仕事はゲームだ!

10年後には会計の仕事も自動化されて無くなります。鬱々しててもしょうがない!仕事もライフも思いっきり楽しんで新しい価値を創造しよう!

AIを使った最新営業モデルとファイナンスの活躍ポイントはこれだ!

 

「OK Google、XXXXお願い」の一言であれこれやってくれるスマートスピーカーなるものを最近テレビで見た。

 

人工知能(AI)入りのスピーカー。もやは音楽スピーカーじゃなくて、秘書ロボット的な機能。

 

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人工知能が最近とっても身近になったなと思ってた矢先、AIを使って効率的な営業活動(Sales Tech)のカンファレンスがあったので参加して来ました。

 

http://weic.co.jp/news/detail/57

 

そこで初めてAIの実態やビジネスにどう活用できるかといったイメージが明確になり目から鱗でした。

 

そこでファイナンスとしてAIを使ったビジネスの中でどう共存し生き残っていけるのか

 

ということを考えてみました。

 

まずはAIってなんぞやと行ったところから。

 

AIとはArtificial Intelligence(人工知能)の略。究極的には人間と同じように自分で考えて、自ら学んでよりできることが増えていきます。

 

とはいってもAIにも色々あり、以下のようにできることでレベル分けがされています。

 

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まず注目したいのは、Lv3とLv2の違い。Lv2は全て人間が設計した対応パターンに従って行動をします。

 

一方Lv3はある程度の答えの特徴を人間が教えることでそこから先はAIが自ら学習し、判断、アクションを取ります。

 

Lv4はさらに進んで、答えの特徴すらAI自らが発見し、それを基に学習し、判断、アクションを取ります。この学習プロセスを”Deep learning"と呼びます。

 

テクノロジーの進歩により膨大なBig dataの処理が可能となりました。その膨大なデータを使ってAI自らが学習するプロセス(Deep learning)が発見されたことにより今はかつてないほどAIが盛り上がってる状況です。

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このAIが得意な膨大なデータを処理分析し、そこから最適な解を導き出す能力をビジネスに活用したのがAIを使った最新の営業モデルです。

 

製品としてはWIECのNIKITASalesforceのEinstein等様々なAIが生み出されています。

 

今回はWEIC社のNIKITAを例としてAIの営業活用方法を見ていきたいと思います。

 

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 流れとしては、AIにインターネット上にある様々な顧客に関する情報(ニュースやソーシャルデータ)、それから電話営業で獲得したトーククリプト、そして営業が現場で得たその他の定性的な情報をAIにインプットします。

 

それを処理、分析し、AIが最も見込みのある顧客を提案します。

 

また、それらの顧客に対して成約率の高いアプローチ方法(例:顧客の誰にアプローチすべきか)そしてその時期も提案してくれます。

 

 これがざっとしたAI営業の流れ。

 

このAIを使った営業モデルを成功させるためのKEYポイントは以下の通り。

 

  • AIをフル活用するための組織を作り上げる - Salesforce社はAIをフル活用するために、Inside salesとField salesのそれぞれの営業部隊を設けてます。Inside salesは最も成功率の高いターゲット顧客リストを集めるのが目的の営業部隊。よって、AIに有効な様々なデータを入力し、分析させ、AIからターゲット顧客リストを中心としたアウトプットを得ます。そして、Field salesがそれを持って実際にターゲット顧客にアプローチし成約にこぎつけます。

 

  • 営業部隊のマインドセットチェンジ - キャリアの長い営業程自身の経験を基に行動をします。せっかく成功率の高いターゲット顧客をAIが提案してるにも関わらず、それとは違う顧客にアプローチし成功率が上がらない営業担当が結構いるようです。こういった営業の行動を変えて行かないといつまでも効率は改善されません。

 

  • 自社にとっての有益なExternal、Internal info, data sourceを獲得すること -有益な External dataは必要ならば外から買ってくることも必要です。また、Internal infoにおいては社内にあるどういった情報に価値があるかを特定することが大事です。

 

 

AIを使った営業プロセスの確立に関して、ファイナンス(特にFP&A)は以下の点をサポートできるでしょう。

 

  • AIを使った営業ビジネスモデル全体の分析 - 成功率をあげるためには、全体プロセスの中のどの部分を強化する必要があるかを検証し改善することは分析に強いファイナンス部隊が活躍できるフィールドです。

 

  • AIがターゲット顧客を割り出す際にリスクマネージメントの観点を取り入れる - 単に新規顧客と成約するだけでなくその顧客からしっかりとCashを回収することが大事です。その観点からすればCredit riskをカスタマーフィルタリングの際に織り込むことが有効です。

 

最後に、これからビジネスの中心になるであろうAIを使ったビジネスプロセスの構築に関してファイナンスが関わることには大きな意味があります。

 

Transactionalな会計作業がAIにとって代わられる一方、こういったビジネスのコアとなる部分に関してファイナンスが関与することで更に付加価値を上げビジネスになくてはならない存在になっていければ良いですね!