銀行データを用いたPoCで、流動性リスク・余剰資金・不自然な支払の検知可能性を検証 キャッシュマネジメント研究所では、生成AIをキャッシュマネジメントや財務リスク管理にどのように活用できるか、実際のデータ分析を通じた検証を進めている。 今回はその一環として、銀行データを用いて、生成AIが企業グループの財務リスクを検知・分析できるかPoCを行った。 1. 生成AIは財務リスク管理に役立つか？ 財務・経理分野における生成AIの活用が進んでいる。 ひと昔前までは、文章作成、要約、情報検索などで利用されることが多かったが、最近では、経費精算、契約書確認、会計処理、財務分析、リスク管理など、専門知識を必要とする業務にも活用範囲が広がっている。 大企業では、財務・経理部門だけでなく、IT部門や外部ベンダーも関与し、既存システムとの連携、業務プロセスの見直し、データ整備、内部統制の設計まで含めてAIを導入する事例も見られる。品質や統制が重視される財務・経理業務にAIを本格導入するのであれば、こうした体制整備は欠かせない。 一方で、生成AIの活用がすべて大規模な

― CMSは目的ではなく、資金管理を高度化するための手段である ― 企業の成長に伴う資金管理の高度化 企業が成長し、子会社や関連会社を持つようになると、資金管理は単なる「銀行口座の残高管理」では済まなくなります。 親会社には資金がある一方で、別の子会社では借入が発生している。 ある会社では余剰資金が滞留し、別の会社では運転資金が不足している。 国内では円資金を管理できていても、海外子会社を含めると、通貨、規制、金利、送金コスト、為替リスクが複雑に絡み合う。 このような状況に対応するために必要となるのが、キャッシュマネジメントです。 キャッシュマネジメントとは、企業グループ全体の資金を見える化し、資金不足、滞留、不正、為替差損などのリスクを抑えながら、必要なところに必要な資金を回し、外部借入や銀行手数料を削減して、資金効率を高める取り組みです。 キャッシュマネジメントは単に資金を集めることではなく、企業グループ全体の資金を有効に活用し、財務体質を改善し、将来の企業価値向上につなげていくための重要な取り組みです。 日本で広がった背景...