みなと銀行、全支店に対話AI「アイブリー」を導入し電話対応を自動化

みなと銀行は、対話AIプラットフォーム「アイブリー」を全支店に導入しました。
導入前に着信内容を分析し、定型的な問い合わせなど約4割を自動化しました。
9店舗での試行では、1店舗あたり月275件の電話が行員を介さず完了しました。
電話応答率も90％から97％に改善しました。

記事の概要

みなと銀行は、支店代表電話の対応効率化を目的にアイブリーを導入しました。
導入前の1カ月間、対象店舗への着信内容を分析するアセスメントサービスを実施しました。
分析の結果、電話の約6割は行員による対応が必要な用件だと分かりました。
一方、ATMや店舗の場所の案内、残高照会、住所変更などは自動化できると判明しました。
9店舗で検証した結果、1店舗あたり月275件の電話が行員を介さず完了しました。
1件あたりの受電時間と後処理時間を8分として、月約37時間の削減を見込んでいます。
電話応答率は、従来の90％から各店舗平均97％へ改善しました。
今後は店舗ごとの問い合わせ傾向に応じて案内を見直し、対話データの活用も検討します。

記事のポイント

1. 着信内容を事前分析： 導入前に支店代表電話への着信を分析し、自動化できる用件と行員対応が必要な用件を整理しました。
2. 月275件を自動化： 9店舗の試行では、1店舗あたり月275件の電話が行員を介さず完了し、月約37時間の削減を見込みます。
3. 応答率は97％へ改善： 自動音声案内やSMSで適切な窓口を案内し、電話応答率を90％から各店舗平均97％へ高めました。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： 自社でも、まず着信の内訳を測定し、人が担う相談と自動化できる案内を切り分ける手順が、既存番号を維持したまま導入効果を見極める前提になりそうです。
• 同業の金融機関： 応答率を高めながら行員の対応時間を振り向ける設計が示されたため、支店単位で定型問い合わせの比率と削減余地を比較する動きにつながる可能性があります。
• 金融業界全体： 店舗ごとの問い合わせ傾向をもとに案内を更新し、対話データを業務改善へつなげる運用が、電話自動化の次の検討課題になりそうです。

このニュースの背景

みなと銀行では、残高照会やATM・店舗案内から担当者を指名する相談まで、支店代表電話に幅広い問い合わせが集中していました。
従来は問い合わせの用件や件数を網羅的に把握しにくく、電話対応の改善策を検討するためのデータが不足していました。
受電センターの新設も検討されましたが、顧客に周知されている電話番号を変更する影響が大きく、既存番号を維持したまま応対品質と業務負荷を改善する手段が求められていました。

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