Conversamos com Gabriel Rosso, coordenador de relacionamento com cliente da BizCapital, sobre a inteligência artificial desenvolvida pela empresa, a Berta.
O que faz a BizCapital?
A Biz nasceu em 2016 como um correspondente bancário. Como seus sócios são empreendedores em série, eles já haviam sentido na pele as dificuldades para se empreender no Brasil, como ter acesso a crédito e ter o suporte de um banco. A Biz começou fazendo a intermediação entre o cliente que precisava do dinheiro e uma financeira. Hoje, ela não é mais uma empresa monoproduto, mas uma empresa pluriproduto focada em crédito e com conta digital (Baas). A ideia é aprimorar o modelo de empresa que oferece soluções financeiras para pequenas e médias empresas.
Como se deu o desenvolvimento da Berta e como ela está sendo utilizada?
A Berta trabalha dentro do Watson Assistant da IBM. Nós lhe ensinamos algumas intenções que os clientes podem apresentar através de mensagens. Nós temos mais de 300 intenções com 350 respostas cadastradas. Nós não rodamos nenhum script ou análise dentro da inteligência. Ela trabalha apenas com atendimento de fato.
O que nós fazemos então? Nós conectamos a Berta via API com os nossos sistemas onde fazemos as análises e os processos. Quando um possível cliente entra em contato e faz uma série de perguntas, quem responde é a Berta. A partir do momento em que o cliente demonstra interesse por um produto, como um crédito online para PJ, ela já dá ao cliente a possibilidade de fazer a solicitação ali mesmo na conversa.
Caso ele concorde com os termos de privacidade e de acesso a informação, que são disponibilizados através de um link na própria conversa, seus dados são colhidos e enviados para o nosso sistema onde é feita uma pré-análise. Feita a pré-análise, nós retornamos com o resultado na própria conversa informando a existência ou não de um crédito pré-aprovado.
Caso ele queira seguir, ele é orientado a clicar num link para o envio dos documentos, avançando na esteira para uma mesa de crédito que analisará manualmente o processo e definirá a aprovação do crédito. Como disse, a análise de crédito não ocorre na Berta, e sim dentro dos nossos sistemas.
Nós já conseguimos concluir uma operação, desde o pedido do cliente até o crédito dos recursos na conta do cliente, em 1 hora e 6 minutos. Com a Berta, a nossa expectativa é bater esse recorde em breve.
A inteligência artificial é um paredão: bateu, voltou. O cliente faz uma pergunta, recebe um retorno. O tempo médio da primeira resposta é de um segundo. O tempo médio de atendimento como um todo está na casa dos 47 segundos. Com isso, o cliente tem tudo sem depender de um atendimento humano. Por exemplo, antes, se o cliente precisasse de um boleto, um atendente teria que acessar o sistema, emitir o boleto, fazer o download e enviá-lo para o cliente. Todo esse processo morreu pois a IA vai ao sistema via API, pega o dado e o entrega ao cliente.
Com relação a empresa, nós conseguimos otimizar a estrutura da equipe de atendimento. Nós lançamos a Berta em setembro de 2020, num momento crítico da pandemia, quando as pequenas e médias empresas estavam sendo muito impactadas. Nós estávamos trabalhando junto com o Sebrae no Programa Crédito Retomado, que havia sido lançado para ajudar as pequenas empresas a se reerguerem. Com isso, cada uma das três pessoas da nossa equipe de atendimento passou a atender uma média de 150 empresas, um número muito alto.
Com a Berta, já na primeira semana nós conseguimos fazer 80% dos atendimentos de forma automática. Assim, nós tiramos o peso da equipe, que não estava conseguindo atender como gostaríamos, e ao mesmo tempo nós não precisamos aumentá-la.
Hoje, mais de 95% dos atendimentos que chegam na empresa são feitos pela IA. Numa média de 8 mil atendimentos por mês, 7.600 são feitos pela Berta. Em ofertas pré-aprovadas, a Berta já encaminhou mais de R$ 15 milhões.
Muitas empresas têm atendimentos via IA que custaram caro, não funcionam e somente aborrecem os clientes antes de passá-los para uma pessoa de verdade. Como vocês fizeram a Berta realmente funcionar?
Todos nós temos uma história traumatizante com alguma IA por aí. Isso me ajudou quando iniciei esse projeto. O meu primeiro cuidado foi não dar a Berta um tom de voz de robô. Nós temos clientes que entram em contato e acham que a Berta é uma pessoa de fato. Ela não se apresenta como uma assistente virtual, mas apenas como Berta. Ela não pede para digitar 1 para isso ou 2 para aquilo. O cliente escreve o que ele quer e ela vai lá e responde de uma forma humana.
Obviamente, quanto mais nós ensinamos à máquina a responder, a margem de erro aumenta. Por isso que nós construímos internamente um time de curadoria para a Berta. Toda área onde a Berta atua tem um curador que lê os seus atendimentos e vai fazendo correções dentro da plataforma do Watson Assistant.
Se um cliente diz “estou de saco cheio” e ela finaliza o atendimento na cara, isso está errado. A Berta tem que entender que o cliente está de “saco cheio” pois está estressado, e com isso transferir a pessoa para um humano. Foi uma confusão? Foi. Então nós vamos no sistema e ajustamos.
No primeiro mês da Berta, eu a ensinei a contar piadas, pois queria fazer um negócio diferente. O problema é que nós tivemos uma cliente que pediu um boleto vencido duas vezes, e a Berta encaminhou duas vezes um boleto a vencer. A cliente lhe perguntou se ela estava de piada com a cara dela, e a Berta de fato lhe contou uma piada. Quando soube, desliguei as piadas pois íamos ter problemas. Isso retrata bem a pergunta: acerto e erro.
Quanto mais tempo de vida a máquina vai tendo, menor margem de erro nós vamos trazendo para ela. Nós fazemos a curadoria constantemente. Se uma empresa lança uma IA e a deixa solta, quanto mais ela aprende errado, mais ela vai aplicar esse erro.
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