FINAPSは、FP専門家知識と心理学を学習した人工知能エンジンを基盤とするAIエンジン上に、利用者の属性と統計情報からのシミュレーション結果を加えて助言するフィナンシャル・アドバイザリー・サービスです。
画像認識によりプロジェクションマッピングされたカードを使用した対話形式のユーザー体験にて、簡単な心理テストとアンケートを実施。その後専門家知識ベースのAIが、利用者のリテラシーやお金に対する心理的なバイアスを把握しながら対話シナリオを自動展開することで、利用者が必要とするアドバイスを的確に提供します。

心理学(エニアグラム)と
専門家ナレッジを学習した二つのAI

※本プロセス図は、FINAPSの顧客との対話の流れを簡略化したイメージ図です。

知識ベースの概要図

専門家ナレッジ(PLニーズ、BSニーズ)をアドオンすることでAIが学習し知識を拡張していきます。

主な特徴

カード形式の設問から心理学（エニアグラム）に基づく利用者のお金に対するイメージを診断
カード形式の設問に応じて利用者に近い統計情報を基にしたお金に関する情報を簡易診断
心理学と統計情報からのユーザープロファイリングからFP専門家知識を学習したAIによる
フィナンシャルアドバイス
画像認識によるプロジェクションマッピングで投影された革新的なユーザーインターフェース
専門家の対話シナリオを学習することでAI が利用者に応じて対話シナリオを組み立て
専門家ナレッジをアドオンしていくことで、知識ベースを拡張していくことが可能
定性的な専門家ナレッジに加えて、各種計算ロジックAPIによる家計分析

AIシステム構成図

Actor Critic Modelでは、②のシナリオデータを読み込み、User ProfileとUser Clustersから最も適切な次アクションを決定する。
シナリオデータは、Expert Dialogue Corpus(学習データ)を学習させる際に、シナリオパターンを作成する。また、各シナリオパターン間において類似する会話の流れが存在する場合、ユーザの発言やUser Profile/User Clusters情報を元に他のシナリオに移ったほうが適切と判断した場合は、シナリオ間の行き来を可能とする。
User Clusters情報には、サンプルユーザの基本データに加え、行動心理学的な質問から取得可能な属性値も持たせる。User Clusters情報とUser Profileを比較して、最も類似度の高いグループの属性を参考にして、次の発言やアクションを決定する。