2025年の銀行業チャットボット：利点、活用事例、ベストプラクティス

銀行チャットボットは、仮想カスタマーサービス代表として機能し、遅延なく顧客の問い合わせを即時に処理できます。ある報告によれば、2026年までに1億1,009万人以上のユーザーが銀行のチャットボットを利用すると予測されています。 これは、金融チャットボットの急速な成長と良好な見通しを示しています。

このガイドでは、銀行業のチャットボットに関するすべての情報を明らかにします。その利点、適用事例、操作手順などを含みます。 まずは銀行業が直面する課題を理解しましょう。

銀行業の主な課題

銀行業界はデジタル革命の真っ只中にあります。 急速に発展する技術、変化する顧客の期待、増大する競争が銀行業界に多くの課題をもたらしています。

銀行が直面する主な課題のいくつかは、以下のようにチャットボットの必要性を浮き彫りにしています。

• デジタルサービスの需要：顧客は即時の銀行サービスを受けるために、より多くのデジタルサービスを期待しています。
• 高い運営コスト：従来の銀行業務はより多くの人手、手動プロセス、古いシステムを伴い、 これによりしばしば運営効率の低下とコストの増加を招きます。
• フィンテックの台頭：ますます多くのフィンテック企業が従来の銀行業務に影響を与え、 銀行はより迅速で安価なソリューションを提供することを求められています。
• コンプライアンス要件：銀行は増え続ける新しい規制に対応しなければなりません。
• サイバー犯罪：デジタル化の進展に伴い、サイバー脅威やサイバー犯罪も増加し、対処が困難になっています。
• 技術革新：技術革新の急速な進展は、機会と同時に課題ももたらします。銀行は競争力を維持し、 最良のサービス体験を提供するために技術革新を活用する必要があります。 同時に、これらの統合が運営を混乱させたり、セキュリティの脆弱性を引き起こしたりしないようにしなければなりません。

要するに、銀行業界は徹底的な変革を経験していて、これが新たな競争と課題をもたらしています。

しかし、正しい措置を講じることで、顕著な変化をもたらすことができます。 例えば、銀行業界でチャットボットを使用することで、顧客にパーソナライズされたデジタルサービスを提供し、 運営コストを削減し、競争力を高めることができます。

したがって、銀行業界の対話型人工知能に焦点を移し、チャットボットがどのように革新的な存在となるかを見てみましょう。

銀行業界のチャットボットとは何ですか？

銀行業界のチャットボット、または銀行チャットボットは、顧客にパーソナライズされたデジタルアシスタンスを提供するソフトウェアソリューションです。 これらは自然言語処理（NLP）と機械学習を使用して、顧客と人間のような対話を行い、通常は人間のサービスエージェントが回答する問い合わせに答えます。

銀行業界の対話型人工知能を通じて、顧客は仮想カスタマーサービス代表を得ることができます。 この代表は、さまざまなデジタルチャネルで24時間365日サービスを提供し、 アカウント関連の質問や一般的な問い合わせ（アカウント残高、ローンの問い合わせなど）に答えます。 さらに、チャットボットはイベントや重要な更新に関する通知を積極的に送信することもできます。

銀行チャットボットの主な使用例は以下の通りです：

• 基本的な銀行活動の自動化
• よくある質問に答えるチャットボット
• トラブルシューティング
• リマインダーの送信
• 製品の推薦
• 洞察と分析の提供

要するに、銀行業界のチャットボットは、顧客の一般的な問い合わせを自動化し、デジタルサービスを提供することで、運営コストの削減に役立ちます。

銀行チャットボットはどのように機能しますか？

銀行のチャットボットの動作原理は、自然言語処理と機械学習アルゴリズムを使用して顧客の問い合わせを理解し、 応答することに基づいています。

顧客はウェブサイトや他のアクセス可能なプラットフォームを通じてチャットボットと対話し、次のような質問をすることができます：

• 現在の残高を教えてください。
• クレジットカードを申し込むにはどうすればいいですか？
• 住宅ローンを申し込みたいです。

チャットボットは質問を解析し、事前に訓練されたデータを参照して最も関連性の高い応答を見つけます。 また、銀行のデータベースから現在の口座残高などのリアルタイムデータを取得することもできます。 その後、チャットボットは正確な応答を提供します。

銀行業の対話型人工知能チャットボットは、顧客の問題が解決するまで繰り返し対話を続けることができます。 さらに、顧客の要望があれば、問い合わせを人間のカスタマーサービス担当者に引き継ぐことも可能です。 さらに、顧客の応答から学習し、時間とともに精度を向上させます。

金融チャットボットの利点

金融分野の人工知能は、顧客満足度から運営効率まで、多くの利点をもたらします。 以下は金融チャットボットを統合することによるいくつかの重要な利点です：

パーソナライズされた体験

71% の顧客は企業にパーソナライズされたインタラクションを求めています。 チャットボットは、顧客が期待するパーソナライズされた体験を提供する方法です。

チャットボットは顧客のニーズに応じて対応し、満足度を高めます。 例えば、ある顧客が残高を確認したい場合や、別の顧客が製品の推薦を受けたい場合、チャットボットはそれに応じて支援を提供します。

24時間365日の可用性

銀行のチャットボットは休憩や睡眠を必要としません。 それらは24時間365日稼働し、いつでも顧客にサービスを提供する準備ができています。 顧客は深夜2時にチャットボットとやり取りし、必要な支援を受けることができます。 このような即時対応のカスタマーサービスは、現代の顧客が銀行に求めるものです。

セルフサービス

銀行のチャットボットは顧客にセルフサービス機能を提供します。 ロボットを使用することで、顧客はアカウント情報を取得し、個人情報を更新し、その他の活動を管理することができます。 要するに、セルフサービスは支店を訪れたり、代表者に電話をかけたりすることなく、多くの問題を解決するのに役立ちます。

運用効率

チャットボットはよくある質問や他の一般的な問題を処理できます。 これは、銀行が一般的な問い合わせに自動で応答できることを意味し、人間の代理はより複雑な問題に集中できます。 次に、それは大量の人員サポートチームと内部リソースの必要性を減少させます。 これらすべての特性が運用効率とコスト削減を促進します。

アップセルとクロスセル戦略

銀行は顧客に幅広い金融商品を提供しており、口座の種類、投資の選択肢、ローン、クレジットカードなどがあります。 したがって、銀行業における人工知能の利点の一つは、チャットボットが追加販売や交差販売の戦略を含めることができる点です。 チャットボットは顧客の取引履歴や消費習慣を分析し、それに基づいて金融商品を推奨します。

より深い顧客洞察の提供

チャットボットは顧客のインタラクションデータを収集・分析し、より深い顧客洞察を提供します。 これらの分析は銀行が顧客のニーズをより深く理解し、よりターゲットを絞ったサービスや商品を提供するのに役立ちます。

銀行業のチャットボットは単なる問題解決のツールではありません。 それらは実用的な分析データも提供します。顧客とのインタラクションを記録し分析し、実用的な分析レポートを提供します。 これらのデータに基づき、銀行はデータ駆動型の意思決定を行うことができます。 例えば、チャットボットは多くのユーザーがネットバンキングを訪問する際にエラーに遭遇していることを指摘するかもしれません。 したがって、銀行はその問題に対処するために取り組むことができます。

銀行業チャットボットの例

多くの銀行はすでに積極的にチャットボットを使用して、顧客にデジタルサポート体験を提供しています。 したがって、現在利用可能な金融チャットボットのいくつかを列挙しましょう：

例 1# バンク・オブ・アメリカの Erica

バンク・オブ・アメリカは、Ericaという銀行業界用の対話型AIを提供しており、顧客が多くの銀行業務を自分で処理するのを支援します。 チャットボットを使用して残高を確認したり、請求書を支払ったり、送金したり、消費分析を行ったりすることができます。

例 2# HSBC銀行の Amy

AmyはHSBC銀行のチャットボットで、よくある質問に答えたり、口座残高を確認したりすることができます。 また、近くのATMの場所を見つけたり、銀行の製品/サービスに関するデータを提供したりすることもできます。

例 3# Capital One の Eno

Capital OneもEnoという類似の金融会話型AIを提供しています。 このチャットボットは口座残高の確認、過去の取引記録の提供、請求書の支払いが可能です。

銀行業チャットボットをどのように構築するか？

銀行業におけるチャットボットの構築は難しくありません。 現在、コーディングなしで機能豊富なチャットボットを作成できる使いやすいチャットボット構築ツールがあります。 その中で最も優れたチャットボット構築ツールの一つとしてGPTBotsが挙げられます。

GPTBots は、コーディング不要のAIロボットプラットフォームで、商業用チャットボットを構築するためのものです。 視覚的なビルダーを提供しており、コーディングなしでチャットボットのフローをカスタマイズできます。 簡単なアップロードプロセスを通じて銀行データを学習させることができます。 さらに、大規模な言語モデルを銀行のデータやサービスと統合し、顧客にリアルタイムアクセスを提供します。

GPTBotsのすべての上記機能は、金融機関がAIを活用して銀行業の利点を享受するのを支援します。 実際、GPTBotsの対話型AIチャットボットは、最大95%の顧客サポート問題を解決し、潜在顧客を300%増加させることができます。

驚かれましたか？以下のステップをご確認いただき、銀行業でGPTBotsを使用してチャットボットを構築する方法を確認してください：

ステップ1. GPTBots.aiのウェブサイトにアクセスして登録します。 メインコンソールで「新しいロボット」をクリックし、ゼロから始めるか、プリセットテンプレートを利用します。

ステップ 2. チャットボットの設定をカスタマイズします。例えば、大規模言語モデル（LLM）、応答の長さなどを決定します。 「アイデンティティプロンプト」では、チャットボットの役割、スキル、その他の詳細を説明します。

ステップ 3. 次に、ナレッジベースを使用してチャットボットをトレーニングします。 これには、「知識」メニューから「ドキュメント」を選択し、PDF、スプレッドシート、ウェブサイトのURLなどから会社のデータをアップロードします。 このツールは有用な洞察をインテリジェントに抽出します。

ステップ 4. チャットボットをトレーニングした後、「デバッグ」モードに入り、その性能をテストします。

ステップ 5. チャットボットの設定が完了したら、統合に進み、好みのプラットフォームにチャットボットを統合します。 例えば、ウェブサイトに統合する場合は、Bubble Widgetを使用できます。

GPTBotsのコード不要のアプローチを通じて、金融チャットボットを簡単に作成できます。

銀行業チャットボットのベストプラクティス

今日、61%の顧客が毎週デジタルチャネルを通じて銀行とやり取りしています。 銀行がチャットボットを統合すると、顧客エンゲージメントと満足度を向上させることができます。 しかし、顧客に最適なチャットボット体験を提供することも同様に重要です。

この観点から、銀行業で会話型AIを使用する際のベストプラクティスを以下に示します：

顧客のニーズに合わせる

銀行業の会話型AIは、顧客のニーズに合わせている場合にのみ効果的です。チャットボットを構築する前に、 顧客が何を求めているかを知る必要があります。彼らは24/7のサポート、自助サービス機能、またはその他のものを必要としているのでしょうか？ それに基づいて、ニーズに合ったチャットボットを作成する必要があります。

堅牢なセキュリティとコンプライアンス

チャットボットは、顧客の機密データや取引を処理します。 したがって、セキュリティと規則や規制の遵守を特に強調することが重要です。 ベストプラクティスの一部には、多要素認証、安全なメッセージングチャネル、GDPRの遵守などがあります。

既存の銀行システムとのスムーズな統合

チャットボットは銀行業務を完了するために銀行のデータベースにアクセスする必要があります。 これは、CRM、アカウント管理、取引処理システムなどの銀行システムと適切に統合される必要があることを意味します。

オムニチャネルサポート

すべての顧客が使用できる通信プラットフォーム（ウェブサイト、WhatsApp、Telegramなど） を統合できるオムニチャネルサポートを促進するチャットボットを構築します。 オムニチャネルサポートは、顧客が自分の好みのチャネルから銀行とやり取りできる便利さを提供します。

継続的な更新

銀行業のチャットボットは一度作れば終わりではありません。 常に変化する顧客のニーズや市場の動向に応じて、ボットの新しい情報や機能を更新する必要があります。 したがって、ボットを継続的に更新し、顧客に関連性を保つことが重要です。

結論

銀行業のチャットボットは、銀行の顧客サービスを取得する新しい方法として浮上しています。 それらは運営を簡素化し、顧客体験を向上させ、銀行がデジタルトランスフォーメーションを推進して競争力を維持するのを助けます。 したがって、銀行サービスを現代化し、顧客とのやり取りを向上させるために、今こそ一歩を踏み出しましょう。 GPTBotsを試して、独自の金融チャットボットを作成してください。