ブランドン・スピア氏 | グローバルブランド向けの完全管理型B2B決済プラットフォームTreviPayのCEO。
B2B商取引では毎年数兆ドルもの資金が動いているにもかかわらず、驚くほど多くの業務が依然として紙ベースで行われている。経営者はしばしばデジタルトランスフォーメーションについて、あたかも近代化が企業のあらゆる領域に到達したかのように語るが、財務や運営チーム内で働く人々は異なる現実を知っている。メールで送られるPDF、手動での再入力データ、手作業での照合、一貫性のない承認プロセスなどが、日常的な摩擦点として残っている。
2025年AFPデジタル決済調査レポートによると、北米におけるB2B紙小切手の使用率は依然として26%である。企業の60%が自動化に投資しているものの、受注から入金までのプロセス自体は断片化したままだ。各部門がワークフローの一部を解決しているが、全体的なシステムは依然として収益を遅らせ、チームに負担をかける分断されたステップで運営されている。
適切に統合された自動化には、これらの断片をつなぎ合わせ、スタッフと連携して全体的な効率を向上させる可能性がある。
手作業が残る本当の理由
手作業が残っている原因は、意志や能力の欠如ではない。受注から入金までのプロセスは、顧客のオンボーディング、与信判断、請求書発行、カスタマーサポート、紛争管理、入金照合にまたがっている。各ステップは異なるシステム、データソース、関係者に依存している。これらのインプットが一致しないと、再作業がプロセス全体に広がる。
再作業こそが運用コストの大部分が隠れている場所だ。チームは不足している発注書を追跡し、不一致の金額を解決し、請求エラーを修正し、不明確な送金情報をフォローアップする。これらの作業は予算項目には表示されないが、キャッシュフロー、売掛金回転日数（DSO）、財務担当者が戦略的イニシアチブに時間を割く能力に直接影響を与える。数多くのグローバルB2B企業との経験から言えることだが、問題は自動化の不在ではなく、AIと人間のより良い統合の不在にある。
受注から入金までのプロセスにおける自動化の価値
これらの課題があるにもかかわらず、自動化は受注から入金までのサイクルの一部を成功裏に再形成してきた。決済セクターでは、長年のワークフロー自動化がより高度なAI駆動の機能へと進化し、より強力な与信判断、不正検出、データガバナンスをサポートしている。これらのツールは、組織がリアルタイムで買い手を承認し、自動的に請求書を生成し、手動での照合の遅延なしに支払いを照合するのに役立つ。
自動化がコアワークフローにより組み込まれるにつれ、財務チームは売掛金、信用リスク、現金ポジションについてより明確な可視性を獲得する。彼らはより高い精度でキャッシュフローをモデル化し、顧客の行動が変化するにつれてリアルタイムで信用しきい値を調整し、過度の複雑さを加えることなく地域全体で業務を拡大できる。これらの利益は意味のあるものだが、その完全な価値は、それを導き解釈する人々と連携して初めて実現される。
人間の専門知識がまだ重要である理由
自動化が人間の仕事を完全に置き換えると想定することは、効果的な財務業務を推進するものを見逃している。判断力、文脈認識、関係構築は、テクノロジーが複製できない方法で結果を形作り続けている。
顧客の紛争を考えてみよう。それらは請求書だけに左右されることはほとんどない。それらには歴史、トーン、期待、長年のパートナーシップのニュアンスが含まれる。業界の調査によると、消費者のほぼ半数が人間との会話を好むが、エージェントが舞台裏でAIを使用して対話を改善することは問題ないと考えている。
人間のコミュニケーションと信頼性が、状況がエスカレートするか、信頼を強化するかの違いを生む。同じことが例外処理や複雑なリスク判断にも当てはまり、曖昧さは計算よりも解釈を必要とする。フォレスターのレポートは、バイヤーはAI駆動の利便性やAI結果に注入されたプロバイダーの主張だけでは満足しないことを強調している。バイヤーはAI生成情報に遭遇する機会が増えても、インサイトを検証し複雑さを理解するために専門家にますます頼るようになっている。正確性、リスク、信頼が絡み合う金融関係では、システム自体への信頼と同様に、システムの背後にいる人々への信頼が重要になる。
ハイプサイクルを超えて
AIをめぐる会話は変化している。初期の実験の波は、目新しさよりも持続的な価値を生み出すものを評価する、より現実的な段階へと移行している。即時のリターンを示さないイニシアチブを一時停止する組織もあるかもしれないが、思慮深く人間中心の方法で自動化を受注から入金までのコアワークフローに統合している組織は、すでに運用上および財務上の利益を目にしている。
これらの企業は、チームが理解し、信頼し、必要に応じて異議を唱えることができる説明可能で透明性のあるモデルに焦点を当てている。だからこそリーダーは、アルゴリズムだけでなく、人材とプロセスの統合に投資を集中させる（リソースの約70%）のだ。彼らは財務専門家がインサイトを解釈し、意思決定を導くようにスキルアップさせる。そして、チームが顧客をサポートし、トレンドを分析し、戦略を形成するためにより多くの時間を費やせるように、ルーティン作業を排除するワークフローを設計する。
テクノロジーと人間が互いを強化するとき、財務機能はより俊敏で正確になり、成長をサポートする能力が高まる。
次に来るもの
2026年に向けて、財務業務における次の変化は、データを継続的に分析し、プロンプトを待たずに新たなパターンを特定し、推奨アクションを提示できるエージェント型AIを含む可能性が高い。受注から入金までのコンテキストでは、これらの機能は発展中のキャッシュフローリスクにフラグを立て、支払い条件の調整を提案したり、レビューが必要な一貫性のない顧客活動を強調したりする可能性がある。
これらの発展は財務チームが達成できることを拡大するが、人々をループから排除することはない。代わりに、リスクを監視し、商業戦略を導き、より深い洞察と自信を持って顧客をサポートするためのより良いツールを提供することで、財務専門家の役割を高めるだろう。
組織はこのパートナーシップモデルを念頭に置いて自動化にアプローチできる。機械は反復的な作業を処理するが、人間は収益を動かし信頼を維持する監視、解釈、関係管理を引き続き提供する。
