Mizuho Bank Ltd.
실시간 분석을 통해 컨택 센터 상담원이 보다 효과적으로 고객에게 서비스를 제공할 수 있도록 지원합니다.
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클라우드 컴퓨팅 환경에서 중앙 클라우드 다이어그램을 가리키는 손가락의 근접 촬영

클라우드 기반 자연어 처리(NLP) 알고리즘을 사용하면 고객 대화를 실시간으로 분석하여 상담원이 따라야 할 최적의 질문 경로를 즉시 공식화할 수 있습니다. 배경에서 펼쳐지는 텍스트 패턴과 고객 데이터 사이의 복잡한 상관 관계를 보여주는 유일한 징후는 상담원의 화면에 표시된 “가능한 최선의 질문”입니다.

비즈니스 과제

Mizuho Bank, Ltd.는 인텔리전스 및 음성 인식 기능을 대화에 직접 주입하여 흐름을 동적으로 안내함으로써 매우 효과적인 고객 상호 작용을 유도하고자 했습니다.

혁신적 변화

클라우드 기반 자연어 처리(NLP) 알고리즘을 사용하면 고객 대화를 실시간으로 분석하여 상담원이 따라야 할 최적의 질문 경로를 즉시 공식화할 수 있습니다.

결과 감소
고객 컨택 센터 문의에 응답하는 데 필요한 시간
고객 서비스 수준
보다 만족스럽고 개인화된 경험 제공
품질 및 처리량
실시간 내용 분석을 사용한 콜센터 운영자 교육
비즈니스 도전 스토리
고객 상호작용에 필요한 인텔리전스

Mizuho Bank는 컨택 센터 상담원의 효율성을 개선해야 했습니다. 주요 근본적인 과제는 인바운드 통화 세션을 통해 고객을 안내하기 위해 탐색하는 데 필요한 정보 상담원의 복잡성이었습니다. 베테랑이자 숙련된 상담원들은 거래소에서 고객의 요구 사항을 빠르게 '읽어내는' 데 필요한 친숙함을 갖추고 있었지만, 대부분의 상담원, 특히 신입 교육생들은 그렇지 못했습니다.

이 은행의 핵심 목표는 상담원이 통화 중에 효과적으로 연결해야 하는 논리적 연결을 수행하는 자동화 및 인텔리전스 계층을 추가하여 상담원의 수행능력을 강화하는 것이었습니다. 이 은행은 상담원의 경험에 의존하는 대신, 대화가 진행되는 동안 상황별 단서를 식별 및 분석하고 인사이트를 활용하여 실시간으로 고객 대화를 안내하고자 했습니다.

 

은행은 상담원에게 각 고객의 니즈에 대한 실시간 인사이트를 제공함으로써 더욱 만족스러운 고객 경험을 제공할 수 있는 기반을 마련하고 있습니다. Tetsuhiko Saito Chief Marketing Officer Mizuho Bank Ltd.
혁신 스토리
실시간 고객 대화 분석

Mizuho Bank는 IBM Research®와 협력하여 고급 음성 인식 기술 및 IBM Watson® 컨텐츠 분석 소프트웨어를 채택하고 SoftLayer® 클라우드 서비스 인프라에서 실행되는 FOAK(First-of-a-Kind) 고객 컨택 최적화 솔루션을 개발했습니다. 이 솔루션은 고객의 음성을 텍스트 데이터로 변환한 후 각 상호작용에 자연어 처리(NLP) 알고리즘을 적용하여 대화의 각 지점에서 고객의 특정 요구 사항이나 목표를 추론합니다. 상관 관계 알고리즘이 과거 고객 서비스 기록과 비교하여 실행된 다음 최적의 응답을 공식화하여 상담원 화면에 프롬프트로 실시간으로 전달합니다. 측정된 상관 관계의 정확도를 기반으로 솔루션은 알고리즘을 조정하여 지속적으로 "자가 학습"합니다.


 

결과 스토리
고객 상호작용 시간 단축

이 솔루션은 컨택 센터 상담원이 고객의 요구를 보다 효율적으로 감지하고 대응할 수 있도록 지원하여 고객과의 상호작용 시간을 평균 6% 이상 단축합니다. 솔루션은 보다 만족스럽고 개인화된 경험을 제공함으로써 고객 유지율을 높입니다.

또한 이 솔루션은 실시간 내용 분석을 사용하여 직원의 지식을 보강함으로써 컨택 센터 교육 요구 사항을 크게 줄여줍니다.
 

Mizuho Bank Ltd.

도쿄에 본사를 둔 Mizuho Bank Ltd. (ibm.com 외부 링크)는 일본 최대 금융 서비스 회사 중 하나인 Mizuho Financial Group의 통합 소매 및 기업 금융 부문입니다. 500개 이상의 지점을 보유한 Mizuho Bank은 일본의 모든 현에 지점을 보유한 유일한 은행입니다.

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법률

 

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2016년 7월 미국에서 제작.

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