提案活動のための「ナレッジシェア」、生成AIを使って実現へ
こうした課題を解決するために、当初はCRMやBIツールなど、既存ソリューションの活用を検討してみたという。しかし、顧客に提案する金融ソリューションは、各社固有の経営課題や経営環境に最適化したカスタムメイドであり、汎用的なデータ分析ソリューションではなかなか太刀打ちできなかった。
「プロダクトアウトのビジネスモデルであれば、一般的なデータ分析やルールベースのAIのソリューションが導き出す『こういう属性の顧客にはこんな商品が売れる』という分析結果は有効です。しかし、コーポレートバンキング事業本部が扱うビジネスはそうでなく、汎用的なソリューションでは実効性に乏しいと判断しました」
そこで目をつけたのが、近年急速に注目が高まる「生成AI」の技術だ。「生成AIを使えば、それぞれの顧客企業にマッチした提案内容を自動的にサジェストしてくれるのではないか」。そう考えた木村氏は、早速ChatGPTに対してプロンプトを駆使して「特定の課題を抱えた顧客企業に対して提案すべきソリューション」という質問を繰り返し投げてみた。
しかし残念ながら、ChatGPTからはごく一般的でありきたりな回答しか引き出せず、「営業初心者にとって多少は役立つかもしれないが、実務の助けにはほとんどならない」レベルにとどまったという。そこで当初の方針を転換し、生成AIから提案内容を直接引き出すことはいったん諦め、別の方法を模索することに。
まずは原点に立ち返り、営業の現場で提案活動に従事している社員は、どのように提案内容を検討しているのか、担当者にヒアリングを実施した。
「その結果、『他の担当者が過去に作成した提案書を参考にする』『諸先輩方に直接教えを乞う』といったように、社内のナレッジをいろいろなところから収集して、それらを参考にしていることがわかりました。同時に、これらの作業にとても多くの時間を費やしていることも判明したのです。そこで、一連の『ナレッジシェア』のプロセスを生成AIを使って効率化できないか、検討してみることにしました」
