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すべてのファイナンス専門家は、月曜日の朝がやってくると、財務計画および分析（FP&A）チームがデータの集計に没頭することを知っています。彼らは複数のシステムから数字を引き出し、情報を照合し、チャートを作成し、コメントを記述します。すべては、先週の収益がどうだったのか、なぜそうなったのかという、簡単な質問に答えるためです。AWSファイナンス全体で、チームはこの種の作業に毎月数百時間を費やしていました。分析でも戦略でもなく、実際の作業が始まる前にデータを準備するための時間です。Amazon Quickは、企業のデータとアプリケーションを横断的に接続する生成AIアシスタントであり、ビジネスユーザーが自然言語を通じて検索、分析、行動を起こすことができます。数百万行のクエリを処理し、高度な分析を実行し、定期的なワークフローを自動化することで、チームがその必要をなくします。この投稿では、AWSファイナンスがQuickのチャットエージェントとフローを使用して、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示します。

ユースケース1：戦略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
戦略的顧客のため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照合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見つけるための深さも必要です。チームは、企業データソースに直接接続し、自然言語の会話を通じて洗練された洞察を提供する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、外部データ信号も検索します。

ここでの変化は次の通りです：
以前：アナリストは、ボトムアップの入力とトップレベルの目標が期限に迫る間に、戦略的顧客の約3分の1を深く掘り下げることができました。残りは表面的なカバーに留まりました。単一の顧客分析には、データの抽出、モデルの実行、結果の文書化を含めて最大6時間の手作業がかかりました。
後：Quickエージェントは、統計予測を評価し、回帰分析、モンテカルロシミュレーションを実行し、複数の要因にわたるシナリオモデリングを約10分で行います。手動分析では見逃されていたリスクや機会を浮き彫りにします。チームは、以前よりもさらに深い洞察で顧客ポートフォリオ全体をカバーできるようになりました。

「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、全ポートフォリオをカバーするように拡大しました。私たちのファイナンスチームは、データを集めたり複雑なクエリを書いたりするのではなく、ビジネスと連携して収益を推進することに時間を使っています。」— ジェフ・ウィンクラー

この作業が可能になる理由：アナリストは自然言語で質問をします。「私たちのトップ戦略アカウントの機会とリスクの評価を実行してください。」Quickは数百万行をクエリし、高度な分析を実行し、構造化データとフィールド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を統合します。エージェントは、契約更新のタイミングやパイプラインの強さに基づいて上昇の可能性があるアカウントをレビューし、リスクのあるアカウントをフラグします。これらは従来のモデルでは見逃されていた洞察です。コーディングの障壁がないため、チームのすべてのファイナンス専門家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のため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を6時間から10分に短縮
目標設定が定期的な深掘りであるなら、定期的なビジネスレビューは、FP&Aチームがどこでも占有する繰り返しの儀式です。AWSでは、毎週、収益パフォーマンスに関するインサイトをまとめ、分析し、リーダーシップのためにパッケージ化する必要があります。そして毎週、その準備には月曜日の朝が丸ごと消費されます。
同じAWSファイナンスチームは、各地域に特化したAmazon Quickチャットエージェントを展開し、フローを通じて自動化されたワークフローを設定することでこれを解決しました。

ここでの変化は次の通りです：
以前：毎週月曜日、FP&Aアナリストは、複数のシステムからデータを集め、トレンドを分析し、顧客の逸話を得るために営業リードに手動で連絡し、リーダーが収益がどうなったのか、なぜそうなったのかを理解できるようにトークトラックを準備するために、朝の全時間を費やしました。このプロセスは手動で繰り返し行われ、戦略的な作業に費やす時間はほとんどありませんでした。
後：Quickは毎週月曜日の朝にフローを自動的に実行します。地域特有のチャットエージェントが、課金タイプ、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。リーダーシップのためにすぐに使用でき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。新しい分析は、業務開始前に待っています。

Quickは単に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フィールド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を明らかにします。顧客を12以上の次元で分析し、パターンを特定し、文脈を持って異常をフラグします。

「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、分散したデータを集めるのではなく、戦略的優先事項に時間を使っています。私たちは、なぜそうなったのか、ビジネスの成果を推進することにもっと時間を使っています。」— ジェフ・ウィンクラー

パターン：データ集計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。どちらの場合も、ボトルネックは分析スキルではなく、データの集計でした。データはシステム全体に散らばっていました。完全な画像を得るには、実際の分析が始まる前に数時間の手動抽出が必要でした。Amazon Quickは、そのボトルネックを取り除き、企業データソースに直接接続し、ファイナンス専門家が自然言語を通じてデータと対話できるようにします。その結果は、単なる効率の向上ではありません。ファイナンスチームが時間をどのように使うかを変えます。

これらのユースケースを通じて、AWSの営業およびマーケティングファイナンスチームは、ターゲット設定の時間を6時間から約10分に短縮しました。また、週次ビジネスレビューの準備のための手動の月曜日のルーチンを完全に排除しました。取り戻した時間は、リスク分析、顧客の逸話の統合、成長の機会の特定といった戦略的な作業に直接戻されました。

あなたのファイナンスチームにとっての意味
Amazon規模の複雑さに直面する必要はありません。すべてのファイナンスチームは、断片化されたデータ、繰り返しの報告サイクル、数字を集計することと実際にそれを使用することの間の緊張に対処しています。Amazon Quickは、ビジネスユーザー向けに設計されています。ファイナンス専門家は、エンジニアのサポートなしにチャットエージェントや自動化されたワークフローを自分で設定します。彼らは特定のニーズに応じてエージェントをカスタマイズし、反復を通じて洗練し、結果が証明されるにつれて組織全体に拡大します。もしあなたのチームがインサイトを準備する時間が多すぎるなら、それがQuickが解決するために作られたギャップです。

次回の投稿では、AWSファイナンスチームが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効率化する方法を探ります。手動分析の数時間を数分に短縮します。