2025年の銀行チャットボット完全ガイド

カスタマーサポート

チャットボットは、口座残高、取引履歴、支店の営業時間など、一般的な問い合わせに即座に回答を提供する簡単な方法です。 

最高のバンキング・チャットボットはRAGを使用しており、銀行の知識ベースからリアルタイムの情報にアクセスできる。

不正行為の警告

チャットボットは膨大な量のデータを処理し、変化を伝えることに優れている。不審なパターンがないか口座取引を監視し、リアルタイムのアラートを送信することで、ユーザーに異常な動きを通知することができます。 

フォローアップの段階として、カードの凍結やパスワードの変更など、顧客にアカウントの安全確保を指導することができる。

パーソナライズされた予算管理のヒント

直接的な投資アドバイスの代わりに、チャットボットは支出習慣を分析し、一般的な予算の提案やリマインダーを提供する。 

例えば、支出の多いカテゴリーを特定し、節約策を勧めることができる。夜間に宅配サービスを多く利用する人には、代わりに作り置きのミールキットの宅配を検討するよう促すかもしれない。

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支払いおよび取引支援

チャットボットは、ユーザーの身元を安全に確認し、銀行の取引システムを通じてリクエストを処理することで、請求書の支払いや送金を容易にする。また、ユーザーの承認を得て定期的な支払いを設定することもできる。

アカウント管理

クライアントが手助けを必要とするあらゆる小さなタスクには、それを引き受けることができるチャットボットがある。 

チャットボットは、連絡先情報の変更や通知の設定など、アカウントの詳細を更新する際にユーザーを支援することができます。このような更新に必要なステップを通じて顧客をガイドし、常にセキュリティ・プロトコルが守られていることを確認します。

ローン事前審査

チャットボットは、収入やクレジット履歴などの基本情報を収集することで、顧客がローンの適格性をチェックするのを助ける。 

また、ローン商品の説明や、申込書の記入方法を案内することもできる。

社内従業員サポート

銀行のスタッフにとって、チャットボットは人事関連の質問に答えたり、ITのトラブルシューティングを提供したり、社内のナレッジベースで方針を探すのを手伝ったりすることで、社内プロセスを合理化する。これにより、人的資源は雑務に追われることなく、彼らが最も得意とすることに専念できるようになる。

カスタマー・フィードバックの収集

チャットボットは、特定のユーザーフレンドリーな質問をすることで、迅速なアンケートを実施したり、対話の最後にフィードバックを求めたりします。カスタマーサポートチャットボットのこの簡単な機能は、銀行が顧客満足度を測定し、改善点を特定するのに役立ちます。

リード・ジェネレーション

チャットボットは、クレジットカードや住宅ローンなどの商品に関する最初の問い合わせに答えることで、銀行のウェブサイトやアプリで潜在顧客を引きつける。 

彼らは連絡先の詳細を収集し、営業チームによるフォローアップのためにリードを修飾する。リードジェネレーションチャットボットは、AIで強化されたセールスファネルを開発するための最も一般的なツールの1つです。

バンク・オブ・アメリカのエリカ

最も広く知られている金融チャットボットであるバンク・オブ・アメリカのEricaは、この分野のパイオニアだった。 

この分野の巨人であるこのボットは、2018年の発売以来、20億回以上のインタラクションを記録しており、BofAのデータ・サイエンス・チームは、その成功を微調整するために、エリカのパフォーマンスに5万回以上のアップデートを行った。

エリカの最も一般的な仕事は、定期購入の監視、支出行動のガイダンス、預金情報、口座番号やルーティング番号の検索、振込や請求書支払いのサポートなどである。

「バンク・オブ・アメリカのデジタル部門責任者であるニッキー・カッツは、「エリカは、パーソナル・コンシェルジュであると同時に、私たちの顧客に対するミッション・コントロールでもあります。「エリカは、クライアントが今いる場所で、私たちを必要とする時に会い、クライアントの側にいる真のガイドになっています。

HDFC銀行のエヴァ

インド初のAIバンキング・チャットボット、HDFC銀行のチャットボットEvaが農村部のバンキングに変革をもたらす。

CSCのデジタル・セヴァ・ポータルで開始されたEvaは、12万7000人以上の村レベル起業家（Village Level Entrepreneurs：VLE）を支援し、インドの半都市部や農村部のラストマイルの顧客に重要な銀行サービスを提供している。

Evaは、商品、プロセス、トレーニング資料に関する正確な情報への24時間365日のアクセスをVLEに提供します。口座開設、ローン・リードの作成、カスタマー・サポートなどのサービスの合理化を支援し、同時にVLEがビジネス・コルレス（BC）としての認定を受けるための準備も行います。

アメリカン・エキスプレスのアメックスボット

Amex Bot for FacebookMessenger は、カード会員のアカウント管理をサポートします。ユーザーは以下のことができます：

• 残高のリアルタイム更新を求める
• メンバーシップ・リワード・ポイントの確認
• 保留中の料金を即座に確認
• カードとFacebookをリンクして決済
• 必要に応じてカスタマーサポートに転送される

アメックス・ボットは、チャネルに特化したファイナンス・チャットボットの完璧な例です。Messenger を強力な金融ツールに変え、カード会員に簡単な洞察と口座情報へのアクセスを提供します。

Mastercardの意思決定インテリジェンス

MastercardのDecision Intelligence ProはジェネレーティブAIを使って不正検知を変革する。どのように？

50ミリ秒以内に1兆のデータポイントを分析することで、口座、加盟店、デバイス間の接続を評価し、取引リスクを評価する。

同社の高度なシステムは、詐欺の検出率を最大300％向上させるとともに、誤検出を85％以上削減する。

デシジョンインテリジェンスは、AIシステムが顧客との対話のためだけのものではなく、銀行がデータを分析し、取引承認を最適化し、セキュリティを強化するのに役立つことを示している。

1.より良い不正検知

チャットボットは不正検知システムと統合し、リアルタイムのアラートと支援を提供できる。 

顧客の行動を分析し、異常な取引にフラグを立て、ユーザーに疑わしい行動の確認や報告を促す。 

2.超パーソナライズされた財務インサイト

顧客の取引履歴や金融行動を分析することで、チャットボットは予算のヒントや貯蓄の機会、投資の提案など、顧客に合わせたアドバイスを提供することができる。 

例えば、顧客が頻繁にコーヒーを購入する場合、チャットボットは食事やカフェでキャッシュバック特典のあるクレジットカードを勧めるかもしれない。

3.シームレスなオンボーディング 

チャットボットは、ドキュメントのアップロード、アカウント設定、FAQを通じてユーザーをガイドすることで、オンボーディングプロセスを合理化します。 

彼らは即座に回答を提供し、KYC（Know Your Customer）要件へのコンプライアンスを確保し、スムーズでユーザーフレンドリーな体験を提供することができる。

4.適応学習＝継続的改善

バンキング・チャットボットは多くの場合、顧客とのやり取りから学習するAIを採用している。時間が経つにつれて、応答が洗練され、新しい銀行商品に適応し、ユーザーのニーズを予測するのが上手になる。 

チャットボットは、顧客が普通預金口座の特典について頻繁に問い合わせをすることを学習し、パーソナライズされた貯蓄プランを積極的に提案し始めるかもしれない。 

リスクの高い問題の制限

AIシステムは多くの業務をこなすことができるが、リスクの高い業務には人間の監視が必要である。これには融資承認、詐欺調査、大規模な資金移動などが含まれる。

AIは従業員の仕事を補助するために使うことはできるが、高度な仕事に必要な人間の判断に取って代わることはできない。

データ・プライバシーのリスク

データ・セキュリティ・リスクを軽減するために、銀行は強固なデータ暗号化と、GDPR準拠やSOC 2認証などのプライバシー規制へのコンプライアンスを備えたチャットボット・プラットフォームを使用しなければならない。 

定期的なセキュリティ監査やロールベースのアクセス制御のような機能やプロセスも、リスクの高い分野にAIを組み込むためには不可欠です。あなたのチームは、チャットボットのすべての行動と決定を完全に透明化するためのツールと、それらを定期的に検査するプロトコルを持つ必要があります。

従業員はまた、AIツールの適切な使用方法（意思決定を支援するためにAIツールを使用することが適切な場合、AIツールの仕組み、その他の人間と機械の相互作用など）についてのトレーニングも必要となるだろう。

当社のCSMチームは、必要なコンプライアンス・ステップを通じてお客様をガイドし、構築、デプロイ、モニタリングを通じてデータの安全な取り扱い方法を保証します。 

1.目的を明確にする

チャットボットに何をさせたいかを明確にする。基本的な顧客からの問い合わせに答えるのか、複雑な不正検出ワークフローを支援するのか、あるいは部門をまたがるエンドツーエンドのコンプライアンス自動化を指揮するのか。

バンキング・チャットボットは、顧客からの問い合わせに対応するだけでなく、市場分析、規制チェック、取引リスク評価などで社内チームを支援することもできる。 

顧客向けのボットが必要か、社内のワークフローアシスタントが必要か、多機能AIエージェントが必要かは、目的によって決まる。

2.プラットフォームを選ぶ

金融分野に合わせたプラットフォームを選択することが重要です。最高のチャットボットプラットフォームは、無料でビルドを開始することができ、そのツールをテストすることができます。探す

• 規制コンプライアンス：プラットフォームがPCI DSS、GDPR、または現地の銀行基準などの金融規制に準拠していることを確認します。
• 統合機能：コア・バンキング・システム、不正検知ソフトウェア、CRM、ペイメント・ゲートウェイと接続できること。
• セキュリティ機能：高度な暗号化、多要素認証、役割ベースのアクセスは、金融データ保護のために譲れないものです。
• カスタマイズ性：チャットボットの機能を組織固有のニーズに合わせて微調整できるプラットフォームを選びましょう。

3.チャットボットを構築する

チャットボットは、以下のようなドメイン固有のデータとシナリオで確実にトレーニングされます：

• 不正防止のためにトランザクションの異常を検出する。
• 投資アドバイスやローン申請で顧客を支援する。
• 残高確認や定期支払いの設定など、口座管理業務の自動化。

銀行商品、金融規制、市場インサイトに関するナレッジベースを統合し、チャットボットをユーザーにとってもチームにとっても信頼できるリソースにする。

4.必要不可欠なツールとシステムの統合

金融分野では、スムーズな統合がチャットボットの効果を左右します。統合すべき主なシステムは以下の通りです：

• 不正検知プラットフォーム：ThreatMetrixのようなツールで不審なアクティビティにフラグを立てる。
• CRM：顧客とのやり取りを管理するSalesforceやHubSpot。
• コンプライアンス・ツール：規制監査のための自動化されたトラッキングとレポーティング。
• 市場データプラットフォームリアルタイムの株式、為替、商品価格のAPI。

これらの統合は、チャットボットが正確で実用的な情報を提供することを保証します。

5.テストと繰り返し

金融チャットボットは、エラーが信頼を損なう可能性のある、リスクの高い環境で動作します。次のようなエッジケースで厳密にテストしてください：

• 不正検知のための異常な取引パターン。
• 曖昧なコンプライアンスに関する質問
• 住宅ローンの申し込みや資産運用の提案など、複雑な複数ステップのプロセス。

ストレステストを使用して、納税シーズンや市場のボラティリティなどのピーク需要下でチャットボットがどのように機能するかを評価します。

6.展開と監視

本番稼動後は、アナリティクスを使用してチャットボットのパフォーマンスを監視します。金融チャットボットの主な指標は以下のとおりです：

• 複雑なクエリに対する応答の正確さ。
• 不正検出率と誤検出の減少。
• 顧客満足度とフィードバックの傾向

継続的な改善のために自動化されたフィードバックループを設定し、規制の変更、顧客ニーズの変化、新しい金融サービスの導入に合わせてチャットボットが進化するようにします。