組織内の機能が断片化され、分断された運用サイロは、長い間、効率性とイノベーションの障害となってきました。
2025 年が始まるにつれ、ビジネス プロセスの最適化に対するこれらの石灰化した障害物を解体する企業のリスクはこれまで以上に高まっており、障害物を無傷で維持することのリスクはほぼ存続に関わるものとなっています。
運用上のサイロ化は、大規模な組織、特に従来のシステムやプロセスを使用する組織に蔓延しています。これらのサイロは根本的にコラボレーションを阻害し、意思決定を遅らせ、運用の可視性を曖昧にします。これらの問題は、リアルタイムの意思決定、人工知能 (AI) 主導の分析、ますます相互接続され予測不可能になる世界市場の要求に対処するなど、ビジネスが拡大し、より高度なテクノロジーを導入するにつれて拡大します。
財務と決済の文脈では、サイロは、孤立した会計部門、異種のデータ システム、分断されたワークフローなど、さまざまな形で現れます。これらの非効率性は運用コストを増加させるだけでなく、情報に基づいてリアルタイムで意思決定を行う能力、つまり今日のペースの速い環境では非常に重要になっている能力を妨げます。
これらのサイロを打破することは、一度限りの取り組みではありません。それは、コミットメント、コラボレーション、イノベーションを必要とする継続的な旅になる可能性があります。金融機能と決済業界が進化し続ける中、統合を優先してデジタル変革の可能性を最大限に引き出す組織は、積極的かつ結果重視の方法で同業他社や競合他社との差別化を図る可能性があります。
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デジタル変革は統合にかかっています
PYMNTS が取り上げたように、2024 年を通じて、金融業務の即時性への期待が義務となりました。流動性と財務管理は、四半期および月単位のサイクルから日単位、場合によっては時間単位に移行しました。これらのイノベーションの利点は何でしょうか?キャッシュ フローの可視性が向上し、運転資本が最適化され、不安定な世界経済において即座に方向転換できるようになります。
サイロ化された運用により、統合されたデータ ストリームへのアクセスが困難になり、洞察が遅れ、迅速なアクションが妨げられます。さらに、サイロ化されたシステムは、特に決済や金融などの規制の厳しい業界では、データの不正確さ、重複、コンプライアンスのリスクにつながることがよくあります。
「B2B 決済は、40 年前、さらには 50 年前に主流を占めていたモダリティからあまり進化していません。」 ブーストペイメントソリューション 最高執行責任者 イリヤシェル とPYMNTSに語った。 「従来、支払いは後回しのものでしたが、世界的な B2B 支払いの近代化は大きなチャンスです。残されたものの多くは、厳格で柔軟性のないシステムによって実際に妨げられています。」
国境を越えた支払いを管理する組織の場合、財務、コンプライアンス、運用が統合されていないことがボトルネックとなって取引を遅らせ、顧客の信頼を損なう可能性があります。
「企業の惰性は非常に強力な力です」とブースト ペイメント ソリューションズの創設者兼 CEO ディーン・M・レヴィット とPYMNTSに語った。 「単にプロセスをデジタル化するだけではありません。それは財務と支払いの戦略をあらゆるワークフローに組み込むことです。そこに本当のチャンスがあるのです。」
サイロを打破するには、人、プロセス、テクノロジーを統合する総合的なアプローチが必要になる場合があります。金融と決済におけるデジタル変革の核心は、テクノロジーを活用してワークフローを最適化し、データの可視性を高め、シームレスな顧客エクスペリエンスを生み出すことです。ただし、これらの目標を達成するには、部門間のコラボレーションと統一システムがなければ不可能です。
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データを活用してサイロを打破する
統合が成功した例の 1 つは、売掛金、買掛金、および財務機能を接続するエンドツーエンドの支払いプラットフォームの採用です。これらのプラットフォームにより、リアルタイムのデータ共有、ワークフローの自動化、金融エコシステム全体の可視性の強化が可能になります。たとえば、統合システムは国境を越えた取引におけるコンプライアンス問題に自動的にフラグを立て、遅延を削減し、規制要件の順守を保証できます。
サイロを解消することで、企業は顧客データ、取引履歴、市場動向を単一の信頼できる情報源に統合できます。これにより、意思決定が改善されるだけでなく、競争の激しい決済環境における重要な差別化要因となる、パーソナライズされた顧客エクスペリエンスが可能になります。
「お金の流れにデータを組み込むことで、ビジネスに大幅な改善がもたらされます。」 シェイマス・スミス、執行副社長兼グループ社長 FISとPYMNTSに語った。 「新しいテクノロジーを早期に導入し、大規模に利用する組織は、今後さらに加速するでしょう。」
AI と機械学習 (ML) は、統合されたデータの利点をさらに拡大します。たとえば、AI を活用した分析により支払詐欺のパターンを特定でき、ML アルゴリズムによりキャッシュ フロー予測を最適化できます。ただし、これらのテクノロジーの有効性はデータの品質とアクセスしやすさに依存しており、サイロを排除する必要性が強調されています。
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