Autores

Andrea Lui
Data Science Team Leader @Bip xTech
Dario Cumbo
Senior Cognitive Data Scientist
Francesco Pettini
Cognitive Data Scientist
Juan Las Casas
GERENTE RESPONSÁVEL
Jorge Esteves
TRADUÇÃO
Murilo Maciel
DIRETOR RESPONSÁVEL

ChatGPT: tendência passageira ou sustentável?

ChatGPT é uma moda do momento ou uma tecnologia estável totalmente implementável em produção de casos de uso? Organizações imersas em mercados em constante mudança geralmente experimentam mudanças significativas em seus negócios enquanto lidam com dados não estruturados provenientes de seus clientes finais. A gestão dessas mudanças é crítica para a automação de processos estratégicos essenciais.

Neste contexto, as organizações geralmente exigem que os funcionários entendam esses dados de forma dinâmica, resultando em processos repetitivos, gerenciados lentamente, impactando negativamente a experiência do funcionário e a experiência do cliente também.

Neste breve artigo, falaremos sobre como essa dor foi abordada pela BIP em um contexto típico do cliente e como o ChatGPT contribuiu para uma solução comprovada em produção.

Desafio Empresarial do nosso cliente

Nosso cliente, uma grande empresa bancária e de seguros na Europa, lutou para lidar e manter atualizadas as regras de negócios para gerenciar reembolsos de solicitações por e-mail de seus próprios clientes. Em particular, vários operadores do departamento de seguros de vida e residenciais lidavam com os e-mails recebidos manualmente. Os e-mails recebidos precisavam ser lidos cuidadosamente para detectar o tipo de solicitação, a data do evento e as informações do cliente segurado.

Essa estrutura de informações varia de cliente para cliente; portanto, uma abordagem simples de RPA (Robotic Process Automation) com regras determinísticas não é suficiente para automatizar o processo e atender às necessidades do cliente.

Nossa Abordagem de IA Cognitiva

Nos últimos anos, as empresas de tecnologia lançaram no mercado várias soluções pré-treinadas para a compreensão e processamento de dados “não estruturados” (por exemplo, e-mails, textos, voz, etc.). Esses modelos apresentam alto desempenho em problemas gerais (não dependentes de contexto).

Por outro lado, uma abordagem personalizada e completa oferece uma perfeita verticalização do problema, mas carece de robustez, integrabilidade e capacidade de generalização. Conhecimento sólido de modelos personalizados e parcerias estratégicas com empresas de escalabilidade são a base da abordagem BIP xTech para enfrentar problemas de computação cognitiva e alcançar os melhores desempenhos, mantendo um tempo reduzido de colocação no mercado.

Normalmente propomos uma plataforma de empoderamento para acelerar e melhorar a análise dos humanos no processamento de solicitações.

Como funciona nossa solução de processamento de e-mails?

Nossa solução de IA Cognitiva automatiza o processamento, a compreensão e a identificação das informações vindas dos e-mails dos clientes finais, enquanto os humanos fornecerão conhecimento de negócios, correção/confirmação e feedback contínuo para melhorar a plataforma subjacente.

Essa interação humano-máquina ajuda as IAs cognitivas a aumentarem continuamente seu desempenho e, por consequência, os operadores a reduzirem o tempo gasto em tarefas repetitivas e se concentrarem em atividades mais valiosas.

A solução entregue pela BIP xTech começa com um motor de classificação de Machine Learning para detectar o tipo de e-mail recebido do cliente e se está dentro do perímetro sujeito à automação (por exemplo, evento natural, roubo, incidente).

Para os e-mails filtrados dentro do perímetro da automação, a solução de leitor de documentos IA da BIP xTech detecta e identifica as informações dentro do corpo do e-mail e dos anexos (reconhecimento de entidade).

O Leitor de Documentos IA implementa motores de Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR) de última geração para interpretar anexos digitalizados, enquanto usa visão computacional para entender imagens contidas no corpo do e-mail ou no próprio anexo.

O corpo do e-mail limpo (exclusão de assinaturas, divisão de thread de e-mails) com o texto contido nos anexos é então fornecido a um ChatGPT, enviando perguntas como “Quando o evento aconteceu?”, “O que aconteceu?”, “Onde o evento aconteceu?”, “Qual é o número de seguro?”. As respostas geradas pela IA ChatGPT são então verificadas em termos de formato (por exemplo, as datas são convertidas, os números de seguro têm uma forma específica) e qualidade (a solução retorna uma pontuação de confiança).

Tabelas e imagens são tratadas separadamente usando uma solução de reconhecimento de entidades nomeadas e detecção de tabelas previamente treinadas, e os resultados são mesclados com os anteriormente extraídos.

Os dados extraídos são apresentados ao operador usando uma interface de usuário amigável humano-máquina (HMI) projetada para permitir que o humano se concentre nas tarefas relevantes do processo (por exemplo, dados ausentes, recuperação de baixa confiança, confirmação de excesso) e, finalmente, enviados para um bot RPA (Robotic Process Automation) para lidar com a entrada de dados nos sistemas da empresa.

O que é ChatGPT?

ChatGPT é uma variante do modelo GPT (Generative Pre-trained Transformer), um modelo de aprendizado profundo desenvolvido pela OpenAI para tarefas de processamento de linguagem natural. O modelo GPT baseia-se na arquitetura transformer, introduzida em um artigo de 2017 do Google.

O modelo GPT original foi treinado em um conjunto de dados massivo de páginas da web e livros, sido projetado para gerar texto semelhante ao texto em que foi treinado. O modelo ChatGPT é alimentado por uma variante do GPT especificamente projetada para tarefas baseadas em diálogo ou conversação. Ele é treinado em um conjunto de dados de textos semelhantes à conversação para melhor entender o contexto de conversas naturais e gerar respostas mais semelhantes às humanas. Em particular, é baseado no GPT-3.5, um dos maiores modelos de IA de processamento de linguagem, com 175 bilhões de parâmetros.

Perguntamos diretamente ao ChatGPT o que ele pode fazer e esses são alguns exemplos de sua utilização:

  • Gerar texto em linguagem natural, com base em exemplos de texto que me foram treinados. Isso inclui responder perguntas, escrever histórias, descrever imagens e muito mais.
  • Realizar tarefas como tradução, resumo de texto e geração de texto condicional.
  • Realizar tarefas de processamento de linguagem natural, como análise de sentimento, extração de informações, classificação de texto e geração de texto.
  • Resolver problemas de negócios, como automatizar processos de atendimento ao cliente, melhorar a eficiência de pesquisas e análise de dados.
  • Pode ser usado para aplicações criativas, como geração automática de música, roteiros de cinema e histórias em quadrinhos.
  • Pode ser usado para ajudar a criar chatbots e assistentes virtuais para melhorar a interação com os clientes,·        
  • Ajudar a identificar e prevenir fraudes.
  • Pode ser usado para criação de modelos de inteligência artificial mais sofisticados, como modelos de visão computacional, modelos de processamento de fala, entre outros.

Em resumo, o modelo ChatGPT foi projetado para ter uma compreensão profunda da conversa e gerar respostas contextualmente relevantes e diversas.

ChatGPT foi treinado usando Aprendizado por Reforço a partir de Feedback Humano (RLHF). Um modelo inicial é treinado usando ajuste fino supervisionado: os treinadores de IA humanos forneceram conversas nas quais eles desempenharam ambos os lados – o usuário e um assistente de IA. Então, os treinadores acessam as sugestões escritas pelo modelo para ajudá-los a compor suas respostas.

Duas ou mais respostas do modelo classificadas por qualidade são coletadas para criar um modelo de recompensa para o aprendizado por reforço. A fase de coleta é feita tomando conversas entre os treinadores de IA e o chatbot. Então, mensagens escritas pelo modelo selecionadas aleatoriamente são enviadas aos treinadores de IA para serem classificadas. Usando este modelo de recompensa, o modelo do Chatbot é finalmente ajustado fino usando a Otimização de Política Proximal.

O ChatGPT é uma moda passageira?

ChatGPT não é uma moda passageira, é uma realidade sólida, e a BIP usa desde o ano passado para resolver desafios de negócios reais de forma estável, segura e sólida. O uso de automação de processamento de e-mails nas empresas bancárias e de seguros é uma demonstração de sua aplicação em contextos reais da vida.

Realizações do Cliente

Graças à implementação realizada pela BIP na plataforma de dados na nuvem do cliente e à integração com os sistemas legados usando tecnologia RPA, a empresa alcançou a automação de 89% das tarefas repetitivas, permitindo que os funcionários concentrassem seus esforços em tarefas de maior valor.

O índice de automação da primeira versão do software era de 57%, mas graças à interação contínua entre homem e máquina (feedback), o índice subiu para o nível atual e ainda se espera que cresça. A empresa também aumentou a satisfação dos clientes diminuindo o tempo médio de processamento de cada solicitação, removendo gargalos e criando um processo escalável para suportar picos repentinos de solicitações (tipicamente após eventos naturais como tempestades distribuídas).

O que a BIP xTech Cognitive AI, “potencializada por ChatGPT”, pode trazer para a sua empresa?

BIP xTech projetou um conjunto de frameworks e produtos baseados em tecnologias de computação cognitiva e inteligência genérica (incluindo ChatGPT). Essa suíte de soluções personalizáveis ​​pode ajudar as empresas a lidar com dados não estruturados (ou seja, texto, documentos, e-mails, imagens, vídeos, sons) de forma eficiente e gerar valor a partir de modelos de propósito geral e ajustados finamente (por módulos de aprendizado por transferência) usando seus dados e contexto.

Isso pode ajudar qualquer organização a:

  • Explorar toda a base de informações disponíveis: dados não estruturados e semi-estruturados geralmente representam 70% de todas as informações disponíveis dentro das empresas;
  • Hiper-automatizar: tarefas repetitivas que podem ser abordadas com RPA estão exigindo cada vez mais complexidade devido à presença de dados não estruturados humanos no processo;
  • Reagir mais rapidamente às mudanças dos negócios: os modelos de IA cognitiva podem ser continuamente treinados e ajustados finamente para ficar atualizados mesmo quando o mercado e o negócio mudam;
  • Melhoria digital dos funcionários: suporte em tempo real aos humanos para melhorar suas tarefas diárias, evitando tarefas repetitivas e permitindo que os humanos se concentrem em atividades de maior valor, resultando finalmente em satisfação dos funcionários melhorada.

Por que a BIP?

A prática BIP xTech é uma das maiores comunidades profissionais de IA no mundo, entregando centenas de projetos de dados por ano com ênfase em “IA operável”, entregando casos de uso de IA de ponta a ponta em produção para uso diário.

Nós unimos a expertise em inteligência artificial, IA cognitiva e automação de processos robóticos em uma única realidade para garantir que a IA esteja respondendo às necessidades dos negócios e seja utilizável por usuários não técnicos, facilmente monitorável e oferecendo um claro retorno sobre o investimento.

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