2024-06-12

共栄火災AIチャットボット効率化事例

この記事のポイント

この記事は共栄火災海上保険におけるAIチャットボット「WisTalk」の導入事例に関して記述しています。
AIチャットボット導入により、定型的な問い合わせへの対応を自動化し、作業負荷が大幅に軽減されました。
月間平均9100件の問い合わせ対応を実現し、問い合わせ内容も具体的になり、照会件数が約10%減少しました。

監修者プロフィール

坂本将磨

Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域：自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。

社内の問い合わせ対応における効率化は、多くの企業にとって重要な経営課題の一つです。本記事では、共栄火災海上保険がその課題にどのように取り組んでいるかを紹介します。同社がAIチャットボット「WisTalk」を導入した結果、営業担当者やサポートチームの負担が軽減され、さまざまな改善が実現されました。定型的な問い合わせへの自動化や、即時的な回答提供が可能になるなど、具体的な効果として月間平均9100件の利用という数字が示されています。この導入事例から、AI技術が業務プロセスの改善と効率化に与える影響について、詳しく解説していきます。

金融および保険業界に活用できるAIおよびDX導入事例をご紹介します。金融および保険業界では、自社金融機関内業務の効率性の向上の事例が多く報告されています。また、セキュリティが非常に重要であるため、Azure OpenAIでセキュリティを確保している特徴があります。AIの導入の活用法は、業界ごとに異なり、採用されるシステムも多様です。
この記事を通して 「導入アイデア・あなたに使えるサービス・導入のポイント」 の参考になれば幸いです。弊社ではAI導入の最初の窓口としてAI総合研究所を運営しています。導入のお悩みはご気軽に弊社にご相談ください。

金融および保険業界でのAI導入事例を評価する際のチェックポイント

課題の特定と解決策の関連性：
- リスク管理： 事例がどのようにしてクレジットリスク、市場リスク、操作リスクを評価し管理したかを理解します。これらのリスク評価モデルが自社のリスク管理フレームワークにどう組み込むことができるかを評価します。
- 顧客サービス： AIがどのように顧客対応を自動化し、顧客満足度を向上させたか、例えばチャットボットや自動応答システムの効果を検討します。
データとインフラの要件：
- データアクセスと分析： 事例が利用したデータの種類（例：顧客トランザクションデータ、社会経済データ、リアルタイム市場データ）とそれらがどのように収集・分析されたかを検討します。
- 技術インフラ： 必要なコンピューティングリソースやデータストレージが現在のインフラと互換性があるか、導入の際の課題は何かを評価します。
持続可能性とスケーラビリティ：
- 拡張性： 導入したAIソリューションが他のビジネスユニットや新しい市場にどれだけ容易に拡張可能かを評価します。
- 持続的な改善： AIシステムが連続的な学習と改善をどのように行っているか、またそれが長期的にどのような影響を与えるかを検討します。
法規制とコンプライアンス：
- 規制の遵守： AI技術が金融業界の規制や倫理基準に準拠しているかを確認します。特にデータプライバシー、アンチマネーロンダリング（AML）、顧客データの保護に関する法規制の遵守を評価します。
実装力：
- 技術導入のハードル： AI導入に伴う技術的、経済的ハードルを評価します。導入に必要な時間やコスト、人材のトレーニング要件を考慮します。
技術の適用範囲と成果：
- 不正検出： AI技術が不正検出や防止にどのように貢献しているか、具体的な例（例：クレジットカード詐欺の検出率の向上）を確認します。
- 投資戦略： AIが投資分析やポートフォリオ管理にどのように活用されているか、その具体的な成果を評価します。