【データ・AI活用×海外事例】中国大手金融_AI音声ロボット導入によるクレジットカードの債権回収業務の自動化

💡要約

• 中国のある大手銀行は、需要が高まる債権回収業務に対応するために、AI音声ロボットを導入した
• ディープラーニング技術に基づき、AI音声ロボットは人に近いパフォーマンスを発揮でき、人手不足の問題を解消した
• 結果として、年間約1700万元の人的人件費を削減し、顧客案件処理能力とコール数は10倍以上に増加し、従来の回収方法と比較して回収実績が大幅に向上した

課題

　中国のある大手金融は、顧客に質の高いサービスを提供することに努めている。近年は、クレジットカードの発行数が増え、債権回収業務にいくつかの課題が生じた。それに伴い、新たな技術を導入することで、これらの課題を解決し、より質の高いサービスを提供しようとしている。

（１）債権回収業務の膨大な作業量の割に人手が不足している
カードビジネスの拡大により、債権回収の需要は急増しているが、膨大な需要に見合った人的リソースの拡充は難しく、間接的に回収実績の悪化につながっている。

（２）人件費の高騰
手作業による回収業務は、多くの徴収員を雇用する必要があり、高い人件費が発生する。 さらに、回収プロセスが複雑であるため、回収の専門家は、一定期間の専門的な訓練を受ける必要があるためコストが高い。

（３）サービスの質は不安定
人による回収では、個人の感情、口調や態度などで個人差が生じるため、一貫して標準化された方法で回収プロセスを実施することは難しく、その結果、サービスの質が不安定になる。

解決策

　同行は、AI技術を応用した音声ロボットを導入することで、上記課題を解消し、集金効果を高めることにした。

（１）データに基づいて差別化された回収戦略により、回収実績を向上
ディープラーニング技術に基づくAI音声ロボットは、膨大な顧客データから迅速に学習し、顧客の性別、年齢層、過去の実績などの情報を通じて、顧客ラベルを精査し、顧客プロフィールを予測する。 顧客プロフィールに基づき、ロボットは最適な集金戦略を出力する。例えば、顧客の年齢層別に異なる対応をすることで、回収の成功率を高める。

（２）多種多様なシチュエーションに対応可能
AI音声ロボットは、シーンに応じて異なる回収手法を実行することができる。 本人が応対する場合、対話内容から返済意思（低、中、高）を素早く判断し、通話結果を記録し、シミュレーションすることで顧客プロファイルを改善し、その後の再コールシナリオで戦術を適宜調整することができる。 また、家族や友人など本人以外が対応する場合も適切に対話し、対応者に延滞情報を伝え、債務者本人に用件を伝えるように指示することができる。

（３）自然でスムーズなリアルな対話体験
AI音声ロボットは、対話の中で顧客の真意を正確に把握し、理解することができる。集金プロセスでよくある中断、沈黙、再生、暴言や質問などに直面しても、円滑にコミュニケーションを取ることができ、音色、話すスピード、声のトーンなどの細部を調整することで、プロセス全体の完了率を向上させることができる。 また、卓越した音声技術は、高度な擬人化された自然なトーンをもたらし、顧客に生身の人間に匹敵する対話体験を提供する。

（４）迅速な導入と会話フローの柔軟な設定
AI音声ロボットの操作は簡単で、業務プロセスとノードを一目で把握できる。業務特性に応じていつでも調整でき、単語の収集を編集し、収集戦略を最適化することができる。 ロボットの操作とメンテナンスは簡単で、日常メンテナンスに必要な人員はわずかで済む。

成果

　AI音声ロボットの導入により、同行は年間約1700万元の人件費を削減した。また、数千人分の労働力に相当する、 1日あたり最大28万5000件のコール、11万5000件以上の案件を処理することができ、債権回収需要の急増と人的資源の不足を効果的に解消した。
　音声ロボットの会話認識精度は85％と高く、集金プロセスの精度は90％と高く、集金効果も安定している。 プロジェクト実施後、顧客案件処理能力とコール数は10倍以上に増加し、従来の回収方法と比較して回収実績が大幅に向上した。

実際の実現方法

　同行が導入したシステムを、「Liberty DSP」で再現することが可能です。

LibatyDSP

「Liberty DSP」は、Liberty Dataが提供する、蓄積→分析・可視化→事象予測→事業最適化までを一気通貫で有機的に自動遂行することを志向したデータサイエンスプラットフォームです。

サービスサイト「Liberty DSP」　https://www.liberty-nation.com/product/
資料請求・お問合せ　https://www.liberty-nation.com/contents/

参考記事
https://zhuiyi.ai/practice/clientcredential/case-detail?id=88