運用商品の面談記録モニタリングにKIBITを導入して、
業務効率化に成功。

さらにKIBITを“お客さまの声”解析にも展開し、
お客さま応対品質向上へ相乗効果をもたらす

小杉氏：自部署で導入を進める中で、他部署への展開、特に“お客さまの声”解析への活用は最適だと思っていました。なぜなら、法務・コンプライアンス部が行うモニタリングの数は１日当たりおよそ数百件。それに対してお客さまサービス部の解析対象は万単位と聞いていたので、それこそ人が行う目検作業では不可能なデータ量になります。KIBITを自部署以外に導入するなら、お客さまサービス部だと考えていました。

渡氏：おかげさまで今年の3月から導入し、大いに活用しています。

渡氏：予想外だったのは、苦情を細分化し検出することで、想定以上にこれまで埋もれていた、さまざまな検知すべきご要望や対応履歴を発掘できたことです。これにより、お客さまのご要望と現場応対のギャップについて、内容・原因を精緻に分析し、これまで以上にきめ細かく、現場への個別フォローができるようになりました。現場側も本部がしっかり見てフォローしてくれるという意識が高まるなど、想定していなかったプラス効果につながりました。
また、これまで社内報告の要件としていなかった金融犯罪を未然に防いだといった事例も幅広く検出できるようになりました。お客さまの大切なご預金をお守りすることは、金融機関が果たすべき社会的責任かつ公共的使命の一環として、日常的に店舗で実施していることではありますが、どんな小さな事案でも評価し、社内共有することで網羅的に現場のスキルアップにつなげるべき対応であり、苦情の検知以上の発見がありました。従来行ってきたキーワード検索による分析も並行して行っているので、業務量は増えた部分もありますが、KIBITが抽出した声を目検して、「苦情」であれば事実確認や注意喚起をする、「お褒め」であれば好事例として社内共有や評価につなげる、「あきらかに過剰な要求や嫌がらせ」と思われる事案の場合には、現場に詳細確認や指導・サポートをするなど、お客さまサービス部の活性化やCS向上への取り組み強化につながり、社内からも好評価を得ています。また、評判を聞いた他部署でもKIBITを導入してみようかという話が上がるなど、社内ではKIBITへの期待感が高まっています。

小杉氏：FRONTEOのAIの特徴は、Green Micro AIと名付けられている通り、教師データが少なくても稼働できることです。実は導入当時、いろいろな企業の製品と比較検討したのですが、他社では教師データが5,000 件ほど必要だと言われました。データが多い方が精度は高くなるのでしょうが、イオン銀行は幅広いサービスを提供する分、ケースやご意見も複雑化するため、少ない教師データでバリエーションを増やせるKIBITと相性が良く、これがKIBIT導入の決め手でした。実際に期待以上の効果が出ています。
また、検出にあたって、人ならではの“ 認知バイアス”を取り除けることも有用でした。例えば、人が作業を行う時、自身の経験や固定観念、先入観などが目検作業に影響してしまうことがあります。KIBITはそうしたフィルターを取り除いて網羅的に解析するので業務が均質化される。また学習データを定期的にメンテナンスすることでAIの偏りも調整できる。まさにAIならではですね。

渡氏：お客さまサービス部でも、期待に応えるパフォーマンスを発揮してくれています。現場のリアルな状況が記録から読み取れるので、従業員へのフォロー態勢強化など、想定以上の効果をKIBITはもたらしてくれました。これまで以上に幅広のご要望が発見できたことは、当社の成長において大変重要で大きい点です。