FRONTEOの保険についてのリリース／FRONTEO、金融サービスにおける“お客さまの声”を活用する「WordSonar for VoiceView」を提供開始

WordSonar for VoiceViewは、金融機関における電話等の音声をテキスト化したデータやＥメール、チャットに加え、窓口や営業スタッフが記載する日報など様々な手段で集められた膨大な“お客さまの声”を以下のように一元的に集約・解析することが可能です。

1.     収集したテキストデータの特徴をAIが捉え、全てのデータをバイアスなくマップ上に表示
マップ上に網羅的に表示されたデータを俯瞰することで、問い合わせの量やデータ同士の位置関係などを把握でき、人が行うことで生じる判断の誤りや見落とし、サンプル抽出のみの確認による抜け漏れを防ぎます。また“お客さまの声“と“不払い”や“解約”など注目すべき事象との関係を見ることで、不適切な対応を抽出できます。

2.     定期的な解析により“お客さまの声”の傾向をタイムリーに把握
マップに表示される“お客さまの声”の項目ごとの数量や位置関係の変化を観測・分析します。時系列で確認することにより、商品や季節要因、外部環境などの影響による問い合わせ件数の増減など、トラブルや不祥事が発生する予兆を捉えることができます。

“お客さまの声”の分析からは、「店頭スタッフの対応がよかった」「商品説明がわかりやすかった」などのポジティブな反応も捉えることができます。WordSonar for VoiceViewは、問題の改善点だけでなく、成果も発見・把握し、社内各部署にいち早く展開することで、新たなサービス提供のチャンスや顧客ロイヤルティの向上を実現するソリューションです。

WordSonar for VoiceViewによる解析例
顧客への対応において金融機関に重大な過失や法令違反などがあった場合、営業停止など監督官庁による行政処分、企業のイメージダウンなど、業績に大きな影響を与える事態を引き起こす危険性があります。日本国内の生命保険会社を例に取ると、上位10社では四半期毎に1社当たり約1万～4万件*もの苦情が顧客から寄せられています。一般社団法人生命保険協会では、37分類の苦情項目を設け、発生する苦情の把握と傾向を明示することで、顧客本位の業務運営の実現に取り組んでいます。
＊出典：一般社団法人生命保険協会, 生命保険各社の苦情受付情報・保険金等お支払情報について
 https://www.seiho.or.jp/member/complaint/
 

図1：＜解析例＞生命保険協会による37項目の苦情分類に基づいて、“お客さまの声”を可視化

WordSonar for VoiceViewを用いると、生命保険会社に寄せられた“お客さまの声”をこの37の項目ごとにマップ上に分類し（図1）、どの項目が多いか、また項目同士の位置が近く、似た性質を持つため、同時に起こりやすいか等を確認することができます。例えば「保険料払込関係」と「解約手続」という項目は、人の感覚で分類すると性質が異なると考えがちですが、AIによって「保険料が戻ってこない」「保険料を返さない」といった「返金」に関する苦情という類似性を把握し、近い位置にマッピングされます。また類似性を示す具体的な問い合わせの文言を示すことができます（図2）。
 

図2：近くにマッピングされた「保険料払込関係」と「解約手続」は苦情の内容が似ている

さらに、トラブルや不祥事の原因となる事象を事前に把握する方法として、「支払い拒否」「保険金の不払い」「認知症」といったキーワードを入力することで、関連性の高い“お客さまの声”を浮かび上がらせることができます（図3）。例えば、「認知症」と入力すると、「高齢の母親が勧められるままに高額の保険に加入させられた。判断力が落ちているので取り消してほしい」「既に加入している保険を解約し、新しい保険に加入させられた」等といった「認知症」という表現を使っていなくてもAIが関連性ありと判断した“お客さまの声”が一覧で表示されます。このようにサンプル抽出では見逃されたり、キーワード検索では検出されなかったりする「不適切な募集行為」と疑われるやりとりをいち早く把握し、対応を現場に指示することで、トラブルや不祥事を最小限に抑えることが可能となります。
 

図3： 「認知症」を探索すると、関連性の高い“お客さまの声”が浮かび上がる

また、WordSonar for VoiceViewの特徴として、内容の曖昧な文章や誤変換を含む文字列でも、そのまま解析できることがあげられます。従来のツールで“お客さまの声”を解析する場合、少しでも誤字が含まれている文章を適切に抽出できないという課題がありました。しかし、AIエンジン「Concept Encoder」は言葉や文章を単なる文字列ではなくその意味や使われ方に基づいて解析するため、類義語などの表記ゆれ、また多少の誤変換や入力ミスを含むテキストであっても、正確な記述によるテキストと同等の解析結果を出せることが確認できています。また、「WordSonar」シリーズの第1弾であるリスク発見・予測支援システム「WordSonar for AccidentView」に搭載され、2022年1月に特許を取得している「Concept Encoder Optimizer」（危険因子の発生確率を下げる為の改善・予防策を明示する機能）の実装も予定しております。

FRONTEOは、今後も自然言語AIによるテキストデータを解析・評価する技術とノウハウを応用し、金融業務におけるお客様のニーズに対応するための、リスクとチャンスを見逃さないソリューションを提供してまいります。

■FRONTEOについて　URL: https://www.fronteo.com/
FRONTEOは、自然言語処理に特化した自社開発AIエンジン「KIBIT」と「Concept Encoder」、「Looca Cross」を用いて膨大な量のテキストデータの中から意味のある重要な情報を抽出し、企業のビジネスを支援する、データ解析企業です。2003年8月の創業以来、企業の国際訴訟を支援する「eディスカバリ（電子証拠開示）」や「デジタルフォレンジック調査」などのリーガルテック事業をメインに、日本、米国、韓国、台湾とグローバルに事業を展開してきました。同事業で培ったAI技術をもとに、2014年よりライフサイエンス分野、ビジネスインテリジェンス分野、経済安全保障へと事業のフィールドを拡大し、AIを用いて「テキストデータを知見に変える」ことで、創薬支援、認知症診断支援、金融・人事・営業支援など、様々な企業の課題解決に貢献しています。2007年6月26日東証マザーズ（現：東証グロース）上場。2021年1月第一種医療機器製造販売業許可を取得（許可番号：13B1X10350）、同9月管理医療機器販売業を届出（届出番号：3港み生機器第120号）。資本金2,973,975千円（2021年3月31日現在）。
※FRONTEO、KIBIT、conceptencoder、CorobanはFRONTEOの日本における登録商標です。