Principais casos de uso para automação com IA generativa

Mais de 60 casos de uso principais para automação com IA generativa

Poucas tecnologias entraram em cena da mesma forma que a IA generativa, que eclodiu no cenário mundial e na economia global. Logo no primeiro ano, a IA generativa quebrou recordes de crescimento/adoção e continua a surpreender com o tamanho e o escopo do impacto crescente atual em todo o espectro do trabalho, da vida e dos setores. Uma avaliação da McKinsey, considerando apenas 16 casos de uso em todos os setores, estimou US$ 4,4 trilhões em impacto econômico por ano.

O que é IA generativa?

IA generativa é um tipo de tecnologia de inteligência artificial (IA) treinada em modelos fundamentais, em geral em grandes modelos de linguagem (LLMs), com a capacidade de entender entradas de linguagem natural (e, de forma crucial, a intenção da entrada) e responder com conteúdo útil quando não houver uma única resposta correta. A IA generativa tem a capacidade de analisar conjuntos de dados grandes e não estruturados e criar conteúdo original em uma variedade de modalidades; a principal é o texto, mas cada vez mais em outros formatos como imagens, códigos de computador e sons.

Para fazer uma analogia, pense nela como um parceiro que aprende rápido e é criativo e inteligente (mas nem sempre confiável) para qualquer projeto de trabalho. Por isso o uso amplo como ferramenta autônoma para criar relatórios, campanhas de e-mail, traduções etc. Ao gerar conteúdo original e preciso, a IA generativa fornece um considerável aumento de produtividade.

Como os recursos beneficiam o negócio?

O valor projetado da IA generativa entre os setores e funções é enorme, mas alguns setores podem se beneficiar mais e de forma precoce em comparação com os outros. Portanto, é ainda mais crucial entender as aplicações da IA generativa e os casos de uso específicos ao setor. Porém, pode ser um desafio entender o que significam as capacidades da IA generativa na prática. Além de ser um assistente de criação de conteúdo (com sinais de alerta significativos de segurança, privacidade e precisão), os líderes de negócios de todos os setores e funções estão perguntando: quais são os casos de uso aplicáveis para a IA generativa no momento?

Para reduzir a diferença entre as aplicações potenciais (que são amplas e vagas) e as de negócios do mundo real, este artigo apresenta casos de uso de IA generativa por função de trabalho e setor. O objetivo é abrir caminhos para concretizar o potencial da tecnologia, seja ao implementar um caso de uso de forma direta ou usá-la como ponto de partida para brainstorming/desenvolvimento de aplicações para as necessidades de negócios exclusivas. O compêndio de casos de uso de IA generativa tem como objetivo impulsionar a jornada para concretizar o potencial da IA generativa.

O que saber antes de começar a usar a IA generativa

Uma parte essencial da preparação para aplicar a IA generativa é entender os riscos potenciais e preocupações que acompanham a tecnologia, bem como a forma de amenizá-los.

Segurança de dados

A proteção de dados confidenciais, sejam eles PII ou informações de negócios exclusivas, contra acesso não autorizado ou uso indevido é uma preocupação primordial ao introduzir uma nova tecnologia. Para a IA generativa, as questões de segurança devem abordar as camadas inerentes da tecnologia (modelo fundamental, fornecedor de qualquer complemento/plug-in de terceiros).

Comece fazendo perguntas importantes como: quem pode acessar os dados de treinamento que podem incluir informações confidenciais? Como o provedor protege os dados contra violações? A necessidade é garantir uma criptografia forte, escolher modelos seguros de IA e estabelecer controles de acesso rigorosos para o uso da IA generativa.

Preocupações regulatórias e sobre privacidade

Os modelos de IA generativa são baseados em enormes volumes de dados, e o uso de dados pessoais e de propriedade intelectual gera preocupações significativas sobre privacidade e regulamentação. É fundamental incorporar a aprovação do cliente para o uso de dados, garantindo o alinhamento com os padrões de conformidade, corporativos e do setor como GDPR, PII e HIPAA.

À medida que mais regiões estabelecem e modificam leis sobre direitos de propriedade intelectual, proteção de dados e segurança, é essencial que as empresas estabeleçam políticas e governança sólidas de IA generativa.

Precisão e viés

As verificações da realidade são exigidas. A IA generativa tem um histórico de alucinações, isto é, de inventar coisas sem qualquer indicação de que o conteúdo fornecido inclui informações falsas ou fabricadas. Além disso, os resultados podem conter um viés inerente, que pode ter ramificações políticas ou até mesmo legais para as empresas. A experiência e a supervisão humanas são necessárias para garantir a precisão dos dados e dos resultados do sistema.

Uma boa notícia! Os controles de segurança e privacidade estão disponíveis

Com todo o potencial, e todos os riscos, da IA generativa, colocá-la no contexto da Automação Inteligente é um passo crucial para concretizar o valor potencial. A oportunidade de acelerar os ganhos de produtividade empresarial e dar o próximo passo na jornada da hiperautomação e da automação de processos de ponta a ponta começa com a plataforma de automação certa para trazer, com segurança, a nova tecnologia aos fluxos de trabalho de negócios.

O principal caminho para as empresas alcançarem controles de segurança, privacidade e precisão é aproveitar a IA generativa por meio de uma plataforma segura de Automação Inteligente, que oferece orquestração de ponta a ponta entre os sistemas e usuários com governança e proteções integradas para facilitar o uso seguro e efetivo da IA generativa.

O segredo é orquestrar a IA generativa como parte das automações de processos de multietapas e vários sistemas com uma plataforma de orquestração empresarial que tem as ferramentas, proteções, governança, análises e integrações abrangentes, entre outros, necessários para implantar as automações infundidas por IA nas operações empresariais.

Como funciona a lista de casos de uso de IA generativa

A coleção de casos de uso tem como objetivo dar forma ao valor real da IA generativa disponível para todas as organizações no momento, além de ilustrar as implantações que geram valor substancial. O objetivo é orientar as organizações enquanto exploram o poder da combinação entre a automação e a IA.

Projetada como um catálogo de localização rápida de aplicações de IA generativa por função de negócios e por setor, a lista tem como objetivo ajudar a gerar ideias e inspirar a começar hoje. À medida que a IA generativa avança de forma estável e as organizações começam a capitalizar as capacidades, os casos de uso valiosos, novos e impactantes surgirão ainda mais rápido do que agora. Volte para obter mais atualizações!

Casos de uso de IA generativa por função de negócios

Atendimento ao cliente

Solução de reclamações

A carga de trabalho de atendimento ao cliente em todos os setores teve um aumento drástico nos últimos anos, com o volume de chamadas aumentando em até 600%. A IA generativa combinada com a Automação Inteligente pode oferecer suporte à solução de reclamações de atendimento ao cliente com mais rapidez e qualidade em escala, ajudando os agentes a recuperar informações em tempo real e na capacidade de resolver casos de forma rápida em um único aplicativo principal (por exemplo, o Salesforce).

É um caso em que uma nova solicitação do cliente aciona a recuperação automatizada dos dados do cliente de sistemas diferentes. A IA generativa entrega os arquivos do caso a um agente de atendimento ao cliente para revisão. A IA generativa cria uma resposta de e-mail personalizada em segundos, que pode ser enviada usando um assistente de automação do mesmo aplicativo de trabalho. O resultado é o aumento na eficiência e na qualidade da resposta.

Triagem e resposta a solicitações por e-mail de informações de pedidos

Um dos maiores desafios da triagem das consultas de clientes é o grande volume de interações com o cliente. No nível empresarial, o atendimento ao cliente pode receber centenas de milhares de consultas a cada dia. As consultas em setores como saúde, bancário e seguros são muitas vezes complexas, com altos riscos financeiros e pessoais. Pode ser um desafio para os agentes navegar de forma rápida por vários sistemas, triar a consulta para a equipe certa e responder com a expertise mais atualizada em tempo hábil.

É um caso em que a IA generativa e a Automação Inteligente podem oferecer suporte à triagem e agilizar a resposta no atendimento ao cliente. Uma nova consulta do cliente é processada pela Document Automation para extrair informações do cliente. A IA generativa analisa os dados e prevê a probabilidade de resolução do problema, com recomendações de ações baseadas na avaliação. A automação pode empregar a recomendação escolhida para encaminhar para o processamento e a atualização do sistema ERP. A IA generativa pode criar comunicações de acompanhamento, como um e-mail para o cliente solicitando mais informações.

Análise do sentimento de consulta do cliente

Muitas vezes, o tempo exigido para pesquisar e responder a uma consulta complexa do cliente é longo, comprometendo em grande parte a capacidade dos agentes de resolver o problema de forma rápida. Alguns casos podem ser complexos, como reclamações de clientes de companhias aéreas e pedidos de assistência médica negados, exigindo mais tempo e recursos para investigação e resolução. Os fluxos de trabalho de escalonamento muitas vezes são atrasados devido a informações inadequadas.

É um caso em que a IA generativa pode revisar e entender o contexto e a intenção de uma consulta recebida pelo atendimento ao cliente. A automação pode pesquisar resoluções relevantes correspondentes em uma base de conhecimento e, em seguida, a IA generativa pode elaborar respostas que correspondam à resolução e aos detalhes contextuais específicos da consulta. Para consultas simples, a resposta pode ser enviada de forma automática sem envolvimento do agente. Para questões complexas, o agente pode revisar o rascunho da resposta e prosseguir com o fluxo de trabalho.

Qualidade da resposta do cliente

A qualidade do atendimento ao cliente é um fator importante para a satisfação. No contexto empresarial do alto volume das consultas do cliente e da meta de resposta de alta velocidade, a qualidade da resposta é um fator difícil de controlar.

É um caso em que a automação com IA generativa pode analisar a qualidade do conteúdo da resposta à consulta do atendimento ao cliente antes que os agentes respondam. A automação pode retornar uma pontuação ou avaliação da qualidade da resposta. Respostas abaixo de um determinado limite podem acionar a IA generativa para escrever sugestões de conteúdo aprimorado para o agente usar.

Finanças e contabilidade

Detecte anomalias e discrepâncias nos relatórios e documentação financeira

As auditorias financeiras são um aspecto crítico das operações de negócios, garantindo que os dados financeiros sejam precisos e estejam em conformidade com os requisitos regulatórios. No entanto, as auditorias financeiras manuais são demoradas, propensas a erros e podem não ser capazes de identificar padrões complexos ou anomalias. Os resultados podem ser relatórios financeiros imprecisos, problemas de conformidade e riscos significativos de fraude e erros.

É um caso em que a IA generativa pode processar grandes volumes de dados financeiros de forma rápida, aproveitando algoritmos de aprendizagem automática para identificar irregularidades que poderiam ser ignoradas nas revisões manuais. A IA generativa pode examinar cada transação financeira ou contábil, identificando padrões que indicam fraude ou erros. A capacidade de aprender e se adaptar ao longo do tempo significa que os resultados melhorarão de forma proporcional às capacidades de detecção.

Negociação de descontos para fornecedores

As empresas definem orçamentos e requisitos, como descontos e condições de pagamento. Porém, comparar as demandas de um fornecedor com tendências, valores de commodities e custos dos concorrentes é demorado, tedioso e consome muitos recursos. O resultado são atrasos e perda de economias e descontos.

É um caso em que a IA generativa e a Automação Inteligente podem trabalhar para revisar acordos não estruturados e dados de tendências nas operações financeiras, comparar termos e recomendar ações, além de negociar as próximas etapas, reduzindo para questão de dias o tempo para chegar aos termos finais.

Dados financeiros precisos e oportunos

A análise e a previsão de dados financeiros são aspectos cruciais do planejamento de negócios, permitindo que as organizações tomem decisões informadas com base em avaliações e projeções precisas sobre a integridade financeira. No entanto, a análise e a previsão manuais de dados estão sujeitas a erros e podem levar muito tempo para revelar padrões ou anomalias complexas, expondo a organização a riscos aumentados.

É um caso de uso em que a combinação entre IA generativa e Automação Inteligente pode ajudar a reduzir erros, aprimorar o gerenciamento de riscos e acelerar o processo de relatórios financeiros. A automação pode coletar dados financeiros e contábeis atualizados, junto com documentos históricos e contextuais. A IA generativa pode revisar, analisar e sintetizar os dados para gerar relatórios e revelar padrões e discrepâncias, agilizando o processo para que os analistas permitam que a organização tome decisões mais informadas com base em dados financeiros precisos e oportunos, resultando em melhores desfechos de negócios.

Processamento de faturas

Contas a pagar (AP) é uma função trabalhosa que muitas vezes envolve a extração manual de dados de faturas de fornecedores para o sistema AP, como o SAP, levando até 90 dias para concluir o processo de fatura. A entrada manual de dados de faturas é a principal fonte de erros, que pode levar a atrasos nos pagamentos e outros problemas. Os regulamentos sobre segurança de dados e prevenção de fraudes também aumentam o escrutínio do processamento de faturas, aumentando o tempo e os recursos gastos no processo de faturamento, monitoramento e auditoria do processo.

Para o processamento de faturas, a IA generativa pode ajudar a aumentar a eficiência e economizar o tempo das equipes de contas a pagar, possibilitando a automação do processamento da fatura de ponta a ponta. A IA generativa pode sinalizar de forma rápida as discrepâncias entre faturas e formulários de ERP. A IA generativa é capaz de entender qualquer formato de fatura, inclusive os não estruturados e complexos, para identificar e capturar os detalhes exigidos como nomes de fornecedores, números de faturas e valores. Depois que uma fatura é processada, a IA generativa pode criar e-mails personalizados para enviar ao fornecedor.

Revisões de auditoria baseadas em riscos

Com o aumento do financiamento integrado e da digitalização, os auditores enfrentam um desafio cada vez maior: o grande volume de dados. A cada ano as transações financeiras se multiplicam, tornando a revisão manual e a identificação de riscos cada vez mais difíceis e demoradas. A adoção da IA generativa na auditoria economiza tempo, reduz custos e mitiga riscos.

Em revisões de auditoria, a IA generativa, com capacidade para processar grandes quantidades de dados e gerar insights significativos, pode identificar de forma rápida os padrões e tendências que podem escapar aos auditores humanos. A IA generativa pode fazer testes de auditoria por meio do reconhecimento avançado de padrões e modelagem preditiva, identificando atividades fraudulentas, erros e inconsistências. Ela pode determinar a frequência da auditoria com base na gravidade dos riscos, priorizar processos de alto risco e alocar recursos de forma efetiva. Além disso, gera resumos claros e concisos dos resultados da auditoria, facilitando que as partes interessadas financeiras e contábeis entendam os desfechos e tomem decisões informadas.

Relatório: MD&A

A preparação do rascunho da discussão e análise da gestão (MD&A) é um processo demorado, que muitas vezes leva semanas ou até meses para compilar, analisar e apresentar os dados financeiros em um formato abrangente e compreensível. Ao longo do caminho, o potencial de erro humano pode introduzir riscos no processo crítico. A aplicação da Automação Inteligente e da IA generativa à preparação de relatórios de MD&A, bem como outros demonstrativos financeiros internos e externos, pode reduzir de forma significativa o tempo exigido e, ao mesmo tempo, aumentar a precisão e a consistência dos dados.

Para a criação de demonstrativos financeiros, a IA generativa e a Automação Inteligente podem analisar de forma rápida grandes quantidades de dados financeiros para identificar as principais tendências, anomalias e destaques. Com os insights, a IA generativa pode criar um rascunho do relatório usando uma linguagem clara e concisa. Depois de revisada e aprovada, a IA generativa pode ajudar na tradução do relatório para idiomas adicionais e na elaboração de comunicações para acompanhar a entrega do relatório.

Resposta automática do fornecedor

A interação com fornecedores envolve inúmeras trocas de e-mail para discutir detalhes como especificações do produto, cronogramas de entrega e condições de pagamento. Responder de forma manual a cada caso pode ser demorado e sujeito a erros ou atrasos, o que pode ter um impacto negativo no relacionamento com o fornecedor.

Com a Automação Inteligente e a IA generativa, as organizações podem automatizar as interações com fornecedores. A IA generativa pode verificar os e-mails recebidos, entender o contexto e gerar respostas apropriadas. Combinada com a Automação Inteligente, pode responder de forma direta a consultas comuns como status de pedidos, confirmações de pagamento e prazos de entrega, liberando a equipe para lidar com questões mais complexas. A IA generativa também pode personalizar as respostas com base no perfil do fornecedor e nas interações anteriores, melhorando o relacionamento com o fornecedor. O processo pode reduzir o tempo de resposta de dias para minutos.

Risco e pesquisa do fornecedor

A avaliação de fornecedores potenciais envolve uma extensa revisão da estabilidade financeira, capacidade operacional e reputação. A pesquisa e a análise manuais podem levar semanas e ainda assim omitir informações cruciais.

Para avaliações de risco de fornecedores, a Automação Inteligente e a IA generativa podem agilizar o processo, coletando de forma automática os dados de diversas fontes como relatórios financeiros, artigos de notícias e publicações em redes sociais. Em seguida, podem analisar os dados para avaliar o nível de risco do fornecedor e destacar quaisquer sinais de alerta como instabilidade financeira, questões jurídicas ou avaliações negativas. As informações podem ajudar as empresas a tomar decisões informadas com rapidez e confiança.

Consultas sobre compras

Lidar com consultas sobre compras é uma tarefa crucial, mas demorada. As empresas recebem inúmeras perguntas sobre disponibilidade de produtos, preços, cronogramas de entrega e muito mais. Responder a cada consulta com rapidez e precisão é fundamental para estabelecer relacionamentos com o cliente e manter a satisfação.

É um caso em que a IA generativa e a Automação Inteligente podem automatizar o tratamento das consultas sobre compras. A IA generativa pode entender a natureza da consulta, acionando a automação para recuperar as informações necessárias dos sistemas da empresa e, em seguida, gerar uma resposta detalhada. Ela pode sinalizar as consultas complexas para intervenção humana. A abordagem pode reduzir de forma significativa o tempo de resposta e melhorar a precisão das respostas.

Revisão de contratos

A revisão de contratos é uma tarefa crucial que requer atenção meticulosa aos detalhes. As empresas precisam garantir que os termos e condições sejam favoráveis, cubram todos os requisitos de negócios e cumpram todos os regulamentos relevantes. No entanto, a revisão manual do contrato pode levar dias ou até semanas e está sujeita a erros.

Nas revisões de contratos, a IA generativa pode digitalizar o texto do contrato, identificar cláusulas-chave e compará-las com os termos padrão da empresa. Em seguida, pode sinalizar quaisquer termos desfavoráveis ou problemas de conformidade potenciais para uma análise adicional pela equipe de operações contratuais. O processo pode acelerar de forma significativa as revisões de contratos, reduzir erros e garantir que todos os contratos estejam alinhados aos requisitos de negócios.

Pagamentos em atraso

As empresas muitas vezes lidam com clientes que atrasam os pagamentos além da data de vencimento. Isso pode atrapalhar o fluxo de caixa e prejudicar as relações de negócios. Rastrear e acompanhar pagamentos em atraso de forma manual pode ser demorado, com o potencial de adicionar atrasos à recuperação de pagamentos e aumentar a carga de trabalho da equipe financeira.

É um caso em que a IA generativa e a Automação Inteligente podem agilizar o processo rastreando a data de vencimento da fatura, identificando faturas vencidas, calculando taxas atrasadas e gerando e-mails de lembrete personalizados. O processo de cobranças automatizadas também pode escalar os casos persistentes para ações futuras.

Reconciliação de faturas

A reconciliação de faturas envolve corresponder as faturas com os pedidos de compra e notas de entrega para verificar a precisão das transações. Qualquer discrepância pode resultar em perdas financeiras ou problemas de conformidade, mas o processo de reconciliação manual pode ser lento e sujeito a erros.

Com a IA generativa combinada com Automação Inteligente, é possível automatizar o processo de reconciliação de faturas. A IA generativa pode digitalizar documentos de fatura em qualquer formato, extrair detalhes relevantes e compará-los, sinalizando qualquer discrepância para uma investigação adicional e permitindo que as faturas reconciliadas sem erros prossigam para o processo automatizado. A automatização do processo pode acelerar de forma significativa a reconciliação, reduzir erros e garantir relatórios financeiros precisos.

Controles de SOX

A Lei Sarbanes-Oxley (SOX) exige que as empresas estabeleçam controles e procedimentos internos de relatórios financeiros para reduzir o risco de fraude. A implementação e o monitoramento dos controles pode ser complexa e, portanto, consumir tempo e recursos. Aplicar a Automação Inteligente com IA generativa pode ajudar a garantir a conformidade contínua, reduzir o risco de penalidades e economizar um tempo valioso de auditoria.

É um caso em que a IA generativa pode auxiliar o processo, verificando de forma automática as transações da empresa em relação aos controles SOX. Pode identificar qualquer violação e gerar relatórios detalhados para a equipe de auditoria, trabalhando com a automação para notificar e entregar relatórios às partes interessadas.

Detecção de fraude

As atividades fraudulentas podem resultar em perdas financeiras significativas e danos à reputação. A detecção de fraudes requer o monitoramento constante de transações e padrões que podem indicar atividades suspeitas. O monitoramento de transações quanto a sinais de possível fraude já se beneficiou com o surgimento de ferramentas de IA projetadas para se destacarem na detecção de esquemas de fraude sofisticados que podem escapar à supervisão manual.

É um caso em que a IA generativa e a Automação Inteligente podem melhorar ainda mais a detecção de fraudes analisando grandes volumes de dados para identificar padrões incomuns ou anomalias que possam indicar fraude. A sinalização de transações ou padrões de uso suspeitos pode acionar uma automação para alertar as equipes de segurança em tempo real, permitindo ações rápidas. O processo pode melhorar de forma significativa as taxas de detecção e reduzir o impacto da fraude, permitindo uma contenção mais rápida.

Contabilidade: provisões

O rastreamento preciso da provisão e a estimativa de pagamentos e recebimentos futuros envolvem identificar as transações que exigem provisões, estimar valores e corresponder as receitas e despesas com os períodos corretos. O processo é caracterizado por nuances e complexidades, principalmente no lado das despesas, que tornam a contabilização manual das provisões demorada e propensa a erros.

É um caso em que a IA generativa com Automação Inteligente pode automatizar o processo de provisão, identificando transações que exigem provisões, estimando valores e registrando-os no sistema contábil. A IA generativa também pode gerar relatórios com os detalhes de todas as provisões para revisão pela equipe financeira; após aprovação, os relatórios podem ser enviados de forma automática com a ajuda da Automação Inteligente. A abordagem pode garantir relatórios financeiros precisos, reduzir a carga de trabalho da equipe financeira e minimizar o risco de erros.

Orçamento e previsão

O orçamento e a previsão estão no centro das decisões de negócios e envolvem previsões complexas sobre receitas e despesas futuras. Analisar o desempenho passado, identificar tendências de mercado e avaliar os planos de negócios exigem uma análise diferenciada de dados abrangentes, o que torna difícil considerar todos os fatores relevantes.

É um caso em que a Automação Inteligente e a IA generativa podem ajudar, analisando os dados relevantes de forma automática e gerando orçamentos e previsões detalhadas. Também pode destacar riscos ou oportunidades potenciais com base nas previsões. A abordagem pode melhorar a precisão do orçamento e das previsões, permitir a tomada de decisões proativas e economizar um tempo valioso de planejamento.

Identificação de oportunidades para melhorar a rentabilidade

A identificação de oportunidades para melhorar a rentabilidade requer uma avaliação abrangente das operações de negócios, incluindo contratos, para encontrar áreas em que seja possível melhorar os termos, reduzir os custos ou aumentar a receita. É um trabalho valioso, mas de execução lenta, que requer um conhecimento profundo do negócio e a capacidade de analisar grandes quantidades de dados não estruturados.

É um caso em que o processo pode ser agilizado com a IA generativa e a Automação Inteligente, especialmente o Process Discovery, por meio da análise de processos de negócios e informações não estruturadas em operações, contratos e dados financeiros para destacar áreas com altos custos, baixa receita ou ineficiências.

Identificação de oportunidades de crescimento de receita

Identificar oportunidades de crescimento de receitas envolve análise estratégica e pensamento criativo para se concentrar em novos mercados, produtos ou estratégias que possam aumentar as vendas. É um trabalho complexo que requer um conhecimento profundo da indústria, mercados e segmentos de mercado relevantes, preferências do cliente e cenário competitivo. A coleta e a análise manual de informações consomem muito tempo e podem não capturar todas as oportunidades potenciais ou demorar muito, levando à perda de oportunidades de receita.

É um caso em que a IA generativa pode acelerar o processo, analisando as informações não estruturadas de forma automática, incluindo dados de mercado, comportamento do cliente e atividades da concorrência, para identificar caminhos potenciais para o crescimento da receita. Com base na análise, ela pode sugerir novos mercados para entrar, produtos para desenvolver ou estratégias para adotar. A abordagem pode acelerar o crescimento da receita, aumentar a competitividade e apoiar o planejamento estratégico.

Liquidez e otimização de capital

Gerenciar a liquidez e otimizar o capital é uma tarefa multifacetada, que exige uma compreensão intrincada das operações de negócios, tendências financeiras e indicadores econômicos. Os métodos tradicionais podem exigir um trabalho intenso e não capturar todas as nuances que influenciam o fluxo de caixa.

É um caso em que a IA generativa pode analisar grandes quantidades de dados financeiros, aprender padrões e prever fluxos de caixa futuros com base nos dados históricos e tendências de mercado. A Automação Inteligente pode então usar as previsões para otimizar a alocação de capital, garantindo que os fundos estejam disponíveis onde e quando forem necessários. O resultado é um gerenciamento melhor da liquidez, que reduz o risco de insuficiência de caixa e maximiza a eficiência do capital.

Gerenciamento de investimentos

Na complexa área de gerenciamento de investimentos, a diversidade e o volume dos dados estruturados e não estruturados (de gráficos e demonstrativos financeiros até relatórios industriais) são esmagadores, impondo um desafio aos métodos de análise existentes que muitas vezes não conseguem captar todo o espectro das dinâmicas do mercado e das preferências individuais dos investidores.

No gerenciamento de portfólio, a IA generativa pode analisar conjuntos de dados complexos e categorizar os investimentos com base em parâmetros geográficos, industriais, setoriais e de ESG. Usando os insights da pesquisa de investimento, a IA generativa também pode fornecer recomendações personalizadas para participações em portfólio de instrumentos financeiros como ETFs, ações, criptomoedas, títulos e fundos mútuos.

O valor da IA generativa para o gerenciamento de investimentos estende-se ao gerenciamento de riscos, no qual pode apoiar análises de risco detalhadas que cobrem riscos de liquidez, crédito e mercado e fornecer os respectivos níveis de confiança. Além disso, fornece análises de risco de cauda, gerando dados para testar o estresse do portfólio em cenários hipotéticos de condições de mercado. Por fim, mas não menos importante, a IA generativa pode criar relatórios para comunicar as análises de forma eficaz.

Otimização fiscal

A previsão e o planejamento de obrigações fiscais exigem tempo e recursos que continuam escassos nas equipes fiscais e financeiras: elas gastam quase três quartos do seu tempo em trabalhos de rotina como preparação de dados, cumprimento de declarações fiscais e reconciliação. Um planejamento fiscal preciso requer entender as leis tributárias, prever as obrigações fiscais e planejar estratégias para minimizar as obrigações fiscais.

É um caso em que a IA generativa pode analisar leis fiscais, dados fiscais históricos e finanças corporativas para prever com precisão as obrigações fiscais futuras e garantir o cumprimento das leis fiscais. Muitas vezes, os benefícios podem ser vistos de forma imediata, com uma empresa observando economias fiscais de US$ 120 milhões em três semanas.

Suporte para cobranças

A recuperação de dívidas é um aspecto crucial para manter um fluxo de caixa saudável. Com a evolução das regulamentações globais, a conformidade é um desafio constante para as equipes de cobrança, impactando o desempenho e complicando a integração de novos agentes.

É um caso em que a combinação entre IA generativa e Automação Inteligente pode impulsionar a eficiência, a qualidade e a tomada de decisões informadas. Com o monitoramento automatizado das chamadas em tempo real, a IA generativa pode ajudar os novos agentes mantendo-os em conformidade e acionando alertas quando as chamadas de cobrança não seguirem as práticas recomendadas de conformidade. Para aumentar a recuperação de dívidas por meio de estratégias de cobrança mais personalizadas, a IA generativa pode avaliar os dados históricos de cobrança, comportamentos de pagamento e fatores de mercado para recomendar abordagens de recuperação e prever o sucesso. Usando os dados das chamadas, a IA generativa pode fornecer análises de conformidade e identificar tendências como o aumento do uso de motivos específicos da falta de pagamento.

TI

Análise do sentimento de consulta do cliente ao suporte técnico de TI

Leva tempo responder a consultas complexas como reclamações de clientes de companhias aéreas ou pedidos de assistência médica negados, desafiando o objetivo da resolução rápida. Seja pesquisando o caso do cliente, preenchendo lacunas nas informações do cliente ou elaborando comunicações apropriadas, a IA generativa e a Automação Inteligente têm um grande potencial para acelerar a resposta e a resolução das dúvidas do cliente. Com a IA generativa, os agentes podem lidar com mais interações em menos tempo e chegar a uma resolução mais rápida, reduzindo os tempos de espera e melhorando a experiência do cliente.

É um caso em que a IA generativa pode ajudar na análise de sentimento de consulta ao atendimento ao cliente, entendendo o contexto e a intenção das mensagens recebidas dos clientes. Com a intenção categorizada e o sentimento identificado, a Automação Inteligente pode procurar a resolução relevante na base de conhecimento e iniciar ações de acompanhamento correspondentes, principalmente acionando a IA generativa para escrever uma comunicação de resposta para enviar de volta ao cliente ou, nos casos mais complexos, encaminhar um rascunho de resposta a um agente de atendimento ao cliente para revisão e próximas etapas.

Resposta automatizada de tickets de TI

Um aumento de tickets de suporte técnico na TI pode atrasar os tempos de resposta e impactar a produtividade. Com a IA generativa e a Automação Inteligente, é possível agilizar o processo de emissão de tickets de TI e melhorar a velocidade e a qualidade das respostas.

É um caso em que a IA generativa pode revisar de forma instantânea os tickets de TI recebidos, entendendo o tipo e a urgência do problema. Pode então gerar uma resposta apropriada ou propor uma solução com base em tickets e resoluções anteriores. A Automação Inteligente integrada fornece as respostas aos usuários, economizando um tempo valioso da equipe de suporte técnico e reduzindo o tempo de resolução para os usuários finais.

Classificação e triagem de tickets de suporte de TI

Classificar e triar os tickets de suporte técnico de TI é uma etapa crucial para garantir que os problemas sejam resolvidos dentro do prazo e pela equipe certa. A triagem manual é demorada e está em risco de erros, enquanto as regras de categorização automática são insensíveis à prioridade do ticket. Ao automatizar a classificação e a triagem com a ajuda da IA generativa, a equipe de TI pode se concentrar na resolução dos problemas e não na classificação dos tickets, melhorando a eficiência geral e a satisfação do cliente.

É um caso em que a IA generativa pode analisar os tickets de suporte recebidos e classificá-los com base no tipo de problema, gravidade, urgência e qualquer outro parâmetro relevante. Em seguida, pode fazer a triagem dos tickets, trabalhando com a Automação Inteligente integrada ao aplicativo de geração de tickets para encaminhá-los para a equipe ou a pessoa apropriada.

Análise de detecção de ameaças à segurança cibernética

As ameaças à segurança cibernética estão aumentando e evoluindo de forma constante e, assim, é desafiador para as equipes de segurança de TI identificar e responder a todas as ameaças a tempo de conter ou mitigar o risco de forma eficaz. A aplicação da IA generativa e Automação Inteligente oferece uma abordagem proativa à segurança cibernética para reduzir a vulnerabilidade e aumentar a resiliência da infraestrutura de TI.

É um caso em que a IA generativa pode ajudar, analisando o tráfego de rede, o comportamento do usuário e os logs do sistema para identificar possíveis ameaças à segurança. Pode prever a probabilidade de uma ameaça genuína e recomendar ações com base na avaliação. A Automação Inteligente pode acionar medidas de proteção imediatas quando uma ameaça é detectada, como isolar os sistemas afetados ou iniciar backups. A IA generativa também pode fornecer relatórios detalhados do incidente, auxiliando na análise pós-incidente e na prevenção de ameaças futuras.

Suporte de TI automatizado

Na busca por um suporte de TI contínuo, rápido e eficiente, muitas organizações estão lançando chatbots voltados ao funcionário para oferecer uma experiência de conversação automatizada. Embora os chatbots possam fornecer integração perfeita aos sistemas corporativos e acesso à base de conhecimento empresarial, eles não estão equipados para interpretar intenções, frustrando o potencial da ferramenta como um caminho mais rápido para informações e solução de problemas. Adicionar a IA generativa, no entanto, torna o suporte eficaz ao chatbot não apenas possível, mas também uma realidade.

É um caso em que a IA generativa pode ser adicionada a uma experiência de chatbot existente para entender a intenção. Em seguida, a Automação Inteligente trabalha para iniciar ações reais nos sistemas e dados com base no conteúdo da conversa do chat.

Manutenção e recuperação da automação

Manter as automações dos processos de negócios faz parte do panorama geral das operações digitais. As automações na produção precisam de ajustes devido a alterações em aplicativos, processos ou estruturas de dados subjacentes. A manutenção da automação é essencial para a governança da automação e para garantir a integridade dos processos de negócios automatizados; no entanto, identificar, diagnosticar e corrigir as falhas de automação de forma manual exige um tempo significativo do desenvolvedor de TI. Significa que, quando as automações falham, as operações podem parar por completo, interferindo na produtividade, na eficiência e nos custos.

Para a manutenção da automação, a IA generativa pode fazer um monitoramento contínuo das automações para detectar de forma automática as alterações nos aplicativos ou processos subjacentes que podem causar a falha de uma automação. A IA generativa pode então iniciar um processo de “autocorreção”, adaptando a automação às alterações da IU e recuperando o processo. Também pode fornecer recomendações para atualizar os caminhos dos elementos da UI dentro da automação e ajudar a garantir a continuidade, empregando um mecanismo de fallback. O processo de monitoramento, detecção e reparo é rastreável do início ao fim. A aplicação da IA generativa para manter e corrigir processos automatizados aumenta a resiliência da automação, reduzindo o tempo de inatividade, os custos de manutenção e a carga das equipes de TI.

Registro de eventos de segurança e notificações

Para manter uma postura proativa contra ameaças à segurança, as organizações de TI devem registrar os eventos de segurança com eficácia e notificar os administradores do sistema de forma rápida. Os processos manuais de rastreamento e notificação exigem o tempo dedicado de recursos de TI limitados e apresentam potencial para erro humano, o que pode levar a atrasos em responder a problemas críticos e colocar em risco a integridade dos sistemas e a segurança dos dados. Com a automação orientada por IA, as organizações podem automatizar os processos de notificação de resposta a incidentes, melhorar a postura geral de segurança de TI e reduzir a carga operacional das equipes de TI.

É um caso em que a IA generativa combinada com a automação pode impulsionar o monitoramento contínuo de eventos e a coleta de dados de ameaças de diversas fontes, incluindo registros do sistema, tráfego de rede e alertas de segurança. A IA generativa pode pré-processar todos os dados para identificar padrões ou atividades incomuns e permitir que a IA detecte anomalias em tempo real. Com base em critérios predefinidos, as ameaças detectadas podem acionar fluxos de trabalho automatizados para notificar de forma imediata os administradores do sistema para iniciar protocolos de resposta.

Encerramento do acesso não autorizado

O acesso não autorizado representa um risco contínuo para a segurança dos dados e sistemas de uma organização. A detecção do acesso não autorizado depende do monitoramento vigilante do sistema para que a TI possa interromper o acesso de forma imediata no momento em que for necessário. Qualquer etapa manual no processo cria uma abertura para erros e atrasos, colocando em risco os sistemas, os dados confidenciais e, por fim, a continuidade operacional. Ao aplicar IA generativa combinada com a automação, as organizações podem aumentar a eficácia do gerenciamento do acesso privilegiado com o monitoramento contínuo do acesso e alterações automatizadas no controle de acesso para garantir resposta instantânea, melhorar a postura de segurança e reduzir a carga das equipes de TI.

Para impedir o acesso não autorizado, as organizações de TI podem aproveitar a IA generativa para monitorar de forma contínua os registros de acesso, bem como as atividades de rede e os alertas de segurança. Em tempo real, a IA generativa pode analisar todas as fontes de dados para detectar padrões/anomalias que possam indicar tentativas de acesso não autorizado. Quando uma violação é identificada, a IA generativa pode acionar fluxos de trabalho automatizados para notificar os administradores relevantes e encerrar o acesso, ou executar processos de resposta predefinidos como bloquear contas suspeitas, revogar privilégios de acesso e realizar análises forenses para conter a ameaça.

Jurídico

Revisões de contratos

As equipes jurídicas gastam uma quantidade significativa de tempo na revisão meticulosa de contratos longos e complexos em busca de termos ou cláusulas que possam ser problemáticos, a fim de evitar armadilhas legais e de conformidade potenciais. A linguagem jurídica e a complexidade dos contratos também tendem a tornar os contratos intratáveis para as partes interessadas das empresas, dificultando uma compreensão clara dos termos e condições.

É um caso em que a IA generativa com a Automação Inteligente pode lidar com segurança com os dados confidenciais dos contratos. Pode aprender as diretrizes legais e regulamentos do setor para revisar de forma automática a conformidade dos contratos. Além disso, pode destacar áreas de preocupação, sugerir alterações e gerar resumos em linguagem simples para as partes interessadas.

Localização

Tradução de idiomas

No atual ambiente de negócios globalizado, traduzir o conteúdo corporativo para vários idiomas é essencial para a eficácia da comunicação e do engajamento. Os serviços de tradução manual são caros e o tempo de resposta pode ser maior do que o ritmo das demandas de negócios.

É um caso em que a IA generativa pode automatizar o processo de tradução. Pode entender o contexto e as nuances do conteúdo corporativo em uma cópia do site e dos materiais de marketing e traduzi-los de forma precisa para o idioma desejado. Além disso, a aplicação da Automação Inteligente pode agendar traduções automáticas de novos conteúdos, garantindo que as comunicações corporativas sejam oportunas e acessíveis a todas as partes interessadas, seja qual for o idioma.

Vendas

Alcance de vendas

O alcance de vendas efetivo é fundamental para impulsionar o crescimento dos negócios. No entanto, elaborar mensagens de divulgação personalizadas pode ser uma tarefa desafiadora e demorada.

É um caso em que a IA generativa para divulgação de vendas pode analisar os dados dos clientes, entender preferências e necessidades e gerar mensagens de divulgação persuasivas e personalizadas. A integração da IA generativa com a Automação Inteligente potencializa o processo de divulgação das vendas, garantindo uma comunicação oportuna e consistente com os clientes em potencial e aumentando as chances de conversão.

Limpeza dos dados de CRM

Uma das reclamações comuns das equipes de vendas é a má qualidade dos dados nos sistemas de CRM, o que afeta a precisão das análises e dificulta a tomada de decisões. No entanto, a limpeza manual dos dados é tediosa, ainda sujeita a erros e tende a cair na lista de prioridades dos administradores de vendas com falta de tempo.

É um caso em que a IA generativa pode automatizar o processo de limpeza de dados. Pode identificar e corrigir erros nos dados do CRM, remover duplicidades e preencher informações ausentes. Com a Automação Inteligente, os erros nos dados ou registros que poderiam exigir intervenção humana podem ser enviados para revisão. A combinação entre Automação Inteligente e IA generativa permite agendar a limpeza regular para manter os dados de CRM precisos e atualizados.

Operações de serviço

Integração do agente

Agora, mais do que nunca, à medida que a complexidade dos problemas dos clientes e o volume das solicitações de serviço aumentam, acertar na integração e no treinamento tornou-se uma peça crucial do quebra-cabeça, não apenas para impulsionar as métricas de serviço do dia a dia, mas também para obter o valor a longo prazo de agentes de serviço bem equipados e comprometidos. Na verdade, as equipes de atendimento ao cliente podem ser uma fonte oculta de talentos para as organizações. Porém, os processos de integração que seguem métodos tradicionais podem levar semanas para treinar os novos agentes de atendimento ao cliente e muito mais tempo para atingir o nível de conhecimento e habilidades de execução de um funcionário experiente.

É um caso em que combinar a IA generativa com um Automation Co-Pilot com IA pode acelerar a integração, conectando agentes de suporte ao cliente com conhecimento especializado e assistência ao fluxo de trabalho em tempo real, integrados ao aplicativo no qual trabalham. A IA generativa pode aproveitar de forma instantânea (e também fornecer atualizações) a base de conhecimento das operações de serviço, acessando diversas fontes de conhecimento como procedimentos, guias, manuais, white papers, etc., para revelar informações, fornecer expertise e orientar as ações dos agentes. Significa que os novos agentes podem ter acesso rápido às informações relevantes e receber orientação passo a passo sobre como lidar com questões complexas e quando iniciar fluxos de trabalho automatizados, reduzindo o tempo que levam para adquirir total proficiência na função.

Remoção de PII

A coleta e o processamento de informações de identificação pessoal (PII) representam um desafio constante para as operações de serviços. Identificar e tratar de forma correta (isto é, anonimizar e/ou excluir) as PII é essencial para manter a confiança do consumidor e também a conformidade regulatória. Grandes volumes de dados provenientes de múltiplas fontes agravam o desafio de tal forma que, mesmo com processos rigorosos em vigor e os melhores esforços, os erros humanos podem levar a divulgações acidentais, o que pode causar danos à reputação e multas regulatórias. A aplicação da IA generativa e da automação com IA pode ajudar a minimizar o risco de violações de dados, melhorar a conformidade e simplificar as operações de serviço.

Para a remoção das PII, a IA generativa pode alimentar um sistema de monitoramento automatizado e sempre ativo para analisar os dados que fluem e são gerados pelas operações de serviço, incluindo dados de tickets, relatórios de incidentes, interações com clientes e documentos e registros relacionados. O sistema com IA generativa pode ser treinado para identificar e sinalizar as PII nesses conjuntos de dados, com base em dados e padrões históricos e regras de conformidade.

Quando as PII são detectadas, ele pode acionar a automação para lidar com os dados de acordo com o tipo e o nível de confidencialidade. Por exemplo, a automação poderia anonimizar ou redigir dados de forma imediata ou suspender registros específicos para sinalizá-los para a revisão por um membro da equipe de operações de serviço. Em todos os casos, o sistema pode registrar cada ação para as necessidades de relatório e auditoria.

Classificação do ticket

Nas operações de serviço, lidar e classificar um fluxo de tickets recebidos em diversas categorias pode deixar as equipes em um constante modo de combate a incêndios. A triagem de tickets incompatíveis é uma fonte de ineficiência operacional e aumenta o tempo de resolução, o que afeta a qualidade geral do serviço, pois os agentes ficam sobrecarregados ao tentar equilibrar velocidade e precisão. Para a classificação de tickets, a combinação entre automação e IA generativa pode acelerar o processo, aumentar a precisão e reduzir a carga das equipes de operações de serviço.

É um caso em que a IA generativa pode ser aproveitada para criar um agente de IA para as operações de serviço. O agente de IA generativa é incorporado ao fluxo de trabalho de automação para monitorar de forma contínua os tickets recebidos e categorizá-los com base em características como tipo de problema, nível de prioridade e expertise necessária para resolver o problema. A classificação aciona as próximas etapas automatizadas para encaminhar os tickets de forma automática ao agente/equipe de serviço ou ao processo correto, com base em uma lógica predefinida. A IA generativa também pode fornecer insights sobre padrões e tendências de classificação de tickets para informar melhorias gerais nas operações de serviço.

Casos de uso de IA generativa por setor

Serviços bancários e financeiros

Disputas de transações (cartão de crédito, cheque/poupança)

Essencial para garantir a integridade e a confiança das contas do cliente e proteger contra fraudes, o tratamento de disputas nas transações continua a ser um processo bem manual. Os sistemas discrepantes e o volume crescente de disputas sobrecarregam um esforço já sujeito a erros e demorado.

É um caso em que a IA generativa e a Automação Inteligente podem trabalhar em conjunto para reduzir perdas transacionais, aumentar a eficiência operacional e melhorar a satisfação do cliente. A automação começa no recebimento das solicitações do cliente, que são registradas de forma automática na fila do Fiserv ou outro sistema bancário principal. Em seguida, a IA generativa e a automação examinam e resumem a solicitação do cliente e a enviam para um representante analisar.

O representante do banco pode lançar um fluxo de trabalho automatizado para recuperar dados históricos e relacionados em sistemas como ERP, pagamentos e CRM, que depois são resumidos pela IA generativa. Com as informações em mãos, o representante do banco pode julgar a transação contestada e iniciar ações associadas à resolução determinada via automação, com o apoio da IA generativa para redigir as comunicações adequadas ao cliente.

Detecção de fraude e investigação de SAR

A análise vigilante dos dados das transações para detectar um comportamento fraudulento potencial é vital para a integridade dos bancos e das empresas de serviços financeiros. A análise de detecção de fraude abrange diversas fontes de dados, desde registros de transações e informações de clientes, até dados externos incluindo listas de negação e listas de observação. A complexidade crescente da fraude e as altas taxas de falsos positivos podem sobrecarregar equipes de investigação que já têm poucos recursos e dificuldade para trabalhar em sistemas bancários distintos.

As barreiras de custo e tempo para as integrações do sistema continuam a impedir a detecção de fraudes em tempo real. Para detecção de fraudes e investigação de SAR, a IA generativa e a Automação Inteligente podem ajudar a reduzir perdas operacionais, aumentar a eficiência, melhorar a satisfação do cliente e fortalecer a conformidade regulatória.

É um caso em que um sistema sempre ativo, direcionado por IA generativa e automação, pode coletar e monitorar dados 24 horas por dia, enquanto analisa de forma contínua os padrões de comportamento, informações de dispositivos e atividades de rede social. A IA generativa pode pré-processar dados e depois analisá-los para identificar padrões de fraude potencial (por exemplo, identificar roubo, pagamentos/transferências não autorizados, abertura/encerramento não autorizado de conta, pedidos de crédito falsificados etc.) com base em informações históricas.

Quando as atividades ou transações suspeitas são identificadas, a IA generativa pode acionar fluxos de trabalho automatizados com tarefas imediatas para os investigadores agirem. Os dados estão disponíveis para uma análise detalhada e os investigadores podem solicitar informações adicionais com a ajuda de um assistente da automação ou acionar as próximas etapas automatizadas (por exemplo, retenções de transações, congelamentos de conta, negações de crédito etc.).

Monitoramento de transações AML

A conformidade com AML depende muito da expertise das pessoas que devem tomar decisões e seguir processos, o que às vezes pode levar a erros e inconsistências na identificação e denúncia de atividades suspeitas. O volume cada vez maior dos dados de transações representa um desafio significativo para bancos e instituições financeiras. Explorar a vasta quantidade de dados e lidar com a alta taxa de falsos positivos pode sobrecarregar os investigadores, levando a atrasos em transações legítimas e ao aumento de custos.

No monitoramento de transações AML, a introdução da IA generativa e da Automação Inteligente pode munir os investigadores com dados abrangentes para permitir julgamentos mais confiantes e iniciar as próximas etapas automatizadas como retenções de transações, congelamentos de conta etc. Isso reduz a carga dos investigadores, aumenta a eficiência operacional e garante um nível mais alto de conformidade com AML.

É um caso em que um sistema sempre ativo com IA generativa e automação pode ingerir e analisar de forma contínua e ininterrupta grandes volumes de dados de várias fontes, incluindo registros de transações, CRM, informações públicas na web e listas de observação. A IA generativa pode pré-processar e organizar os dados por valores de transação, tipos, dados demográficos do cliente e localização geográfica para facilitar a análise e a identificação de valores discrepantes e inconsistências.

A IA generativa pode aplicar os modelos de aprendizagem automática para identificar padrões com base em dados históricos de fraude potencial, como transações de alto risco, lavagem de dinheiro em potencial, financiamento do terrorismo, transações proibidas por sanções econômicas e outras atividades criminosas. Se o sistema detectar uma transação ou atividade suspeita, ele alertará a automação, acionando tarefas imediatas para que os investigadores tomem medidas. Os investigadores podem revisar todos os dados e solicitar dados adicionais usando um assistente de automação de forma direta no sistema bancário.

Decisão sobre aprovação de avaliação de crédito para empréstimos

A avaliação de crédito para empréstimos envolve avaliar o risco dos mutuários potenciais e determinar se atendem aos critérios da concessão do empréstimo. É um processo demorado e sujeito a erro humano, especialmente ao lidar com tipos complexos de empréstimos como hipotecas e empréstimos para automóveis, cartões de crédito e comerciais. O desafio é também ampliado pela necessidade de cumprir as leis de empréstimo justo e evitar viés ou discriminação ao tomar decisões.

Para decisões sobre aprovação de avaliação de crédito para empréstimos, a IA generativa traz velocidade, precisão e eficiência ao processo. Com a Automação Inteligente, a IA generativa pode analisar os detalhes de um candidato, extraindo e interpretando os dados necessários, e compará-los com os critérios de empréstimo predefinidos e dados históricos. A avaliação contribui para a decisão final, em que o avaliador de crédito pode acionar fluxos de trabalho de Automação Inteligente com a aprovação, ajuste ou recusa do empréstimo. Nos cenários de alto risco, as aplicações podem ser sinalizadas para revisão humana antes de passarem pela automação do fluxo de trabalho de decisão.

Decisão sobre limite de crédito

A decisão sobre limite de crédito deve equilibrar o gerenciamento de riscos com a satisfação do cliente. Com a integração da IA generativa e a Automação Inteligente, o processo pode ser otimizado de forma significativa, aumentando a precisão, a eficiência e a velocidade.

É um caso em que a IA generativa pode esmiuçar os intrincados detalhes não estruturados do histórico de crédito do solicitante, analisando comportamentos financeiros passados, situação financeira atual e riscos potenciais. Ao interpretar os dados em relação a critérios de empréstimo predefinidos e dados históricos, a IA generativa pode produzir um perfil de risco resumido de cada solicitante, com histórico de pagamentos e transações, a fim de ajudar o avaliador de crédito a decidir os limites de crédito nas contas complexas ou inserir nas próximas etapas automatizadas. A IA generativa e a automação podem elaborar comunicações e acompanhar os clientes com base na decisão do limite de crédito, aumentando a eficiência operacional e apoiando a satisfação do cliente com uma comunicação transparente.

Negociações de empréstimo padrão e execução hipotecária

Lidar com casos de empréstimos inadimplentes e execução hipotecária é complexo, e as empresas de serviços financeiros terão grandes benefícios ao encontrar maneiras de otimizar o conteúdo e a cadência das comunicações, criar planos de reembolso e lidar com as etapas legais. A integração da IA generativa e da Automação Inteligente pode agilizar e acelerar a tomada de decisões e, ao mesmo tempo, reduzir custos.

É um caso em que a IA generativa pode sintetizar informações de vários dados não estruturados como o perfil do mutuário, detalhes de garantias e histórico de transações de pagamento. A IA generativa pode elaborar perfis de risco abrangentes para cada empréstimo inadimplente, apoiando os avaliadores de crédito na determinação de programas de negociação ideais, como cronogramas de pagamento revisados ou perdão parcial do empréstimo. Com base na decisão, a Automação Inteligente pode executar os fluxos de trabalho correspondentes, aumentando a velocidade e a eficiência.

Solução de reclamações

A solução de reclamações é um aspecto crucial do atendimento ao cliente no setor de serviços financeiros. Em geral, envolve o exame de múltiplas fontes de informações do cliente como conta, produto e histórico de transações, a fim de determinar os caminhos de resolução apropriados.

Para a resolução de reclamações, a IA generativa pode coletar de forma rápida dados da conta e analisar o histórico do produto e da transação para entender o contexto da reclamação, reduzindo o tempo gasto na pesquisa de informações de diversas fontes. Além disso, a IA generativa pode procurar padrões e tendências no comportamento do cliente que possam esclarecer a reclamação, permitindo uma resolução mais precisa e oportuna. Com base nesses insights, a Automação Inteligente pode agilizar ações de resolução apropriadas, seja reembolso, pedido de desculpas ou mudança no serviço, e os casos complexos podem ser escalados para revisão humana.

Ativação de CSR e próxima ação recomendada para solicitações de serviço

A capacitação do representante de atendimento ao cliente (CSR) e a determinação das próximas ações recomendadas (NBA) para solicitações de serviço são aspectos cruciais do atendimento ao cliente no setor de serviços financeiros. Garantir a qualidade do atendimento ao cliente envolve entender a fundo as informações do cliente e o histórico de transações e fazer uma previsão precisa das necessidades do cliente. O processo pode ser complexo e demorado, principalmente quando se trata de vários sistemas e de um grande volume de solicitações.

É um caso em que a IA generativa incorporada a um assistente de Automação Inteligente pode aumentar a eficácia do CSR. A IA generativa pode fornecer um resumo conciso das informações do cliente, roteiros introdutórios sugeridos e documentação pós-chamada das interações com o cliente, junto com insights sobre padrões e tendências no comportamento do cliente, permitindo previsões mais precisas das necessidades do cliente e gerando melhor qualidade no atendimento ao cliente. De forma paralela, a Automação Inteligente pode agilizar as ações de CSR, seja resolvendo uma consulta, sugerindo um produto ou escalando a chamada.

Venda cruzada

A venda cruzada é uma estratégia fundamental no setor de serviços financeiros, que visa aumentar a satisfação do cliente e impulsionar o crescimento da receita. Envolve uma compreensão abrangente das informações do cliente e do histórico do produto, junto com a previsão das necessidades do cliente. Determinar oportunidades de venda cruzada e agir de acordo com elas é uma tarefa complexa, principalmente para uma grande base de clientes.

É um caso em que a Automação Inteligente e a IA generativa podem aumentar a eficiência e impulsionar as vendas, fornecendo análises detalhadas dos perfis do cliente e do histórico dos produtos para sugerir produtos e serviços potenciais que correspondam às necessidades ou aumentem a retenção do cliente. A IA generativa pode identificar padrões e tendências no comportamento do cliente, permitindo mais precisão ao prever as necessidades do cliente e potencializando recomendações de produtos direcionados. A Automação Inteligente promove o avanço do processo, implantando modelos de aprendizado de máquina para refinar recomendações e produzir ofertas de produtos personalizadas para diversos cenários, como cartões de crédito para clientes com conta corrente, contas de corretagem para clientes de poupança/CD ou empréstimos para automóveis/imóveis para os clientes existentes.

Área da saúde

Resumo médico para profissionais

Os médicos gastam em média 16 minutos analisando os prontuários eletrônicos de saúde (EHR) dos pacientes, seja qual for a duração da consulta. O período inclui tentar reunir as peças importantes da história de um paciente para sintetizar o quadro médico geral, definir as prioridades e prescrever o tratamento apropriado ou os próximos passos. Mesmo para casos não complicados, a tarefa requer a revisão de muitas fontes de informação, incluindo notas hospitalares, notas não estruturadas de médicos e enfermeiros, exames laboratoriais e de imagem, histórico de medicação, histórico familiar e social, registros de profissionais anteriores e referências de especialidades, e muito mais. A tarefa se torna ainda mais difícil quando o paciente tem um histórico médico complexo e várias condições que podem se afetar.

É um caso em que a automação robótica de processos (RPA) reúne os dados do paciente e a IA generativa cria um resumo claro e conciso que aponta questões importantes que devem ser abordadas ou as deficiências do atendimento que devem ser resolvidas. Os resultados são uma economia de tempo estimada de 70 a 80% na localização e síntese de informações e um aumento de produtividade de 40%.

Triagem de mensagens do paciente

Cerca de 33% dos médicos passam duas horas ou mais fora do horário de expediente respondendo a e-mails e mensagens de pacientes, retirados do tempo pessoal e familiar. É uma das principais causas de esgotamento em alarmantes 63% dos médicos, o que representa riscos significativos para a prática médica, incluindo comportamento perturbador, aumento de erros médicos e risco de negligência, abuso de substâncias, menores índices de satisfação do paciente e recuperação mais longa do paciente.

É um caso em que a Automação Inteligente e a IA generativa podem executar a triagem de mensagens do paciente, aproveitando a RPA e a IA generativa para analisar o conteúdo não estruturado das mensagens a fim de identificar preocupações e problemas e resumir a mensagem de forma rápida após verificar o contexto do sistema EHR. A assistência permite que os médicos gastem cerca de 75% menos tempo para decifrar o problema.

A IA generativa também pode listar recomendações iniciais. O médico pode considerar as recomendações propostas e fazer alterações e, em seguida, usar o Automation Co-Pilot para lançar as respostas apropriadas, seja para enviar o paciente ao pronto atendimento, marcar uma consulta para o dia seguinte, solicitar exames laboratoriais ou medicamentos etc.

Resumo pós-consulta para os pacientes

Estudos indicam que uma porcentagem significativa de pacientes interpreta de forma errada as instruções dos medicamentos e não consegue cumprir com precisão as expectativas do médico após as consultas. No entanto, estudos também destacam o valor que os pacientes atribuem a um resumo médico por escrito ou a um resumo pós-consulta (AVS). Um AVS auxilia a relembrar os detalhes da consulta do paciente, permitindo atualizar os parentes com mais precisão e promovendo uma melhor comunicação médico-paciente. Os pacientes sentem-se capacitados para fazer mais perguntas, enquanto os médicos acreditam que isso solidifica os planos de tratamento e incentiva a adesão do paciente ao tratamento. Apesar dos benefícios, os médicos consideram o processo demorado e não sabem se vale a pena investir tempo.

É um caso em que a Automação Inteligente e a IA generativa podem, juntas, acelerar a coleta e o agrupamento de dados do paciente para elaborar um AVS personalizado para o médico revisar, em uma fração do tempo. A automação pode aproveitar o RPA para recuperar, validar, selecionar, formatar e montar dados de pacientes de diversos sistemas, incluindo EHR, cobertura de seguro e dados demográficos, de forma rápida e segura, para permitir que a IA generativa entenda o contexto médico completo antes de criar um resumo.

A IA generativa pode então sintetizar e resumir, aproveitando o ponto forte de compreensão de informações e contextos não estruturados, além da capacidade de adaptar os resultados para corresponder aos parâmetros de personalização como idioma, idade, cultura, nível educacional, conhecimento sobre saúde etc. O rascunho do AVS estará pronto para ser revisado, validado e editado/atualizado pelo médico conforme necessário, incluindo informações atuais da consulta, diagnósticos, recomendações de tratamento e acompanhamento, antes de ser entregue ao paciente e família ou cuidador.

Análises de saúde populacional

Cruciais para identificar tendências, preparar pesquisas, entender as disparidades de saúde e planejar intervenções para melhorar os desfechos de saúde em diferentes populações, as análises de saúde populacional envolvem analisar amplos e variados conjuntos de dados, incluindo EHR, dados de censo, bancos de dados de seguros e determinantes sociais da saúde, cada um com formato e estrutura únicos, o que exige tempo e recursos significativos.

É um caso em que a Automação Inteligente e a IA generativa podem reunir, selecionar e analisar com eficiência os dados exigidos para as análises da saúde populacional. A Automação Inteligente pode aproveitar o RPA para recuperar, validar e agrupar dados de vários sistemas diferentes de forma segura e rápida para construir uma visão abrangente do estado de saúde de uma população.

Com o conjunto de dados preparado, a IA generativa pode identificar padrões, tendências e correlações. Pode gerar insights sobre a prevalência de doenças, fatores de risco, disparidades de saúde e o impacto dos determinantes sociais nos desfechos de saúde. Os insights podem então ser resumidos em um formato adaptado a cada público-alvo, quer sejam decisores políticos, profissionais de saúde ou o público. A IA generativa também pode criar modelos preditivos com base nos dados analisados para ajudar a modelar e prever tendências e desfechos de saúde, permitindo planejamento e intervenção proativos.

Documentação da pesquisa

Os pesquisadores gastam uma parte substancial do tempo para coletar, comparar e analisar os dados da pesquisa. A melhoria do processo de documentação da pesquisa garante uma transição mais rápida da pesquisa para as aplicações práticas, beneficiando de forma significativa os desfechos dos pacientes e a comunidade médica em geral.

É um caso em que a implementação da Automação Inteligente e da IA generativa pode acelerar de forma imediata a documentação da investigação e o processamento de dados. Ao aproveitar os recursos da RPA para coletar e organizar os dados de pesquisa de diversas fontes de forma sistemática, incluindo estudos clínicos, prontuários de pacientes e resultados laboratoriais, os pesquisadores podem minimizar o esforço manual exigido para o gerenciamento de dados. A IA generativa pode aprimorar ainda mais o processo, analisando os dados de forma inteligente para identificar padrões, anomalias e correlações.

Planejamento da alta

Um ponto de transição crucial do hospital para casa ou outro ambiente de cuidados, o planejamento da alta apresenta um desafio complexo no setor de saúde. O processo, que envolve vários profissionais de saúde, requer uma consideração cuidadosa de vários fatores, incluindo a condição médica do paciente, os recursos disponíveis e as necessidades de cuidados pós-alta. Um melhor planejamento da alta pode abordar os riscos associados às transições de cuidados, como readmissão ou eventos adversos do medicamento. Ao aproveitar a Automação Inteligente e a IA generativa, o processo de planejamento da alta pode ser mais rápido, mais preciso e eficiente em termos de recursos, minimizando o risco de erros e melhorando a conformidade.

É um caso em que a aplicação da IA generativa e da Automação Inteligente começa com a implantação da automação para extrair dados essenciais do paciente de fontes relevantes como prontuários eletrônicos de saúde (EHR), detalhes de cobertura de seguro e informações demográficas. A Automação Inteligente recupera, valida e monta os dados com segurança para construir uma imagem holística do contexto médico do paciente.

Com a supervisão do profissional de saúde, a IA generativa pode então analisar todas as informações não estruturadas no contexto para gerar planos de alta personalizados adaptados à situação única do paciente, considerando fatores como histórico médico, condição atual, recursos acessíveis e alternativas de cuidados pós-alta. É importante ressaltar que a IA generativa pode incorporar parâmetros de personalização como idioma, idade, cultura, nível educacional e conhecimento sobre saúde, a fim de produzir planos de alta detalhados e bem personalizados em um formato claro e conciso, tanto para profissionais de saúde quanto para pacientes.

Faturamento e codificação médicos

O faturamento e a codificação médicos, partes cruciais do setor de saúde, costumam ser um processo complicado e demorado. Eles exigem a conversão de procedimentos médicos, diagnósticos e tratamentos em códigos padronizados para seguros e cobrança. A codificação manual é suscetível a erros, e atualizações frequentes nas regulamentações de codificação aumentam a complexidade, muitas vezes resultando em recusas de sinistros e perdas financeiras. A IA generativa oferece um caminho para melhorar a velocidade, a precisão e a eficiência da codificação médica, garantindo a conformidade e reduzindo custos.

É um caso em que os profissionais de saúde podem integrar ferramentas de Automação Inteligente com IA generativa aos sistemas de codificação para auxiliar e, por fim, automatizar o processo de codificação médica. A IA generativa pode analisar documentação médica, extrair informações importantes e recomendar códigos precisos com base nas diretrizes de codificação mais recentes, melhorando a precisão da codificação ao longo do tempo.

Seguros

Gerenciamento de sinistros

O gerenciamento de sinistros constitui o cerne das operações de seguros, em que o principal desafio reside no processamento eficiente de um grande volume de sinistros, cada um exigindo validação e avaliação minuciosas. O trabalho meticuloso e, em grande parte, manual contribui para tempos de processamento lentos, avaliações de sinistros inconsistentes e, como consequência, menor satisfação do cliente, além de custos operacionais mais altos. A IA generativa e a Automação Inteligente, quando aplicadas ao gerenciamento de sinistros, podem reduzir de forma significativa os prazos de processamento, minimizar erro humano e, por fim, potencializar os resultados e a satisfação do cliente.

Com IA generativa, as seguradoras têm a capacidade de analisar informações incorporadas aos documentos de sinistros como detalhes de apólices, relatórios médicos e avaliações de danos, para identificar padrões e anomalias. A análise alimenta o fluxo de trabalho de ponta a ponta com a Automação Inteligente para validar e verificar os sinistros de forma automática, destacando as inconsistências que exigem exames adicionais para avaliação humana.

Detecção de fraude

O setor de seguros continua enfrentando uma batalha difícil na importante questão da detecção de fraudes. O tempo é essencial para identificar atividades fraudulentas e tomar as ações preventivas necessárias para manter a velocidade do serviço e, ao mesmo tempo, proteger contra riscos. A aplicação da IA generativa e Automação Inteligente pode acelerar de forma significativa o processo de detecção e a velocidade de ação para reduzir atividades fraudulentas.

Na detecção de fraudes, o caso de uso imediato da IA generativa é analisar grandes volumes de dados derivados de sinistros de seguros, dados de apólices e padrões históricos de fraude. Equipada com a capacidade de entender dados e contextos não estruturados, ela pode detectar anomalias e padrões que sinalizam atividades fraudulentas. Incorporadas aos fluxos de trabalho da Automação Inteligente, as descobertas reveladas pela IA generativa podem acionar o processo automatizado de sinalização de sinistros suspeitos para uma análise mais detalhada.

Além disso, a Automação Inteligente pode agilizar o processo investigativo, reunindo informações pertinentes de diversas fontes, como plataformas de rede social, registros públicos e dados de sinistros anteriores. Permite que as companhias de seguros avaliem de forma rápida a autenticidade dos sinistros, iniciem as ações necessárias para combater as práticas fraudulentas e melhorem a eficiência operacional geral.

Avaliação de crédito

Em um ambiente de incerteza e volatilidade crescentes, os avaliadores de crédito são desafiados a avaliar o risco de forma rápida, fixar taxas premium e determinar a aceitação ou rejeição das solicitações de seguros. O processo convencional de avaliação de crédito manual é conhecido por ser demorado, subjetivo e sujeito a erro humano, culminando em tomadas de decisão dissemelhantes e perdas financeiras potenciais para as seguradoras. A IA generativa e a Automação Inteligente prosperam no cenário de informações não estruturadas e fluxos de trabalho complexos que dão suporte à avaliação de crédito, apresentando uma oportunidade imediata para uma mudança radical na capacidade de tomada de decisão, na precisão da avaliação de risco e na eficiência operacional.

É um caso em que a IA generativa pode examinar imensos volumes de dados, incluindo credenciais do solicitante, históricos de sinistros e fatores de risco externos, para descobrir padrões, fazer previsões sobre riscos potenciais e estimar desfechos. A Automação Inteligente pode então operacionalizar o processo de avaliação de crédito, baseando a emissão de apólices e as decisões de preços nos insights gerados por IA.

Manufatura

Recuperação de conhecimento

Os fabricantes têm vastos repositórios de conhecimento, abrangendo procedimentos operacionais padrão (SOPs), manuais de operação, diários de bordo, relatórios de incidentes e muito mais. Os operadores podem gastar um tempo valioso vasculhando um banco de conhecimento diversificado, e muitas vezes disperso, para encontrar as informações específicas exigidas. Aproveitar o ponto forte da IA generativa para resumir conteúdo oferece uma abordagem proveitosa e que economiza tempo para acelerar os fluxos de trabalho de fabricação.

É um caso em que as operadoras podem aproveitar assistentes de Automação Inteligente com IA generativa para obter e resumir informações operacionais difíceis de encontrar. É um tipo de Automation Co-pilot que emprega a IA generativa incorporada para acelerar fluxos de trabalho de rotina, recuperando e interpretando grandes volumes de dados de sistemas distintos de forma instantânea, além de responder e agir conforme orientado pela contraparte humana.

Planejamento de produção

Entre flutuações de demanda, restrições de recursos e complexidade de produção, os fabricantes caminham em uma corda bamba contínua de otimização. Mesmo ao gerenciar de forma efetiva variáveis que estão sob o controle do fabricante, como o tempo e a capacidade, os fatores externos e a volatilidade do mercado são companheiros constantes, introduzindo incógnitas e surpresas no ciclo de planejamento da produção. Os fabricantes podem aproveitar a IA generativa para aumentar a análise de dados históricos complexos e ajudar na simulação de planos de produção, permitindo comparação, ajuste fino e otimização em diversas restrições e parâmetros. Um planejamento de produção mais eficaz impulsiona a fabricação dentro do prazo, o que, por sua vez, apoia as previsões de vendas e os cronogramas precisos de projetos.

É um caso em que a IA generativa pode reforçar o planejamento do produto, criando cenários do mundo real gerados com base nos dados sobre materiais, equipamentos e recursos disponíveis, bem como condições e expectativas de mercado. A Automação Inteligente pode monitorar sistemas de ERP e de equipamentos e alimentar os dados em tempo real na IA generativa, a fim de atualizar simulações e recomendar ajustes. Usando a Automação Inteligente e a IA generativa, os fabricantes podem operacionalizar as alterações recomendadas no plano de produção, com limites que acionam automações para atualizar as equipes, bem como efetuar os ajustes na linha de produção.

Otimização da cadeia de suprimentos

Na produção, a eficiência operacional e a eficácia do sistema de entrega de produtos dependem do gerenciamento da cadeia de suprimentos. A otimização da cadeia de suprimentos, desde o planejamento até a distribuição, tem um enorme potencial para aumentar a rentabilidade e permitir o crescimento. A aplicação da IA generativa em todo o ciclo de vida da cadeia de suprimentos pode proporcionar melhorias muito rápidas para otimizar cada ponto e cada processo de apoio ao gerenciamento da cadeia de suprimentos.

Para a cadeia de suprimentos, há uma imensa oportunidade de aplicar os pontos fortes da IA generativa no monitoramento e na análise de dados de grande volume, combinados com insights poderosos (e quase instantâneos) e recomendações granulares. Por meio de uma plataforma segura de Automação Inteligente, conecte a IA generativa às fontes de dados da cadeia de suprimentos para treinar os modelos de IA nos dados da empresa, a fim de gerar análises de risco, previsões e recomendações para os processos da cadeia de suprimentos. Transforme recomendações em otimizações de processos com a Automação Inteligente para criar automações e executar tarefas de forma rápida.