企業のデジタル変革において、財務は重要な入り口です。デジタル ビジネスの継続的な発展と、新しいシステム、プロセス、データ ソースの継続的な導入に伴い、財務部門は照合、報告処理、監査などの日常業務の急増に直面しています。
これほど大きな仕事量があると、たとえ経験豊富な上級財務責任者であっても効率性が損なわれることは避けられません。
RPA の出現により、企業の財務管理モデルが変化しています。
RPAは、信頼性が高く効率的な自動化ツールとして、注文から回収、購入から支払い、資金管理などの財務管理における単純なルールや繰り返しで時間のかかる「基本機能」を置き換えることができ、金融のデジタル変革を強力にサポートします。 。
近年、プロセス オートメーション (RPA および IPA) が 2020 年、2021 年、2022 年、2023 年の 4 年連続でリストに名を連ねています。金融におけるこのテクノロジーの利点は業界でますます認識されています。
最近、2023年世界人工知能会議の「スマートファイナンスフォーラム」に、財政部、上海議会、宜彩奇、航空宇宙情報、デロイトチャイナ、インスパー、キングディー、民生銀行と合肥理工大学は、オープンで協力的かつ双方に有利なスマート金融エコシステムを構築するために「スマート金融オープンエコロジカルアライアンス」を共同設立した。
この提携による大きな影響力により、スマートファイナンスの価値創造がさらに促進され、国内金融RPAの枠が再び広がることになります。
RPA は金融分野で本格的に開発が進んでいますが、企業が新しいテクノロジーを積極的に採用する場合、必然的に次のような疑問が生じます。
RPA は財務部門のコストをどこまで削減し、効率を向上させることができるでしょうか? 金融 RPA ロボットはどのようなシナリオに導入されますか? 本当に財務担当者だけでRPAの自由を実現できるのでしょうか？
01
RPA+ERPが財務管理の現場を変える
金融の発展を振り返ると、常にIT技術の進歩が金融の現場を変革してきました。
初期の段階では、小規模なデータベースと単純なコンピュータ ソフトウェアの出現により、手作業による会計作業の一部が置き換えられ、計算能力と記憶容量が大幅に向上し、「会計のコンピュータ化」という変革がもたらされました。
その後、ERPの誕生とコンピュータネットワークの普及により、金融の閉鎖化と分散化が進み、プロセスリエンジニアリングと専門分業により、企業は財務情報の高速処理とリアルタイム共有を実現し、財務管理は会計から管理へ徐々に変化してきました。 . .
今日、RPA の誕生は金融の技術ツールにさらなる革命をもたらし、金融業務における明確なルールに基づく多数の反復的なプロセスの自動変換の基盤を提供し、従来の金融は徐々に自動化、デジタル化、インテリジェンスへと変革しつつあります。
この傾向は中国の主要産業の金融部門にも広がっており、中国石油化工（シノペック）、太平洋保険、上海浦東開発銀行、中国光発銀行などの上位500社が、省人化と効率化を図るために多数の金融RPAロボットを導入している。 。
Yisaiqi の共同創設者兼共同 CTO である Wu Xin 氏によると、金融分野における RPA の急速な台頭は、まさに従来の ERP システムの次のような欠点を解決するためです。
手作業が多い。ERPシステムの業務取引では、依然として大量のデータを手作業で入出力する必要があり、業務の効率化が難しいだけでなく、多大な労力を費やしています。
システム アプリケーションの革新には柔軟性がありません。ERPの機能拡張とシステム統合は頭の痛い問題であり、ERPシステムの機能変更だけで効率を向上させることはほとんど困難です。
ERP システムの既存のプロセスや機能を変更することなく、ERP システム内の手動操作を伴うタスクを自動化できれば、企業のコストがさらに節約され、効率が大幅に向上します。
RPA の出現により、ERP システム統合のための「プラグイン」ソリューションが提供されます。
RPA は、人間の行動をシミュレートすることで、反復的で単調なタスクやリスクの高いタスクを自動化します。従来の自動化手法と比較して、RPA技術の最大の特徴は非侵襲性であり、既存のシステムやデータに影響を与えることなく、手作業を自動化技術に置き換えたり削減したりすることができます。
RPA ロボットが ERP プロセスでクロスシステムおよびクロスプラットフォームの自動化を実現すると、財務担当者を多数の反復的かつ機械化された作業から解放し、より価値のある創造的な仕事に従事し、企業の財務変革を促進できるようになります。
この点に関して、Wu Xin 氏はいくつかの典型的な例を挙げました。
ある大企業はビジネス決済で 100 以上の銀行を接続しており、各銀行には 5 ～ 10 の口座が関与しています。
財務調整のプロセスでは、各銀行取引明細書は ERP システムの伝票レコードと 1 対 1 で対応する必要があり、このプロセスでは財務担当者が銀行取引明細書を手動でダウンロードし、それを 1 つずつ ERP にインポートする必要があります。 one. この種の繰り返し作業では、多くの時間と労力が無駄になります。
この問題を解決するために、Yisaiqi は、オンライン バンキング フローのダウンロードから ERP システムへの自動入力までの統合プロセスを実現する「オンライン バンキング フロー ダウンロード ロボット」を開始しました。
財務担当者は、設定フォームをダウンロードしてアップロードする日付範囲を選択するだけで済みます。RPA ロボットは、設定フォームの内容に従って指定された銀行と口座で実行され、オンライン バンキング フロー データを自動的にダウンロードし、データを入力します。指定された ERP システム 銀行と ERP システム間のデータリンクの接続を実現するために、対応するドキュメントが銀行内で生成されます。
同時に、RPA ロボットはさまざまなハードウェア デバイスもサポートし、複数の USB キーを制御でき、OK ボタンを押すという機械的動作をシミュレートして、起動後の手動介入なしで完全な自動操作を実現し、人的資源を大幅に節約します。 。
もう 1 つの例は、ケータリングや電子商取引などの汎用消費者産業であり、販売注文と支払いチャネルの間の調整が一般的に必要となります。
200 店舗を持つケータリング/小売会社は、各店舗の注文金額と、Alipay、WeChat、Meituan、Douyin などのオンライン決済チャネルの実際の収入を毎日照合する必要があります。この仕事を完了するには、毎日少なくとも 2 人が必要です。
Yisaiqi の「マルチチャネル照合ロボット」を採用した後、RPA ロボットは販売注文システムと支払いチャネルの間の自動照合を実現できます。十数の支払いチャネルに直面しても、RPA ロボットは数時間以内に照合結果を生成し、各店舗にリアルタイムで通知することができるため、企業の人的資源が大幅に解放されます。
Wu Xin 氏は、金融分野における反復的で複雑性の低いタスクの多くは、すべて RPA ロボットに簡単に置き換えることができる部分であると述べました。
したがって、Yisaiqi は 2023 年に多くの金融 RPA アプリケーションをリリースしました。たとえば、オンライン バンキング フロー ダウンロード マシン、マルチチャネル照合ロボット、請求書プッシュ ロボット、領収書ロボット、会計書類テキスト概要レビュー ロボット、財務到着通知ロボット待機などです。
「将来、RPA ロボットは金融分野であまりにも多くのことを実行できるようになり、ますます標準化されるでしょう。RPA と ERP のシームレスな統合により、企業顧客に低コストでより効率的なユーザー エクスペリエンスがもたらされ、財務管理の分野をリードしています。」変化します」とウー・シンは言いました。
02
財務 RPA 導入の課題に直面する
今日、企業は効率向上と運用コストのプレッシャーにますますさらされており、コスト削減と効率向上を実現するために RPA が期待されることについては強いコンセンサスが得られています。しかしそれでも、RPA はアプリケーションの導入に向けて進む過程で依然として課題に直面しています。
まず、財務RPAによってどれだけ業務効率化が図れるのか、その結果は本当に正確なのか。
中国石油および石油化学製品の最大のサプライヤーである Sinopec は、多数の財務 RPA 実践を行っており、そのアプリケーションは業界の参考資料を提供しています: 会計文書のテキスト要約の監査シナリオを例に取ると、財務総勘定元帳部門は次のことを行う必要があります
。財務システムで毎日チェックする 会社から提出されたプロジェクトテキストがレビューされる 数十の会社コードに数千のプロジェクトテキストデータが含まれる 事業部門が期限内に完了するには多大な労力を必要とする
Yisaiqi RPA ロボットの導入後は、プロセスを変更することなくルール ライブラリを設定し、その後対応するルールを変更するだけで済み、10,000 件のデータのレビューを 5 分で完了でき、非常に効率的です。 、Yisaiqi RPA ロボットが財務システムにログインし、さまざまな会社コードを入力し、プロジェクト テキストをレビューすると、エラー率は 0 になります。
次に、財務担当者にとって RPA の学習の敷居はどのくらい高いでしょうか?
新しいテクノロジーの学習閾値は、テクノロジーの普及速度に直接影響します。金融担当者にとっては、コード技術を理解していないため、メーカーやIT部門への依存度が非常に高く、中小企業ではIT部門すら構築していないところもあり、ローコードであっても財務担当者にとっては一定の敷居が高い。したがって、金融 RPA の学習と使用の敷居をいかに下げるかは、すべての RPA メーカーが解決しなければならない課題です。
この点において、Yisaiqi のソリューションは、「クラウド化、標準化、ローカライゼーション」という製品戦略と「学びやすく、使いやすく、より安定した」というコア製品コンセプトに焦点を当て、製品化に多大な労力を注ぐことです。ユーザーがRPAを学び、利用するまでの敷居を下げることが可能です。
Yisaiqi の RPA 製品は、UI+AI+API などのさまざまな自動化テクノロジーに基づいて、ダイアログ生成プロセス、ダイアログ生成コード、インテリジェントなレコメンデーション コンポーネント、ドラッグ アンド ドロップ インターフェイス、ローコード デザインなどの多くの機能を備えています。特化した学習でRPAのプロセス設計が完了し、まさに「誰もが学べて、誰もが使える」。
同時に、Yisaiqiは、金融担当者の「セルフデリバリ」の実現を支援するため、トレーニングシステム認定、製品の無料トライアル、展示会場訪問、カスタマーサクセスシステムなどのサポートサービスも提供しています。
Wu Xin 氏によると、Yisaiqi の標準化された RPA 製品とトレーニングに基づいて、財務担当者は 4 ～ 5 日以内に簡単なプロセスを作成し、RPA ロボットを実行できるようになります。
Yisaiqi は、膨大な数の中小企業の顧客を相手に、「学びやすく、使いやすい」という製品コンセプトを最後まで実行し、金融担当者が「使いやすい」ように標準化された一連の金融 RPA 製品を発売しました。箱から出して。」
第三に、ERP システムプロセスの変更に応じて財務 RPA もリアルタイムで変更できるでしょうか?
ある企業部門では、しばらく順調にRPAを運用していたものの、突然他の部門から「業務プロセスがスムーズではない」というクレームが入り、数日間処理が完了しなかったという。
検証の結果、ERP プロセスは変更されたものの、RPA が以前のプロセス アクションでスタックし、業務処理がブロックされていることが判明しました。
この問題に対応して、RPA がシステム プロセスの変化にリアルタイムで追従できることを業界が認識することは現時点では困難ですが、Yisaiqi は要素ミラーリングを通じて RPA プロセスをシミュレートする独自の運用保守モードを作成しました。変更とその原因を即座にシステムに送信できるため、RPA は問題が発生してから発見するのではなく、システム プロセスの変更をリアルタイムで追跡できます。
最後に、財務 RPA の投入コストと利点のバランスを取ることができますか?
経営者にとって、新しいテクノロジーへの投資はプラスの投入産出比に基づいていなければなりません。RPA は人件費の節約と精度の向上に加えて、他の面でも高い投資収益率をもたらします。
例: RPA ロボットにより、金融担当者はより価値の高いビジネスに参加できるようになります。RPA ロボットは 24 時間 365 日稼働し、サービスの可用性とユーザーの満足度を大幅に向上させます。RPA ロボットは、問題の早期検出を通じて迅速かつ効率的なソリューションを提供できます。コンプライアンスなど。
03
金融 RPA は「すぐに使える」必要がある
デジタル ツールとして、RPA は企業がデジタル変革プロセスを完了するのを支援するくさびであり、これにより現在の RPA の市場機会がより明確になります。
2019 年の RPA 初年度の初めから、RPA は金融、政府機関、企業、小売、製造、その他の業界のいたるところで見られるようになり、中国で RPA が急速に発展するまでにわずか 4 年しかかかりませんでした。
この急成長路線では、Kingdee や UFIDA などの ERP メーカー、Yisaiqi や Shadow Knife などの RPA 専門メーカー、Daguan Data、Inossem などの業界を問わず、実際にプレーヤーが不足することはありません。国内 RPA 市場の競争では、あらゆる種類のプレーヤーが大きな競争圧力にさらされています。
しかし、金融分野に焦点を当てると、RPA の競争は外部の世界が想像するほど熾烈ではありません。
重要な理由は、国内の RPA 業界の普及率が依然として非常に低いことです。調査データによると、中国における RPA の業界普及率は 10% ～ 13% であり、まだ開発の初期段階にあり、ほとんどのメーカーは金融、電子商取引、小売、政府機関のサプライ チェーン運用シナリオに集中しています。そして他の産業。
財務シナリオでは、RPA 市場全体の普及率はさらに低く、メーカー間の正面競争は本格的には始まっていないため、大きな発展の可能性が秘められています。
さらに、金融は RPA アプリケーションにとって理想的な肥沃な環境ですが、金融 RPA 製品を適切に製造するのは簡単ではありません。そのため、多くのメーカーが金融 RPA の分野で深く育成することができません。
まず、金融RPA製品がうまく作れるかどうかは、メーカーが業界やビジネスを深く理解しているかどうかにかかっています。
金融業務には多くの業界で共通点がありますが、異なる業界間のビジネス特性や財務プロセスには独自性があり、たとえば、金融業界と電子商取引業界の財務シナリオは大きく異なります。
同時に、実際の金融ビジネスはエンドツーエンドでつながっており、金融担当者が必要としているのは、特定のリンクのRPA置き換えだけではなく、チェーン全体のRPAプロセスです。上記の2点は、RPAメーカーの「知識」が十分に試されるポイントです。
中国の大手RPA企業として、Yisaiqiは2019年以来、上海議会と長期的な産学研究協力関係を確立しました。現場での金融自動化に関するトレーニングにより、Yisaiqiはビジネスの最前線に立つことができます。優れた金融 RPA 製品を作成するために、財務担当者の課題とニーズを理解する。
たとえば、Yisaiqi の財務 RPA 製品は、財務担当者の既存の知識に基づいて作成および設計されています。財務担当者はIfや変数、定数などの抽象概念を知る必要がなく、製図板をドラッグ＆ドロップするだけで業務プロセスに合わせたRPAを生成できます。
より高度で複雑なニーズに直面している場合、Yisaiqi は、フローのダウンロード、口座照合、その他のコンポーネントなど、対応する金融ビジネス モジュールもカプセル化しています。金融担当者は、自分のビジネス用に RPA を開発するだけで済みます。プロセス全体は、レゴを簡単に組み立てるようなものです。
このため、Yisaiqi は多くの金融関係者から「最も財務に精通した RPA メーカーであり、金融分野で最も RPA に精通したメーカー」とみなされています。
第二に、金融分野における強い規則性は、RPA メーカーが製品の標準化能力を競う必要があることも意味します。
中国で最初の RPA 製品会社として、Yisaiqi は 2017 年以来、製品の使いやすさと安定性に重点を置き、高度に製品化された RPA の開発に注力してきました。その標準シーンロボット標準は最小限で、すぐに使用できるものです。ユーザーの学習時間と配信時間を短縮します。
2021年、KingdeeはYisaiqiへの戦略的投資を行い、金融分野でのRPA導入をさらに推進し、Yisaiqi RPAとKingdee ERPの緊密な連携により、金融業務プロセスのエンドツーエンドの自動化を実現しました。
2022年にYisaiqiとKingdeeは共同でKQ RPAのパブリッククラウド版をリリースし、中国では珍しいERPに組み込まれた標準化された財務RPA製品を作成し、すぐに使える財務RPAを真に実現しました。
国内の中小企業顧客により良いサービスを提供するために、Yisaiqi は 2023 年に金融分野に注力する戦略的方向性を決定し、独自のパブリック クラウド プラットフォームをさらにアップグレードし、金融分野向けの一連の RPA 標準化アプリケーション製品を発売しました。
SaaS モデルにより、ユーザーはソフトウェアのインストールやアップグレードについて心配する必要がなく、いつでもどこでもクラウドを通じて財務 RPA にアクセスして管理できます。
この高度な製品指向の機能により、Yisaiqi の金融 RPA 製品が市場で検証され、顧客に認められるようになりました。Wu Xin 氏によると、Yisaiqi の SaaS モデルの金融 RPA 製品は、発売から 2 年以内の更新率は 300%、更新率は 100% であり、これまでのところ上位顧客を失ったことはありません。
「人事、財務、税務」の分野で競合他社をはるかに上回る数百万の中小企業ユーザーというKingdeeの市場基盤を基盤として、Yisaiqiはその緊密な協力関係にあるRPAメーカーとして、今後さらに競争障壁を構築していきます。これからの金融分野。
最後に、テクノロジーのリーダーシップが財務の自動化とインテリジェンスのレベルを決定し、RPA+AI がメーカーの競争ポイントとなっています。
デジタル変革の需要が高まる中、RPA と AI を組み合わせたテクノロジーにより、超自動化されたインテリジェントなプロセス イノベーションが生み出されています。
IDCが発表した最新の「中国RPA+AI市場シェア」レポートによると、2022年の中国のRPA+AI市場規模は3億1,000万米ドルとなり、前年比19.2％増加すると予想されています。
中国のRPA+AI市場は、大型モデルやAIGCの影響により、今後数年間で爆発的な成長期を迎え、今後3年間の複合成長率は60％を超えると予想されている。
金融分野に関する限り、メーカーによる RPA+AI テクノロジーの継続的な徹底した開発により、金融自動化アプリケーションの変革に想像力の余地が広がりつつあります。
Wu Xin 氏は、Yisaiqi は RPA と AI 技術を同時に開発できる中国で数少ないメーカーの 1 つとして、常に独立した研究開発を主張し、技術の研究開発とイノベーションに重点を置いてきたと述べました。
「研究開発生成、研究前生成、予備生成」という技術開発戦略に基づき、AIの成果はプロセスマイニング、ビジネスモデリング、シナリオモデリング、レコメンデーション、自動プロセス生成など多くの分野に応用されています。
将来的に、Yisaiqi は、インテリジェント財務諸表の予測と意思決定、自動監査とコンプライアンス、インテリジェント財務のプロセスマイニングなどのシナリオに RPA+AI テクノロジーをさらに適用し、維持することで金融分野での RPA の適用を拡大します。業界のテクノロジーシーンをリードする地位。
同時に、Yisaiqi は、RPA 製品の使いやすさとビジネス効率をさらに向上させるために、RPA と AI の大規模言語モデルの技術統合の探求も開始し、より多くの企業がハイパーオートメーションをより簡単、効率的、低コストで適用できるようにします。 。
この最先端の技術の統合と探索により、Yisaiqi にとってさらなる市場機会がもたらされることが予測されます。
04
おわり
に 現在、企業金融のデジタル変革がトレンドとなっており、新たな技術ツールとしてRPAが金融のデジタル変革において重要な役割を果たしています。
ブライアン・アーサーが『テクノロジーの本質』で書いているように、「現実世界では、テクノロジーは高度に再構成可能であり、流動的なものであり、決して静的ではなく、決して完成せず、決して完璧になることはありません。」RPA テクノロジーは継続的に検証され、業界と統合される必要があります
。 、シナリオ、ニーズを抽出し、実際の適用シナリオで繰り返して適用できるツールになります。
したがって、最高の財務 RPA テクノロジーと製品は、金融分野を最もよく知っている RPA ベンダーから提供される必要があります。これにより、より多くの財務担当者が RPA を自由に利用できるようになり、企業財務のデジタル変革のペースが加速します。