2019年2月号 ＜ITの選び方＆使い方＞

住信SBIネット銀行

リアルタイム認識で全通話をテキスト化
ACW省力化とVOC分析・活用を実現

　経営がカスタマーサポートに対して期待する役割のひとつが、「コンタクトを減らすための提案」だ。それを果たすには、顧客の声を関連部門や経営に還流し、サービスや製品の改善を図るよう、促す必要がある。

　インターネット専業銀行の住友SBIネット銀行は、応答率は90％以上の維持に努めることに精一杯で、VOCの源泉となる応対履歴を詳細に入力できない状況にあった。そこで、VOC分析とともに応対履歴の入力支援も可能な、アドバンスト・メディアが提供する音声認識ソリューション「AmiVoice Communication Suite3」とSCSKが提供するテキスト分析ツール「VOiC Finder」を採用。約４カ月のPoCを経て本格導入し、応対履歴入力の省力化に成功した。現在は、VOC分析による業務改善に取り組んでいる。

今月のPOINTS!

■システム概要
VOC分析を目的に、アドバンスト・メディアが提供する音声認識ソリューション「AmiVoice Communication Suite3」のリアルタイム音声認識版と、SCSKが提供するテキスト分析ツール「VOiC Finder」を導入した。応対終了後、音声認識のシステム画面上に通話の全文テキストデータにアクセスできるURLが発行される。

■選び方のポイント
VOC分析とともにVOCの源泉となる応対履歴の入力を補完するため、リアルタイムの音声認識による通話音声のテ キスト化が可能なソリューションを選定した。

■使い方のポイント
PoC（概念検証）の際、音声認識の“可読率”を重視してチューニング。オペレータが通話音声テキストを読んで内容を理解できるかどうかを5段階で評価し、実用に支障のないレベルまで精度を向上してから本格運用に移行した。VOC分析は、製品・サービスごとに分析。毎月、製品・サービスを抽出テーマに据え、改善施策を立案・展開している。

写真左は、システム開発第２部調査役の渡辺大洋氏、同右は当時カスタマーセンター副主任の荘司直人氏（現在はマーケティング部）

図　音声認識の活用イメージ

※画像をクリックして拡大できます