[市場動向]

BIPROGY、金融機関窓口の顧客対応を生成AIで支援する検証、期待どおりと評価

顧客ごとに取引状況やヒアリング事項、商品提案例を提示

2023年10月17日(火)日川 佳三(IT Leaders編集部)

BIPROGYは2023年10月17日、金融機関の営業窓口における職員の対顧客コミュニケーションを生成AIで支援する技術の検証結果と発表した。顧客ごとの取引状況や必要なヒアリング事項、商品提案例を提示するアプリケーションをサンプルデータを使って検証した。その結果、おおむね期待どおりの結果が得られると評価した。今後は、金融機関の協力を得ながら実証実験を進めていく。

 BIPROGYは、金融機関の営業窓口における職員の対顧客コミュニケーションを、生成AIで支援する技術の検証結果を発表した。

 経験の浅い窓口職員をターゲットユーザーにしている。「金融機関の営業店において、窓口職員のコミュニケーション能力が重要になっている。手続きの多くがセルフサービス化され、相談対応スキルが求められるローカウンター業務に人員リソースが移っているが、相談対応ノウハウは一部のベテラン職員に属人化し、ノウハウの継承や標準化が進んでいない」(同社)ことに対処する。

 顧客の口座番号・氏名と来店目的などを入力すると、取引状況や必要なヒアリング事項、商品提案例を提示するアプリケーションを構築し、検証を行った(画面1、2)。

画面1:検証で構築した、窓口職員の顧客対応を支援する機能の画面。顧客の現状を把握できる情報や、新たにヒアリングすべき事項を提示する(出典:BIPROGY)
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画面2:窓口職員の顧客対応を支援する機能の画面。顧客に提案すべき商材/サービスを提示する(出典:BIPROGY)
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 検証では、BIPROGYが作成したサンプルデータを生成AIサービス「Azure OpenAI Service」の入力情報に用いた。生成AIの出力結果と、事前に定義した期待値を比較し、実用度を評価した。

  1. 顧客属性情報:性別、年齢
  2. 顧客との会話内容:過去の会話内容(交渉履歴)、当日の会話/ヒアリング内容
  3. 取引情報:口座残高、入出金明細、各種商材の契約有無

 表1は、技術検証の検証項目と結果である。BIPROGYは、おおむね期待どおりの結果であり、各機能の実現が可能であると評価した。

表1:技術検証の検証項目と結果(出典:BIPROGY)
機能 出力情報 評価結果
顧客情報のサマライズ 取引状況の要約、インサイト提示
顧客情報のサマライズ 過去の交渉履歴の要約
ヒアリング項目の提案 ヒアリングすべき事項の推奨
商材/サービスの提案 提案すべき金融商品の推奨
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