24時間稼働のトレジャリー：Airwallexが固定のしきい値からプログラムによるルールへ移行するまで

トレジャリーに休みはありません。AIは、すべての口座、通貨、タイムゾーンのスピードについていけるのでしょうか。

トレジャリー（資金管理）は、財務部門の中でも特に実務的でありながら戦略的でもあり、業務の頻度が高い領域です。私のチームは毎日、世界中で40以上の通貨と数億ドル規模の資金を管理しています。口座間で資金が移動し、為替（FX）取引が実行され、次々と届くアラートに対応が求められます。そして顧客の資金は、どのタイムゾーンでも常に保全されていなければならず、ミスの余地は一切ありません。

トレジャリーはルールに基づく業務が非常に多い部門であり、だからこそAIを活用する余地が大きいのです。AIの登場によって私たちは、絶え間なく大量に発生するこうした資金の動きのうち、本当に人が間に入る必要があるのはどれだけか、そしてどれだけを自信を持ってAIに任せられるのかを問い直し始めています。

正直に言えば、私が最初に感じたのは慎重さでした。トレジャリーの専門家はもともと保守的で、それには十分な理由があります。流動性と顧客資金に責任を負う立場では、気軽に試すことはできません。私の考えが変わったのは、その答えが、トレジャリー業務の根底にある仕組みがどう構築されているかに大きく左右されると気づいたときです。そこで、私たちはそこから始めました。

現状把握からわかったこと

CFOのPranav Soodが主導し、財務部門全体で実施した業務の洗い出しの一環として、私たちはトレジャリーのすべての業務を洗い出しました。誰が担当し、どのくらいの頻度で行い、どれだけ時間がかかり、すでにどこまで自動化されているかです。これにより、次にどこへ注力すべきかを判断するための明確な出発点が得られました。

特に目を引いた発見が2つありました。

洗い出した業務の75%が日次で発生していました。アラート対応、リバランス（口座間の資金の再配分）、為替、資金保全（セーフガーディング）、受取利息の管理などです。洗い出した業務の17%は自動化がきわめて容易と分類され、チームはすでにそれらの仕組み化を大きく進めていました。この取り組みによって、自動化がすでに十分進んでいる領域と、まだ大きな改善の余地が残っている領域を区別でき、次の自動化投資をどこに集中させるべきかがより明確になりました。

資金予測は最も難しい領域です。トレジャリーの中で最も複雑なプロセスであり、自動化の成熟度でも他の業務に後れを取っています。リバランスや資金移動は明確なルールに沿って行われるため、比較的攻略しやすい業務です。一方、資金予測は外部の構造化されていないデータに依存し、求められる要件も多く、人の判断が必要になる場合もあります。予測をエンドツーエンドで自動化しようとするのははるかに困難ですが、そのぶん取り組みがいもあります。現在は、予測プロセスの中でAIが担える個々の部分を見極め、プロセス全体を強化しています。

この結果が、私たちの優先順位を決めました。チームが毎日行っている事務的な作業をなくし、資金予測や流動性の最適化のような、将来を見据えた業務に使える余力を増やしたいと考えています。こうした業務こそ、人の判断と機械学習の組み合わせが最も力を発揮する領域です。

まず基盤を整え、そのうえで24時間稼働の考え方へ

こうした取り組みはどれも、しっかりした基盤がなければ機能しません。私のチームは、どの口座が存在し、口座同士がどうつながっているか、そして口座の開設・閉鎖・維持の業務フローを検証し、銀行口座の全体像を作り直しました。これには、取引銀行や資産運用パートナーとのAPI連携も含まれます。銀行口座の業務フローと資金ポジションをどう設計するかによって、その上に何を構築できるかが決まります。それこそが本当の意味での推進力です。

この強固な基盤がもたらす正確さによって、私たちは従来の財務部門のリズムから離れ、24時間稼働のトレジャリーという考え方へ移行しました。トレジャリーの中核は資金管理、つまり手元にどれだけの資金があるかを把握することです。従来は、前日の銀行取引明細を取り込んで当日のポジションを割り出していました。私たちはそこから一歩進んで、前日の締め時点だけでなく、いつでも流動性を把握できるようにしたいと考えました。

最初のステップは可視化でした。チームは資金ポジションを継続的に確認できるダッシュボードやアプリを構築し、それがその後のすべての取り組みの出発点になりました。

トレジャリーでAIが違いを生んでいる領域

この基盤が整ったことで、業務をはるかにすっきりと組み立てられるようになりました。AIツールを使えば、比較的シンプルな指示（プロンプト）だけでデータを取り出し、分析を実行できます。特に大きく変わったのは次の2つの領域です。

資金のリバランスは、シグナルに基づくプログラムされたルールで動くようになりました

資金の移動は、トレジャリーの業務の多くにとって本質的なもので、毎日発生します。リバランスはこれまで、「残高が10万米ドルを超えたら資金を移す」といった固定のしきい値に頼ってきました。当時のツールを前提にすれば、それは理にかなった方法でした。今では、さまざまなシグナルに基づいて資金を移動させるルールをプログラムで設定できるため、精度がはるかに高まっています。これが、私の考える「プログラマティック・トレジャリー」です。誰かが何カ月も前に決めた固定の数値ではなく、実際に起きていることに反応するルールです。

専用ツールで資金保全を継続的に監視しています

世界有数の規模を持つフィンテック企業のトレジャラーとして、私が最も重視しているのは資金保全です。これは、どのような状況でも顧客の資金を安全に保管し、当社の自己資金と完全に分けて管理することを意味します。私たちはこれに全力で取り組んでおり、常に最高水準の注意を払って業務を行っています。

最近の取り組みの多くは、資金保全を継続的に監視し、報告するためのダッシュボードやアプリに充ててきました。たとえば、あるチームメンバーは、資金保全やバッファー（余裕資金）の制約を考慮し、大きな資金移動を検知して、為替のミスマッチの可能性を特定する、AIを活用したリアルタイムの流動性分析ツールを構築しました。

私たちが身につけたAIのスキルによって、以前よりはるかに高度な分析ができるようになり、細部まで深く掘り下げられるようになりました。それが、プラットフォームやデータ全体にわたって、私たちの考え方と実行の仕方の両方を変えつつあります。AIを使う本当の価値は、流動性、為替、決済、統制のすべてにおいて、より良い判断とより安全な実行を可能にすることにあります。

AIファーストで考える

多くのダッシュボードやアプリを作ってきた今でも、自分の思い込みに縛られているのではないかと、ふと考えることがあります。実際には自動化できるのに、「これは自動化できない」と決めつけてしまいがちなのです。

チームに、そして自分自身に向けた私のアドバイスはシンプルです。何かが繰り返しの作業だと感じたり、もどかしく感じたりしたら、それを誰か他の人の仕事として扱うのではなく、「なぜこれを自動化しないのか」「なぜこのレポートは自動で作成されないのか」と問うことを習慣にすべきです。

また、今ある個々の業務を自動化するだけでなく、その先まで考える必要があります。より大きな機会は、一歩引いてエコシステム全体を見渡し、どこをエンドツーエンドで効率化できるかを問うことから生まれます。トレジャリーでは、何ひとつ単独では存在しません。1つの口座や通貨での変化が他のすべてに影響します。だからこそ、基盤を整えたことがシステム全体にわたって成果につながったのです。

1年前と比べて、私たちは同じチームのままで、はるかに高度な業務を担えるようになりました。その多くはツールの進化によるものですが、同じくらい、私たち自身の考え方の変化によるものでもあります。

次の優先課題

私たちはこれを継続的な進化ととらえており、次の3つの領域に注力しています。

資金予測

資金予測は、AIがまだ十分に追いついていない唯一の領域です。その主な理由は、外部の構造化されていないデータへの依存度が高いことにあります。予測全体を支えるために自動化できるプロセスの一部はすでに特定しており、今後はそこに注力していきます。

資金保全

私たちは、統制と仕組みについて強固な体制を築いてきました。次のステップは、現在のダッシュボードやアプリから、特定の条件で自動的に起動するエンドツーエンドの業務フローへと移行し、インフラのより多くの部分を完全に最適化・自動化することです。

レポーティング

トレジャリーは、取引相手（カウンターパーティー）のリスクや為替リスク、さらに広くリスク管理全般にわたって、多くの経営管理情報を作成しています。こうしたレポーティングをより高度に、より自動化し、レポートの作成に費やす時間を減らして、そのレポートをもとに行う意思決定により多くの時間を使えるようにしたいと考えています。