Um banco digital líder escolheu a Indicium e a Databricks para automatizar o atendimento ao cliente em escala. Os objetivos eram construir um sistema de IA capaz de classificar reclamações com precisão, acelerar o tratamento de casos e elevar a qualidade do serviço em todas as linhas de produtos.

A Indicium centralizou os dados de reclamações e automatizou as análises com Databricks Workflows e MLFlow. A solução unificou modelos de NLP, análise de sentimento e RAG em um único ambiente governado, com estimativa de 25% de respostas mais rápidas, 20% de aumento de produtividade, 25% de melhoria no cumprimento de SLAs e 20% mais casos encerrados por dia. 

O desafio: classificação manual, templates dispersos, baixa agilidade

Antes da modernização, a empresa dependia de revisão e classificação manual das reclamações. Analistas liam cada caso, categorizavam por produto ou tipo de problema e redigiam respostas a partir de templates. Esse processo tornava as respostas mais lentas, gerava inconsistências e aumentava os custos operacionais.

O banco precisava de um parceiro para automatizar a classificação de reclamações com precisão e transparência. Também buscava detectar insatisfação dos clientes de forma antecipada por meio de análise de sentimento. Resumos gerados por IA e respostas sugeridas acelerariam o tempo de resposta. A solução precisava ter governança, ser auditável e escalar para todos os produtos.

O banco escolheu a Indicium por seu histórico sólido na construção de soluções de IA com a Databricks. A Indicium trouxe expertise em engenharia de dados, NLP e governança. A Databricks forneceu uma plataforma unificada e escalável. Juntas, construímos uma base segura, projetada para evolução contínua.

Construindo um sistema inteligente com Databricks Workflows e MLFlow

A Indicium desenhou uma arquitetura de IA orquestrada na Databricks. A plataforma se tornou a base operacional para a gestão de reclamações.

• Classificação com NLP: modelos treinados na Databricks identificam produto, tema e subtema de cada reclamação.
• Análise de Sentimento: a IA detecta níveis de insatisfação para priorizar casos críticos.
• Respostas Baseadas em RAG: apresenta respostas precisas e governadas a partir da documentação interna.
• Orquestração de Pipelines com Databricks Workflows: automatiza ingestão, classificação e geração de respostas em tempo real.
• Monitoramento Contínuo de Modelos com MLFlow: acompanha a performance dos modelos e ciclos de feedback para melhoria contínua.

Com todos os pipelines e modelos consolidados na Databricks, o banco passou a operar em um ambiente de IA de ponta a ponta, governado, que reduziu o esforço manual e aumentou a precisão. 

Eficiência operacional. Satisfação de clientes. ROI comprovado.

O projeto estabeleceu a base para ganhos em produtividade, governança e experiência do cliente. Entre os principais resultados esperados estão:

• Até 25% de redução no tempo de resposta com classificação e automação potencializadas por IA.
• Estimativa de 20% de aumento de produtividade ao acelerar o tratamento diário de casos.
• Potencial de 25% de melhoria no cumprimento de SLAs, com mais casos resolvidos dentro dos prazos.
• Expectativa de 20% de aumento na resolução diária de casos, elevando a satisfação dos clientes.
• Redução de erros manuais e custos operacionais por meio de automação inteligente de processos.
• Governança de dados mais robusta, com total transparência via dashboards do Databricks Workflows e MLFlow.

Indicium + Databricks: Impulsionando a excelência em atendimento com IA

A Indicium entregou impacto mensurável em pouco tempo. Com o framework IndiMesh, aceleramos todas as fases do projeto, desde o design até a implantação. Isso garantiu velocidade, escala e governança. Nossa expertise em IA com Databricks permitiu unir NLP, análise de sentimento e modelos RAG em um único ambiente.

A plataforma unificada da Databricks forneceu a base corporativa que o projeto exigia. Ela suporta ingestão, orquestração, treinamento e monitoramento de modelos com segurança e escala. Com a utilização de Databricks Workflows e MLFlow, o cliente conquistou visibilidade total de cada etapa do ciclo de vida da IA. Isso garantiu transparência, reprodutibilidade e conformidade.

A Indicium liderou a transformação do início ao fim. Treinamos as equipes para compreender os resultados da IA e criamos ciclos de feedback para evolução contínua dos modelos. Também estruturamos a governança para garantir confiabilidade. Juntas, Indicium e Databricks substituíram um fluxo manual por uma operação inteligente de IA, construída para escala, precisão e melhoria contínua.