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Data de publicação
Um banco digital líder fez uma parceria com a Indicium e Databricks para automatizar o atendimento ao cliente em escala. O objetivo: criar um sistema de IA para classificar reclamações com precisão, acelerar o tratamento de casos e aumentar a qualidade do serviço em todas as linhas de produtos.
Dados de reclamações centralizados e análise automatizada do Indicium com Fluxos de trabalho da Databricks e MLFlow. A solução unificou a PNL, a análise de sentimentos e os modelos RAG em um único ambiente governado, com uma estimativa de respostas 25% mais rápidas, produtividade 20% maior, conformidade com SLA 25% mais forte e 20% mais casos fechados por dia.
O desafio: Classificação manual. Modelos dispersos. Lentidão na execução.
Antes da modernização, a empresa dependia da análise e classificação manual das reclamações. Os analistas liam cada caso, categorizavam-no por produto ou problema e elaboravam respostas a partir de modelos. Esse processo atrasava as respostas, causava inconsistências e aumentava os custos operacionais.
O banco precisava de um parceiro para automatizar a classificação de reclamações com precisão e transparência. Ele também queria detectar antecipadamente a insatisfação do cliente por meio da análise de sentimentos. Os resumos gerados por IA e as respostas sugeridas acelerariam o tempo de resposta. A solução precisava ter governança, ser auditável e escalonável em todos os produtos.
O banco escolheu a Indicium por seu forte histórico na criação de soluções de IA na Databricks. A Indicium trouxe experiência em engenharia de dados, PNL e governança. A Databricks forneceu uma plataforma unificada e escalável. Juntos, criamos uma base segura projetada para a melhoria contínua.
Criação de um sistema inteligente e dimensionável com Databricks Workflows e MLFlow
A Indicium projetou uma arquitetura de IA orquestrada em Databricks. A plataforma tornou-se a base operacional para o gerenciamento de reclamações.
Classificação de NLP: Os modelos treinados pela Databricks detectam o produto, o tópico e o subtópico de cada reclamação.
Análise de sentimento: A IA detecta os níveis de insatisfação para priorizar os casos críticos.
Respostas baseadas em RAG: Apresenta respostas precisas e governadas usando documentação interna.
Orquestração de pipeline por fluxos de trabalho da Databricks: Automatiza a ingestão, a classificação e a geração de respostas em tempo real.
Monitoramento contínuo de modelos com o MLFlow: Rastreia o desempenho do modelo e os ciclos de feedback para aprimoramento contínuo.
Com todos os pipelines e modelos consolidados na Databricks, o banco ganhou um ambiente de IA governado e de ponta a ponta que reduziu o esforço manual e melhorou a precisão.
Eficiência operacional. Satisfação do cliente. ROI comprovado.
O projeto estabeleceu a base para melhorar a produtividade, a governança e a experiência do cliente. Os principais resultados previstos incluem:
- Tempo de resposta até 25% mais rápido com classificação e automação baseadas em IA.
- Produtividade estimada em 20% maior com a aceleração do tratamento diário de casos.
- O potencial para uma melhoria de 25% no cumprimento do SLA, com mais casos resolvidos dentro dos prazos.
- Um aumento esperado de 20% na resolução diária de casos, aumentando a satisfação do cliente.
- Redução de erros manuais e custos operacionais por meio da automação inteligente de processos.
- Governança de dados mais forte com total transparência por meio dos fluxos de trabalho do Databricks e dos painéis do MLFlow.
Indicium + Databricks: Potencializando a excelência de serviço orientada por IA
A Indicium proporcionou um impacto mensurável rapidamente. Com a estrutura de entrega IndiMesh, aceleramos todas as fases, desde o projeto até a implementação. Isso garantiu velocidade, escalabilidade e governança. Nossa experiência em IA no Databricks nos ajudou a reunir PNL, análise de sentimentos e modelos RAG em um único ambiente.
A plataforma unificada da Databricks forneceu a base de nível empresarial que o projeto exigia. Ela suporta ingestão, orquestração, treinamento de modelos e monitoramento com segurança e escala. Por meio do Databricks Workflows e do MLFlow, o cliente obteve visibilidade total de cada etapa do ciclo de vida da IA. Isso garantiu transparência, reprodutibilidade e conformidade.
A Indicium conduziu a transformação do início ao fim. Treinamos as equipes para entender os resultados da IA e criamos ciclos de feedback para manter os modelos aprimorados. Também estabelecemos a governança para garantir a confiabilidade. Juntas, a Indicium e a Databricks substituíram um fluxo de trabalho manual por uma operação inteligente de IA criada para escala, precisão e melhoria contínua.
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