Pinaka AI

Pinaka AI の紹介

Pinaka AI は、未払い請求書の管理や運転資金の最適化が必要な B2B 向け企業に向けた支払いリスク予測プラットフォームです。運用データと財務データを分析し、支払い遅延を数週間前に予測することで、キャッシュフローを守るための予防的対策を提案します。

Oracle Cloud 上に構築され、ジェネレーティブAI（Gen AI）インターフェース経由でアクセス可能な Pinaka AI は、売掛金管理、受注から入金までのプロセス（Order-to-Cash）、与信・回収、財務、共有サービスなどの財務および運用チームを対象としています。本プラットフォームは、遅延発生後の対応ではなく、遅延が発生する前の請求書および顧客リスクを特定することで、予防を重視しています。

主なポイント

• 報告によると96%の精度で、数週間前から顧客の支払い遅延を予測可能
• 遅延発生後の解決ではなく、遅延の予防に焦点を当てる
• Oracle Cloud 上でホストされ、分析およびアクションガイド用のジェネレーティブAI（Gen AI）インターフェースを備える
• CRM、ERP、ワークフローツール、信用調査機関、通信社などと統合してデータを一元化
• 機械学習および統計的手法を用いてリスクスコアを算出し、予防的措置を推奨
• 売上高の2.8%分のキャッシュフロー最適化、運転資金および短期債務負担の削減を目指す
• 運用効率を最大40%向上させ、財務業務のコストを低減
• 既存のITインフラや人員体制に大きな変更を加えずとも利用可能に設計

Pinaka AI の仕組み

Pinaka AI は、ERP、CRM、ワークフローツール、信用調査機関、通信社などの主要な企業システムおよび外部ソースからデータを取り込み、統合します。また、支払方法、クレーム履歴、信用格付け、徴収に関する顧客からのフィードバックといった運用上のシグナルも考慮します。この統合されたビューにより、リスク評価の一元的な真実情報源が確立されます。

本プラットフォームは、機械学習モデルと統計的検定を活用し、期日より数週間前に請求書および顧客の支払いリスクを予測します。結果はダッシュボードおよびジェネレーティブAI（Gen AI）インターフェースを通じて提示され、リスク要因の説明や、連絡の優先順位付け、請求データの検証、与信条件や契約条件の見直しなどの予防的措置が提案されます。これらの推奨事項は既存のワークフローに組み込むことができ、能動的な徴収活動および問題解決を支援します。

主なメリットと活用例

Pinaka AI は、売上債権回転期間（DSO）の短縮、キャッシュコンバージョンの改善、徴収およびクレーム管理における運用負荷の軽減を目指す企業に適しています。主な活用例は以下の通りです。

• 能動的徴収：支払い遅延リスクに基づき、対象口座および請求書を優先順位付けし、チームの取り組みを集中化
• クレーム予防：請求書送付前または滞納になる前に、請求ミスやデータ品質の問題の可能性を可視化
• 与信および条件管理：内部および外部データを用いて、顧客のリスクプロファイルの変化をモニタリング
• 運用効率向上：リスクのある請求書に対して早期に対応することで、例外処理ループや手動でのフォローアップを削減
• 運転資金の最適化：キャッシュインフローを加速・安定化させることで、短期的な借入需要を軽減
• プランニングおよびシナリオ分析：ビジネスインパクトシミュレーターを活用し、DSO 改善、運転資金削減、運用コスト最適化による価値を算出