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2024-05-17 12:02:31
現在、生成型人工知能 (gen-AI) の急速な発展により、既存の ERP システムを新しい方法で拡張、強化し、コア機能を拡張、強化、増強することができます。 しかし、最前線の機能が常に重要であるのと同様に、AI の使用を高めて、上位レベルのプラットフォーム層の FinOps 領域でのクラウド コスト管理を目指すことができるようになりました。
「FinOps は、クラウドのビジネス価値を最大化し、タイムリーなデータ主導の意思決定を可能にし、エンジニアリング、財務、ビジネス チーム間の連携を通じて財務責任を生み出す運用フレームワークおよび文化的実践です」と FinOps Foundation は述べています。 技術諮問委員会。
FinOps 中心の展開では、組織は財務、エンジニアリング、ビジネス チーム間のやり取りをより明確に調整できるようになります。 これには、コストの追跡と配分を自動化するように設計されたアクティビティが含まれ、財務上の意思決定を改善するための継続的なフィードバック ループとともに支出と最適化の機会を検討する機会が可能になります。
「機械学習アルゴリズムを使用して支出傾向を予測し、最適化の機会を特定することで、これらすべてとそれ以上のことが可能になります」と、創業者兼 CEO のオリバー キングスミス氏は述べています。 スマートR AI。 「AI を ERP システムおよびクラウドベースのデータ ソースと統合することにより、FinOps は大幅な進歩を経験します。 サードパーティのソース統合を通じて ERP システム内のリアルタイム情報を修正および更新する AI の能力は、効率性の向上への道を開きます。 さらに、その予測分析機能により、企業のより複雑な分析が可能になり、季節的、マーケティングベース、チャネル中心の変動を予測して、より高い収益性と売上高の成長を促進します。」
AI と FinOps の融合は、レガシー システムの統合を強化し、互換性のないシステムを総合的な観点から ERP フレームワークに統合すると主張されています。 AI はクラウド データ ソース間の情報フローを加速するため、FinOps チームは多くの人が同意するように、企業の競争上の地位についての迅速かつ深い洞察を得ることができます。 収益性と成長の可能性を拡大しながら FinOps 環境を維持する際の定量的な効率を実証することで、AI を導入する企業は間違いなくすべてのステークホルダーに大幅な価値の向上をもたらすでしょう。
King-Smith 氏は続けて、「AI が既存の ERP システムをどのように拡張できるかに注目しています。 現場での私の経験からいくつかの例を示します。 チームは、ERP システムを最新の状態に保つために反復的で日常的なタスクをこなしているため、主なタスクに十分な時間がないとよく不満を言います。AI はこの現象を変えてプロセスを自動化し、人間の労働者をより多くの作業に費やすことができます。貴重な作品。 第 2 に、構造化か非構造化かにかかわらず、さまざまな部分に隠れている大規模なデータセットを AI が分析して、より適切な予測を提供し、潜在的なボトルネックを特定し、最適化を提案できるため、予測分析が面倒になります。 次に、AI を使用してプロセスを合理化できる改善があり、企業は ERP 内でプロセスがどのように実行されるかを監視し、プロセスを合理化して効率を高める方法を推奨できます。 AI が支出傾向を明確に予測し、最適化の機会を特定し、最終的には非常に多くの時間と費用を節約できるのであれば、ERP および FinOps システム内で AI を使用したくない人はいないでしょう。」
最近の AI の流行語である GPT (Generative Pre-trained Transformer) モデルに関しては、ERP 大手が現在 Joule (SAP)、CoPilot (MS) などのモデルを提供しており、他の企業も自社の GPT モデルを ERP システムとシームレスに統合できます。 、SCOTi® AIなど。
「ERP システムは、コア ビジネスを管理し、複雑な関係の中で高度に構造化されたデータを操作するために構築されており、企業のインフラストラクチャ全体に深く統合されています。 それらを置き換えるには大規模なオーバーホールが必要となり、信じられないほどの破壊的影響を与える可能性があります」とキングスミス氏は付け加えた。 “現在、 GPTモデル この種のデータ構造の複雑さを同じ方法で処理するように設計されていません。 これらは主に言語モデルであり、テキストの理解と生成、言語間の翻訳、およびさまざまな創造的なタスクに優れています。」
King-Smith 氏は、GPT モデルは、複雑なナビゲーションの代わりに自然言語クエリを使用して、ユーザーが ERP システムと対話するためのより直観的な方法を作成するのに役立つ自然言語インターフェイスを提供することで、現在および将来の ERP システムを補完できる可能性があると示唆しました。 GPT としてのレポート生成は、ERP 内のデータから概要とレポートを生成するのに役立ち、情報を理解しやすくします。 GPT のようなモデルが ERP 内のデータに基づいて提案や洞察を提供し、ユーザーのスマート アシスタントとして機能するインテリジェント アシスタンス。
ERP、FinOps、AI の将来の相互接続についての自身の解釈について、オリバー氏は次のようにコメントしました。「将来を見据えると、AI、ERP システム、FinOps はますます絡み合い、よりインテリジェントで自動化された効率的なビジネス運営につながると考えています。 いくつか例を挙げると、Joule、CoPilot、SCOTi などの GPT モデルは、生産性と予測性を最適化する大幅な機能強化を行うことができます。 これは大きな可能性を秘めたパートナーシップであり、一方が他方を置き換えるという問題ではありません。」
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