Chatbot

, Published in Vencedores 2018

BANCO DO BRASIL

Evolução do Assistente Inteligente Cognitivo para a Rede de Atendimento
Assistente Cognitivo com transbordo para Atendimento Humano
Novo modelo de atendimento
Assistente Inteligente para M¡dias Sociais - Twitter, Facebook e WhatsApp
Mecanismos de Aferição de Qualidade Cognitiva
Novo Modelo de Curadoria
Orquestrador cognitivo
PoC (Prova de Conceito) - Soluções Cognitivas

 

 

 

Banco do Brasil amplia aplicações de IA no atendimento

 

 

 Do Banco do Brasil, Anderson Carlos Pascini, assistente empresarial TI; Leonardo Queiroz da Silva, analista TI A; Bruno Franco Sgarbosa Miranda, analista TI A; Leonardo Pereira Rodrigues, analista TI A; Paula Graciele Christ, analista TI A; Massato Takaki de Almeida, analista TI A; Caio Cesar Pereira Soares, assistente empresarial TI; Jair Otharan Nunes, assistente empresarial TI; Ana Paula de Barcellos Shah, analista TI A; Aguida Santos Dantas, analista TI B; Ana Paula da Silva, assistente empresarial TI; Joel Valim, assistente empresarial TI; Fabio Alves dos Santos, analista TI A

 

Instituição torna mais eficiente o uso de chatbots, melhorando a gestão das soluções, as funcionalidades e a qualidade dos serviços prestados aos clientes

O Banco do Brasil segue protagonizando iniciativas de ponta no terreno da computação cognitiva, notadamente no atendimento aos clientes. Por isso, a instituição foi a grande vencedora na categoria Chatbot do Prêmio efinance ao apresentar um avantajado conjunto de oito cases.

Para melhorar as interações com sua base de correntistas, o BB ampliou o uso de Inteligência Artificial (IA) com uma série de iniciativas, entre as quais se encontra o projeto Evolução do Assistente Inteligente Cognitivo para Rede de Atendimento ao Cliente.

O escopo foi o de ampliar para toda a rede de atendimento de varejo a solução de IA na resolução de dúvidas e problemas sobre os vários assuntos tratados. Mobilizaram-se, assim, assistentes inteligentes em chatbots ativados na Plataforma BB em ambiente Web.

Buscou-se empregar a tecnologia para auxiliar os funcionários de atendimento no intuito de responder a questionamentos relacionados a ACL, Consórcios, Brasilprev, Cobrança, FCO Empresarial, Gestão de Pessoas, Pronaf, Soluções de Dívidas e Tarifas e Serviços.

O número de áreas vem aumentando desde a implantação do primeiro assistente inteligente no Banco do Brasil, em fevereiro de 2017. Estão em fase de piloto outros 10 assuntos: Assistente de Investimentos, Cadastro, Cartões, Conta Corrente, Empréstimos e Financiamentos, Finame, Garantias, Suporte Técnico, Soluções de Segurança e Capital de Giro.

Os resultados refletem-se diretamente na qualidade do atendimento dos clientes, com a diminuição do tempo na busca de informações, a padronização das respostas aos correntistas e o aumento na satisfação com os relacionamentos estabelecidos.

Transbordo para atendimento humano - Em que pese a maturidade alcançada pela tecnologia de Inteligência Artificial, ela ainda carece de constante aperfeiçoamento/aprendizado. Assim, o BB decidiu prover no mesmo canal o atendimento humano e o automatizado. Esta ampliação do escopo foi materializada pelo projeto Assistente Cognitivo com Transbordo para Atendimento Humano.

Em outras palavras, associaram-se em uma única solução as duas modalidades de interação com o público. Assim, o usuário do Assistente Cognitivo Inteligente para SAC e Help Desk do BB e também o usuário da mídia Whatsapp, em interface conversacional, utilizando linguagem natural, podem alternar entre o atendimento automatizado e o humano provido por solução de gerenciamento de atendimento e chat online.

O acesso ocorre via Portal BB e em breve poderá ser feito na Plataforma de Atendimento, interna a funcionários, nos principais canais do BB e em mídias sociais. O chatbot é acionado pelo cliente no momento em que ele sentir necessidade de ajuda para acesso à área de autoatendimento do banco.

O direcionamento do cliente a um atendente humano é feito de acordo com o seu perfil, por meio de integração com os legados do banco, fornecendo informações para o CRM, e conforme outros serviços cognitivos que possibilitem a análise de sentimento do cliente e até o uso de mediação quando necessário, trazendo maior qualidade ao atendimento.

Os resultados são perceptíveis na melhoria da qualidade e do tempo de atendimento, na facilidade de uso da solução, na padronização das respostas para linguagem do cliente e no aumento de satisfação do público atendido.

Autoatendimento pelas mídias sociais - Diante do crescimento exponencial do número de usuários das mídias sociais, tornou-se necessário para o Banco do Brasil desenvolver soluções para permitir aos clientes, com apoio de um chatbot, o acesso universal ao autoatendimento pelo Facebook Messenger, Twitter Direct Messenger e WhatsApp, com suporte a operações.

Foi então implantado o projeto Assistente Inteligente para Mídias Sociais – Twitter, Facebook e WhatsApp, que possibilita atender aos clientes de todos os segmentos - pessoa física, jurídica ou setor público -, oferecendo-lhes uma solução completa de autoatendimento móvel, com maior flexibilidade, mobilidade e conveniência.

O assistente para mídias sociais está integrado à Plataforma BB e o acesso é realizado de forma segura, utilizando autenticação para cada dispositivo. Ele possibilita que os clientes possam realizar as mais variadas transações através do Facebook Messenger e a disponibilização de novos canais ágeis (Twitter e WhatsApp) para atendimento de demandas, consultas e esclarecimento de dúvidas.

Com a empreitada, a instituição visou aumentar a segurança – todas as transações são criptografadas – e minimizar riscos, pelo alto grau de automação do BB Mobile Banking, além de fortalecer a presença do BB nas mídias sociais e ampliar a participação dos canais virtuais no total de operações realizadas pelos clientes.

Como as transações são realizadas via chatbot, o banco precisou subir mais um degrau no uso da Inteligência Artificial. Para tanto, houve integração entre a solução cognitiva do BB – NIA, Negócios em Inteligência Artificial – e a solução do fornecedor.

Com a entrada no ar, o atendimento é feito por meio do assistente virtual do banco, que já funciona para tirar dúvidas de clientes por chatbot no Messenger do Facebook. Agora, com a possibilidade de realizar transações bancárias, a estratégia prevê o aprimoramento das respostas via IA e a integração das interações com os sistemas de informação do BB.

Qualidade na computação cognitiva - No mundo da computação cognitiva, um dos desafios mais prementes é assegurar a qualidade da base de conhecimentos que apoiará o funcionamento dos sistemas. Foi para contemplar esta demanda que o Banco do Brasil empreendeu o projeto Mecanismos de Aferição de Qualidade Cognitiva.

Num chatbot, ou seja, no agente que se utiliza de técnicas de inteligência artificial para o processamento de linguagem humana para entender o que uma pessoa fala, o conhecimento sobre cada assunto tratado pelo robô é armazenado numa base de conhecimento, tecnicamente chamada de “corpus”.

O projeto tem como premissa mensurar e melhorar a assertividade do “corpus” de conhecimento, gerando resultados a partir de análises estatísticas de testes realizados com a base construída pelo curador do conhecimento, ou seja, o analista da área de negócio.

Para que a conversa entre o humano e a máquina seja fluida, é necessário que o “corpus” esteja treinado com exemplos significativos e distribuídos corretamente entre as classes de intenções para o entendimento do que o humano está falando ou escrevendo.

É desta necessidade que surge o mecanismo verificador de qualidade dos “corpora”, ou seja, um agente capaz de identificar os erros e apontar as necessidades de ajustes no conhecimento, para o treinamento da solução e o aumento da assertividade nas interações.

Em outros termos, tratava-se de fornecer aos funcionários que atuam na curadoria do conhecimento uma ferramenta que possibilite a melhor gestão do conhecimento e da aprendizagem de máquina. Com isso, diminui-se o tempo gasto na análise empírica dos dados e automatizam-se em um único algoritmo vários conceitos estatísticos de análise.

Novo modelo de atendimento - Em tempos de transformação digital e de multiplicação sem precedentes das interações em diversas mídias, o BB arquitetou uma maneira distinta de interfacear com sua imensa base de clientes. O projeto Novo Modelo de Atendimento tem por principal objetivo ampliar a possibilidade de atendimento digital, tornando possível a integração dos mais distintos canais, recorrendo à Inteligência Artificial e ao atendimento humano.

O projeto consiste na idealização, desenho e implementação de um novo modelo que responda de forma eficiente não apenas às demandas do cliente como também às necessidades de integração com todos os sistemas do banco.

A constatação inicial dos gestores do BB era de que se torna cada vez mais complexo o desafio de prestar um serviço que cumpra a expectativa do usuário, já que, junto com as mudanças do mundo digital, também mudam seus padrões de exigência e sua tolerância frente às dificuldades.

Neste contexto, além de se conhecer melhor o cliente, era imperativo expandir a interconexão das diversas mídias sociais com o ecossistema do banco, unindo a prestação de serviços de atendimento e o acesso a produtos  com os recursos de Inteligência Artificial. Assim, promoveu-se a integração dos assistentes virtuais aos diversos sistemas internos do banco e seus atendentes humanos.

Com base nas informações, preferências e demandas colocadas, a meta era identificar o momento em que se devem utilizar os benefícios da IA e em que situações se pode recorrer às qualidades únicas de um ser humano.

O novo modelo cria uma nova forma de se relacionar com o cliente, expandindo a comunicação em outras interfaces de comunicação. Através da integração entre sistemas e plataformas de atendimento, é possível obter a rastreabilidade dos contatos, o que permitirá não apenas auxiliar o modelo cognitivo no caso de atendimento robotizado e/ou humano, mas permitir a análise dessas informações, trazendo uma constante melhoria do atendimento e dos modelos de negócio.

Remodelagem na curadoria do conhecimento - Devido a limitações das ferramentas de IA existentes no mercado e à vasta gama de assuntos existentes no Banco do Brasil, era preciso empreender uma remodelagem no processo atual de curadoria do conhecimento. Foi assim levado à frente o projeto Novo Modelo de Curadoria.

Havia efetivamente limitações na quantidade de intenções e exemplos utilizados, o que se agrava em uma organização do porte do Banco do Brasil. Com o enorme número de assuntos abordados, os limites foram atingidos rapidamente.

O escopo, em outros termos, era conseguir atender a grande quantidade de assuntos complexos existentes no BB, utilizando a computação cognitiva, através dos chatbots, de maneira assertiva e com um alto nível de confiança.

Com a mobilização de chatbots para atendimento interno e externo no Banco do Brasil, foi-se analisando, monitorando e verificando a necessidade de melhorias. Nesse sentido, criaram-se boas práticas no processo de curadoria do conhecimento.

Mediante essas boas práticas e a utilização de um roteador para vários “corpora” de conhecimento, a expectativa é atender a grande demanda de assuntos complexos, oriundas das diversas diretorias hoje atendidas dentro do Banco do Brasil.

Orquestrador cognitivo - A fim de proporcionar um atendimento mais abrangente e eficaz aos usuários por meio de chatbots, o Banco do Brasil criou um orquestrador cognitivo, capaz de resumir o conhecimento disperso em inúmeras bases, interagir com o público e direcionar os questionamentos ao “corpus” correto. Este case vencedor recebeu justamente o nome de Orquestrador Cognitivo.

Em virtude desta implementação, o usuário tem a sensação de estar conversando com um único ente, um único robô que é capaz de dominar todos os assuntos relativos ao banco. Desta maneira, o orquestrador elimina a necessidade de existirem inúmeros robôs especialistas.

Este processo orquestrado de atendimento se efetiva de forma transparente e imperceptível ao interlocutor, trafegando de maneira fluida entre vários assuntos. Nesse sentido, o orquestrador somado aos “corpora” individuais comporiam uma espécie de cérebro corporativo.

A premissa que pautou o encaminhamento desta iniciativa é que chatbot generalista traria maior agilidade aos processos negociais, resultando em maior eficiência operacional e maior assertividade nas interações com os usuários.

Prova de conceito de soluções cognitivas - Diante da demanda crescente das áreas de negócio internas, o Banco do Brasil conduziu a iniciativa de prospectar e testar soluções disruptivas de computação cognitiva. O objetivo era cumprir os objetivos estratégicos relacionados à melhoria do atendimento do cliente e da eficiência operacional, além de contemplar os severos requisitos regulatórios que incidem sobre a indústria financeira.

Como diretiva para a realização do projeto, visando testar a maior quantidade possível de APIs associadas a necessidades de setores internos da organização, foi formalizada uma PoC (Prova de Conceito). Optou-se por utilizar o modelo de salas ágeis baseado na metodologia Scrum. Foi executado então o empreendimento PoC Soluções Cognitivas.

Situando retrospectivamente a origem desta iniciativa, na estratégia corporativa do BB delineada para o quinquênio 2018-2022, foram estabelecidas as metas de centrar o foco no cliente, melhorar a eficiência, intensificar a transformação digital e aprimorar das competências digitais e de lideranças.

Diversas áreas gestoras do BB passaram a requisitar soluções cognitivas. Com isso, foram identificadas várias oportunidades de aplicação destas tecnologias, principalmente envolvendo a automatização de tarefas e a criação de assistentes pessoais para clientes e funcionários, como chatbots em mídias sociais e de suporte a dúvidas de funcionários, os quais foram objeto de testes na Prova de Conceito.

No ambiente de testes criado, o fornecedor da solução dispunha de uma extensa gama de serviços cognitivos, a maioria ofertados em nuvem, que podiam ser acessados pelos usuários através de uma simples chamada de API. Estas aplicações utilizam poderosos algoritmos baseados em métodos naturais de interação que envolvem alguns dos nossos sentidos, como a visão, a audição e a fala. Desta forma, os computadores puderam compreender e interpretar melhor as necessidades humanas de maneira mais simples e natural