導入例
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音声感情解析を利用して、怒鳴ることに喜びを感じるなどのクレーマーや、無感情が続いたり虚偽の可能性がある場合は、真偽判定を利用して不審者を検知します。
また、満足感が高い顧客をリアルタイムにオペレーターに伝えることで、特別なサービスやアップグレードに誘導するなど、収益力向上に貢献します。
▶ 申告内容の信憑性判断（導入事例）
申告者の音声に含まれる感情要素を分析することにより、瞬時に不正申告の検出を行います。
保険大国である米国の調査では、保険詐欺の被害額は年間400億ドルを超えています。
「嘘発見」という言葉は誤解を招きやすく、嘘の種類もたくさんあります。
日本の金融庁のレポートでは、保険金請求の3%が不正であったと記載されており、この傾向は今後増加していくと考えられます。
□ リスクの高いケースを簡単に抽出し調査に割り当てることができます。
□ ハイリスクの申告者に対して更なる調査をし申告内容の信憑性を判定します。
□ 判定の結果により保険金支払いを承認したり停止したりできます。
詐欺行為を未然に防止することにより、不正申告に関わる保険金支払いを抑制するとともにリスクのない申告については迅速な支払処理による事務処理の効率化を図ります。
欧米の保険会社において多くの導入実績があります。
特許第4438014号 「有害顧客検知システム」 
ALICeは申告者の会話特性に左右されず、提供された情報の矛盾や問題点を客観的に特定します。
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更に、生成AIと音声認識との融合により、申告内容の信憑性を判断し、迅速な意思決定が可能です。 また、申告者が盗難や事故に遭遇し強いストレス環境下にあっても、不正申告を的確に検出します。
