横浜銀行は2020年6月25日、金融商品を販売した時などの営業応接記録を、自然言語処理AIによって1次チェックする機能を開発したと発表した。CRM（顧客関係管理）システム上で利用できる。2020年度上期中に運用を開始する。営業担当者が営業応接記録を作成する時間や、記録を役職者がチェックする時間を5割削減する。同機能は、FRONTEO、NTTデータフォース、インテックの3社と共同で開発した。
横浜銀行は、金融商品を販売した時などの営業応接記録を、自然言語処理AIによって1次チェックする機能を開発した。横浜銀行が導入しているインテックのCRM（顧客関係管理）システム「F3（エフキューブ）」に、FRONTEOの自然言語処理AIエンジン「KIBIT（キビット）」をAPIで連携させた。
2020年度上期中に、本機能の運用を開始する。営業担当者が営業応接記録を作成する時間や、その記録を役職者がチェックする時間を、5割削減する。業務の高度化（特定記録の検知率向上）と標準化（一定の品質確保）を目指す。
営業応接記録の自動チェックにあたり、まずは営業応接記録のデータを構造化した。営業応接記録は従来、文章による記録（非構造化データ）が主体だった。これを構造化した。CRMから得られる情報や、営業担当者が設定する情報（顧客属性、取引内容、その他）を利用して入力項目を細分化した。
この上で、記録内容をAIを用いて1次チェックする機能を実現した。営業応接記録の各項目に記録した文章を、AIが観点ごとにスコア付けする。各項目には、AIが付与したスコア値に応じたメッセージ（評価）が付くため、役職者がチェックに要する負荷が減る。また、知識や経験の差によるチェック品質のばらつきを抑制できる。
背景として、横浜銀行は、投資信託や生命保険などの金融商品を提案する業務において、顧客と営業担当者との面談や電話での会話などの記録を作成し、これらの全てを役職者がチェックしている。案内方法の適切性やコンプライアンス面の確認、商品性などに対する顧客の理解状況などを確認し、必要に応じて営業担当者の指導や顧客へのフォローを実施している。
これまで実施してきた営業応接記録の作成業務では、営業担当者は、顧客属性や取引内容を考慮しながら記録を付けなければならなかった。このため、膨大な工数がかかっていた。また、営業応接記録の表現にバラつきがあり、どの営業応接記録に注意すべきかが分かりにくいといった課題があった。
