Kapti社内プロジェクト 銀行
中小企業の経営者が理解し、修正できる資金繰り予測
「6週間後に給与を払えるだろうか？」誤差の幅を示した予測と、AIが理由を説明するカテゴリー分類。
- 業種
- 銀行
- 想定ミッション
- 9週間
- 予算の目安
- 49,500ユーロ〜（税抜）
- 提案チーム
- コレクティブのリード4名
- サービス
- AIプロダクト・スプリント · デザインシステム・エクスプレス
銀行業界を探求するため、コレクティブのメンバー間で進めた社内プロジェクトです。クライアント案件ではありません。「Orée」はデモ用のブランドです。
背景
業界で耳にする声をもとに想定したニーズ：
顧客から最も求められるのは、6週間後に給与を払えるかどうかを知ることです。支出の自動分類は5回に1回ほど間違え、その理由は誰にも分かりません。さらに、Webチームとモバイルチームがそれぞれ別のコンポーネントを使っています。
想定クライアント： 個人事業主や小規模企業向けのネオバンク。顧客は日々の資金繰りを自ら管理しています。
課題
- 1
精度よりも信頼を
幅と前提条件を添えた予測のほうが、外れてしまう単一の数字よりも信頼されます。
- 2
カテゴリーごとに理由を示す
AIは取引ごとに、なぜそのカテゴリーを選んだのかを示します。修正は類似の取引にも適用されます。
- 3
ひとつのビジュアル言語
金融グラフとコンポーネントは、Webとモバイルで同一であり、かつアクセシブルである必要があります。
私たちが行うミッション
9週間の想定ミッション
実際のクライアントであれば、このようにミッションを進めます。以下の画面とデモは、社内プロジェクトの中で制作したものです。
- 1
リサーチ · 第1〜2週
中小企業の経営者10名と会計士4名にインタビューし、顧客6社に1週間、資金繰りの記録をつけてもらいました。
- 2
設計 · 第3週
幅を持たせた8週間先の予測、しきい値アラート、「なぜこのカテゴリー？」パネル、ワンタップでの修正。
- 3
開発とテスト · 第4週
模擬口座データによる予測モデルと生成された説明を、経営者6名とテスト。
- 4
デザインシステム · 第5〜9週
トークンと30のコンポーネント（うち金融グラフ12種）。アクセシブルで、FigmaとReactの両方で提供し、Webチームとモバイルチームが採用。
参加するチーム
リード4名、それぞれに役割
Vincent Pedemonte
ミッションリード
Thomas Thévenet
UI、データビジュアライゼーション、リサーチ
João Da Silva Marly
フロントエンドリード、デザインシステム
Meril Banzouzi
バックエンド開発、AI
画面
資金繰りダッシュボード。 幅を持たせた8週間後の予測残高、今後の支払予定、経営者が設定したしきい値を下回る前のアラート。
分類され、理由が示される取引。 提案された各カテゴリーに、理由と確信度を表示します。修正は類似の取引にも適用できます。
モバイルでのアラート。 予測残高がしきい値を下回るときに、取りうる2つの対策とともに分かりやすく通知します。
インタラクティブデモ
あなたは中小企業の経営者です
支出は自動で分類されます。カテゴリーが間違っていれば一度修正するだけで、ツールがそれを反映します。
試してみましょう
- 1取引のカテゴリーを変更する
- 2同じ取引先の取引も連動して変わる
- 3確信度と理由が更新される
カテゴリーを修正
デモ用データです。カテゴリーを変更すると、その修正を類似の取引にも適用できます。
| 取引 | カテゴリー | 確信度 | 理由 |
|---|
目標
- 顧客あたりのカテゴリー修正数 · 目標：3か月で半減
- 予測の週次閲覧 · 毎週アクティブな経営者の割合
- 「カテゴリー」に関するサポート問い合わせ · 導入前後で追跡
クライアントへの納品物
- 調査報告とユーザー導線
- Webとモバイルのデザインモックアップ
- 予測と説明機能の動作版
- ドキュメント化されたFigma・Reactのデザインシステム
- コントリビューション・ルール