デビッド・ズウィック氏はBilltrustのCFOであり、事業および財務成長戦略の推進で成功を収めてきたグローバル志向のテクノロジー経営幹部である。
ほとんどの企業は、AI導入のアプローチを間違えている。IT部門がツールを評価し、パイロットプログラムを実施し、パフォーマンスを測定する一方で、財務部門は推奨事項を待っている。数カ月が経過し、その間に競合他社はすでに成果を上げている。
私が見てきた中で、より効果的な方法は次の通りだ。CFOが自らAI戦略を主導する必要がある。
これを実行するために技術的な専門知識は必要ない。必要なのは、AIが実際のビジネス価値を生み出す場所を理解し、それを獲得できる十分な速さで動くことだ。IT部門は実装に優れているが、通常、損益計算書への影響、顧客体験、運転資本指標を所有していない。財務部門が所有している。
財務部門が主導すべき本当の理由
ほとんどの企業において、AIの最も価値の高い応用は財務機能に集中している。キャッシュフロー予測、支払予測、回収の優先順位付け、収益認識などだ。これらはIT部門が技術的ソリューションを待つ問題ではない。AIが手作業のプロセスよりも速く、より正確に解決できる財務上の問題なのだ。
IT部門がAI戦略を主導すると、焦点は自然とインフラ、セキュリティ、スケーラビリティに向かう。いずれも重要だが、財務部門が主導すると、会話はビジネス成果から始まる。「DSO（売上債権回転日数）を5日短縮できるか？支払行動を十分正確に予測して運転資本を最適化できるか？エラーを増やすことなく現金適用を自動化できるか？」といった具合だ。
私は財務リーダーとの会話で、このパターンを繰り返し見てきた。当社のAI搭載現金適用システムを評価した際、あるCFOはIDCの研究者に対し、IT部門のレビューでは統合の複雑さやデータセキュリティといった重要な問題が強調されたが、重要な要因は支払処理を高速化し、スタッフを増やすことなくより大量の処理を扱えるかどうかだったと語った。財務部門がその問いを所有していたため、財務部門が意思決定を推進しなければならなかった。
主導するとは実際にどういうことか
CFOとしてAI戦略を主導することは、モデルを構築したりコードを書いたりすることを意味しない。3つのことをうまく行うことを意味する。
1. AIが測定可能な改善をもたらす特定の財務ワークフローを特定する。「AIを探求しよう」ではなく、「当社の現金適用チームは時間の60％を手作業でのマッチングに費やしており、エラーは月額X ドルのコストがかかっている」から始める。これはAIが解決できる問題だ。
2. パイロットプログラムが始まる前に明確な成功指標を設定する。「効率を改善する」では曖昧すぎる。「手作業でのマッチングを週40時間から10時間に削減し、エラー率を2％未満にする」は、IT部門が最適化すべき目標を与える。財務部門が具体的な指標を設定しなければ、最適化は理論的なものになる。
3. タイムラインを所有する。AI導入は、放置すれば数カ月にわたって引きずる可能性がある。財務部門が主導すると、遅延のコストを理解しているため、より迅速な意思決定を推進できる。オプションの評価に費やす月はすべて、手作業プロセスとキャッシュフローの遅延がもう1カ月続くことを意味する。
財務リーダーが問うべき質問
AIツールを評価する際、ほとんどのCFOは技術的評価に委ねる。それは間違いだ。もちろん、IT部門がセキュリティと統合機能を検証することは不可欠だが、財務部門は異なる質問をする必要がある。
これは私のチームが現在手作業で行っている特定のタスクのうち、何を自動化するのか？答えが曖昧な場合は、さらに追及する。「機械学習を使用してワークフローを改善する」では何も分からない。「人間のレビューなしで支払の85％を自動的にマッチングする」はすべてを物語る。
結果が出るまでどのくらいかかるか？価値を示すのに9カ月かかる導入は、優先順位が変わるため失敗することが多い。数四半期ではなく数週間で改善を測定できるソリューションを探す。
AIが間違えたらどうなるか？すべてのシステムは間違いを犯す。問題は、それらの間違いが簡単に発見して修正できるか、それとも連鎖的な問題を引き起こすかだ。財務部門は成功指標だけでなく、失敗モードを理解する必要がある。
比例的なコスト増加なしにこれを拡張できるか？AIは量が増えるにつれて限界費用を削減すべきだ。価格が取引量に比例して拡大する場合、あるコストを別のコストに置き換えているだけだ。
待つことが高くつく理由
IT部門が評価を完了し、包括的な戦略を策定し、オプションを提示するのを待つ誘惑に駆られる。それは慎重に思えるが、実際にはコストがかかる。
迅速に動くビジネスケースは明確だ。BARCの「CFO Agenda 2025」によると、財務幹部の48％が、過度の手作業と自動化の欠如を主要な課題として特定した。一方、Billtrustの調査では、売掛金管理にAIを使用している企業の99％が平均DSO（売上債権回転日数）を削減しており、75％が少なくとも6日の削減を実現している。待つ月はすべて、回収の遅延と運転資本コストの増加がもう1カ月続くことを意味する。
さらに重要なことに、競争上のギャップは拡大している。18カ月前にAI搭載の財務機能を導入した企業は、単により効率的なだけではない。より優れたデータ、より正確な予測、支払パターンへのより明確な可視性を持っており、これらの優位性は時間とともに複利的に増大する。
私の経験では、成功した導入には共通のパターンがある。CFOが自部門内で影響力の高いユースケースを特定し、迅速なパイロットプログラムを推進し、うまくいったものを拡大した。完璧な情報も、完全な組織的賛同も必要なかった。
最も重要な場所から始める
どこから始めるべきか考えているCFOであれば、売掛金管理から始めることだ。多くの企業がAIから最も速いROI（投資収益率）を得る場所であり、完全に財務部門の管理下にある。
現金適用プロセスを見てみよう。チームが支払を請求書に手作業でマッチングするのに多大な時間を費やしている場合、AIはおそらくその作業の80％を数週間で自動化できる。回収プロセスを見てみよう。チームが予測的な支払スコアではなく滞留レポートに基づいて顧客に電話をかけている場合、いずれにせよ支払っていたであろう口座に時間を浪費し、注意が必要な口座を見逃している。
これらは野心的なプロジェクトではない。迅速に測定可能な結果をもたらす実証済みの技術の実用的な応用だ。AIから価値を得る企業とそうでない企業を分けるのは、洗練された技術戦略ではなく、CFOが意思決定の所有権を取ったかどうかだ。
