CFOは収益創出者になれるでしょうか?

CFOは収益創出者になれるでしょうか?

タイムスタンプ：9年2023月5日51:XNUMX AM
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生成型人工知能は、決済フィンテックが顧客に価値を生み出す方法に影響を与え始めています。 Stripe は現在、顧客が ChatGPT などの独自の言語学習モデルを組み込んだ場合に自社のサービスで何ができるかを中心に、アジアのハイテク企業、小売業者、企業向けに売り込みを行っています。

Stripe は、請求、サブスクリプション、チェックアウトなどを可能にする支払いツールを企業に販売しています。 現在50億ドルと評価されている米国とアイルランドのフィンテックは、ビジネス変革として決済とAIを売り込むことで前進しようとしている。

「CFOや会計士は、企業にガードレールを提供するコスト回収機能とみなされている」とシンガポールの収益・財務自動化部門責任者のヴィベク・シャルマ氏は語る。 「しかし、それらは収益の創出にも役立ちます。」

Stripe は、営業担当者向けの CRM や IT 部門向けのデータベースと並ぶ「収益成長スタック」としての地位を確立したいと考えています。 これには、前払いから後払いまで相互に強化する一連のデータ ソース、つまり「支払いフライホイール」が含まれます。

ドットの接続

同社は明らかに、取引を追跡して実行するだけでなく、連動するタイプのデータから洞察を生み出すために、さまざまな決済サービスを財務担当者の構成要素として機能させたいと考えています。

「企業は支払いと回収を最適化できます。しかし、支払いの前に何が起こるのでしょうか?」とシャルマ氏は言いました。 これは、請求書、サブスクリプション サービス、ショッピング Web サイト、または POS デバイスである可能性があります。

このデータに基づいてモデルを構築することで、バックオフィスの焦点が単なる効率から収益に影響を与える可能性のある洞察へと進化すると、フィンテック企業は主張しています。

「財務チームはデータを戦略的資産として扱っていません」とシャルマ氏は言う。 それはおそらく、データの活用が容易ではないためです。 現在のデータベースでは、SQL、つまり構造化クエリ言語の知識が必要です。

しかし、言語学習モデルの出現により、データベースへのクエリは Google 検索コマンドを入力するのと同じくらい簡単になりました。 LLM は「自然な」質問に答え、親切に答えます。 チームは、データベースから情報を収集するために SQL をコーディングする必要はありません。LLM を使用できます。

これを支払いスタック (さまざまな会計、財務、取引情報すべて) の上に置くと、顧客やセグメントに何が起こっているのかを簡単に尋ねることができます。

混乱

「たとえ会計士でなくても、組織内の誰もが企業の財務の心臓部にアクセスできるのです」とシャルマ氏は言う。 これらのツールはバックオフィス機能向けに設計されていますが、営業担当者や製品開発チームは同じ情報を使用して提案を作成することができます。

データは単に独自のものかもしれないが、Stripe は自社のパイプを流れるすべての財務データを考慮して、それ自体が巨大なデータベースであることを売り込みたいと考えている。

アジアの顧客は Sharma の提案を購入していますか? CFO を含む人々がモバイル テクノロジーに慣れている地域です。 それだけでは十分ではないかもしれません。

「私たちはアジアでは早い段階にいます」と彼は言いました、「国産ツールの長い伝統のおかげです。」

同氏はまた、特に経済が低迷している場合には、企業が事業変革に伴う痛みを警戒していることも認めている。 イノベーションのための予算がない可能性があります。 LLM は信頼性が低く、でっち上げであることがよくあります。

多くのフィンテックと同様に、Stripe はサブスクリプションの支払いなどのモジュールベースでサービスを提供しており、クロスセルを試みています。 幻覚AIに関してシャルマ氏は、これがこのテクノロジーが人間に取って代わることはないが、リアルタイムに近い意思決定を行うのに役立つ可能性がある理由だと述べている。 「それが混乱だ」と彼は言った。

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