リテール・ウェルスマネジメント向け
通録確認を、聞き続ける作業から確認対象に集中する運用へ
重要事項説明、リスク説明、手数料説明、顧客属性に応じた確認対象を抽出します。内部管理責任者が該当箇所と理由を確認できる状態を作り、営業担当の振り返りにも使える客観材料を残します。
支店内部管理の通録確認は空き時間の耳作業になりやすい
ランダム抽出だけでは残る説明漏れリスク
リテール営業では商品、顧客属性、投資経験、家族同席の有無によって確認すべき内容が変わります。全てをAIに任せるのではなく、管理者が見るべき会話を優先順位づけします。
空き時間の耳作業になりやすい
支店内部管理責任者は通録確認だけを担当しているわけではありません。日々の管理業務と並行しながら必要な会話を見つける負荷がかかります。
キーワード検索では説明漏れを見つけにくい
禁止語を探すだけではリスク説明や手数料説明など、本来言うべき内容が抜けている状態を確認しにくくなります。
営業担当との会話が主観的になりやすい
注意や指導が印象論に寄ると、管理部門と営業担当の対立が強まります。該当箇所と確認理由を起点に話せる材料が必要です。
キーワード検索では説明漏れを見つけにくい
禁止語検索から文脈とチェックリストでの確認へ
同じ説明でも顧客や商品によって言い方は変わります。単語が出たかではなく、顧客が理解できる形で必要な説明が行われたかを管理者が確認します。
確認画面で見るもの
- ・AIが抽出した確認対象と理由
- ・該当箇所の文字起こしと前後文脈
- ・管理者コメントと確認結果
- ・営業担当へのフィードバックに使う改善ポイント
商品別・顧客属性別にチェック項目を変える
株式・仕組債・投資信託・ファンドラップで異なる説明観点
商品別のリスク、手数料、運用方針、顧客の理解度を分けて確認します。高齢顧客や家族同席では、本人理解や同意の取り方もチェック観点になります。
株式：リスク説明、投資目的、短期売買や集中投資の確認
仕組債：商品構造、元本リスク、早期償還、手数料やシナリオ説明
投資信託：運用方針、信託報酬、分配金、乗り換え理由
ファンドラップ：手数料体系、運用方針、顧客の理解度
高齢顧客・家族同席：本人理解、家族同意、説明の伝わり方
営業教育にも使える客観材料
該当箇所と確認理由から始める営業担当との対話
指摘を管理の武器にするのではなく、営業担当が自分の商談を振り返る材料にします。良い説明例や改善例を共有できれば通録確認は監査だけでなく育成にもつながります。
関係性を和らげる
主観的な注意ではなく、実際の会話とチェック理由を起点に対話します。
説明品質を共有する
良い説明例と改善例をチームで共有し、顧客対応の再現性を高めます。
デモ確認、NDA 後の実音声検証、初期チューニング
商品構成と社内ルールに合わせた初期確認項目
初期チューニングではチェック項目を増やすだけでなく、管理者が見続けられるアラート量に調整します。NDA 前後で扱えるデータを分けて段階的に検証できます。
- 1デモ音源でチェックリストと指摘理由の粒度を確認する
- 2NDA / 委託契約後に、実音声または過去データで検証する
- 3商品別、顧客属性別、支店運用別にチェック項目を調整する
- 4管理者コメントと営業担当へのフィードバック方法を決める
- 5営業教育に使う良い説明例と改善例の共有範囲を整理する
証券会社ごとのカスタム設計
汎用AIではなく支店運用・商品・社内ルールに合わせた設計
部門、商品、顧客属性、初回面談 / 既存顧客、短時間通話の扱い、アラート閾値を確認します。実務で使えるチェックリストに整えます。
よくある質問
AIの出力だけで管理判断を終えますか？
いいえ。AIは確認対象、該当箇所、理由を整理します。合否や対応方針の最終判断は内部管理責任者やコンプライアンス部門が行います。
商品ごとにチェック項目を変えられますか？
はい。株式、仕組債、投資信託、ファンドラップなどの商品、顧客属性、社内ルールに合わせてチェックリストを設計します。
営業教育にも使えますか？
使えます。該当箇所と確認理由を起点に良い説明例や改善ポイントを共有します。監査だけでなく営業担当の振り返りにも展開できます。
デモ・PoC 相談
現在の通録確認と商品別チェックを前提にした検証相談
NDA 前はデモ音源で確認します。契約整理後に実音声や過去データで検証する流れを設計します。