AIが金融業界のデジタル顧客体験を変革する3つの方法

銀行・金融業界におけるAIの活用は今に始まったことではありませんが、近年、金融サービス（FinServ）業界がAIを導入しているその規模やスピードは、もはや「いつも通り」のビジネスの枠に収まるものではありません。

Lloyds Banking Groupの調査によると、2024年にAIに投資した英国の金融機関は3分の2に上り、前年からほぼ倍増しています。 また、同グループの「2025年金融機関センチメント調査」によると、英国の金融機関の91%が現在、AIを脅威ではなく「機会」として捉えており、半数以上（51%）が今後1年間でAIへの投資を増やす計画だと回答しています。

この急増の主な要因は、近年のAI技術の進歩、特に生成AIツールの成長です。銀行業務における生成AIは巨大なビジネスであり、経営コンサルティングファームのMcKinseyは、AIが同業界に年間2,000億〜3,400億ドルの追加価値をもたらす可能性があると予測しています。

金融業界におけるAIの応用範囲は多岐にわたりますが、本記事では銀行にとって極めて重要な「デジタル顧客体験の最適化」に焦点を当てます。

デジタル体験に対する顧客の期待は、常に変化し続けるターゲットのようなものです。今日顧客を驚かせた体験も、明日には「最低限の基準」として期待されるようになります。企業のデジタルCXがどれほど優れていようとも、さらに改善できる（そして改善しなければならない）ものであり、AIはその実現を後押ししてくれます。

それでは、銀行がより魅力的で、シームレスで、リテンションを促進するデジタルジャーニーを構築するために役立っている、金融業界における3つのAI活用事例を見ていきましょう。

1. 現在はAIチャットボットが回答を提供し、間もなくAIエージェントが顧客と企業を導くようになる

AIチャットボットが顧客とカスタマーサービス担当者の双方にメリットをもたらすことは、すでに広く実証されています。 McKinseyが引用した調査によると、5,000人のカスタマーサービス担当者を抱える企業で生成AIを導入した結果、以下の成果が得られました。

• 1時間あたりの問題解決数が14%増加

• 1つの問題への対応に費やす時間が9%減少

• 担当者の離職率およびマネージャーへのエスカレーション（交代要請）が25%減少

素晴らしい結果ですが、これはチャットボットが達成できることの始まりにすぎません。 今日のチャットボットは、口座情報の照会など、顧客からのシンプルな問い合わせに回答することに長けています。しかし、ごく近い将来には、さらに進化して顧客にパーソナライズされたアドバイスを提供する「バーチャルアドバイザー」として機能するようになるでしょう。

銀行業界におけるチャットボット技術の未来に関する非常に興味深いインサイトについては、Contentsquareが過去に開催した「CX Circle」イベントでの、Lloyds Banking Groupのデジタルエンゲージメント担当ディレクター、Tasneem Bhamji氏の講演で語られています。 Tasneem氏は、Lloyds Banking Groupが現在どのようにAIを活用して顧客体験を改善しているのか、そしてより高度でパーソナライズされた、親密なAI主導のサービスに向けてどのように取り組んでいるのかについて解説しました。

Lloyds Banking Groupにおける顧客対応AIエージェントの未来

現在、Lloyds Banking GroupはアプリにAIチャットボットを組み込んでおり、比較的簡単な質問に回答できるようにしています。 しかし同グループは、そう遠くない未来に顧客の期待値が劇的に高まることを認識しています。その結果、チャットボットはより複雑なアドバイスを提供できる「AIエージェント」へと進化しなければなりません。

Tasneem氏は次のように述べています。「AIに関して言えば、顧客はもはや一次元的な回答を求めているわけではありません。彼らは『導いてほしい』と望んでいるのです。私たちが顧客体験においてAIをどのように活用するかという観点では、これは今日とは異なる形でサービスを提供することを意味します。」

住宅購入のような人生の大きな節目となる決断から、当座貸越枠の拡大に至るまで、複雑な金融商品を利用する際、顧客は「信頼できる適切なガイダンスを受けている」という安心感を求めています。 当社のAIガイドは、顧客をサポートする役割を担うにあたり、まずは顧客からの信頼を獲得しなければなりません。そのためには、AIが提示するガイダンスが「どのようなプロセスを経て」「なぜ」導き出されたものなのかを、明確に示す必要があります。

Tasneem Bhamji氏

デジタルエンゲージメント・ディレクター

顧客が自信を持ってアドバイスを受け入れられるような「AIガイド」を作成するために、Lloyds Banking Groupのアプローチを導く3つのコアな柱があります。

1. 透明性（Transparency）： なぜその提案をしているのか、その理由を顧客に正確に伝える必要があります。

2. 同意（Consent）： 顧客に「何をすべきか」を指示するべきではありません。特に、お金という感情的かつ個人的な問題において、顧客は指示されることを正当に嫌います。

3. 共感（Empathy）： 提案や推奨している内容が、銀行のためではなく顧客の利益のためのものであることを明確にする必要があります。

2. 予測分析が真のパーソナライゼーションを可能にする

パーソナライゼーションとは、顧客データを活用して、それぞれの興味、欲求、ニーズに合わせた体験を提供することです。そして、AIほどデータを効果的に活用できるものはありません。

AI分析を利用すれば、大規模にユーザー行動を分析し、データからパターンやトレンドを特定することで、将来の行動に関する情報に基づいた予測が可能になります。つまり、顧客自身が言葉にする（あるいは顧客自身が気づく）前に、そのニーズや興味を予測できるのです。

「普通預金口座を開設しませんか？」「株式投資の初心者向けガイドをご覧ください」といった提案やリコメンドを、顧客が好意的に反応してくれるという確信を持って提供できるようになります。

さらに、問題を未然に防ぐことも可能です。例えば、AIは離脱の危機にあるアプリユーザーを特定し、彼らが引き続き利用してくれるようプロアクティブにエンゲージメントを図ることができます。

将来的に、データの分析とその分析に基づいた予測を行うAIの能力は、銀行が自社のウェブやアプリの体験をかつてないレベルでパーソナライズし、顧客のニーズが発生する前に予測するのに役立つでしょう。

分析用のAIツールを活用して「顧客を知ること」が、デジタルバンキングにおいてトップ企業とその他の企業を分ける決定的な要因になります。Tasneem Bhamji氏もこの考えに強く同意しています。

現在、AIがいかに迅速に回答を提示できるかに多くの関心が寄せられています。しかし、これからの顧客体験において真の差別化要因となるのは、「スピード」ではなく「信頼」です。 信頼は、顧客を深く理解することによってのみ築かれます。それは、単に最速の回答を返すことではありません。顧客に対する知識に基づいて最も有益な回答を提供し、顧客を単なる一つの「セグメント」として扱うのではなく、一人ひとりに寄り添った言葉で対話することが求められているのです。

Tasneem Bhamji氏

デジタルエンゲージメント・ディレクター

3. 自動化されたワークフローがインサイト獲得までの時間を短縮し、自動化された分析がさらに一段階ギアを上げる

銀行は、財務レポートの作成、ローンの審査、支払いの回収など、時間のかかるプロセスの自動化にAIを活用しています。

ワークフローの自動化は、サービスの提供スピードを上げ、顧客のフラストレーションの原因となる人為的なミスを減らすことで、顧客体験を直接的に向上させます。また、自動化によって生まれた時間を、銀行がカスタマーサービスやデジタルユーザージャーニーの改善に集中して使えるようになるため、間接的にもCXに恩恵をもたらします。

さらに良いニュースがあります。現在では、顧客体験のモニタリング、分析、最適化に関わる多くのプロセスも自動化されつつあるということです。 AIに関するあらゆることと同様に、自動化に関しても、これはまだ始まりにすぎません。

現在のAIは、プロンプト（指示）を与えられ、あらかじめ定義されたタスクをこなす必要があります。しかし、未来のAIは（設定された目標には導かれつつも）、自ら意思決定を行い、行動を計画し、変化する状況に適応し、自身の失敗から学習するようになります。 彼らは独自の主体性を持つことになります。

それが「エージェンティックAI（自律型AI）」と呼ばれる所以です。

言い換えれば、デジタル体験分析の大部分がそれ自体で自動化されることになり、それがチームの生産性や顧客体験の品質に与える影響は、（今のところは）想像するしかありません。

銀行・金融CXにおけるAIの未来に、今日出会う

ContentsquareのeBook「金融サービス向けベンチマークを打ち破る方法（英語）」によると、多くの金融サービス体験において、本格的な最適化が必要とされています。 例えば：

• すべての金融サービスセッションの56%が直帰によって突然終了しています。 つまり、顧客は1ページ見ただけで離脱しています。

• すべての金融サービスセッションの32.7%で、何らかの形で顧客のフラストレーションが発生しています。

2024年には金融サービスサイトへのトラフィックが前年比で4.3%減少した一方で、訪問あたりのコストが7%上昇していることを考えると、これは特に悪いニュースです。

直帰を減らし、フラストレーションと戦い、ますます高価になる「1回の訪問」を最大限に活用するには、チームが行動データを詳細に可視化できる必要があります。 そしてそれは、アナリストだけでなく、すべてのチームメンバーに求められます。

データアナリストしかデータ分析ができない状況は、ボトルネックを生み出します。インサイト獲得までの時間が遅くなり、アナリストが本来イノベーションを起こせるはずの時間を、単純なリクエストの処理に奪われてしまうことになります。

幸いなことに、ContentsquareのAI搭載エクスペリエンス・インテリジェンス・プラットフォームは、データ分析を加速し、民主化するために存在しています。

ContentsquareのAIである「Sense」は、数多くの分析プロセスを自動化し、インサイト獲得までの時間を劇的に短縮する、負担のない分析ワークフローを構築します。これには以下が含まれます。

• セッションリプレイの要約： 1回のクリックで単一または複数のセッション中に何が起きたかを確認し、重要なインサイト、問題点、学習事項、さらには推奨される次のステップをハイライトします。

• Voice of Customer（VoC、顧客の声）アンケートの要約： 頻繁に発生しているポジティブおよびネガティブなトレンドをハイライトし、顧客の感情（センチメント）の概要を一目で確認できます。

• リアルタイムアラート： Senseが行動データの異常な変動を検知した際にアラートを設定できます。

これらはすべて分析をより迅速かつアクセスしやすくするのに役立ちますが、Contentsquareが提供する「真のデータ分析の民主化」とは、組み込みの生成AIエージェントであるSenseによる「AIアシスタント」です。

マーケティング、プロダクト、セールス、あるいは経営層など、社内の誰もが「Chat with Sense」に自社のデジタル体験データに関する質問を投げかけ、ほぼ瞬時に回答を得ることができます。

その回答には、チャート、重要な発見の要約、そして（関連性がある場合は）課題や機会がビジネスに与える測定可能な影響についてのインサイトも含まれます。さらに、（Chat with Senseが提示する「次のおすすめの質問」リストから選ぶなどして）追加の質問をすることも可能です。

Senseは急速に進化しており、将来的にはエージェンティック（自律的）なAIになることが期待されています。そうなれば、行動データを独自に分析し、体験を最適化するために何をすべきかについて、プロアクティブにアドバイスを提供するようになるでしょう。

Senseがどのようにデジタル体験分析をより迅速かつ影響力のあるものにし、あらゆる人（テクノロジーにあまり詳しくない人を含め）がアクセスできるようにしているかについては、「ContentsquareのAI導入バイヤーズガイド」をご覧ください。

または、皆様ご自身の目で確かめるために、ぜひデモをご予約ください。デモ予約が素晴らしいアイデアであることは、ChatGPTに聞くまでもありません！