Lカード

サービス審査業務の品質向上

顧客満足度および信頼度向上

非効率な業務の自動化

顧客のサービス審査結果に対する問い合わせ平均時間の短縮（5時間 → 30分）90% 向上

購入キャンセルおよび再購入処理を手作業から自動化（48時間 → 1時間）1/48 短縮

非効率的な業務の自動化コア業務に集中

手作業やたくさんのITリソースが必要な非効率的業務の改善

サービス審査とはクレジットカード会社で購入承認、または売り出しが発生した際に、顧客の購入内訳を分析して提供するサービスを判断する業務です。

サービス審査モジュールをポイント処理、サービス審査、購入審査のように業務別に開発し管理していたのでメンテナンスが複雑でした。また、ログ分析のために1日160GBのログを蓄積する必要があったのでたくさんのITリソースが必要でした。

また、顧客からサービス審査結果に関する問い合わせ発生時には、圧縮されたログファイルをダウンロードして解凍・分析・確認する処理を行う為多くの時間とITリソースが必要でした。顧客はこの確認処理が終わるまで回答を待つしかなく、確認が取れない場合もありました。

購入キャンセルおよび再購入の場合はシステム化されてなかったので、手作業で影響範囲を確認した後に購入キャンセルおよび再購入処理を行いました。

このようにシステムの自動化がされていない　業務では手作業、二重作業などの非効率な業務があるため業務担当者、IT担当者両方ともコアの業務に集中できませんでした。

業務品質の向上と正確な回答で顧客満足度向上

顧客のサービス審査に関する問い合わせはInnoRules Rule Builder テスト機能を利用して処理段階別にインプット、アウトプットを確認することで、早く正確に原因把握が可能となりました。ログファイルをダウンロードしたり、手作業で原因の分析したり、顧客に原因不明と回答することはなくなりました。

購入キャンセルおよび再購入処理はInnoRulesをベースして構築したシミュレーション機能を利用して影響範囲を件数と金額まで正確に把握し、バッチ処理で購入キャンセル及び再購入処理を行います。

既存クレジットカード商品の情報変更や新規クレジットカード商品を販売する場合、過去の売り上げ情報に基づいてシミュレーションが可能です。このような検証はクレジットカード商品の運用安定性を高め、業務ミスを事前に防止する効果があります。

このような業務効率化は業務担当者とIT　担当者から不必要の作業を無くし、本来のコア業務に集中させることが可能となり会社全体のコストダウンにつながりました。