Fiserv社 は、Watsonによるバーチャル・エージェントで、煩雑な顧客サービス体験をどのように改善したのか

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約束と落とし穴

Fiserv社は、従業員と顧客の満足度を企業全体で向上させるAIの力を示すエキサイティングな事例です。フォーチュン500に選ばれたこの企業は、eコマース・ソリューション、ACHソリューション、POS技術などの金融サービス技術を顧客に提供しています。短期間の研究開発期間を経て、Fiserv社はMaveというAIバーチャル・エージェントをカスタマーサポートに導入することに成功し、その後、AIソリューションを急速に拡大し、ビジネス全体に大きな効果をもたらしました。

まず最初に、Fiserv社の業務と技術のリーダーたちは、最も困難なユースケースの1つであるレガシー・カードリーダーへのAI活用を検討しました。金融サービス企業として、Fiserv社は加盟店とその顧客による取引の安全性を保つために努力しています。レガシーなクレジットカード端末は、安全性を保つためにソフトウェアのアップデートが必要です。当時、これらの端末には、アップデートを実行するための簡単なソリューションがありませんでした。そのため、アップデートを行うには、Fiserv社のコンタクトセンターに電話をかける必要があり、完了までに20分以上かかることもしばしばでした。加盟店が担当者に連絡すると、担当者は時間のかかるソフトウェア更新プロセスを案内しました。これは、全体的な顧客体験に影響を与える、フラストレーションのたまるソリューションでした。

顧客と共に学習するテクノロジー

IBMのWatsonチームと協業することで、Fiserv社はAIを自社の特定のニーズに対応できる成熟したテクノロジーとして理解し、信頼するようになりました。AIが、Fiserv社のコンタクトセンターにおける困難で時間のかかるプロセスに対する信頼できるソリューションとして機能することを認識するまでに、それほど時間はかかりませんでした。

この新しい可能性に興味を持ったFiserv社のAI/ML担当ディレクターRyan Susman氏と彼のチームは、IBM Watsonテクノロジーの3つのコアコンポーネント、Watson Speech to Text、Watson Text to Speech、Watson Assistant がいかにして彼らの問題を解決できるかを調査することに取り掛かったのです。数週間後には、チームによって概念実証が実施されました。この概念実証には、Fiserv社 の期待に応えるために、テクノロジーを取り入れたいくつかの重要なカスタマイズが組み込まれています。このカスタマイズには、正確な音声データのモデリング、AIにFiserv社の内部コーパス内の構造化データを理解させるための教育、自然言語モデリングが含まれています。

このソリューションが実世界に近い状況でどのように動作するかをよりよく理解し、公開前の調整を行うために、Susman氏のチームは全社員にボットと口頭で会話するように依頼しました。その後、いくつかの演習を行い、加盟店とソリューション（Maveと命名）の間のやり取りやつながりを改善しました。これらの演習では、音声の忠実性、イントネーション、聞き手の疲労、そして最も重要なのは、ソリューションが加盟店の言っていることを理解しているかどうかが評価されました。Maveは、どのような状況でも加盟店の話を理解することが重要です。加盟店は、時には騒がしい場所にあったり、低品質の電話回線を使っていたりすることもあるでしょう。そこで、Maveの言葉選びは、あらゆる場面で、あらゆる顧客にきちんと理解されるよう、慎重に行われました。

もう一つの最優先事項は、Maveが円滑な会話を行い、各対話について信じられないほど細かいところまで記録する能力でした。チームは自然言語処理（NLP）戦略を採用し、大規模なデータセットのすべての対話を分析し、Maveの理解を向上させるための実行可能な機会を迅速に見つけました。これにより、Fiserv社はMaveを迅速に調整し、数日ではなく数時間で測定可能な成功に到達することができました。

Win/Winの関係

最終的に、20 分間の電話をコンタクトセンターからデジタルチャネルに振り向けたことは、加盟店とコンタクトセンター のエージェントにとって、Win/Winの結果となりました。加盟店は一貫したサービスを受けることができ、Fiserv社のコンタクトセンターの担当者は、より複雑な電話に集中し、より良い顧客体験を提供する時間を持つことができます。どちらも面倒な更新作業をする必要はありません。Fiserv社は、コンタクトセンターのスタッフの幸福度と加盟店のNPSを向上させました。また、Maveによってエージェントがより多様なケースに対応できるようになったため、このユースケース以外の従来のコールもサービスが改善されました。

この最初の導入以来、Fiserv社はMaveを年々発展させてきました。2021年上半期だけで、Maveは数千万人のユニークカスタマーにサービスを提供しました。さらに、Maveは現在、Fiserv社のIVRとチャットボットのシステムで大きな役割を担っています。 Susman氏とそのチームは、さらなるAIツールも適用しています。Watson DiscoveryとWatson Studioは、自然言語やそれ以外の複雑な課題を解決するMaveの能力を向上させます。

どのようにして実現したのか

Fiserv社のビジネスモデルは、2つの大きな課題を抱えていました。

認知的理解：データの多くが音声ストリームとして格納されているため、AIはFiserv社の文脈で特定の名詞を認識できるようにする必要があり、NLUにさまざまな文脈を認識させることが重要でした。

音声的な理解：グローバルビジネスでは、世界中のあらゆる場所の加盟店の聴覚モデルを認識し、バックグラウンド・ノイズや方言を考慮した上で、言葉とノイズを分離する必要があります。

COVID-19のパンデミックとロックダウンの発生により、多くの組織がデジタルファーストに移行しました。この変化は、顧客や加盟店が取引に使用する言語にも波及しました。グローバルビジネスの領域では、多くの新しい用語が一般的になり、Maveとのやりとりに反映させなければならなくなったのです。隔離、個人用防護具、ロックダウン、パンデミック、非接触サービス、流行曲線の平坦化などの用語があります。NLPのベストプラクティスによって、Fiserv社のチームは変化する対話に迅速に対応し、Maveを活用してパンデミックを乗り切ることができたのです。

あなたにもできる方法

Susman氏は、Maveの成功は、Fiserv社の全体的な好奇心の姿勢のおかげだと考えています。Fiserv社が顧客にテクノロジーを紹介するとき、2種類の反応が返ってきます：受け入れ、探求することに興奮する人たちと、最初の一歩を踏み出す前にテクノロジーについてすべてを理解しなければならない人たちです。Fiserv社は、データから実用的な機会を発見することで、成功を収めました。

AIで成功するためのFiserv社の5つのステップ

1. 手持ちのデータを使って、実験すべき分野に的を絞る。
2. 素早く実験することを恐れない−結果はきっと実用的なものになるでしょう。
3. その結果をもとに、AIのユースケースを構築する。
4. 現代のビジネスは、全体的なレベルでAIリテラシーを備えています。組織全体のステークホルダーとビジネスリーダーを必ず巻き込んでください。
5. AIテクノロジーは、サイロを乗り越えます。組織のほぼすべての側面に、計り知れない利益をもたらすことができます。

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本記事は「How Fiserv improved a cumbersome client service experience with a Watson-enabled virtual agent」を抄訳し、一部編集したものです。