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速報

楽天証券、AIで顧客クレーム抽出の検証を開始

岡部 一詩=日経FinTech 2017/10/19 日経FinTech

 楽天証券は2017年10月19日、コールセンターの通話記録から人工知能(AI)を使って顧客ニーズを分析する検証(概念実証、PoC)を開始した。テキスト解析に強みを持つAIエンジン「KIBIT」の開発を手掛けるFRONTEOと組む。検証期間は約1カ月間で、顧客の満足度向上につなげたい考えだ。

 同社では、コールセンターに問い合わせがあった顧客の要望やクレームをオペレーターが「要対応」としてチェックを付けて、サービスの改善に役立てる。ただしオペレーターによる解釈の違いで、「要対応」のチェック漏れが生じる場合がある。現状、人手による再確認をしている。今回の検証ではチェックが付かなかった問い合わせをKIBITで分析し、チェック漏れの案件を洗い出す。

 KBITには、AIの手本となるデータ(教師データ)として、過去の改善要望やクレーム記録を学習させる。その上で、実際の通話記録を分析。問い合わせごとに、同じ意味やニュアンスを含むかのスコア付けをする。高いスコアのものほど、要対応案件である可能性が高い。分析精度が高まれば、スコアに応じて重点的に再確認作業を実施するといった効率化も図れる。

 FRONTEOのKIBITは、金融機関での導入実績が豊富だ。今までにりそな銀行や横浜銀行、東京海上日動火災保険などが採用している。

楽天証券が実施するPoCの内容
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