銀行のCXをServiceNow AIチャットボットで変革する方法：ステップバイステップガイド

正直なところ、銀行とのやり取りが好きな人はいません。かつては、ひどい音楽を聴きながら電話口で待たされたり、使いにくい電話メニューで正しい選択肢を推測しようとしたりするものでした。しかし、顧客の期待は大きく変化しました。人々は今、即座に役立つ回答を24時間365日求めています。これは高いハードルですが、同時に銀行が他行との差別化を図る絶好の機会でもあります。

ここでServiceNowのようなツールが役立ちます。彼らのAIチャットボット（バーチャルエージェントと呼ばれています）は、簡単な残高照会からより複雑なサービスリクエストまで、顧客を待たせることなくすべてを処理できます。

しかし、実際にどうやって始めればよいのでしょうか？巨大なプロジェクトのように感じられるかもしれません。このガイドでは、ServiceNowのAIチャットボットで銀行のCXを変革する方法を具体的に解説します。適切な設定を有効にするところから、顧客が本当に役立つと感じる会話を設計するところまで、プロセス全体を分解して説明します。

事前の準備

構築に飛び込む前に、土台がしっかりしていることを確認する必要があります。料理を始める前の下ごしらえのようなものだと考えてください。必要なものを簡単に見ていきましょう。

• 適切なServiceNowサブスクリプション。 バーチャルエージェントとその自然言語理解（NLU）機能を利用するには、CSM ProfessionalまたはEnterpriseプランが必要です。これらがチャットボットの頭脳となります。

• チャットボットの設置場所。 チャットボットには「家」が必要です。通常は、顧客向けのサービスポータルや、チャットウィジェットを配置できる社内の従業員センターなどがこれにあたります。

• 適切な権限。 内部にアクセスして設定を開始するには、チームメンバーがServiceNowアカウントで「admin」または「virtual_agent_admin」のいずれかのロールを持っている必要があります。

• 活用できる良質なデータ。 チャットボットの賢さは、アクセスできる情報によって決まります。よく整理されたサービスカタログとクリーンなナレッジベースを持つことが不可欠です。これらは、ボットが正確な回答を提供するために参照するコンテンツとなります。

ステップ・バイ・ステップガイド

さて、楽しい部分、チャットボットの構築に入りましょう。ステップごとに進める方法は次のとおりです。

ステップ1：バーチャルエージェントとNLUプラグインを有効にする

まず最初に、コアとなるテクノロジーを有効にする必要があります。バーチャルエージェントとその言語理解を担う機能は、デフォルトでは有効になっていません。ServiceNow Storeにアクセスして、いくつかの主要なプラグインを有効化する必要があります。

探すべきものは次のとおりです。

1. Glide Virtual Agent (「com.glide.cs.chatbot」): これはチャットボット自体を動かすメインエンジンです。会話を構築し実行するためのフレームワークを提供します。

2. Natural Language Understanding (「com.glide.nlu」): これがチャットボットをロボットっぽくなく感じさせる要素です。ボットがキーワードを探すだけでなく、人が実際に何を尋ねているのかを理解するのに役立ちます。顧客が「残高照会」と入力する必要があるのと、「口座にいくらありますか？」と尋ねられるのとの違いです。

3. 構築済みの会話パッケージ: ServiceNowは、ITSM Virtual Agent Conversationsのような役立つ構築済みのトピックパッケージをいくつか用意しています。これらは銀行業務専用に作られたものではありませんが、良い会話がどのように構成されているかを知るための優れたテンプレートになります。そこから多くのアイデアを借りることができます。

これらをインストールする際、ServiceNowは他のアプリが必要だと通知することがあります。その指示に従い、提案された依存関係をすべてインストールしてください。後々のトラブルシューティングの手間を大幅に省けます。

ステップ2：よくある銀行業務の質問に対する会話を設計する

テクノロジーの準備が整ったら、次は会話の設計を始めます。これはバーチャルエージェントデザイナーで行います。このツールでは、簡単なドラッグ＆ドロップインターフェースで会話の流れを設計できます。驚くほど直感的です。

各会話は「トピック」と呼ばれ、すべてのトピックは顧客が行いたい特定の1つのことに焦点を当てるべきです。ここでのコツは、小さく始めることです。初日からすべての問題を解決できるボットを作ろうとしないでください。代わりに、簡単に成果を出せるもの、つまりエージェントの時間を大量に消費している、件数が多くて手間のかからない質問に集中しましょう。

どの銀行にとっても素晴らしい出発点となる例をいくつか挙げます。

• 口座情報: 顧客が残高を確認し、最近の取引を見られるようにする。

• カード関連のヘルプ: カードを紛失した人が報告し、新しいカードを発送してもらうためのフローを作成する。

• ローンの進捗状況: 顧客がローン申請の状況を簡単に確認できる方法を提供する。

• 場所の検索: 最寄りのATMや支店を見つける手助けをする。

• 基本的なFAQ: 金利、銀行手数料、支店の営業時間など、よくある質問への回答を自動化する。

これらに最初に取り組むことで、すぐに顧客に真の価値を提供し、サポートチームの負担を軽減することができます。

ステップ3：NLUでチャットボットに「人間らしい」話し方を教える

「理解できません」と繰り返し言うチャットボットは、チャットボットがないよりも悪いものです。ここで自然言語理解（NLU）が真価を発揮します。これにより、ボットは顧客が正確な言葉を使わなくても、彼らが何を望んでいるのかを理解することができます。

トレーニングプロセスはServiceNowのNLUワークベンチで行われ、主に3つの概念に集約されます。

• インテント（意図）: インテントとは、ユーザーの目的のことです。例えば、「check_balance」や「report_fraud」といったインテントを作成します。これは会話の「何を」にあたります。

• アタランス（発話例）: これらは、顧客がインテントを表現するであろう様々な言い方です。「check_balance」インテントに対しては、「残高はいくらですか？」、「口座にいくら入っていますか？」、「お金を見せて」、「現在の残高を確認できますか？」といった例を与えます。現実世界の例を多く提供すればするほど、ボットは賢くなります。

• エンティティ: エンティティとは、ボットが把握する必要のあるアタランス内の具体的な詳細です。誰かが取引履歴を尋ねた場合、エンティティは口座の種類（「普通預金」や「貯蓄預金」など）や期間（「先週」など）になるかもしれません。

これを正しく行うことは、科学というよりはアートに近いです。顧客のように考え、彼らがどのように物事を尋ねるかを予測するには、少しの時間と多くの共感が必要です。

ステップ4：ナレッジとバックエンドシステムに接続する

銀行のチャットボットは、それ自身の閉じた世界だけで存在することはできません。本当に役立つためには、コアバンキングプラットフォームに接続して、生のデータを取得し、実際に何かを行う必要があります。ボットが参照できなければ、顧客に口座残高を伝えることはできません。

ServiceNowは、Integration HubとFlow Designerによってこれを実現するツールを提供します。これらにより、安全なAPI接続を構築できるため、バーチャルエージェントは取引履歴の取得、クレジットカードの凍結、顧客の住所更新などを行うことができます。

しかし、一般的な質問に答える場合はどうでしょうか？ボットの知識は、公式のServiceNowナレッジベースにあるものに限定されがちです。現実世界では、情報は社内のConfluenceページ、共有されたGoogleドキュメント、そして何千もの過去のサポートチケットの中に埋もれて、あちこちに散らばっています。

ステップ5：テスト、ローンチ、そして傾聴

チャットボットを一般公開する前に、テストをしなければなりません。そして、もう一度テストします。ServiceNowには、バーチャルエージェントデザイナーにプレビューモードがあり、自分で会話を試すことができます。より本格的なテストには、自動テストフレームワーク（ATF）があり、変更を加えた後もすべてが正常に機能することを確認するための自動テストを作成できます。

公開準備が整ったら、いきなり全員に公開するのではなく、まずは小規模な社内パイロットグループ（自社の従業員が最適です）で開始し、その後、少数の顧客グループに展開します。これにより、全員が使い始める前に問題を洗い出すことができます。

チャットボットが稼働し始めたら、それで終わりではありません。ServiceNowの会話分析ダッシュボードがあなたの新しい親友になります。これは、次のような重要な情報を示してくれます。

• 自己解決率（Deflection Rate）: ボットが自力で処理した質問の数は？

• ユーザー満足度: 人々は得られた回答に本当に満足しているか？

• 失敗した会話: 人々はどこで行き詰まったり、諦めたりしているか？

このデータに注目し続けることが、問題を特定し、継続的にチャットボットを改善するための鍵となります。

避けるべきよくある落とし穴

優れたチャットボットを構築することは、正しいことをするのと同じくらい、間違いを避けることが重要です。注意すべきよくある失敗をいくつかご紹介します。

• 一度に多くを、あまりに早くやろうとすること。 興奮して一度にすべてを自動化しようとしがちですが、それはやめましょう。まずは数個の単純でよくある質問から始めます。ボットが価値あるものであることを証明してから、そこから構築していきましょう。

• エスケープハッチを忘れること。 完璧なチャットボットはありません。時には、顧客は просто人と話す必要があります。有人エージェントへの引き継ぎが明確で簡単な方法でできるようにしてください。混乱したボットとのループにはまり込むことほどイライラすることはありません。

• 一度設定したら放置すること。 NLUモデルには定期的なチェックが必要です。人々が何を入力しているか、特にボットが理解できなかったものを定期的に確認し、それを再トレーニングに利用すべきです。

• セキュリティを間違えること。 これは銀行にとって非常に重要です。ボットが機密情報を共有する前に、顧客の身元を確認するための強力な認証が導入されていることを確認してください。すべてのやり取りは安全でなければなりません。

より良い会話への第一歩

これらの5つのステップに従うことで、銀行の顧客体験を真に向上させるServiceNowのAIチャットボットを構築できます。優れたチャットボットは、24時間365日のサポートを提供し、即座に回答を与え、運用コストを削減することができます。最も重要なのは、人間のエージェントを専門知識が本当に必要とされる複雑な問題に対応できるように解放することです。

ServiceNowのセットアップは大きなプロジェクトですが、AIができることを見始めるのに何ヶ月も待つ必要はありません。eesel AIのようなツールを使えば、既存のツールに接続するスマートAIエージェントを数分で導入できます。散在するすべてのナレッジから即座に学習し、過去の顧客チケットに対してどのように機能したかを示すことさえできます。本格的な導入にコミットする前に、その潜在的な影響を確認するのに最適な方法です。