Hamilton Engine は、規制の複雑化と財務報告要件の増大が続く現代の財務部門を変革するために設計された次世代予測会計プラットフォームです。組織が進化する基準に適応する中、財務チームは正確でタイムリー、かつコンプライアンスに準拠した結果を提供するという高まるプレッシャーに直面しており、手動プロセスと分散したデータがしばしば障害となっています。Hamilton Engine は適応性、インテリジェンス、将来性を備えたソリューションとして、内部・外部の財務要件に迅速に対応する戦略的パートナーとして機能します。

財務部門は規制コンプライアンス、財務報告、データ管理の複雑化に直面しており、Hamilton は先進的 AI を活用してこれらの課題への対応を支援します。

この変革を完全に実現するため、Hamilton Engine は安全でスケーラブルな基盤を提供できるパートナーを求めました。先進的 AI モデルを活用することで、Hamilton はワークフローの自動化、データの抽出と分類、予測的かつ監査対応済みのインサイト提供を目指し、財務を先見的で戦略的な部門へと変革します。

Hamilton Engine は Alibaba Cloud と提携して Qwen を活用し、会計シナリオ全体における AI 駆動のイノベーションを推進しました。本提携の主なハイライトは以下の通りです。

● コスト最適化されたパフォーマンスと競合他社に匹敵する機能
● 既存の財務アプリケーションとのシームレスな統合
● 多言語対応とマルチモーダルの精度
● 深い推論と規制インテリジェンス

Hamilton Engine は、Qwen モデルのフルスイートを活用するモジュラー型の AI ファーストアーキテクチャ上に構築されており、以下のモデルを含みます。

● マルチモーダルドキュメント理解のための Qwen-VL

契約書、請求書、法的合意書を含む複雑な非構造化ドキュメントから重要な財務データを自動抽出します。スキャンまたはデジタルファイル内のテキスト、表、コンテキスト関係を正確に認識します。

● 深い推論とナラティブ生成のための Qwen-Max

トランザクションの詳細を分析し、正しい IFRS の適用可能性（IFRS 9、15、16、17 など）を判断します。すべての分類判断は透明で追跡可能、監査可能であり、AI の速度とコンプライアンスグレードの精度を兼ね備えています。さらに、インテリジェントな分析を内蔵し、主要なトレンド、リスク、逸脱を浮き彫りにします。

● セマンティック知識検索のための Qwen Embedding

検索拡張生成（RAG）を採用し、クライアント固有のドメイン知識をインテリジェントなタスクに活用するとともに、財務ライフサイクル全体にわたる抽出、分類、測定、開示の各機能を統合します。

インテリジェントなデータ抽出から予測会計、自動開示生成に至る各モジュールは、監査レベルのトレーサビリティと自動照合を備え、エンドツーエンドで動作するよう設計されています。統一されたエンジンとしてデプロイされた Hamilton は、静的な記録管理を動的で先見的な財務インテリジェンスへと変革します。Qwen のスケーラブルでコスト効率に優れたシナリオ最適化 AI モデルにより、再学習不要で、導入、埋め込み、自動化をすぐに実現できます。

Hamilton Engine は、会計ワークフロー全体に先進的 AI モデルを統合することで、世界中のクライアントに測定可能な AI 駆動の成果とエンドツーエンドのインサイトを提供しました。

Qwen-VL が実現するインテリジェントなデータ抽出

● 95%+ の精度で多様なドキュメントタイプからデータを抽出
● 従来の方法と比較して手動レビュー時間を 80% 削減

Qwen-Max が実現するスマート分類

● IFRS 分類判断における高い精度
● トランザクションあたりの分類時間を数時間から数秒に削減
● 予測会計により財務を記録から報告へ、R2R（Record to Report）からプロアクティブで先見的なアプローチへ転換：

• バイアスのないエンドツーエンド（包括的）な処理
• 将来の B/S（貸借対照表）と P/L（損益計算書）の可視化
• 自動照合
• 期前計上と償却効果
• ビジネスシミュレーション

● レポート作成を 70% 高速化し、10 日間を 3 日未満に短縮
● 複雑なデータパターンに隠れた財務インサイトを抽出し、プロアクティブな意思決定を推進

Qwen 埋め込みによるナレッジベースインテリジェンス

● 非構造化のクライアントナレッジを即座に検索可能なインテリジェンスに変換
● ドメイン固有のデータに基づくことで、正確でコンテキストを考慮した回答を提供
● 再学習なしで多様なユースケースにスケール

今後、Hamilton は RAG アーキテクチャを強化し、ドメイン固有の財務、法務、業務データを包括的に取り込み・索引化することで、ユーザーにより正確でコンテキストを考慮した回答を提供していきます。クライアントは監査支援、動的予測などの新たな自動化ユースケースも検討しています。同時に、グローバルな財務チーム全体で安全かつスケーラブルな AI 導入を実現するため、エンタープライズグレードのデータ主権、低レイテンシのパフォーマンス、規制コンプライアンスに対応する Qwen のデプロイメントを評価しています。