すべての財務プロフェッショナルは、月曜日の朝にFP&Aチームがデータの編集に没頭するルーティンを知っています。複数のシステムから数値を抽出し、ソースを調整し、チャートを作成し、コメントを書く。すべては、「先週の収益はどうだったのか、そしてその理由は？」という単純な質問に答えるためです。
AWS Finance全体で、チームは毎月何百時間もこのような作業に費やしていました。分析でも戦略でもなく、実際の作業を始めるためのデータ準備です。Amazon Quickは、エンタープライズデータとアプリケーション全体に接続する生成AIアシスタントで、ビジネスユーザーが自然言語を通じて検索、分析、行動を起こせるようにします。数百万行のクエリ、高度な分析の実行、反復的なワークフローの自動化といった複雑さを処理し、チームの負担を軽減します。
この記事では、AWS FinanceチームがQuickのチャットエージェントとFlowを使用して、最も時間のかかる2つのワークフローを変革した方法を紹介します。
ユースケース1：戦略的ポートフォリオ全体のシナリオモデリングとリスク分析
戦略的顧客の財務目標を設定するには、ビジネスチームからのボトムアップ予測とリーダーシップからのトップダウン予測を調整する必要があります。また、過去のデータに隠れたリスクを捉えるための十分な深さも必要です。チームは、エンタープライズデータソースに直接接続し、自然言語の会話を通じて高度なインサイトを提供するAmazon Quickチャットエージェントを構築しました。このエージェントは、Amazon Redshiftデータテーブル全体の数百万行を瞬時にクエリし、外部データシグナルも検索します。
変化は次のとおりです：
- 以前：アナリストは、ボトムアップインプットとトップレベルの目標期限の間に利用可能な時間で、戦略的顧客の約3分の1しか深く掘り下げられず、残りは表面的なカバレッジにとどまりました。1件の顧客分析には、データ抽出、モデルの実行、結果の文書化を含め、最大6時間の手作業が必要でした。
- 現在：Quickエージェントは、統計的予測の評価、回帰分析、モンテカルロシミュレーション、複数の要因にわたるシナリオモデリングを、顧客あたり約10分で実行します。手動分析では見逃されたリスクや機会を表面化します。チームは現在、顧客ポートフォリオ全体を以前よりも深くカバーしています。
「私たちは、戦略的顧客の3分の1を深く掘り下げることから、ポートフォリオ全体をカバーすることに拡大しました。財務チームは今、収益を推進するためにビジネスと連携するという重要なことに時間を費やしており、データの編集や複雑なクエリの作成には時間を費やしていません。」— Geoff Winkler
これを可能にするのは、アナリストが自然言語で「主要戦略アカウントの機会とリスク評価を実行」と質問することです。Quickは数百万行をクエリし、高度な分析を実行し、構造化データを現場レポートやパイプラインデータからの非構造化インサイトと統合します。エージェントは、契約更新のタイミングとパイプラインの強さに基づいて上方可能性のあるアカウントをレビューし、リスクエクスポージャーがあるアカウントをフラグ付けすることで、強気対弱気分析を行います。これらは従来のモデルでは見逃されていたインサイトです。コーディングの障壁がないため、チームのすべての財務プロフェッショナルがデータアナリストになります。チームは、異なる地域やビジネスユニット向けにエージェントをカスタマイズし、インサイトは自動的に更新されます。
ユースケース2：週次ビジネスレビューが6時間から10分に
目標設定が定期的な深掘りであるなら、通常のビジネスレビューはFP&Aチームの恒例行事です。AWSでは毎週、収益パフォーマンスに関するインサイトを編集、分析し、リーダーシップ向けにパッケージ化する必要があります。そして毎週、その準備が月曜日全体を消費します。
同じAWS Financeチームは、各地理的地域に固有のAmazon QuickチャットエージェントをFlowで接続することでこの問題を解決しました。Flowは手動介入なしに設定された周期でワークフローを自動実行します。
変化は次のとおりです：
- 以前：毎週月曜日、FP&Aアナリストは午前中を費やして複数のシステムからデータを編集し、傾向を分析し、顧客の逸話を得るために手動で営業リードに連絡し、リーダーが収益の何が起こったかとその理由を理解できるようにトークトラックを準備していました。このプロセスは手動で反復的であり、戦略的な作業のための時間はほとんど残されていませんでした。
- 現在：Quickは毎週月曜日の朝に自動的にFlowを実行します。地域固有のチャットエージェントが、請求タイプ、顧客セグメント、成長貢献度など、複数の次元で収益パフォーマンスを分析します。リーダーシップ向けにすぐに使えるトークトラックを備えた包括的なインサイトを準備します。勤務開始前には新鮮な分析が待っています。
Quickは数字を報告するだけではありません。財務システムからの構造化データと現場レポートからの非構造化インサイトを結びつけ、トレンドの背後にある理由に迫ります。顧客を十数もの次元で調査し、パターンを特定し、コンテキストとともに異常をフラグ付けします。
「これらのインサイトは毎週月曜日の朝に自動的に準備されます。私たちのチームは今、散在するデータを編集する代わりに戦略的優先事項に時間を費やしています。私たちは「なぜ」とビジネス成果の推進により多くの時間を費やしています。」— Geoff Winkler
パターン：データ編集から戦略的パートナーシップへ
これら2つのユースケースには共通の糸があります。どちらも、ボトルネックは分析スキルではなく、データ編集でした。データはシステム間で散在しており、完全な状況を把握するには、実際の分析を開始する前に何時間もの手動抽出が必要でした。
Amazon Quickは、エンタープライズデータソースに直接接続し、財務プロフェッショナルが自然言語を通じてデータと対話できるようにすることで、そのボトルネックを取り除きます。結果は漸進的な効率向上ではなく、財務チームが時間をどのように使うかを変えます：
- 目標設定：以前は顧客あたり約6時間、ポートフォリオの3分の1をカバー。現在は顧客あたり約10分、ポートフォリオ全体をより深くカバー。
- 週次ビジネスレビューの準備：以前は月曜日の午前中いっぱいの手動編集と分析。現在は毎週自動化され、勤務開始前にインサイト準備完了。
- チームの焦点：データ編集とクエリ作成から、戦略的分析とビジネスパートナーシップへ。
これらのユースケースを通じて、AWSセールス＆マーケティング財務チームは、顧客あたりの深掘り目標設定時間を6時間から約10分に短縮し、週次ビジネスレビュー準備の手動ルーティンを完全に排除しました。節約された時間は直接戦略的作業に戻されました：リスク分析、顧客逸話の統合、成長機会の特定。
これがあなたの財務チームにとって意味すること
Amazon規模の複雑さに直面する必要はありません。すべての財務チームが、断片化されたデータ、反復的な報告サイクル、数値の編集と実際の使用の間の緊張に取り組んでいます。Amazon Quickはビジネスユーザー向けに設計されています。財務プロフェッショナルは、エンジニアリングサポートなしでチャットエージェントと自動化ワークフローを自分で設定できます。特定のニーズに合わせてエージェントをカスタマイズし、反復を通じて洗練し、結果が証明されれば組織全体に拡張できます。
あなたのチームがインサイトを提供するよりも準備に多くの時間を費やしているなら、それがQuickが埋めるように設計されたギャップです。Amazon Quick for Financeの詳細をご覧ください。このシリーズの次の記事では、AWS FinanceチームがQuickを使用してコスト最適化を自動化し、承認ワークフローを合理化し、何時間もの手動分析を数分に変える方法を探ります。