Aplicativo Jurídico

, Published in Vencedores 2018

BANCO DO BRASIL

Automatização do Processo de Triagem de Ofícios Jurídicos com Uso das Tecnologias Big Data, Algoritmos de Aprendizado de Máquina e NLP

 

 

 

BB melhora eficiência operacional com automação da triagem de ofícios jurídicos

 

 

 Do Banco do Brasil, Eduardo Gomes Piza, gerente de Equipe; Vitor Murilo Rodrigues Marcelino Dias, analista TI C; Fabiana Lauxen, gerente de Equipe; e Leonardo Kazuyoshi Benassi Uno, gerente de Divisão.

 

Com essa solução, banco obteve uma economia de aproximadamente R$ 3 milhões, num período de 12 meses

Ao automatizar 80% da triagem de ofícios jurídicos, o Banco do Brasil reduziu o prazo desse processo de dois dias para 30 minutos, o que contribuiu para melhorar a eficiência operacional e reduzir o tempo de atendimento. Isso foi possível graças ao projeto Automatização do Processo de Triagem de Ofícios Jurídicos com Uso das Tecnologias Big Data, Algoritmos de Aprendizado de Máquina e NLP, que conferiu ao BB o prêmio efinance, na categoria Aplicativo Jurídico. Inédita, a solução foi eleita por aprimorar o fluxo da triagem com as tecnologias de aprendizado de máquina, reconhecimento de imagem e extração de padrões de texto.

A automatização do processo de triagem beneficiou o banco, por apresentar um atendimento mais eficaz junto aos órgãos com os quais se relaciona. E ao diminuir a quantidade de funcionários envolvidos na tarefa, o BB obteve uma economia de quase R$ 3 milhões em 12 meses. Os funcionários foram alocados para o atendimento dos processos, contribuindo para a melhoria da qualidade.

O BB poderá economizar ainda mais com a redução de multas por decurso de prazo que, segundo estimativas, pode chegar a R$ 4 milhões por ano. Uma conta que não é fácil de ser feita, pois não foram mensurados os valores da multa e o volume de processos enquadrados nessa situação. Em 2017, o BB recebeu 500 mil ofícios jurídicos. Pelo alto volume, atender prontamente os que têm prazo de até 24 horas é fundamental para minimizar perdas com multas.

Para desenvolver a solução de automação, o banco não precisou investir em equipamentos ou software e aproveitou a estrutura instalada. O investimento de cerca de R$ 200 mil é referente ao tempo e ao treinamento das áreas.

Os documentos são digitalizados e enviados ao Portal Jurídico para a análise e triagem pelo Centro de Operações, onde o trabalho é dividido em duas etapas. A primeira envolve a classificação do ofício e a segunda o encaminhamento para os funcionários especializados. A preocupação era reduzir o gasto de pessoas com atividade de baixa complexidade, pois a identificação consumia, em média, um dia útil do atendimento ou de resposta à demanda.

O projeto é uma solução integrada de Big Data com sistemas corporativos já usados pela instituição, trazendo o Analytics para o nível transacional. Entre outros benefícios, ele promete resolver o problema do aprendizado de algoritmos também conhecido como curadoria. Isso porque algoritmos supervisionados normalmente perdem a acurácia com o tempo e geralmente as aplicações colhem as evidências de erro e separadamente fazem o aprendizado.

Já na proposta do BB, assim que o usuário identifica uma classificação incorreta e realiza a atualização da mesma, esta correção é enviada imediatamente ao Big Data. Dessa forma, o algoritmo demora mais para se deteriorar. O sistema possui três serviços de integração entre o Portal Jurídico e o Analytics. Um deles possibilita atualizar o ofício recebido, que fica armazenado no GED, informando o número do processo e número do documento para facilitar a recuperação pelo Big Data.

O ofício já recebido pode ser classificado pelo Analytics que recupera o documento diretamente na base de dados. Se identificar algum erro, o mesmo é publicado. Se em 30 minutos ele não fizer a classificação ou se a mesma apresentou algum erro, o documento é enviado para o processo manual. O sistema busca aprimorar os parâmetros de ofícios recebidos com a publicação de serviço que contempla os atributos corrigidos para garantir que o aprendizado da máquina seja contínuo.

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