金融サービスエージェントを体験する
学習の目的
この単元を完了すると、次のことができるようになります。
- サービス担当者がバンキングサービス支援を使用して、銀行業務のタスクを効率化する方法を説明する。
- 顧客がローン商品支援を使用してローン商品を選択する方法を説明する。
エージェント型支援
これまでに、金融サービス向け Agentforce がコンプライアンスを維持しながらタスクを自動化する方法を学びました。また、Agentforce が金融機関にもたらすメリットについても理解しました。さらに、用意されている Agentforce テンプレートと、これらのエージェントがどのようにチームの生産性を高めるかを確認しました。
それでは、実際の動作を見ていきましょう。
この単元では、大手金融サービスプロバイダーである Cumulus Cloud Bank における Agentforce の実例を 2 つ確認します。Cumulus は、金融サービス向け Agentforce テンプレートを利用して Agentforce の導入を開始し、生産性と顧客満足度の向上を実現しました。Cumulus のチームは、顧客との関係構築を支える、より挑戦的でやりがいのある業務に取り組めることを喜んでいます。
まずは Cumulus のサービス担当者がどのように Agentforce を活用しているかを確認しましょう。
エージェントとサービス担当者
Cumulus Bank のサービス担当者は以前、高い期待、複雑なプロセス、複数のシステムが原因で、顧客の問題を迅速に解決するのに苦労していました。単純な顧客の問題であっても、解決までに時間がかかり、顧客にとってもサービス担当者にとってもフラストレーションの原因となっていました。
たとえば、Cumulus Bank の顧客が、予期しなかった残高不足による手数料の取り消しをサポートに依頼してきた場合、サービス担当者は複数の画面を行き来しながら、ケース履歴、取引データ、銀行のポリシーを確認する必要がありました。その結果、解決までに時間がかかり、顧客は保留音楽を聞かされ続け、サービス担当者も慌ただしく対応することになっていました。
ですが、バンキングサービス支援テンプレートを使用して構築されたエージェントの助けにより、Cumulus のサービス担当者は、手数料の返金を銀行サービスアシスタントに依頼するだけで済むようになりました。
Agentforce はコンテキストを理解し、指示に従って動的に解決プランを作成します。
このプランに基づいて、エージェントは関連するアクションを呼び出します。エージェントは顧客の金融口座を取得し、基幹バンキングシステムから手数料取引を取得します。さらに、サービス担当者の同意を得たうえで、必要な詳細情報をすべて含めた手数料返金ケースを作成することもできます。
これらの各手順では、金融サービス向け Agentforce テンプレートのアクションが使用されています。これらのアクションはすべて、Financial Services Cloud のデータモデルと機能に完全に統合されています。
この迅速な解決により、顧客はサービスに満足し、良い銀行を選んだと感じます。サービス担当者も、問題を素早く解決できたことに満足します。そして、より難しい問題に集中できるようになります。
エージェントと顧客
エージェントは、サービス担当者、銀行担当者、ウェルスマネージャーが顧客とやり取りするのを支援するだけでなく、顧客自身を直接支援することもできます。
たとえば Cumulus は、ローン商品支援テンプレートを使用して顧客向けエージェントを構築し、顧客がローン商品を選択する際に直接サポートを受けられるようにしました。
エージェントを使用するには、潜在的な借主が Cumulus の Web サイトにアクセスし、ローン商品支援エージェントを起動します。借主は「どのような種別のローンを提供していますか?」といったように、自然言語でエージェントに質問します。★ エージェントは利用可能なローンの種別の一覧を返します。その後、借主はエージェントと会話形式でやり取りしながら選択肢を検討します。
借主は、特定のローン商品について詳細を確認することもできます。たとえば、最大でどのくらいの金額を借りられる可能性があるかをエージェントに尋ねます。エージェントは、希望する月々の支払額と返済期間を借主に尋ね、その情報を使って見積もりを提示します。
選択肢についてさらに詳しく知りたければ、借主は特定の条件に基づいてローンの種別を比較するようエージェントに依頼できます。
たとえば、金利を重視している場合、借主はその属性に基づいてローンの種別を比較するようエージェントに依頼できます。
十分な情報を得た借主は、どのローン商品に申し込むか、想定される借入金額はいくらか、月々の支払額はいくらになるかを把握できます。Agentforce を通してこれらの情報を提供することで、ローン担当者は、申込者との後工程における付加価値の高い対人対応に集中できます。さらに、借主が十分な情報を得ていることで、コンバージョン率と顧客満足度が向上します。双方にメリットがあります。
まとめ
このバッジでは、金融機関向けの主要な業務を自動化する、事前構築済みのロールベース AI ソリューション群である金融サービス向け Agentforce について学びました。
Agentforce が、規制を遵守しながら Financial Services Cloud 内でどのように業務を自動化するかを確認しました。また、ファイナンシャルアドバイザー支援、バンキングサービス支援、ローン商品支援、債権回収支援など、金融サービス向けのさまざまな Agentforce テンプレートについても学びました。
最後に、これらのエージェントが実際の業務でどのように活用されるかについて、2 つの例を通して確認しました。サービス担当者がバンキングサービス支援エージェントを使用して一般的な銀行業務を効率化する方法と、顧客がローン商品支援エージェントを使用して適切なローン商品を見つける方法を見ました。
基本を理解したところで、次は自社で Financial Services Cloud 向けの Agentforce スキルをどのように活用できるかを考えてみましょう。これらの AI 搭載エージェントによって、どのような効率化、カスタマーサービスの改善、従業員満足度の向上を実現できるでしょうか? Agentforce の支援によって、チームはどのようにより効果的に連携できるでしょうか?