顧客取り込みとケース管理のためのAI:カオスを自動的に組織に変える
新しい案件が絶えず入ってくる。メール。電話。ウェブフォーム。ウォークイン。紹介。
それぞれが注意を必要としている。ひとつひとつを理解し、分類し、優先順位をつけ、適切な担当者に伝える必要がある。
仕事が暇なときはうまくいく。忙しくなると破綻する。
問い合わせに答えられない。メールやメモに情報が散乱する。見込み客はすぐに返事をくれない。見込み客は他所へ行ってしまう。
AIがこれを解決する。すべての問い合わせを読む。それが何についてなのかを理解する。緊急度によって優先順位をつける。情報を整理します。定型的な質問には即座に答える。
あなたのチームは、整理整頓ではなく、法律業務に集中します。クライアントは、最初のコンタクトから迅速でプロフェッショナルな対応を受けることができます。
顧客の取り込み問題
顧客の取り込みは簡単そうに見える。そうではない。
すべての新しい問題には、それが含まれる:
- 潜在顧客のニーズを理解する
- あなたの業務分野に該当するかどうかの判断
- 緊急性の評価(時効、期限、一刻を争う問題)
- 基本情報の収集(当事者、時系列、主要事実)
- 適切な弁護士へのルーティング
- 次のステップや最初の質問に対する回答
- コンサルテーションの予約
- コンフリクト・チェックの実行
- 担当弁護士のためにすべてを整理する
問い合わせが1件ずつ来ると、これはうまくいく。ランチタイムに5件の問い合わせがあると、事態は混乱する。
よくある問題:
- 対応の遅れ(顧客はすでに別の事務所に電話している)
- 電子メールのスレッドに散在する情報
- 緊急性が認められない(期限切れ)
- 問い合わせが間違った弁護士に転送される(全員の時間を無駄にする)
- 毎回同じ質問に手作業で回答
- インテーク・パイプラインの統一見解なし
結果顧客を失う。スタッフの不満。初日からケースファイルが乱雑。
AIが顧客の取り込みとケース管理にもたらすもの
AIは問い合わせが来た瞬間にすべて読む。問題を理解する。情報を整理する。適切に対応する。
あなたのチームは、ばらばらの電子メールの代わりに、整理されたケースファイルを取得します。
1.自動物質分類
ある人からメールが来た:「先週解雇されましたが、年齢のせいだと思います。私は58歳です。助けてもらえますか?"
AIは瞬時に分類する:
- 業務分野雇用法 - 不当解雇
- サブカテゴリー年齢差別
- 関連する問題EEOCからのクレームの可能性、時効に関する懸念
- ルート雇用法パートナー
誰かがメールを送ってきた:「レストランの賃貸借契約の見直しを手伝ってほしい。大家は金曜日までにサインするよう求めている。
AIは分類する:
- 業務分野不動産/商法
- サブカテゴリーリース見直し
- 関連銘柄一刻を争う(金曜締切)
- ルート不動産/ビジネス弁護士
人間が読んで仕分けすることはない。自動的に行われる。
2.緊急度評価
すべての問い合わせが同じとは限らない。早急な対応が必要なものもある。
AIは、緊急性に基づいてフラグを立てる:
- 期限を明示(「裁判は来月」「金曜までにサインを」)。
- 時効の問題(「事故は2年前」-人身傷害の期限が迫っている)
- 一刻を争う問題(接近禁止命令、立ち退き、刑事告訴)
- ビジネスクリティカルな問題(営業停止命令、契約紛争による営業停止)
緊急の案件はすぐにフラグが立てられます。適切な弁護士にすぐに通知されます。
フラグの例「緊急性が高い - 時効の可能性。2年半前の事故による人身傷害。至急ご相談ください。"
3.情報の自動構造化
クライアントからの問い合わせは厄介だ。彼らは物語形式で話をする。重要な詳細は段落に埋もれている。
AIの抽出と構造:
- クライアント名と連絡先
- 法的問題の性質
- 相手側(該当する場合)
- 主な日程とタイムライン
- 現在の状況
- 緊急性の要因
- 記載または添付書類
- 事前の法的措置
弁護士には、だらだらとした電子メールの段落ではなく、きれいな要約が届く。
以前はね: 3つの長い電子メールの段落を読み、メモを取り、情報を手作業で整理する。
その後だ: 構造化された要約を確認し、主要な事実を一目で見る。
4.よくある質問に即座に回答
見込み客は同じ質問を繰り返す:
- 「どのような書類が必要ですか?
- 「料金は?
- "ご都合は?"
- 「どのようなケースを扱っていますか?
- 「コンサルテーションでは何が起こるのか?
- 「どのくらい時間がかかるのですか?
AIが24時間365日、あなたの会社の情報を即座に回答します。
例
午後9時に届いたメール「飲酒運転事件は扱っていますか?どうしたらいいですか?昨夜逮捕されました。"
AIは即座に反応する:
"【事務所名】にご連絡いただきありがとうございます。はい、当事務所では飲酒運転事件を取り扱っております。当面の重要なステップ(1)弁護士以外には相談しない、(2)ソーシャルメディアに投稿しない、(3)証拠(領収書、目撃者情報など)を保存する。
明日の朝一番に弁護士による審査を行います。それまでは、以下の情報をご覧ください: [リンク]。
明日午前10時までにチームメンバーからご連絡を差し上げます。
クライアントは即座に指導を受ける。話を聞いてもらえたと感じる。他の事務所に電話しない。
5.統一ケース表示
事件に関する情報は複数のチャンネルからもたらされる:
- 最初のウェブフォーム送信
- 書類を添付したフォローアップ・メール
- 電話メモ
- 詳細のテキストメッセージ
- 2度目の質問メール
AIが1つの統一ケースファイルを作成。すべてを一箇所に。時系列。整理されている。完全。
弁護士がケースをレビューすれば、全体像が見える。メールのスレッドを探し回ったり、スタッフに "あの書類は送られてきたか?"と尋ねたりすることはない。
6.スマートなルーティングと割り当て
弁護士によって取り扱う案件が異なるAIルート
- 練習場での試合
- 弁護士の有無
- 案件の複雑さ(シニア弁護士とジュニア弁護士)
- ワークロード・バランシング
- 利益相反(事前チェック)
適切な案件は自動的に適切な弁護士に。スタッフによる手作業での仕分けはありません。
これが意味するもの
意思決定者のために
問い合わせから顧客への転換率が高い。
迅速な対応は重要です。すぐに返答があり、次のステップが明確であれば、あなたの会社を選ぶ可能性は高くなります。
機会損失はない。
緊急の案件はすぐにフラグを立てます。問い合わせが受信トレイに滞留することはありません。すべての潜在的な顧客にタイムリーな注意が向けられます。
管理間接費の削減。
スタッフは、電子メールを整理したり、基本的な質問について電話を返したり、情報を整理したりする時間を減らすことができる。実質的な業務により多くの時間を割くことができる。
より良い資源配分。
案件は最初から適切な弁護士に。専門外の問題で時間を無駄にすることはありません。
弁護士向け
初日からケースファイルを整理。
新しい案件を検討する場合、すべての情報はすでに構造化されている。散らばった詳細を整理するのではなく、法的分析に集中するのだ。
もうメールの送り過ぎはありません。
注意が必要な事柄を目にする。日常的な質問は処理される。情報はあらかじめ整理されている。
より良い第一印象
見込み客に電話をかけるとき、あなたはすでに全体像を把握している。プロフェッショナル、準備万端、効率的。
法務の時間を増やす。
インテーク・ロジスティクスに費やす時間が減るということは、ケースや顧客との関係、ビジネス開発に費やす時間が増えるということだ。
見込み客の皆様へ
迅速な対応。
初期対応に24~48時間待たされない。即座の承認。明確な次のステップ。最初のコンタクトからプロフェッショナルな経験。
24時間365日、初回コンタクトに対応。
法律上の緊急事態は9時から5時まで発生するわけではありません。AIはいつでも対応し、初期指導を行い、確実にフォローアップします。
明確なコミュニケーション。
折り返しご連絡します」はありません。プロセス、スケジュール、次のステップ、期待することについての具体的な情報。
実例人身事故の受付
土曜日の午後11時に誰かがウェブフォームに入力した:
"3週間前に交通事故に遭いました。相手が赤信号を無視してきたのです。救急車で運ばれ、今は背中の痛みのために医者にかかっています。保険会社から電話があり、明細書を要求されました。どうしたらいいのかわかりません。助けが必要です。"
AIなしで:
- フォームが月曜日の朝まで受信トレイにある
- スタッフは月曜午前9時に読み、PI弁護士に転送する。
- 月曜の午後に弁護士が検討し、クライアントに電話するようスタッフに依頼
- スタッフが月曜日午後4時に顧客と連絡を取ろうとしたが、ボイスメールを残していった。
- 火曜日にクライアントから折り返し電話があり、スタッフはさらに情報を収集する。
- 協議は木曜日に予定
- 最初の連絡から相談予定まで5日間
- その間、クライアントは他の2社に電話した。
AIと:
- AIはすぐにフォームを読む(土曜日午後11時)
- 分類人身傷害-自動車事故、最近(時効は問題ではないが、新鮮な証拠が重要)
- フラグ保険会社への連絡-緊急、依頼人は弁護人なしで供述すべきではない
- AIは即座に返答を送る:「ご連絡ありがとうございます。重要:弁護士と話すまでは、保険会社に供述しないでください。月曜の朝一番に担当者から連絡させます。その間にすべきことは以下の通りです:[怪我の記録、証拠の保存などについてのガイダンス]"
- AIは、フォームからすべての詳細を含む構造化されたケースファイルを作成します。
- AIが緊急フラグを立ててPI弁護士へ誘導
- 弁護士が月曜日午前8時に案件を確認し、午前9時にクライアントに直接電話する。
- 月曜の午後または火曜の午前中にコンサルテーションを予定
- 最初の連絡から相談予定まで:48時間以内
- クライアントが他の事務所に電話しなかったのは、面倒を見てもらっていると感じているからだ。
同じケース。顧客体験が大きく異なる。クライアントへのコンバージョンの可能性が高い。
AIにできないこと
限界についてはっきりさせておこう。
AIは法律的なアドバイスはしない。
一般的な情報と当事務所のプロセスを提供するものです。具体的な法的状況の分析や推奨を行うものではありません。
AIはコンフリクトチェックの代わりにはならない。
この機能では、政党名からコンフリクトの可能性を示すことができるが、交戦前に人間が適切なコンフリクトチェックを行う必要がある。
AIは受け入れ判断はしない。
情報を整理し、案件をルーティングする。弁護士は事件を受任するかどうかを決定する。
AIはデリケートな会話を扱わない。
悩みを抱えた顧客、複雑な状況、特別なニーズを持つ顧客には、人間が対応する。AIはエスカレーションのタイミングを認識します。
AIは関係構築に取って代わるものではない。
ロジスティクスを扱う。人間は信頼関係、親密さ、顧客との関係を築く。
AIはインテークコーディネーター。弁護士は弁護士である。
始め方
1.インテーク・プロセスをマッピングする。
問い合わせはどのように来るのですか?メールですか?ウェブフォーム?電話?メール?問い合わせはどうなりますか?誰が何を処理するのか?
2.よくある質問と事項を確認する。
見込み客が繰り返し尋ねることは何か?常に必要とされる情報は何か?最も一般的な練習分野は?
3.回答テンプレートを文書化する。
現在、さまざまな問い合わせにどのように対応していますか?どのような情報を提供していますか?AIはこれを基礎とする。
4.ルーティングルールを定義する。
どの弁護士がどの分野を担当するか?優先順位の付け方は?どのような要素がルーティングを決定するのですか?
5.1つの吸気チャネルから始める。
ウェブフォームかEメールから始める。システムがうまく機能するようになったら、他のチャネルを追加する。
6.監視し、改良する。
AIがどのように分類し、ルーティングしているかを確認する。フィードバックを提供する。システムは使うことで改善される。
よくある質問
AIは電話での問い合わせに対応できるか?
そう、電話との統合だ。AIは電話を書き起こし、情報を抽出し、音声AIで一部の電話を処理することもできる(しかし、多くの企業は人間の電話応対を好む)。
AIが何か間違ったことをルートしたら?
配置転換が容易。AIが修正から学習。ルーティングの精度は、システムがあなたのパターンを学習するにつれて向上します。
既存の症例管理システムと併用できますか?
ほとんどの法的ケース管理システムにはAPIがある。AIは、整理された情報で自動的にケースを作成するために統合することができます。
データ・プライバシーについてはどうだろうか?
顧客情報は適切なセキュリティーで取り扱われる。AIシステムは、法的な機密保持要件を満たすように設計されるべきである。
AIはコンフリクトチェックを処理できるか?
AIは予備的なチェック(当事者名の照合)はできるが、包括的なコンフリクトのチェックには、やはり人間によるレビューと適切なコンフリクト・データベースの検索が必要だ。
AIが何かを分類できないとどうなるのか?
人間によるレビューのためにフラグを立てる。ルーティングを誤るよりは、人間の目で確認した方がいい。
結論
顧客の受け入れが混沌としている必要はない。
AIはすべての問い合わせを読み取り、種類と緊急度によって分類し、情報を構造化し、定型的な質問に答え、適切な弁護士にルーティングする。
その結果、レスポンスタイムが短縮され、コンバージョン率が向上し、管理コストが削減され、初日からケースファイルが整理されます。
魔法ではありません。クライアント・エクスペリエンスとチームの効率を向上させる実用的な自動化だけです。
インテーク・プロセスを改善する準備はできていますか?
法律事務所によって、インテーク・チャネル、業務分野、ワークフローは異なります。
私たちは、画一的なソリューションを販売することはありません。お客様固有のインテーク・プロセスに注目します。AIが最も価値を発揮する場所を特定します。貴社のニーズに合ったシステムを構築します。
あなたのインテークの課題とAIがお手伝いできることについてお話ししましょう。