AI の最新データ: リスクの高い業務の処理時間を半減
マイクロソフトの新たな調査では、ある組織が的を絞ったガイダンスと共に Copilot を活用し、複雑なタスクを大幅に効率化したことが明らかになりました。 ※ 本ブログは、米国時間 公開された “AI Data Drop: Handling Risky Business in Half the Time” の抄訳です。 この事例は WorkLab ニュースレターで取り上げられています。ニュースレターにはこちらからご登録ください。 ミスがどこでどのように起きたのかを見極められるようにしておくことは、すべての企業にとって重要です。たとえば、銀行の顧客が新しいローンを申請している際、その処理に遅れが発生したとしましょう。顧客は不満を募らせ、その結果、カスタマー サービス担当者が貴重な時間を費やして苦情や問い合わせに対応することになります。こうした遅れが生じる理由を突き止め、問題を解決することは、収益に直接影響を及ぼしかねません。 オーストラリアの金融機関 Bank of Queensland では、数千人の従業員が 140 万人の顧客にサービスを提供しています。こうした組織では、将来大きな損失となるミスを削減するために、見落とされたリスクを特定することがきわめて重要です。そのため同行では、一般的な問題解決の手法を取り入れています。それが根本原因分析です。「このプロセスは、高水準の顧客満足度とオペレーショナル エクセレンスを維持するうえで不可欠です」と、Bank of Queensland のグループ テック パートナー プログラムの責任者を務める Bernadette Demasi 氏は述べています。しかし、これには多くのリソースを要します。マイクロソフトの研究者は同行と協力し、AI がスピードと効率をどの程度向上できるかを調査しました。… Read more
