VextChecker
生保向け苦情分類エディション
生保向け苦情分類エディション
保険業界における苦情の分類・集計にかかる工数を大幅に削減し、
分類業務の均一化・効率化が可能なサービスです。
VextChecker 生保向け苦情分類エディションとは
一般社団法人生命保険協会の基準に従った分類・報告業務の課題に
苦情種別の
判定の難しさ
事例ベースでの
「自動分類判定」が可能に。
分類基準の
統一の難しさ
分類判定の根拠を可視化、
分類精度の均一化
判別業務にかかる
膨大な工数
担当者の大幅な
作業工数の削減
生命保険業界で多くの導入実績のあるVextMinerのテキストマイニング技術を応用し、
苦情問い合わせを自動判定します。
主な機能概要
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一文単位での学習/判定
一文単位での表現に基づく精密な分類、事例ベースによる判定、蓄積した人間の判断を利用した自動判定を実現。
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判定結果の確認
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形式などで視覚的に確認できます。
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夜間の一括処理
夜間に判定の一括処理を行うことができるので、大量データへの対応が可能。
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メンテナンス支援機能
新規表現のグルーピングによる教師データ候補のリコメンドが可能です。
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なら、「なぜこのように分類されたか」の判定結果の根拠を分かりやすく確認することが可能です。
VextChecker | 一般的なAIソリューション | |
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。 |
教師データ の自動追加 |
新規の判定根拠を自動で追加することが可能。工数削減に。 | 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。 |
カスタマイズ性 | ユーザー企業自身で容易に自社の分類基準にカスタマイズが可能。 | 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 | |
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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。 |
教師データの自動追加 | 新規の判定根拠を自動で追加することが可能。工数削減に。 |
カスタマイズ性 | ユーザー企業自身で容易に自社の分類基準にカスタマイズが可能。 |
一般的なAIソリューション | |
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判定プロセス | 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。 |
教師データの自動追加 | 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。 |
カスタマイズ性 | 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。 |