ふくおかFG、オムニチャネルでの接客の最適化に向け機械学習を適用

　ふくおかフィナンシャルグループ（FFG）は、Webサイトやインターネットバンキング、メール、店頭など、オンライン／オフラインを含めた複数の窓口を訪れる顧客に対し、最適な形で対応するためのオムニチャネル対応に取り組んでいる。今回、営業店のCRM（Customer Relationship Management）システムや、コールセンター、Webサイトなどに対し、それらと連携する機械学習システムを適用した。

　機械学習によって、どの窓口を訪れた顧客に対しても、最適と考えられる応対によって顧客サービスの向上を目指す。インターネットバンキングとWeb、メールをに対しては2017年8月から、営業店CRMおよびコールセンターでは2017年11月から、リアルタイムでの情報連携と分析が可能になっている。

　機械学習システムには、米SAS Instituteの「SAS Real-Time Decision Manager」を採用した。FFGでは、福岡銀行が2008年に、SAS Instituteの「EBM（Event Based Marketing）システムを導入し、顧客ニーズの発生タイミングに合わせた商品提案を実現。2013年にはグループ3行で利用することで、反応率を約2~5倍に高めてきた。今後は、スマートフォン用アプリケーションへの適用や、API（Application Programming Interface）によるシステム連携にも機械学習を適用したい考えだ。

　システム選定では、金融機関への導入実績のほか、FFGが保有している分析モデルの流用や、EBMの顧客対応データの連携ができる点を評価したとしている。