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クイーンズランド銀行は、根本原因分析を使用してサービスの遅延を特定し、修正することで、顧客満足度と業務効率の向上に注力してきました。銀行のグループ技術パートナー プログラム責任者である Bernadette Demasi 氏は、高い基準を維持する上でこの方法の重要性を強調しました。プロセスを改善するために、銀行は研究者と協力して、分析のスピードアップと精度向上における AI の潜在的な利点を調査しました。

この調査では、AI ツール Copilot を使用するグループと、それを使用しないコントロール グループの 2 つのグループを比較しました。参加者は、ローン承認の遅延の潜在的な原因を特定するという課題を与えられました。Copilot を使用するグループは、タスク固有のプロンプトなど、AI の使用を最適化するための的を絞ったガイダンスも受け取りました。結果、Copilot グループは、コントロール グループと比較して 51.8% の短縮で、分析を大幅に速く完了しました。

この調査ではさらに、Copilot にアクセスできるアナリストは、一貫して高品質の結果を生み出し、認知負荷が軽減されたことも明らかになりました。治療群の圧倒的多数が、AI が仕事の質と効率に与えた影響を称賛し、参加者全員が今後の分析で Copilot を使用したいと表明しました。

バンク オブ クイーンズランドにとって、この研究は大きな意味を持ちます。Copilot を統合することで、銀行は 120 人の従業員を追加雇用するのと同等の生産性向上を達成できる可能性があります。Demasi 氏は、AI がリソースの制約を緩和し、スタッフがより価値の高いタスクに集中できるようにする可能性を強調しました。この研究では、AI を導入する際には、最適な結果を確実にし、チームがテクノロジーをフル活用できるようにサポートするために適切なガイダンスを提供する必要があることも指摘しました。