機械学習の予測ソリューションによるAmazonの「Thinks Big」

AI の力で、より確実、より正確な資金予測を — 。 資金管理 AI は、人工知能によってキャッシュフロー予測を改善することで、財務担当者やファイナンスリーダーたちがよりスマートにビジネス上の意思決定を行うことを可能にします。資金予測 AI がデータをオーガナイズ・活用することで、企業はより早く、より簡単に、より正確に、より一貫性のある資金予測の意思決定を行うことができます。 資金予測の自動化 Kyriba 資金管理 AI の人工知能と確度の調整機能により、企業の短期予測の精度向上を期待できます： Kyriba プラットフォームに蓄積されたキャッシュフローの過去データから自動学習、入力されたフローを元に予測を長期に渡って継続的に改善することができます。 組織のリスクポリシーに基づき、流動性の期待コストを最小化するためにキャッシュクッションを調整・最適化することができます。 Kyriba アナリティクスの活用 資金管理 AIは、組織のニーズに応じてカスタマイズ可能な、視覚的にわかりやすい資金予測ダッシュボード一式を提供します。特徴は以下の通りです : 考慮した期間見通しでのキャッシュの予算と資金残高の予測値の試算 予測したキャッシュのインフローと確認されたアウトフローのレポート データフィルター (国や通貨など) による、予測エクササイズへのフォーカス ユーザーが選択可能な確度レベル 資金管理 AI は、シンプルなスライダー式のコントロールで、組織のリスクプロファイルとポリシーに基づいて、適切な確度レベルを選択・リアルタイムで予測を調整することができます。バックテスト・レポートにより、財務担当者は予見した内容の有効性・正確性を継続的にコントロールできます。 シームレスなデータ統合 資金管理 AI...

過去データは資金予測のプロローグ・基礎情報になり得るのでしょうか？ — 統計モデリングと機械学習を使用する場合、その答えは「Yes!」です。CFO や財務担当者は、これまで以上に多くの過去データを利用できます。正しく使用すれば、予測はより正確で行動に移しやすいものになります。 資金予測の精度向上 これまで、企業はシンプルな過去のモデルを使用して将来のキャッシュフローのニーズを予測していました。これは過去のキャッシュフローのパターンを見て、それらを基本的な代数的手段 (ジョークまじりの表現です!) で未来に展開することを意味していました。しかし、この方法は、企業が大量のデータを活用して重要な財務決定を行う必要がある今日の急速に変化するビジネス環境では、もはや完全に実行可能なものではありません。 現在、企業は先進的な統計モデリングと AI を利用してキャッシュフローのニーズを予測しています。このアプローチはより高い精度を提供し、企業に環境の変化に適応する柔軟性を提供します。 今日の市場では、キャッシュフローは実際にビジネスの命綱です。資金繰りが厳しくなる中、給与や取引先への支払といった短期的な責務を遂行することが一部の企業にとっては課題を含むものとなってきています。信用枠を利用したり短期借入をすることが、(海外において) 金利上昇が続く中でますます高コストになっています。 資金予測における課題 予測をどの程度、洗練されたものとするかに関係なく、組織はまず、過去の実績について明確な理解を持つ必要があり、これにより将来のキャッシュフローをしっかりと把握することができます。過去のデータは大量で、内部で作成したシステムやスプレッドシートを使用すると、管理が難しくなることがあります。これらのソリューションが企業の大量の資金データを保持する能力は現実的ではありません。通常、これらのプラットフォームで管理されるデータはとても集約・集計されており、さまざまなアルゴリズムを適切に実行するために必要な詳細なデータが欠けています。 さらに、現代の企業は常に進化し、変化し続けています。つまり、現在のビジネスのキャッシュフローのニーズは、過去のものとは異なる可能性があるのです。 分位数回帰 (Quantile Regression) による資金予測 分位数回帰のような統計的手法は、組織に「説明変数」 (過去データ) の効果をキャッシュの入金と全体的な資金残高 (予測) の分布に対して推定する能力を与えます。これらの説明変数には、会社の口座に入ってくる過去データ上のキャッシュの通貨、入金の日付 (週と月の時間を含む) 、キャッシュにかかる活動の種類、特定の時間範囲での金額などが含まれるかもしれません。分位数回帰を使用して、過去の実績が分布の50 パーセンタイル (中央値) 、75 パーセンタイル (上位 1/4 )...

Kyriba は、クライアントがビジネスを成功に導くための明確な道筋を持つことができるように、クライアントとのエンゲージメント手法の一部として、構造的なバリューエンジニアリングのアプローチを確立しています。 バリューエンジニアリングのプロセスは、イニシアチブによる評価フェーズから始まり、クライアントが Kyriba への投資から最大限の可能性とリターンを得られるように、そのライフサイクルを通じて活動を続けます。 バリューエンジニアリングは、クライアントが Kyriba のソリューションを通じてデジタル化されるキャッシュとトレジャリー・マネジメントの主要プロセスを特定の上、理解し、検証・正当性の確認を通じて、ビジネス価値を実現できるように設計されています。 バリューエンジニアリングは、合意されたビジネス成果を確実に達成するための方法として、選ばれたクライアントには無償で提供されます。Kyriba のバリューエンジニアリング・チームは、年間 200 件以上のクライアントにカスタマイズされたサービスを提供しています。 Kyriba のバリューエンジニアリングの手法は、「バリューディスカバリー (発見)」、「バリューモニタリング (観察)」、「バリューリアライゼーション (実現)」の 3 つのフェーズで成り立っています。 バリューエンジニアリングのライフサイクル バリューディスカバリー (発見) 導入後、Kyriba は、クライアントがバリューディスカバリーの段階で合意したビジネス上の利益を達成していることを確認するため、先行指標や遅行指標、適合のためのベストプラクティスといった主要な成功基準をクライアントとともに定義します。バリューモニタリングのエンゲージメントは、短期間で実施されるように設計されており、クライアントの希望に応じて、通常、年に 1～ 2 回展開されます。モニタリング期間は、組織の希望に応じて、多くの場合四半期または半年に 1 回実施されます。 バリューモニタリング (観察) 導入後に、バリューディスカバリーの段階で合意したビジネス上の利益を、達成していることを確認するため、Kyriba はクライアントと先行指標や遅行指標、適合のためのベストプラクティスといった主要な成功基準をクライアントとともに定義します。バリューモニタリングのエンゲージメントは、短期間で実施されるように設計されており、クライアントの希望に応じて、通常、年に 1...