Voice Agentで回収効率を3倍に
シンガポールの大手デジタル銀行は、Dyna.AiのVoice Agentを既存の電話業務につなぎ、多言語の回収連絡に活用しました。同行は回収効率3倍と、1時間あたり1,000件超の発信を報告しています。現在承認された事例資料が裏付けるのはこの2つの結果であり、他の数値は公開前に別途確認が必要です。
出発点は対応力の不足でした。回収に関する発信需要は1日約1,700～2,500件に達していた一方、2人のチームが対応できたのは約200件でした。個人の努力では埋められない規模の差です。通話量が変動し、英語、シングリッシュ、中国語が交じる環境では、十分な数の顧客に安定して連絡することが困難でした。
人員を増やしても課題の一部しか解決できません。研修や調整の負担が増えるうえ、繁忙期の上限は残ります。同行は、顧客対応、フォローアップ、慎重な判断を要する会話に対する人の責任を保ちながら、初回連絡の対応力を高める必要がありました。
課題
回収連絡の量が手動チームの対応力を超えていた
Dyna.AiのVoice Agentを同行の電話業務に接続し、範囲を定めた回収フローに利用しました。音声認識、音声合成、意図に応じた会話管理を組み合わせています。ローカライズも運用設計の一部であり、英語、シングリッシュ、中国語の切り替えに加え、さまざまなアクセントや実際の通話環境に対応する必要がありました。
Voice Agentは回収チームを置き換えるものではありません。繰り返し発生する初回連絡を担い、会話の結果を記録します。判断、配慮、口座の状況確認、追加対応が必要な案件は銀行の担当者が引き続き扱います。
金融サービスでは、この区別が重要です。Voice Agentの価値は発信件数を増やすことだけではなく、連絡規模の拡大を意図の把握、結果の記録、人による対応へとつなぐことにあります。各口座への対応と通話後のアクションは、引き続き同行が管理します。
導入
初回連絡を担う多言語Voice Agent
初期導入の範囲は意図的に限定されていました。回収業務全体を置き換えるのではなく、銀行が既に使っていた電話システムにDyna.Aiを連携しました。事例資料には最初の回収フローと、その後の他領域への拡張が記されていますが、このページでは回収用途に焦点を当てます。
導入に必要だったのは発信速度だけではありません。承認された会話パターン、現地の言語表現、顧客の意図、結果を確認する後続プロセスにVoice Agentを合わせる必要がありました。草案資料には、配慮ある話し方のテンプレート、コンプライアンス上の検討、意図に応じたフォローアップ、通話品質レビューも記されています。承認責任者、監視方法、エスカレーション基準は公開前に確認が必要です。
業務フローの変化
発信量を増やしながら回収効率も向上
Voice Agentが、小規模な手動チームでは維持できない件数の初回連絡を担いました。これにより、担当者はすべての発信を自ら始める代わりに、例外対応、重要な会話、判断を要する案件により多くの時間を使えます。
報告された事例資料では、回収効率は3倍、発信能力は1時間あたり1,000件超、対象のカバー率は24％から100％へ拡大し、手作業は70％削減されました。
これらの数値は、小規模な手動架電から、より多くの顧客に連絡し、より多くの通話を完了し、担当者の反復作業を減らせる回収フローへの変化を示しています。
成果
1時間あたり1,000件超の発信で効率3倍
同行にとっての変化は、手動チームだけに対応力を依存せず、回収連絡を広げられるようになったことです。Voice Agentを既存の電話業務につなぎ、現地の言語に合った初回会話を行い、意図を記録しながら、顧客への対応とフォローアップに対する人の責任を維持しました。
同行は、対応力に制約のある手動架電から、必要なときにより多くの顧客へ連絡できる多言語の運用へ移行しました。報告された結果は回収効率3倍、1時間あたり1,000件超の発信です。判断、顧客への対応、フォローアップは引き続き人のチームが担います。
