金融業界で導入が進む音声マイニングとは

「音声マイニング」という単語を聞いたことがある人もいると思います。「音声認識」の「音声」と、「テキストマイニング」の「マイニング」とをかけ合わせた造語です。

これは音声情報を文字起こしして、その中の情報を抽出したり、傾向を分析したりするというものです。今回はその詳細についてご紹介します。

金融機関でのコールセンター改革は至上命題

金融機関に限った話ではありませんが、銀行・証券・保険いずれにおいてもコールセンターの機能や子会社を持つ金融機関は多いです。コンタクトセンターを子会社として持っており、親会社の中にそれを統括する部署が存在することもあります。

それゆえ、このコールセンター業務を効率化していくことは金融機関において重要テーマになっています。

従来のコールセンター業務では、オペレーターが対応内容をシステムに手動で入力する方法が一般的なだけでなく、管理者がオペレーターの応対を詳細に把握するためには録音した音声を聞き返す必要があります。

音声マイニングであれば、顧客との会話をリアルタイムで自動的にテキスト化してくれるため、オペレーターのタイピングなどの業務負担を軽減できます。

例えば、損害保険業界では、事故対応に多くの人員が割かれています。特に自動車事故は件数が多いため、24時間対応の子会社もあり、親会社の保険会社は示談交渉など難易度の高い事案対応を行うなど、いずれにしてもマンパワーが必要な領域です。

音声マイニングを活用すれば、応対品質の改善に役立ちます。コールセンターにおけるオペレーター業務は、各オペレーターのスキルによって応対品質にばらつきが出ることが多い傾向にあります。

高い品質保持には、個々のオペレーターについての課題発見と、改善方法の提案が重要であり、音声マイニングはその特定に非常に有効です。

通話記録を音声マイニングで分析することで、「どのオペレーターに、どんな課題があるのか」を、客観的かつデータで把握可能となります。

同時に成績のよいオペレーターの応対を分析することで、各オペレーターの問題に対する改善策を抽出しやすくなり、実務における良い見本の中から対応策を導くことができます。

また、顧客とのやり取りをテキストで表示しながらトレーニングを行ってもらうなど、オペレーターに効率的なスキル習得の機会を提供できます。

このようなサポートにより、オペレーター個人のスキルを向上できるだけでなく、新人とベテランといった経験値・スキルの差も埋めることにつながります。

結果として、研修期間の短縮や教育担当者の負担軽減にもつながり、よりお客様対応などのコア業務に注力できるでしょう。

コールセンターのオペレーターは離職率の高い職種と言われています。コールセンター業務では商品やサービスについて覚えるべき知識が多く、加えて、接客スキルも求められます。

また、日々クレーム対応に追われるオペレーターは精神的なストレスを感じやすいのも特徴としてあり、電話がつながらず長く待たされ苛立っているために、オペレーターを理不尽に怒鳴りつけたり、罵詈雑言を浴びたりする顧客も少なくありません。

このような事情からコールセンターでは人手不足が常態化しています。しかし音声マイニングを活用することでオペレーターの負担を大きく軽減できます。

音声マイニングの精度が上がっていくことで、ご過去の問い合わせ履歴やFAQ、マニュアルなどをシステムの画面上に素早く表示してオペレーターをアシストし、スムーズな応対を実現できます。

応対品質が向上すればクレームの減少にもつながり、オペレーターの離職防止にも繋がる可能性があります。

このように音声マイニングはコールセンター業務を大きく変革するポテンシャルを秘めています。まだまだ精度が足りないという現場の声もあるが、確実に現場の業務を変えてくれるでしょう。