DataFlow AI

Um dos maiores bancos do Brasil enfrentava dois desafios críticos que afetavam tanto a organização dos dados dos clientes quanto a precisão das operações de câmbio.

O primeiro desafio era padronizar os nomes dos clientes, que vinham em diferentes línguas, ou seja, com sufixos e acrônimos ou em ordem invertida (sobrenome antes do nome).

O segundo desafio envolvia a ajudar o cliente a realizar a escolha correta dos códigos de câmbio para diferentes tipos de transações, como aluguel, tratamento de saúde e turismo, entre outros.

A lista extensa de códigos dificultava a seleção, levando muitos clientes a escolherem códigos incorretos, o que afetava a conformidade e a precisão das operações.

A BRQ desenvolveu uma solução baseada em GPT-4 da OpenAI, criando um chat inteligente com a tecnologia de smart conversation para resolver esses desafios.

Para o problema dos códigos de câmbio, o chat permitia que os clientes interagissem com a IA para identificar rapidamente o código correto para cada tipo de transação, conforme os documentos do Banco Central.

Para a questão da organização dos nomes, a IA automatizava a separação de nomes e sobrenomes, removendo sufixos e acrônimos, e padronizando as informações para melhorar a qualidade dos dados.

A solução facilitou o processo para os clientes e garantiu que os dados armazenados fossem precisos e consistentes, além disso, a implementação do chat de IA resultou em uma melhoria na qualidade dos dados dos clientes.

Ainda mais: a própria experiência do cliente foi aprimorada, pois puderam obter rapidamente o código de câmbio correto sem a necessidade de longas pesquisas, tornando o processo mais agradável e eficiente.

Por fim, a automatização da organização dos nomes facilitou a análise de dados e melhorou a confiabilidade das informações para o banco.