ChatGPT は究極的な自動化のさらに上を行くレベルを提供します。

ChatGPT による財務の文書化

多くの財務部門にとっての課題は、財務のプロセスと手順を完全に文書化することです。特に TMS を含む財務変革 (トレジャリー・トランスフォーメーション) の推進時には顕著となるでしょう。文書化、How To マニュアル、「自身が休暇中の場合」の指示まとめる、といった一連の文書化には、時間と労力を要します。これは通常手動で行われ、トレジャリー・システムの導入が何ヶ月も引き延ばされる主要な理由となります。

正式な財務ポリシーも特に困難です。これらのポリシーが効果的であるためには、詳細である一方で、従業員が悪用できる抜け穴を許さない程度に広範である必要があります。主要なリスク (為替、金利、不正 etc.) が進化し続けるため、定期的な更新も必要となるかもしれません。これは通常、財務の実務担当者が避けたいと思うような膨大な手作業を必要とします。

幸いなことに、ChatGPT や同様の生成 AI モデルは、あなたのために全ての文書化を行うことができます。あなたのポリシーと、財務と支払を自動化するために使用している技術プラットフォームに関する最小限の情報に基づき、AI モデルはあなたのための財務の文書化を行います。

もうひとつの財務の文書化の例としては RFP があります。「私は RFP の作成が大好き」という台詞を、財務のプロフェッショナルから聞いたことはあるでしょうか ? 幸いなことに、ChatGPT はあなたのために RFP を作成することができます。企業のバックグラウンドを共有し、要件を伝え、ベンダーが回答できる質問を提案することまでを行います。

ChatGPT を財務の教育サービスに使用する

ChatGPTは、専門知識を拡大したい財務のプロフェッショナルにとっても有用であるかもしれません。財務は技術と経済状況が変化するにつれて常に進化する分野です。そして、専門的な会議に出席したり、オンラインコースやウェビナーに参加したりする時間がない場合、財務関係者がさらなる教育を受けることは時として難しいものです。

しかし、ChatGPT のようなツールは、高度な財務知識の素早く便利な情報源を提供することができます。「いつヘッジすべきですか ? 」「銀行手数料をどのように削減しますか ? 」「どの銀行が SWIFT の UETR トラッカーをサポートしていますか ? 」といった質問を単に入力することで、財務のプロフェッショナルは生成 AI を用いてオンラインで自習することができます。

ChatGPT によるトレジャリー・マネジメント : 今日と明日

AI は財務にとって新しい技術ではありませんが、多くの財務部門は依然、コアとなる業務のサポートにどれだけ AI が必要なのかを模索しています。しかし、ChatGPT のようなアプリは、通常数時間の手作業を必要とする文書化のような重要なタスクの支援に便利で、現在は無料の解決策を提供しています。同時に、AI は財務のプロフェッショナルが認識しておくべき、異なる脅威的な要素も付加します。

ChatGPT のような技術はまだ新しく、慎重に取り扱うべきですが、無視することはできません。AI は実際の従業員の代わりにはなりませんが、財務部門は AI について学び、それが自分たちの組織にどのように適用できるかを検討・決定するための時間が必要と言えるでしょう。
 

図: トレジャリー・マネジメントのタスクに ChatGPT を使用するための例の一覧のプロンプト (日本語) – ChatGPT により生成

トレジャリー・マネジメントのタスクに ChatGPT を使用するための例の一覧のプロンプト (日本語)

図: トレジャリー・マネジメントのタスクに ChatGPT を使用するための例の一覧のプロンプト (英語) – ChatGPT により生成

トレジャリー・マネジメントのタスクに ChatGPT を使用するための例の一覧のプロンプト (英語)

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