生命保険会社向け、苦情テキストの自動分類ソリューション「VextChecker生保向け苦情分類エディション」を提供開始

生命保険会社では、お客様からの苦情受付情報を一般社団法人生命保険協会の基準に沿い分類・報告を行い生命保険業界全体における信頼性の維持を保っています。しかし複雑な苦情内容を、所定の基準に沿って分類・集計することは難しく、人によって分類基準が異なるだけでなく、分類するために労力を要する業務となり、分類業務の均一化・効率化が求められてきました。
VextChecker生保向け苦情分類エディションでは、過去の応対履歴データから分類判定に必要な教師データ候補を自動抽出することで、人間の判断を利用した事例ベースでの「自動分類判定」が可能となります。これにより、担当者の大幅な作業工数の削減や、分類判定の根拠となるデータを可視化することで分類精度を均一化することができます。また、新しい苦情表現が出現した場合もシステムが自動で教師データ候補を抽出し、リコメンドする事で人間の判断を含めたタイムリーなデータメンテナンスを実現します。
 さらに、姉妹製品である自動要約ソリューション「VextResume」を組み合わせることで、音声認識によりテキスト化したデータを自動要約し、要約した苦情テキストを自動分類することができ、音声認識～要約～苦情分類の一連の業務を全て自動化することも可能となります。

リリースは2020年6月24日（水）を予定しており、オンプレ／クラウド双方での提供が可能で価格は本体価格20万円/月（税抜）～となっております。生命保険会社を中心に販売・導入を進めてまいります。

また、2020年7月1日（水）14：00～より「VextChecker 生保向け苦情分類エディション」の紹介セミナーを開催いたします。
詳細・お申込みは以下URLよりご確認ください。
https://www.vext.co.jp/seminar/2591/

■VextChecker 生保向け苦情分類エディション の特徴
（※一般的なAIソリューションとの違い）

	VextChecker 生保向け苦情分類エディション	一般的なAIソリューション
（１）判定プロセス	判定プロセスがホワイトボックスであり、個別文書の判定根拠を確認することが可能。	判定プロセスがブラックボックスであり、判定根拠を確認することが困難。
（２）教師データの追加	（１）の判定根拠により、新規表現を自動的に発見。教師データを自動増幅することが可能。	新規表現の抽出、教師データの追加は、人間が実施する必要がある。
（３）自社の分類基準へのカスタマイズ	ユーザー企業自身で教師データを容易に追加・削除することが可能。	教師データを変更する度に、判定結果のチューニング作業が必要。

 

■VextChecker生保向け苦情分類エディション の機能概要
教師データとチェック対象データをご用意頂き、バッチ処理を予約実行する事により自動的に判定を行うことができます。

１）一文単位での学習／判定
過去の履歴データから分類判定に必要な教師データ候補を抽出し、初期構築やメンテナンスが可能です。分類判定の根拠となるデータの可視化、多様な表現のデータに即した判定結果のチューニングが容易となり、一文単位での表現に基づく高精度な分類を実現します。

２）判定結果
１文単位での判定結果・全文単位での自動分類結果を、円グラフ・一覧表・CSV形式で確認することができます。
＜画面イメージ＞

 

本製品は導入実績700社を誇るテキストマイニングツール「VextMiner」のテキストマイニングエンジンを利用しています。
【本件に関するお問い合わせ】

ベクスト株式会社　経営管理部　伊藤
E-mail : vext_press@vext.co.jp / TEL : 03-4590-6755 （代表）（※）
※2020年3月1日より電話番号が変更いたしました。

ベクスト株式会社
代表取締役社長：石井 哲
設立：2013年3月
本社：東京都品川区上大崎2-15-19 MG目黒駅前ビル
URL：https://www.vext.co.jp