Accern、ノーコードAIとThoughtSpot Everywhereで顧客のより良い財務判断を支援

データやAIの存在意義とは、人に取って代わることではなく、人々がより適切な意思決定を行えるよう力を貸し、サポートすることだと私たちは考えています。

Cristian FelixVP of ProductAccern

課題

ITチームがAIモデルの開発に要する期間は平均12～18か月。つまり、データサイエンティストの時間の80%はデータの発見、クリーニング、再構成に費やされているということです。AccernのノーコードAIを使うことで、ユーザーは事前トレーニング済みの財務サービスモデルを容易にデプロイし、カスタマイズできます。これによって、膨大な非構造化データ（ニュース記事や財務文書など）から、より正確かつ効率的にインサイトを引き出せるようになります。

しかし、データの力で顧客をサポートするというミッションの途中で、Accernは自社が提供できるカスタマイズの範囲が限られていることに気づきました。Accernはセルフサービスでデータの可視化を行う機能を提供しておらず、利用できるダッシュボードも1つしかなかったのです。

「カスタマイズの需要があることは明白でした」と、Cristian氏は語ります。「私たちはお客様に分析面での価値を提供していましたが、もっとうまく可視化を行う方法も必要としていました」

ソリューション

Accernが必要としていたのは、ESGや暗号通貨のようなカテゴリーまで網羅した心理データを新しく構造化し、そうしたデータに基づいて、きめ細かく正確でパーソナライズされたインサイトをユーザーに提供するための分析ソリューションでした。自社が保有する既存データや技術の蓄積とシームレスな形で実装でき、増え続けるアナリティクスの受け入れに自社の製品内で対応できる最高のソリューションとして、AccernはThoughtSpot Everywhereを選択しました。

チームはSnowflakeで新しいデータモデルを構築することで、デプロイに着手しました。顧客が拡張性と再現性のある成長を遂げるために、Snowflakeは最適だと考えられました。他のソリューションなら埋め込み作業に数日はかかるのが普通ですが、開発者が使いやすいプラットフォームであるThoughtSpot Everywhereを使ったAccernのチームは、これを数時間で完了させました。ThoughtSpot Modeling Language（TML）によってスクリプト化できるデプロイとLiveboardワークシートの再利用が可能になり、その結果Accernはパーソナライズされたカスタマーエクスペリエンスを大規模に実現できました。

データを活用すれば、意思決定をもっと簡単かつ正確に行えるようになります。データは、よりスマートに選択を行うための力を与えてくれます。

Cristian FelixVP of ProductAccern

自社のノーコードAIとThoughtSpot Everywhereを組み合わせることで、今やAccernは、財務の専門家や銀行業務のプロでなくても使える真のセルフサービス分析を提供しています。これによって、かつてないほどパーソナライズされた実用的なインサイトが得られます。大がかりなトレーニングを行うことなく、Accernのユーザーは直接データの海に飛び込み、最も細かいレベルにまで掘り下げ、好奇心が満足するまで新しいインサイトを無限に探索することができるようになりました。

効果

Accernは今年、カスタマーエクスペリエンスの改善に目標を定めています。ThoughSpot Everywhereを導入したユーザーの数に基づいて導入の効果を測りながら、チームはこのパーソナライズされたセルフサービス体験を上級サブスクリプションによって収益化しようと計画しています。現在、導入数は2022年末までに20倍に増加すると予測されています。

「ThoughtSpotは現在から今後にわたって、私たちが成果を示すのに役立つ重要な要因になるでしょう」とCristian氏は述べています。「私たちが自社のデータカスタマイズを改善し続ければ、必然的にデータアウトプットの品質は高まり、お客様がアクセスできる可視化の質も向上するのです」