Principais casos de uso para automação baseada em IA generativa

Mais de 40 casos de uso para automação baseada em IA generativa

Poucas tecnologias causaram o mesmo efeito que a IA generativa explodindo no cenário mundial e na economia global. No seu primeiro ano de lançamento, a IA generativa quebrou recordes de crescimento/adoção e continua a surpreender com o tamanho e o alcance do seu impacto crescente atual em todo o espectro do trabalho, da vida e da indústria. Uma avaliação da McKinsey, considerando apenas 16 casos de uso em todos os setores, estimou que o impacto econômico anual é de US$ 4,4 trilhões.

O que é IA generativa?

A IA generativa é um tipo de tecnologia de inteligência artificial (IA) treinada em modelos fundamentais, normalmente modelos de linguagem grande (LLMs), com a capacidade de compreender entradas de linguagem natural e, essencialmente, a intenção da entrada, respondendo com conteúdo útil onde não há uma única resposta correta. A IA generativa tem a capacidade de analisar conjuntos de dados grandes e não estruturados e criar conteúdo original em diversas modalidades, principalmente texto, mas cada vez mais em outros formatos, como imagens, código de computador e som.

Para fazer uma analogia, pense nela como uma parceira de projeto que aprende rápido, é criativa e inteligente (mas nem sempre confiável) para qualquer projeto de trabalho. É por isso que ela é amplamente usada hoje como uma ferramenta autônoma: para criar relatórios, campanhas de e-mail, traduções etc. Ao gerar conteúdo original e preciso, a IA generativa proporciona um grande aumento da produtividade.

Como esses recursos beneficiam os negócios?

O valor projetado da IA generativa em todos os setores e funções é enorme, mas alguns setores poderão ter mais benefícios mais cedo do que outros. Por isso, é ainda mais crucial compreender as aplicações da IA generativa e os casos de uso específicos para o seu setor. No entanto, assimilar o que as capacidades da IA generativa significam na prática pode ser um desafio. Além de uma assistente de criação de conteúdo (com ressalvas significativas de segurança, privacidade e precisão), os líderes empresariais de todos os setores e funções estão perguntando: quais são os casos de uso aplicáveis para IA generativa no momento?

Para preencher a lacuna entre o potencial vasto e vago e as aplicações de negócios do mundo real, este artigo apresenta casos de uso da IA generativa por função de trabalho e setor. O objetivo é fornecer uma ponte para a realização do potencial dessa tecnologia, seja para implementar um caso de uso diretamente ou tomar como ponto de partida para fazer brainstorming ou desenvolvimento de aplicativos para suas necessidades comerciais exclusivas. Este resumo de casos de uso da IA generativa tem como objetivo impulsionar sua jornada para concretizar o potencial da IA generativa.

O que é preciso saber antes de começar a usar a IA generativa

Uma parte essencial da preparação para aplicar a IA generativa é compreender, e saber como mitigar, os potenciais riscos e preocupações que acompanham a tecnologia.

Segurança dos dados

A proteção de dados confidenciais contra acesso não autorizado ou uso indevido, sejam esses dados PII ou informações comerciais proprietárias, 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 quaisquer complementos/plug-ins de terceiros).

Comece fazendo perguntas importantes como: quem pode acessar dados de treinamento que podem incluir informações confidenciais? E como um 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 de IA generativa.

Preocupações regulatórias e de privacidade

Os modelos de IA generativa se baseiam em enormes volumes de dados, e a utilização de dados pessoais e de propriedade intelectual levanta preocupações significativas em matéria de privacidade e regulamentação. É fundamental incorporar a aprovação do cliente para 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

Verificações da realidade são obrigatórias. A IA generativa tem um histórico de alucinações, resultando na invenção de coisas sem qualquer indicação de que o conteúdo fornecido contenha informações falsas ou fabricadas. Além disso, os resultados podem conter imparcialidades inerentes, que podem ter ramificações políticas ou mesmo jurídicas para as empresas. O conhecimento e a supervisão humana são necessários para garantir a precisão dos dados e dos resultados do sistema.

Boas notícias! Controles de segurança e privacidade estão disponíveis

Com todo o potencial da IA generativa e todos os riscos, colocar a IA generativa no contexto da Automação Inteligente é um passo crítico para concretizar o seu valor potencial. A oportunidade de acelerar os ganhos de produtividade empresarial e realizar a próxima etapa da jornada de hiperautomação e automação de processos de ponta a ponta começa com a plataforma de automação certa para trazer essa nova tecnologia para seus fluxos de trabalho de negócios com segurança.

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 sistemas e usuários com governança e proteções integradas para facilitar o uso seguro e eficaz da IA generativa.

A chave é orquestrar a IA generativa como parte de automações de processos de várias etapas e vários sistemas por meio de uma plataforma de orquestração empresarial, que tem ferramentas abrangentes, proteções, governança, análises, integrações e muito mais, necessárias para implantar automações com IA nas operações empresariais.

Como funciona esta lista de casos de uso de IA generativa

Esta coleção de casos de uso tem como objetivo dar forma ao valor real da IA generativa disponível para todas as organizações agora e ilustrar implantações que geram valor substancial com o objetivo de orientar as organizações na exploração completa do poder combinado da automação com a IA.

Projetada como um catálogo de localização rápida das aplicações da IA generativa por função de negócios e por setor, esta lista tem como objetivo ajudar a gerar ideias e inspirar você a começar hoje. À medida que a IA generativa avança com constância e a capacidade dela começa a ser capitalizada pelas empresas, novos casos de uso valiosos e impactantes surgem com ainda mais rapidez. Volte para atualizações contínuas!

Casos de uso da IA generativa por função de negócios

Atendimento ao cliente

Resolução de reclamações

A carga de trabalho de atendimento ao cliente em todos os setores aumentou muito nos últimos anos, com o volume de chamadas aumentando em até 600%. A IA generativa combinada à Automação Inteligente pode dar suporte à resolução de reclamações do atendimento ao cliente em escala com mais rapidez e qualidade, auxiliando os agentes na recuperação de informações em tempo real e na capacidade de resolver casos rapidamente em um único aplicativo principal (por exemplo, Salesforce).

Nesse caso, 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 análise. A IA generativa cria, em segundos, uma resposta de e-mail personalizada que pode ser enviada usando um assistente de automação do mesmo aplicativo de trabalho. O resultado é mais eficiência e qualidade da resposta.

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

Um dos maiores desafios ao triar as consultas é o grande volume de interações com os clientes. No nível empresarial, o atendimento ao cliente pode receber centenas de milhares de consultas todos os dias. As consultas nos setores de saúde, instituições bancárias e de seguros são muitas vezes de natureza complexa, com elevados riscos financeiros e pessoais. Pode ser um desafio para os agentes navegar com rapidez por vários sistemas, fazer a triagem da consulta para a equipe certa e responder com os conhecimentos mais atualizados em tempo hábil.

Nesse caso, a IA generativa e a Automação Inteligente podem oferecer suporte a triagem e resposta mais rápidas às consultas de atendimento ao cliente. Uma nova consulta de cliente é processada pela Document Automation para extrair informações sobre o 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 atender à recomendação escolhida para encaminhar para processamento e 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 da consulta do cliente

O tempo necessário para pesquisar e responder a uma consulta complexa do cliente costuma ser longo, impedindo em grande parte a capacidade dos agentes de resolver o problema com rapidez. Alguns casos, como reclamações de clientes de companhias aéreas e pedidos de assistência médica negados, podem ser complexos, exigindo mais tempo e recursos para investigação e resolução. Os fluxos de trabalho de escalonamento costumam ser atrasados devido a informações inadequadas.

Nesse caso, a IA generativa pode avaliar e compreender o contexto e a intenção ao receber uma consulta de atendimento ao cliente. A automação pode executar a busca por 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 automaticamente sem envolvimento do agente. Para questões complexas, o agente pode avaliar o rascunho da resposta e prosseguir com o fluxo de trabalho a partir daí.

Qualidade da resposta do cliente

A qualidade do atendimento é um fator importante para a satisfação do cliente. No contexto empresarial, com alto volume de consultas de clientes e metas de agilidade do retorno, a qualidade da resposta é um fator difícil de controlar.

Nesse caso, a automação alimentada pela IA generativa pode avaliar a qualidade do conteúdo das respostas às consultas de atendimento ao cliente antes que os agentes respondam. A automação pode retornar uma pontuação ou avaliação de qualidade da resposta. As respostas abaixo de um determinado limite podem acionar a IA generativa para escrever sugestões de conteúdo melhorado para o agente usar.

Finanças e contabilidade

Detecte anomalias e discrepâncias em relatórios e documentação financeira

As auditorias financeiras são um aspecto crítico das operações comerciais, garantindo que os dados financeiros sejam precisos e estejam em conformidade com os requisitos regulamentares. No entanto, as auditorias financeiras manuais são demoradas, propensas a erros e podem não ser capazes de identificar padrões complexos ou anomalias. Isso pode resultar em relatórios financeiros imprecisos, problemas de conformidade e aumento nos riscos de fraude e de erros.

Nesse caso, a IA generativa pode processar rapidamente grandes volumes de dados financeiros, aproveitando algoritmos de aprendizagem de máquina para identificar irregularidades que podem ser ignoradas nas revisões manuais. A IA generativa pode examinar cada transação financeira ou contábil, identificando padrões indicativos de fraude ou erros. Sua capacidade de aprender e se adaptar ao longo do tempo faz os resultados melhorarem consistentemente à medida que suas capacidades de detecção melhoram.

Negociação de desconto com o fornecedor

As empresas definem orçamentos e requisitos, como descontos e condições de pagamento. Mas, 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.

Nesse caso, a IA generativa e a Automação Inteligente podem trabalhar para rever dados de tendências e acordos não estruturados nas operações financeiras, comparar termos e recomendar ações, bem como negociar os próximos passos, reduzindo o tempo para chegar aos termos finais para uma questão de dias.

Dados financeiros precisos e oportunos

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

Para esse caso de uso, a combinação de 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 avaliar, analisar e sintetizar os dados para gerar relatórios e revelar padrões e discrepâncias, agilizando o processo para os que analistas capacitem as organizações a tomar decisões mais informadas com base em dados financeiros precisos e oportunos, resultando em melhores resultados 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 de contas a pagar, como o SAP, levando até 90 dias para concluir o processo de faturamento. A entrada manual dos dados de faturas é a principal fonte de erro que pode levar a atrasos nos pagamentos e outros problemas. Os regulamentos relativos à segurança de dados e à prevenção de fraudes também aumentam o escrutínio em torno do processamento de faturas, aumentando o tempo e os recursos gastos no próprio processo de faturamento, além do monitoramento e auditoria do processo.

Para o processamento de faturas, a IA generativa pode ajudar a aumentar a eficiência e economizar tempo das equipes de contas a pagar, tornando possível a automação do processamento de faturas de ponta a ponta. A IA generativa pode sinalizar com rapidez as discrepâncias entre faturas e formulários ERP. A IA generativa é capaz de compreender qualquer formato de fatura, inclusive com dados não estruturados e complexos, para identificar e capturar os detalhes necessários, 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 risco

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

Para revisões de auditoria, a IA generativa, com a sua capacidade de processar grandes quantidades de dados e gerar insights significativos, pode identificar com rapidez padrões e tendências que podem escapar aos auditores humanos. A IA generativa pode realizar testes de auditoria por meio de 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 eficaz. E ela gera resumos claros e concisos dos resultados da auditoria, tornando mais fácil para as partes interessadas financeiras e contábeis compreenderem os resultados e tomarem decisões informadas.

Relatórios: MD&A

A preparação do rascunho inicial da discussão e análise de gestão (MD&A) é um processo demorado, muitas vezes levando semanas ou até meses para compilar, analisar e apresentar dados financeiros em um formato abrangente e compreensível. Ao longo do caminho, o potencial de erro humano pode introduzir riscos nesse processo crítico. A aplicação da Automação Inteligente e da IA generativa na preparação de relatórios MD&A, bem como de outras demonstrações financeiras internas e externas, pode reduzir muito o tempo necessário e, ao mesmo tempo, aumentar a precisão e a consistência dos dados.

Para a criação de demonstrações financeiras, a IA generativa e a Automação Inteligente podem analisar com rapidez grandes quantidades de dados financeiros para identificar as principais tendências, anomalias e destaques. Com esses insights, a IA generativa pode criar um rascunho inicial 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 documento.

Resposta automática para o fornecedor

A interação com fornecedores envolve inúmeras trocas de e-mail para discutir detalhes como especificações de produtos, cronogramas de entrega e condições de pagamento. Responder manualmente a cada caso pode ser demorado e sujeito a erros ou atrasos, o que pode prejudicar o relacionamento com o fornecedor.

Com a Automação Inteligente e a IA generativa, as organizações podem automatizar as interações com os fornecedores. A IA generativa pode verificar e-mails recebidos, compreender o contexto e gerar respostas apropriadas. Combinada com a Automação Inteligente, ela pode responder diretamente 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. Esse processo pode reduzir o tempo de resposta de dias para minutos.

Risco e pesquisa do fornecedor

A avaliação de potenciais fornecedores envolve uma extensa análise, como estabilidade financeira, capacidade operacional e reputação. A pesquisa e análise manuais podem levar semanas e ainda assim perder informações críticas.

Para avaliações de risco de fornecedores, a Automação Inteligente e a IA generativa podem agilizar esse processo coletando automaticamente dados de diversas fontes, como relatórios financeiros, artigos de notícias e postagens em mídias sociais. Elas podem então analisar esses dados para avaliar o nível de risco do fornecedor e destacar quaisquer sinais de alerta, como instabilidade financeira, questões jurídicas ou avaliações negativas. Essas informações podem ajudar as empresas a tomar decisões informadas com rapidez e confiança.

Consultas de aquisição

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

Nesse caso, a IA generativa e a Automação Inteligente podem automatizar o tratamento de consultas de aquisição. A IA generativa pode compreender a natureza da consulta, acionar a automação para recuperar as informações necessárias dos sistemas da empresa e, em seguida, gerar uma resposta detalhada. Ela pode sinalizar consultas complexas para intervenção humana. Essa abordagem pode reduzir muito o tempo de resposta e melhorar a precisão das respostas.

Revisão de contrato

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

Para revisões de contratos, a IA generativa pode ler o texto do contrato, identificar cláusulas principais e compará-las com os termos padrão da empresa. Ela pode então sinalizar quaisquer termos desfavoráveis ou possíveis problemas de conformidade para análise posterior pela equipe de operações do contrato. Esse processo pode acelerar muito 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 comerciais. Rastrear e acompanhar manualmente pagamentos em atraso pode ser demorado, potencialmente adicionando mais atrasos à recuperação de pagamentos e aumentando a carga de trabalho da equipe financeira.

Nesse caso, a IA generativa e a Automação Inteligente podem agilizar o processo rastreando as datas de vencimento das faturas, identificando faturas vencidas, calculando taxas de atraso e gerando e-mails de lembrete personalizados. O processo de cobrança automatizada também pode escalar casos persistentes para ações futuras.

Reconciliação de fatura

A reconciliação de faturas envolve fazer a correspondência de faturas com pedidos de compra e recibos de entrega para verificar a precisão das transações. Quaisquer discrepâncias podem resultar em perdas financeiras ou problemas de conformidade, mas o processo de reconciliação manual pode ser lento e sujeito a erros.

Com 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 entre si, sinalizando quaisquer discrepâncias para que sejam investigadas e permitindo que faturas reconciliadas sem erros sigam o processo automatizado. A automação desse processo pode acelerar muito a reconciliação, reduzir erros e garantir relatórios financeiros precisos.

Controles SOX

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

Nesse caso, a IA generativa pode auxiliar o processo, verificando automaticamente as transações da empresa em relação aos controles SOX. Ela pode identificar eventuais violações e gerar relatórios detalhados para a equipe de auditoria, trabalhando com automação para notificar e entregar relatórios às partes interessadas.

Detecção de fraudes

Atividades fraudulentas podem resultar em perdas financeiras significativas e danos à reputação. A detecção de fraudes requer monitoramento constante de transações e padrões que podem indicar atividades suspeitas. O monitoramento de transações que busca sinais de possíveis fraudes já se beneficiou da criação de ferramentas de IA desenvolvidas para se destacarem na detecção de esquemas de fraude sofisticados que possam escapar à supervisão manual.

Nesse caso, 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 que alerta as equipes de segurança em tempo real, permitindo ações rápidas. Esse processo pode melhorar muito as taxas de detecção e reduzir os danos da fraude, permitindo uma contenção mais rápida.

Contabilidade: provisões

O rastreamento preciso da provisão e a estimativa de pagamentos e recebimentos futuros envolvem a identificação de transações que exigem acumulações, estimativa de valores e correspondência de receitas e despesas com seus períodos corretos. O processo é caracterizado por nuances e complexidades, principalmente do lado das despesas, que tornam a contabilidade manual de provisões demorada e propensa a erros.

Nesse caso, a IA generativa com a Automação Inteligente pode automatizar o processo de provisão, identificando transações que exigem provisões, estimando e registrando valores no sistema contábil. A IA generativa também pode gerar relatórios detalhando todas as provisões para revisão pela equipe financeira, que, após aprovação, podem ser enviados automaticamente com a ajuda da Automação Inteligente. Essa 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. A revisão do desempenho passado, a identificação de tendências de mercado e a avaliação de planos de negócios exigem uma análise diferenciada de dados abrangentes, tornando difícil considerar todos os fatores relevantes.

Nesse caso, a Automação Inteligente e a IA generativa podem ajudar, analisando automaticamente dados relevantes e gerando orçamentos e previsões detalhadas. Também pode destacar riscos ou oportunidades potenciais com base nas previsões. Essa abordagem pode melhorar a precisão do orçamento e das previsões, permitir a tomada de decisões proativas e economizar tempo valioso de planejamento.

Identificação de oportunidades de melhoria de rentabilidade

A identificação de oportunidades para melhorar a rentabilidade requer uma avaliação abrangente das operações comerciais, incluindo contratos, para encontrar áreas onde os termos podem ser melhorados, os custos podem ser reduzidos ou as receitas aumentadas. Valioso, mas de execução lenta, esse trabalho requer um conhecimento profundo da empresa e a capacidade de analisar grandes quantidades de dados não estruturados.

Nesse caso, a IA generativa e a Automação Inteligente, em especial, o Process Discovery, podem ajudar a agilizar o processo, analisando processos de negócios e informações não estruturadas em operações, contratos e dados financeiros para destacar áreas com custos elevados, receitas baixas 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 do setor, dos mercados e segmentos de mercado relevantes, das preferências dos clientes e do cenário competitivo. A demorada coleta e análise manual de informações pode não capturar todas as oportunidades possíveis ou demorar muito, levando à perda de oportunidades de receita.

Nesse caso, a IA generativa pode acelerar o processo ao analisar automaticamente informações não estruturadas, incluindo dados de mercado, comportamento do cliente e atividades da concorrência, para identificar potenciais caminhos para o crescimento da receita. Com base na análise, ela pode sugerir a entrada em novos mercados, o desenvolvimento de produtos ou a adoção de estratégias. Essa abordagem pode acelerar o crescimento das receitas, aumentar a competitividade e apoiar o planejamento estratégico.

Liquidez e otimização de capital

Gerir a liquidez e otimizar o capital é uma tarefa multifacetada, que exige uma compreensão complexa das operações comerciais, tendências financeiras e indicadores econômicos. Os métodos tradicionais podem exigir muita mão de obra e não capturar todas as nuances que influenciam o fluxo de caixa.

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

Gestão de investimentos

Na complexa área de gestão de investimentos, a diversidade e o volume de dados estruturados e não estruturados são esmagadores, desde gráficos e demonstrações financeiras até relatórios industriais, o que apresenta um desafio aos métodos de análise existentes, que muitas vezes não conseguem captar todo o espectro da dinâmica do mercado e as preferências individuais dos investidores.

Para o gerenciamento de portfólio, a IA generativa pode analisar conjuntos de dados complexos e categorizar investimentos com base em parâmetros geográficos, industriais, setoriais e ESG. Usando insights de pesquisas de investimento, a IA generativa também pode fornecer recomendações personalizadas para participações em carteira de instrumentos financeiros, como ETFs, ações, criptomoedas, títulos e fundos mútuos.

O valor da IA generativa para a gestão de investimentos estende-se à gestão de risco, onde pode apoiar análises de risco aprofundadas que abrangem riscos de liquidez, crédito e mercado e fornecer os respetivos níveis de confiança, junto com análises de risco de cauda, por meio da geração de dados para testes de estresse do portfólio em cenários hipotéticos de condições de mercado. Por último, mas não menos importante, a IA generativa pode criar relatórios para comunicar essas análises com eficácia.

Otimização fiscal

A previsão e o planejamento de obrigações fiscais exigem tempo e recursos que continuam a ser escassos nas equipes fiscais e financeiras, que dedicam quase três quartos do seu tempo ao trabalho de rotina, como preparação de dados, cumprimento de declarações fiscais e reconciliação. Um planejamento tributário preciso requer a compreensão das leis tributárias, a previsão de obrigações fiscais e o planejamento de estratégias para minimizar as obrigações fiscais.

Nesse caso, a IA generativa pode analisar leis fiscais, dados fiscais históricos e finanças empresariais para prever, com precisão, obrigações futuras e garantir o cumprimento das leis fiscais. Os benefícios muitas vezes podem ser vistos de imediato, com uma empresa tendo economias fiscais de US$ 120 milhões em 3 semanas.

Suporte a cobranças

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

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

TI

Análise de sentimento da consulta do cliente de help desk de TI

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

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

Resposta automatizada dos chamados de TI

Um aumento nos chamados do help desk de TI pode retardar os tempos de resposta e afetar a produtividade. Com IA generativa e Automação Inteligente, você pode agilizar o processo de emissão de chamados de TI e melhorar a velocidade e a qualidade das respostas.

Nesse caso, a IA generativa pode avaliar instantaneamente os chamados de TI recebidos, entendendo o tipo e a urgência do problema. Ela pode então gerar uma resposta apropriada ou propor uma solução com base em chamados e resoluções anteriores. A Automação Inteligente integrada fornece essas respostas aos usuários, economizando um tempo valioso da equipe de help desk e reduzindo o tempo de resolução para os usuários finais.

Classificação e triagem de chamados do help desk de TI

Classificar e fazer a triagem de chamados do help desk de TI é uma etapa crucial para garantir que os problemas sejam resolvidos no prazo e pela equipe certa. A triagem manual é demorada e corre risco de erros, enquanto as regras de categorização automática são insensíveis à prioridade do chamado. Ao automatizar a classificação e a triagem com a ajuda da IA generativa, a equipe de TI pode se concentrar na resolução de problemas em vez da classificação de chamados, melhorando a eficiência geral e a satisfação do cliente.

Nesse caso, a IA generativa pode analisar chamados de suporte recebidos e classificá-los com base no tipo de problema, gravidade, urgência e quaisquer outros parâmetros relevantes. Em seguida, ela pode fazer a triagem dos chamados, trabalhando com a Automação Inteligente integrada ao seu aplicativo de chamados para encaminhá-los para a equipe ou indivíduo apropriado.

Análise de detecção de ameaças de segurança cibernética

As ameaças de segurança cibernética estão aumentando e evoluindo sempre, tornando um desafio 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 da Automação Inteligente oferece uma abordagem proativa à segurança cibernética para reduzir a vulnerabilidade e aumentar a resiliência da infraestrutura de TI.

Nesse caso, 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. Ela pode prever a probabilidade de uma ameaça genuína e recomendar ações com base nessa avaliação. A Automação Inteligente pode acionar medidas de proteção imediatas quando uma ameaça é detectada, como isolar sistemas afetados ou iniciar backups. A IA generativa também pode fornecer relatórios detalhados do ocorrido, auxiliando na análise pós-incidente e na prevenção de ameaças futuras.

Suporte de TI automatizado

Na busca por suporte de TI contínuo, rápido e eficiente, muitas organizações estão lançando chatbots voltados aos funcionários para oferecer uma experiência de conversação automatizada. Embora os chatbots possam fornecer integração perfeita com sistemas corporativos e acesso à base de conhecimento empresarial existente, eles não estão equipados para interpretar intenções, frustrando o potencial da ferramenta em ser um caminho mais rápido para informações e resolução de problemas. No entanto, incluir a IA generativa torna a eficácia do suporte por chatbot não apenas algo possível, mas uma realidade.

Nesse caso, a IA generativa pode ser adicionada a uma experiência de chatbot existente para compreender a intenção. A Automação Inteligente então trabalha para iniciar ações reais em sistemas e dados com base no conteúdo da conversa via chat.

Jurídico

Revisões de contrato

As equipes jurídicas gastam uma largura de banda significativa revisando meticulosamente contratos longos e complexos em busca de termos ou cláusulas que possam ser problemáticas para evitar possíveis armadilhas legais e de conformidade. 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.

Nesse caso, a IA generativa com Automação Inteligente pode lidar com segurança com dados confidenciais de contratos. Ela pode aprender diretrizes legais e regulamentos do setor para avaliar automaticamente a conformidade dos contratos. E 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 conteúdo corporativo em vários idiomas é essencial para a eficácia da comunicação e do envolvimento. Os serviços de tradução manual são caros e o tempo de resposta pode ser mais lento do que o ritmo das demandas comerciais.

Nesse caso, a IA generativa pode automatizar o processo de tradução. Ela pode compreender o contexto e as nuances do conteúdo corporativo no texto do site e dos materiais de marketing e traduzir com precisão 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, independentemente do idioma.

Vendas

Alcance de vendas

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

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

Limpeza de dados de CRM

Uma das reclamações comuns das equipes de vendas é sobre 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 de dados é tediosa, ainda sujeita a erros e tende a ficar no final da lista de prioridades dos administradores de vendas com falta de tempo.

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

Casos de uso da AI generativa por setor

Serviços bancários e financeiros

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

Essencial para garantir a integridade e a confiança das contas dos clientes e para proteger contra fraudes, o tratamento da contestação de transações continua a ser um processo amplamente manual. Os sistemas díspares e o volume crescente de contestações sobrecarregam um processo que já é demorado e sujeito a erros.

Nesse caso, 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 dos clientes, que são automaticamente registradas 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 ser analisada por um representante.

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 são então 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 SAR

A análise vigilante dos dados das transações para detectar possíveis comportamentos fraudulentos 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 rejeição e listas de observação. A crescente complexidade da fraude e as elevadas taxas de falsos positivos podem sobrecarregar as equipes de investigação que, além dos recursos escassos, têm dificuldade em trabalhar em sistemas bancários díspares.

As barreiras de custo e tempo para integrações de sistemas 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.

Nesse caso, um sistema sempre ativo, impulsionado por IA generativa e automação, pode coletar e monitorar dados 24 horas por dia, enquanto analisa continuamente padrões de comportamento, informações de dispositivos e atividades das redes sociais. A IA generativa pode pré-processar dados e depois analisá-los para identificar padrões de possível fraude (por exemplo, identificar roubo, pagamentos/transferências não autorizados, abertura/encerramento de contas não autorizado, pedidos de crédito falsificados etc.) com base em informações históricas.

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

Monitoramento de transações AML

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

Para o monitoramento de transações AML, a introdução da IA generativa e da Automação Inteligente pode munir os investigadores com dados abrangentes que possibilitam julgamentos mais confiantes, além de iniciar próximas etapas automatizadas, como retenções de transações, congelamentos de contas etc., reduzindo a carga sobre os investigadores, aumentando a eficiência operacional. e garantindo um nível mais alto de conformidade com AML.

Nesse caso, um sistema sempre ativo alimentado por IA generativa e automação pode ingerir e analisar continuamente grandes volumes de dados, 24 horas por dia, 7 dias por semana, 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 identificação de valores discrepantes e inconsistências.

A IA generativa pode aplicar modelos de aprendizagem de máquina para identificar padrões com base em dados históricos de potenciais fraudes, tais como transações de alto risco, possível lavagem de dinheiro, 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 a ação dos investigadores. Os investigadores podem avaliar todos os dados e solicitar dados adicionais usando um assistente de automação diretamente no sistema bancário.

Decisão de aprovação para subscrição de empréstimo

A subscrição de empréstimos envolve avaliar o risco de potenciais mutuários e determinar se eles atendem aos critérios de empréstimo. É um processo demorado e sujeito a erros humanos, em especial ao lidar com tipos de empréstimos complexos, como hipotecas, empréstimos para automóveis, cartões de crédito e empréstimos comerciais. O desafio é ainda ampliado pela necessidade de cumprir as leis de empréstimo justo e evitar imparcialidade ou discriminação na tomada de decisões.

Para a tomada de decisões de aprovação de subscrição de empréstimos, a IA generativa traz velocidade, precisão e eficiência ao processo. Com a Automação Inteligente, a IA generativa pode se aprofundar nos detalhes de um candidato, extraindo e interpretando os dados necessários e compará-los com critérios de empréstimo predefinidos e dados históricos. A avaliação contribui para a decisão final, onde o subscritor pode acionar fluxos de trabalho de Automação Inteligente com aprovação, ajuste ou recusa do empréstimo. Em cenários de alto risco, as solicitações podem ser sinalizadas para revisão humana antes de passarem pela automação do fluxo de trabalho de decisão.

Decisão do limite de crédito

A decisão sobre limites de crédito deve equilibrar a gestão 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.

Nesse caso, a IA generativa pode se aprofundar nos detalhes não estruturados do histórico de crédito dos solicitantes, analisando comportamentos financeiros passados, situação financeira atual e potenciais riscos. Ao interpretar esses 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, para ajudar o subscritor a tomar decisões sobre limites de crédito em contas complexas ou auxiliar as 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.

Cálculos de empréstimo inadimplente e execução hipotecária

Lidar com empréstimos inadimplentes e casos de execução hipotecária é complexo, com muito a ganhar para as empresas de serviços financeiros, encontrando maneiras de otimizar o conteúdo e a cadência das comunicações, criando planos de reembolso e lidando com etapas legais. A integração da IA generativa e Automação Inteligente pode agilizar e acelerar a tomada de decisões e, ao mesmo tempo, reduzir custos.

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

Resolução de reclamações

A resolução de reclamações é um aspecto crítico do atendimento ao cliente no setor de serviços financeiros. Normalmente, envolve a análise de múltiplas fontes de informações do cliente, como conta, produto e histórico de transações, para determinar os caminhos de resolução apropriados.

Para a resolução de reclamações, a IA generativa pode agrupar com rapidez os dados da conta e analisar o produto e o histórico de transações para compreender o contexto da reclamação, reduzindo o tempo gasto na pesquisa de informações de múltiplas 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 casos complexos podem ser escalados para revisão humana.

Habilitação de CSR e próxima melhor ação para solicitações de serviço

A capacitação do Representante de atendimento ao cliente (CSR) e a determinação da Próxima ação recomendada (NBA) para solicitações de serviço são aspectos críticos do atendimento ao cliente no setor de serviços financeiros. Garantir a qualidade do atendimento ao cliente envolve uma compreensão completa das informações do cliente, do histórico de transações e uma previsão precisa das necessidades do cliente. O processo pode ser complexo e demorado, especialmente quando se trata de vários sistemas e de um grande volume de solicitações.

Nesse caso, a IA generativa incorporada a um assistente de Automação Inteligente pode aumentar a eficácia da CSR. A IA generativa pode fornecer um resumo conciso das informações do cliente, roteiros introdutórios sugeridos e documentação pós-chamada das interações com ele, junto com insights sobre padrões e tendências de comportamento, permitindo previsões mais precisas das necessidades do cliente e gerando melhor qualidade no atendimento. Ao mesmo tempo, 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 das receitas. Ela envolve uma compreensão abrangente das informações do cliente e do histórico de produtos, junto com a previsão das necessidades do cliente. Determinar oportunidades de venda cruzada e agir conforme elas é uma tarefa complexa, em especial para uma grande base de clientes.

Nesse caso, a Automação Inteligente e a IA generativa podem aumentar a eficiência e impulsionar as vendas, fornecendo análises aprofundadas dos perfis dos clientes e do histórico de produtos para sugerir produtos e serviços potenciais que correspondam às necessidades dos clientes ou aumentem a retenção deles. A IA generativa pode identificar padrões e tendências no comportamento do cliente, permitindo maior precisão na previsão das necessidades dele e potencializando recomendações de produtos direcionados. A Automação Inteligente avança ainda mais o 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 contas correntes, contas de corretagem para clientes de poupança/CD ou empréstimos para automóveis/casas para clientes existentes.

Saúde

Prescrição médica

Os médicos gastam em média 16 minutos revisando os registros eletrônicos de saúde (EHR) dos pacientes, independentemente da duração da consulta. Esse tempo inclui tentar reunir as peças importantes do histórico de um paciente para sintetizar o quadro médico geral, definir 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 anotações hospitalares, anotações não estruturadas de médicos e enfermeiros, exames laboratoriais e de imagem, histórico de medicação, histórico familiar e social, registros de convênios anteriores, indicações de especialistas e muito mais. Essa tarefa se torna ainda mais difícil quando o paciente tem um histórico médico complexo e várias comorbidades.

Nesse caso, a automação robótica de processos (RPA) reúne dados dos pacientes e a IA generativa cria um resumo claro e conciso que aponta questões importantes que devem ser abordadas ou lacunas de cuidados que devem ser corrigidas. O resultado é uma economia estimada de 70% a 80% do tempo na localização e síntese de informações e um aumento de 40% na produtividade.

Triagem de mensagens do paciente

Ao todo, 33% dos médicos passam 2 horas ou mais fora do horário de expediente respondendo a e-mails e mensagens de pacientes, diminuindo o tempo deles com a família. Essa é uma das principais causas de burnout em alarmantes 63% dos médicos, o que representa riscos significativos para a prática médica, incluindo comportamento prejudicial, aumento de erros médicos e risco de negligência médica, abuso de substâncias, índices mais baixos de satisfação do paciente e recuperação mais longa do paciente.

Nesse caso, 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 para identificar preocupações e problemas e resumir com rapidez a mensagem após verificar o contexto do sistema de EHR. Esse auxílio 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, depois usar o Automation Co-Pilot para enviar as respostas apropriadas, seja para encaminhar o paciente ao pronto-socorro, marcar uma consulta para o dia seguinte, solicitar exames laboratoriais ou medicamentos etc.

Prescrição médica pós-consulta para pacientes

Estudos indicam que uma percentagem significativa de pacientes não compreende direito as instruções de medicação e não consegue transmitir com precisão as expectativas do seu médico após as consultas. No entanto, os estudos também destacam o valor que os pacientes atribuem a uma prescrição médica por escrito ou a uma prescrição médica pós-consulta (AVS). Um AVS auxilia na lembrança dos detalhes da consulta do paciente, permitindo que eles informem os parentes com mais precisão e promovendo uma melhor comunicação entre o médico e o paciente. Os pacientes sentem-se capacitados a fazer mais perguntas, enquanto os médicos acreditam que isso solidifica os seus planos de tratamento e incentiva a adesão do paciente ao tratamento. Apesar desses benefícios, os médicos consideram o processo demorado e não sabem se vale a pena investir tempo.

Nesse caso, a Automação Inteligente e a IA generativa podem, juntas, acelerar a coleta e o agrupamento de dados do paciente para elaborar uma AVS personalizada para o médico avaliar, em uma fração do tempo. A automação pode aproveitar a 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 uma prescrição.

A IA generativa pode então sintetizar e resumir, aproveitando a sua força na compreensão de informação e contexto não estruturados e a sua capacidade de adaptar os resultados para corresponder aos parâmetros de personalização, como idioma, idade, cultura, nível educacional, conhecimento sobre saúde etc. A AVS de rascunho deve ser revisada, validada e editada/atualizada pelo médico conforme necessário, incluindo informações da consulta atual, diagnósticos, recomendações de tratamento e acompanhamento, antes de ser fornecida ao paciente e sua família ou cuidador.

Análises de saúde populacional

Crucial para identificar tendências, preparar pesquisas, compreender as disparidades de saúde e planejar intervenções para melhorar os resultados de saúde em diferentes populações, as análises de saúde populacional envolvem a análise de vastos e variados conjuntos de dados, incluindo EHR, dados de censo, bancos de dados de convênios e determinantes sociais da saúde, cada um com seu formato e estrutura únicos, exigindo tempo e recursos significativos.

Nesse caso, a Automação Inteligente e a IA generativa podem reunir, selecionar e analisar com eficiência os dados necessários para análises de saúde populacional. A Automação Inteligente pode aproveitar a 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 esse conjunto de dados preparado, a IA generativa pode identificar padrões, tendências e correlações. Ela pode gerar insights sobre a prevalência de doenças, fatores de risco, disparidades de saúde e o impacto dos determinantes sociais nos resultados de saúde. Essas informações podem, então, ser resumidas em um formato adaptado a cada público-alvo, quer sejam decisores políticos, prestadores de cuidados 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 resultados de saúde, permitindo planejamento e intervenção proativos.