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Gradient Labs は、高度に規制された環境で求められる精度と信頼性をもって標準業務手順に従う AI 搭載プラットフォームを構築し、金融機関のカスタマーサポートを変革しています。
Claude により、Gradient Labs は以下を達成しています。
Dimitri Masin 氏は Neal Lathia 氏および Danai Antoniou 氏と共に、Monzo 在籍時にカスタマーサポート自動化における新たなパターンを認識しました。企業は 40〜50% の自動化率を報告していましたが、実際にはそれほど時間を必要としない単純な問い合わせのみを自動化していたのです。
この洞察が本当の機会を明らかにしました。意味のある業務効率化をもたらす、複雑で時間のかかる問い合わせを自動化することです。汎用的なソリューションを構築するのではなく、Gradient Labs は金融サービスに特化し、脆弱なカスタマーの検出や不正な金融アドバイスの防止など規制要件への深い理解を活かして、当初から適切なガードレールを構築しました。
複数の AI モデルを評価した結果、Gradient Labs はプラットフォームの大部分を支える技術として Claude を選びました。「他のモデルと比較して、Claude がより自然で人間らしく、本物らしい応答を生成する能力が、応答の定式化、インテント分類、ナレッジグラフに対する推論の主要な選択肢となった理由である」と Masin 氏は述べています。
Claude は Gradient Labs のプラットフォームにおいて最も重要な機能を担っています。コンテキスト内でカスタマーの問い合わせを理解し、適切な次のステップを決定することで標準業務手順(SOP)を実行します。「Claude はナレッジグラフのコンテキスト内でカスタマーの問い合わせを理解し、正確な応答を提供する能力と、次の適切なステップを決定し関連ツールを活用することで SOP を実行する有効性が優れています」と Masin 氏は述べています。
Gradient Labs は Claude をいくつかの主要な機能で活用しています。
Gradient Labs のクライアントへの影響は大きなものでした。同社は自動化の割合だけに注目するのではなく、人間の介入なしでエンドツーエンドの問い合わせ処理を行う解決率を重視しています。「80〜90% の解決率の達成に注力しており、それが実際の業務コスト削減につながります」と Masin 氏は述べています。
このアプローチは意味のある価値を提供します。競合他社が最小限の影響しかない単純な問い合わせを自動化しているのに対し、Gradient Labs の高い解決率は金融機関にとって大幅な時間削減につながります。複雑な解決に対する段階的な料金を含む成果ベースの料金モデルにより、より高い自動化率を達成するというカスタマーの目標とインセンティブが一致しています。
カスタマーにとって、その体験はシームレスでプロフェッショナルなものです。AI は規制された機関が求める精度とコンプライアンスへの意識を持って複雑な問い合わせを処理し、プレミアムな金融サービスに期待される会話の質を維持します。
Gradient Labs は、AI が反復的なタスクを処理し、人間のエージェントが複雑でリレーションシップ構築に重要な業務に集中できるようにすることで、カスタマーサポートを変革すると見ています。「AI がカスタマーサポートの反復的で退屈な側面を処理することで、人間のエージェントはより複雑な問題に集中し、Monzo の初期のように期待を超える卓越したサービスを提供できるようになります」と Masin 氏は述べています。
Gradient Labs は、金融サービスが求める規制コンプライアンスと品質基準を維持しながら、複雑なシナリオに対応するプラットフォームの改善を続けています。Claude をコア AI 基盤として、マネーロンダリングや不正調査などの高度なカスタマーオペレーションのユースケースに取り組み、金融サービスにおけるカスタマーサポートの提供方法を変革しています。