Principais casos de uso para automação generativa baseada em IA.

Casos de uso de 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 dramaticamente nos últimos anos, com o volume de chamadas aumentando em até 600%. A IA generativa combinada com a automação inteligente pode oferecer suporte à resolução de reclamações de atendimento ao cliente mais rápida e de maior qualidade em escala, 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 de 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 maior eficiência e qualidade de resposta.

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

Um dos maiores desafios da triagem das consultas dos clientes 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 em setores como saúde, bancos e seguros são muitas vezes de natureza complexa, com elevados riscos financeiros e pessoais. Pode ser um desafio para os agentes navegar rapidamente 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 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 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 de sentimento de consulta do cliente

O tempo necessário para pesquisar e responder a uma consulta complexa do cliente é muitas vezes elevado, impedindo em grande parte a capacidade dos agentes de resolver o problema rapidamente. 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 revisar e compreender o contexto e a intenção de uma consulta recebida de atendimento ao cliente . A automação pode executar a busca de 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 revisar o rascunho da resposta e prosseguir com o fluxo de trabalho a partir daí.

Qualidade de resposta do cliente

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

Nesse caso, a automação generativa alimentada por IA pode revisar 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 de resposta. Respostas abaixo de um determinado limite podem acionar a IA generativa para escrever sugestões de conteúdo melhorado para o agente usar.

Finanças e contabilidade

Detectar 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. Isto pode resultar em relatórios financeiros imprecisos, problemas de conformidade e maiores riscos de fraude e erros.

Neste caso, a IA generativa pode processar rapidamente grandes volumes de dados financeiros, aproveitando algoritmos de aprendizagem automática para identificar irregularidades que podem ser facilmente ignoradas em 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 significa que os resultados melhorarão consistentemente à medida que suas capacidades de detecção melhorem.

Negociação de desconto com 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.

Neste caso, a IA generativa e a Automação Inteligente podem trabalhar para rever acordos não estruturados e dados de tendências em 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 riscos aumentados.

Para este 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 revisar, analisar e sintetizar os dados para gerar relatórios e revelar padrões e discrepâncias, agilizando o processo para os analistas capacitarem as organizações a tomarem 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 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 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 faturação, bem como na monitorização e auditoria do processo.

Para o processamento de faturas, a IA generativa pode ajudar a aumentar a eficiência e economizar tempo para as equipes de contas a pagar, tornando possível a automação completa do processamento de faturas . A IA generativa pode sinalizar rapidamente discrepâncias entre faturas e formulários ERP. A IA generativa é capaz de compreender qualquer formato de fatura, inclusive não estruturado e complexo, 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 das finanças incorporadas 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 de IA generativa na auditoria economiza tempo, reduz custos e atenua riscos.

Para revisões de auditoria, a IA generativa, com a sua capacidade de processar grandes quantidades de dados e gerar insights significativos, pode identificar rapidamente 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. Ele pode determinar a frequência da auditoria com base na gravidade dos riscos, priorizar processos de alto risco e alocar recursos de forma eficaz. E 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.

Relatório: 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 num formato abrangente e compreensível. Ao longo do caminho, o potencial de erro humano pode introduzir riscos neste 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 significativamente 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 rapidamente 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 relatório.

Resposta automática do 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 impactar negativamente 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. Combinado com a automação inteligente, ele 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 revisão da sua 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. Ele pode 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 a cada consulta com rapidez e precisão é fundamental para estabelecer relacionamentos com os clientes e manter a satisfação do cliente.

Neste 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, acionando a automação para recuperar as informações necessárias dos sistemas da empresa e, em seguida, gerar uma resposta detalhada. Ele pode sinalizar consultas complexas para intervenção humana. Esta abordagem pode reduzir significativamente 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 digitalizar o texto do contrato, identificar cláusulas-chave e compará-las com os termos padrão da empresa. Ele pode então sinalizar quaisquer termos desfavoráveis ​​ou possíveis problemas de conformidade para análise posterior pela equipe de operações do contrato . Esse processo pode acelerar significativamente 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 atrasadas e gerando e-mails de lembrete personalizados. O processo de cobrança automatizado também pode escalar casos persistentes para ações futuras.

Reconciliação de faturas

A reconciliação de faturas envolve a correspondência de faturas com pedidos de compra e notas 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 escanear documentos de fatura em qualquer formato, extrair detalhes relevantes e compará-los entre si, sinalizando quaisquer discrepâncias para investigação posterior e permitindo que faturas reconciliadas sem erros continuem pelo processo automatizado. Automatizar esse processo pode acelerar significativamente 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 de relatórios financeiros para reduzir o risco de fraude. A implementação e monitorização destes controlos pode ser complexa e, portanto, consumir tempo e recursos. A aplicação da Automação Inteligente com 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. Ele pode identificar eventuais violações e gerar relatórios detalhados para a equipe de auditoria, trabalhando com automação para notificar e entregar relatórios aos stakeholders.

Detecção de fraude

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. A monitorização de transações em busca de sinais de fraude potencial já beneficiou do advento de ferramentas de IA concebidas para se destacarem na deteção de esquemas de fraude sofisticados que podem escapar à supervisão manual.

Neste 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 para alertar as equipes de segurança em tempo real, permitindo ações rápidas. Este processo pode melhorar significativamente as taxas de detecção e reduzir o impacto da fraude, permitindo uma contenção mais rápida.

Contabilidade: provisões

O rastreamento preciso da acumulação 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 de exercício manual demorada e propensa a erros.

Nesse caso, a IA generativa com Automação Inteligente pode automatizar o processo de acumulação, identificando transações que exigem acumulações, estimando valores e registrando-os 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 . Esta abordagem pode garantir relatórios financeiros precisos, reduzir a carga de trabalho da equipa financeira e minimizar o risco de erros.

Orçamento e previsão

Orçamento e previsão estão no cerne das decisões de negócios e envolvem previsões complexas sobre receitas e despesas futuras. Rever o desempenho passado, identificar tendências de mercado e avaliar planos de negócios requer análise diferenciada de dados abrangentes, tornando desafiador considerar todos os fatores relevantes.

Neste 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 lucratividade

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, este trabalho requer um conhecimento profundo do negócio e a capacidade de analisar grandes quantidades de dados não estruturados.

Neste caso, a IA generativa e a automação inteligente, em particular a descoberta de processos , 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 oportunidade 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 potenciais ou demorar muito, levando à perda de oportunidades de receita.

Nesse caso, a IA generativa pode agilizar o processo analisando automaticamente informações não estruturadas, incluindo dados de mercado, comportamento do cliente e atividades dos concorrentes, para identificar potenciais caminhos para o crescimento da receita. Com base na análise, ela pode sugerir novos mercados para entrar, produtos para desenvolver ou estratégias para adotar. Essa abordagem pode acelerar o crescimento da receita, aumentar a competitividade e dar suporte ao 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 económicos. Os métodos tradicionais podem exigir muita mão-de-obra e não capturar todas as nuances que influenciam o fluxo de caixa.

Neste 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 da gestão de investimentos, a diversidade e o volume de dados estruturados e não estruturados, desde gráficos e demonstrações financeiras a relatórios industriais, são esmagadores, apresentando um desafio aos métodos de análise existentes, que muitas vezes não conseguem captar todo o espectro de mercados. dinâmica e 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 portfólio 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, juntamente com análises de risco de cauda, ​​através da geração de dados para testes de esforço. a carteira em cenários hipotéticos de condições de mercado. Por último, mas não menos importante, a IA generativa pode criar relatórios para comunicar estas análises de forma eficaz.

Otimização fiscal

A previsão e o planeamento de obrigações fiscais exigem tempo e recursos que continuam a ser escassos nas equipas 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.

Neste caso, a IA generativa pode analisar leis tributárias, dados tributários históricos e finanças empresariais para prever obrigações tributárias futuras com precisão e garantir a conformidade com as leis tributárias. Os benefícios podem frequentemente ser vistos imediatamente, com uma empresa realizando US$ 120 milhões em economias tributárias em três semanas.

Suporte de coleções

Recuperar 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, impactando o desempenho e complicando a integração de novos agentes.

Neste caso, a combinação de IA generativa e 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 através 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 de falta de pagamento.

ISTO

Análise de sentimento de consulta do cliente do 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 o objetivo 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 mais rapidamente, 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 particular acionando IA generativa para escrever uma comunicação de resposta para enviar de volta ao cliente ou, para casos mais complexos, encaminhe um rascunho de resposta a um agente de atendimento ao cliente para revisão e próximas etapas.

Resposta automatizada a tickets de TI

Um aumento nos tickets de suporte técnico 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 tickets de TI e melhorar a velocidade e a qualidade das respostas.

Neste caso, a IA generativa pode revisar instantaneamente os tickets 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 tickets e resoluções anteriores. A Integrated Intelligent Automation entrega essas respostas aos usuários, economizando tempo valioso da equipe do help desk e reduzindo o tempo de resolução para os usuários finais.

Classificação e triagem de tickets de suporte técnico de TI

Classificar e fazer a triagem de tickets de suporte técnico 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 ticket. 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 de na classificação de tickets, melhorando a eficiência geral e a satisfação do cliente.

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

Análise de detecção de ameaças de segurança cibernética

As ameaças à segurança cibernética estão aumentando e evoluindo constantemente, 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 de IA generativa e 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. 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 incidente, auxiliando na análise pós-incidente e na prevenção de ameaças futuras.

Suporte automatizado de TI

Na busca por suporte de TI contínuo, rápido e eficiente, muitas organizações estão lançando chatbots voltados para os 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 como um caminho mais rápido para informações e resolução de problemas. Adicionar IA generativa, no entanto, torna o suporte eficaz ao chatbot não apenas possível, mas também uma realidade.

Neste 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 de chat.

Jurídico

Revisões de contrato

As equipes jurídicas gastam uma quantidade significativa de tempo 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 dados confidenciais de contratos com segurança . Ele pode aprender diretrizes legais e regulamentos do setor para revisar 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 uma comunicação e envolvimento eficazes. Os serviços de tradução manual são caros e o tempo de resposta pode ser maior do que o ritmo das demandas comerciais.

Neste caso, a IA generativa pode automatizar o processo de tradução. Ela pode entender o contexto e as nuances do conteúdo corporativo a partir de cópias de sites e materiais de marketing e traduzi-lo 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 suas 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 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 cair na lista de prioridades dos administradores de vendas com falta de tempo.

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

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 dos clientes e para proteger contra fraudes, o tratamento de disputas de transações continua a ser um processo amplamente manual. Os sistemas díspares e o volume crescente de litígios sobrecarregam um esforço já sujeito a erros e demorado.

Neste 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 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 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 negação e listas de observação. A crescente complexidade da fraude e as elevadas taxas de falsos positivos podem sobrecarregar as equipas de investigação com poucos recursos, que já 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 de mídia 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 contas, 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 os investigadores agirem. 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 AML depende fortemente da experiência de indivíduos que devem tomar decisões e seguir processos, o que por 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 desta vasta quantidade de dados e a navegação na 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 de IA generativa e automação inteligente pode munir os investigadores com dados abrangentes para permitir julgamentos mais confiantes e 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 elevado 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 automática para identificar padrões com base em dados históricos de potenciais fraudes, tais como transações de alto risco, potencial branqueamento de capitais, financiamento do terrorismo, transações proibidas por sanções económicas 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 diretamente no sistema bancário.

Decisão de aprovação de 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, especialmente 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 preconceitos 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 mergulhar profundamente 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, os aplicativos podem ser sinalizados para revisão humana antes de passarem pela automação do fluxo de trabalho de decisão.

Decisão de limite de crédito

A decisão sobre limites de crédito deve equilibrar a gestão de riscos com a satisfação do cliente. Com a integração de IA generativa e automação inteligente, o processo pode ser significativamente otimizado, aumentando a precisão, a eficiência e a velocidade.

Neste caso, a IA generativa pode mergulhar nos intricados detalhes não estruturados do histórico de crédito dos requerentes, analisando comportamentos financeiros passados, situação financeira atual e riscos potenciais. 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 alimentar 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.

Exercícios de empréstimo padrão 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 de IA generativa e automação inteligente pode agilizar e acelerar a tomada de decisões e, ao mesmo tempo, reduzir custos.

Neste caso, a IA generativa pode sintetizar informações de vários dados não estruturados, tais 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 subscritores na determinação de programas de exercícios ideais, como cronogramas de pagamento revisados ​​ou perdão parcial do empréstimo. Com base na sua decisão, 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 o exame 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 rapidamente os dados da conta e analisar o histórico de produtos e 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.

Ativação de RSE e próxima melhor ação para solicitações de serviço

A capacitação do representante de atendimento ao cliente (CSR) e a determinação da próxima melhor ação (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.

Neste caso, a IA generativa incorporada num assistente de Automação Inteligente pode aumentar a eficácia da RSE. A IA generativa pode fornecer um resumo conciso das informações do cliente, roteiros introdutórios sugeridos e documentação pós-chamada das interações com o cliente, juntamente 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 . Paralelamente, 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. Envolve uma compreensão abrangente das informações do cliente e do histórico do produto, juntamente com a previsão das necessidades do cliente. Determinar oportunidades de venda cruzada e agir de acordo com elas é uma tarefa complexa, especialmente para uma grande base de clientes.

Neste 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 dos produtos para sugerir produtos e serviços potenciais que correspondam às necessidades dos clientes ou aumentem a retenção de clientes. A IA generativa pode identificar padrões e tendências no comportamento do cliente, permitindo maior precisão na previsão das necessidades do cliente 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.

Assistência médica

Resumo médico para profissionais

Os médicos gastam em média 16 minutos revisando os registros eletrônicos de saúde (EHR) dos pacientes , independentemente da duração da consulta. Este tempo inclui tentar reunir as peças importantes da história 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 notas hospitalares, notas não estruturadas de médicos e enfermeiros, exames laboratoriais e de imagem, histórico de medicação, histórico familiar e social, registros de prestadores anteriores e referências de especialidades, e muito mais. Essa tarefa se torna ainda mais difícil quando o paciente possui um histórico médico complexo e múltiplas condições que podem afetar umas às outras.

Neste 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 preenchidas. O resultado é uma economia estimada de 70 a 80% de tempo na localização e síntese de informações e um aumento de produtividade de 40%.

Triagem de mensagens do paciente

33% dos médicos passam duas horas ou mais fora do horário de expediente respondendo a e-mails e mensagens de pacientes, tirando 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.

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 rapidamente a mensagem após verificar o contexto do sistema EHR. Essa 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, depois usar o Automation Co-Pilot para lançar as respostas apropriadas, seja para encaminhar o paciente ao pronto-socorro, marcar uma consulta para o dia seguinte, solicitar laboratórios ou medicamentos, etc.

Resumo pós-consulta para pacientes

Estudos indicam que uma percentagem significativa de pacientes interpreta mal as instruções da 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 um resumo médico escrito ou a um resumo pós-consulta (AVS). Um AVS auxilia na lembrança dos detalhes da visita do paciente, permitindo-lhes 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 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 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 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, literacia em saúde, etc. deve ser revisado, validado e editado/atualizado pelo médico conforme necessário, incluindo informações atuais da visita, diagnósticos, recomendações de tratamento e acompanhamento, antes de ser fornecido 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 seguros e determinantes sociais da saúde, cada um com seu formato e estrutura únicos, exigindo tempo e recursos significativos.

Neste 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 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 esse conjunto de dados preparado, a IA generativa pode identificar padrões, tendências e correlações. Ela pode gerar insights sobre prevalência de doenças, fatores de risco, disparidades de saúde e o impacto de determinantes sociais em resultados de saúde. Esses insights podem então ser resumidos em um formato adaptado a cada público-alvo, sejam formuladores de políticas, provedores 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.

Documentação de pesquisa

Pesquisadores gastam uma parte substancial de seu tempo coletando, comparando e analisando dados de pesquisa. Melhorar o processo de documentação de pesquisa garante uma transição mais rápida da pesquisa para aplicações práticas, beneficiando significativamente os resultados dos pacientes e a comunidade médica mais ampla.

Neste caso, a implementação da Automação Inteligente e da IA ​​generativa pode acelerar imediatamente a documentação da investigação e o processamento de dados. Ao aproveitar os recursos da RPA para coletar e organizar sistematicamente dados de pesquisa de diversas fontes – incluindo ensaios clínicos, registros de pacientes e resultados laboratoriais – os pesquisadores podem minimizar o esforço manual necessário para o gerenciamento de dados. A IA generativa pode aprimorar ainda mais esse processo, analisando os dados de forma inteligente para identificar padrões, anomalias e correlações.

Planejamento de alta

Sendo o ponto de transição crucial do hospital para o domicílio ou outro ambiente de cuidados, o planeamento da alta apresenta um desafio complexo no setor da 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 planeamento da alta pode abordar os riscos associados às transições de cuidados, tais como readmissão ou eventos adversos relacionados com medicamentos. Ao aproveitar a automação inteligente e a IA generativa, o processo de planejamento de descarga pode ser mais rápido, mais preciso e eficiente em termos de recursos, minimizando o risco de erros e melhorando a conformidade.

Neste caso, a aplicação de IA generativa e automação inteligente começa com a implantação da automação para extrair dados essenciais do paciente de fontes relevantes, como registros 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 prestador de cuidados, a IA generativa pode então analisar todas essas 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 em saúde, para produzir planos de alta detalhados e altamente personalizados em um formato claro e conciso, tanto para profissionais de saúde quanto para pacientes.

Faturamento e codificação médica

O faturamento e a codificação médica, uma parte crucial do setor de saúde, costumam ser um processo complicado e demorado. Exige a conversão de procedimentos médicos, diagnósticos e tratamentos em códigos padronizados para seguros e cobrança. A codificação manual é suscetível a erros, e as atualizações frequentes das regulamentações de codificação aumentam essa 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 ao mesmo tempo a conformidade e reduzindo custos.

Neste caso, os prestadores de cuidados de saúde podem integrar ferramentas generativas de automação inteligente alimentadas por IA nos seus sistemas de codificação existentes para auxiliar e, em última análise, 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, com melhoria na precisão da codificação ao longo do tempo.

Seguro

Gestão de sinistros

A gestão de sinistros constitui o cerne das operações de seguros, onde o principal desafio reside no processamento eficiente de sinistros em grande volume, cada um exigindo validação e avaliação minuciosas. Este trabalho meticuloso e em grande parte manual contribui para tempos de processamento lentos, avaliações de sinistros inconsistentes e, consequentemente, menor satisfação do cliente e custos operacionais mais elevados. A IA generativa e a automação inteligente, quando aplicadas ao gerenciamento de sinistros , podem reduzir significativamente os prazos de processamento, minimizar o erro humano e, em última análise, aumentar os resultados e a satisfação do cliente.

Com a IA generativa , as seguradoras têm a capacidade de analisar informações incorporadas em documentos de reivindicações, como detalhes de apólices, relatórios médicos e avaliações de danos, para identificar padrões e anomalias. Essa análise alimenta o fluxo de trabalho de ponta a ponta com automação inteligente para validar e verificar reivindicações automaticamente, destacando inconsistências que exigem exame mais aprofundado para avaliação humana.

Detecção de fraude

A indústria de seguros continua a enfrentar uma batalha difícil na questão substancial 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 de IA generativa e automação inteligente pode acelerar significativamente o processo de detecção e a velocidade de ação para reduzir atividades fraudulentas.

Na detecção de fraudes, o caso de uso imediato para IA generativa é analisar grandes volumes de dados derivados de reivindicações de seguros, dados de apólices e padrões históricos de fraude. Equipado com a capacidade de compreender dados não estruturados e contexto, ele pode detectar anomalias e padrões que sinalizam atividades fraudulentas. Incorporado em fluxos de trabalho de Automação Inteligente, as descobertas descobertas pela IA generativa podem acionar o processo automatizado de sinalização de reivindicações suspeitas para análise mais aprofundada.

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

Subscrição

Num ambiente de crescente incerteza e volatilidade , os subscritores são desafiados a avaliar rapidamente o risco, fixar taxas de prémios e determinar a aceitação ou rejeição de pedidos de seguros. O processo convencional de subscrição manual é notoriamente demorado, subjetivo e sujeito a erros humanos, culminando em tomadas de decisão desiguais e potenciais perdas financeiras 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 subscrição, apresentando uma oportunidade imediata para uma mudança radical na capacidade de tomada de decisão, na precisão da avaliação de risco e na eficiência operacional.

Neste caso, a IA generativa pode examinar imensos volumes de dados, incluindo credenciais dos requerentes, históricos de reclamações e fatores de risco externos, para descobrir padrões, fazer previsões sobre riscos potenciais e estimar resultados. A Automação Inteligente pode então operacionalizar o processo de subscrição, baseando a emissão de apólices e as decisões de preços em insights gerados por IA.

Fabricação

Recuperação de conhecimento

Os fabricantes possuem 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 localizar informações específicas necessárias. Aproveitar a força da IA ​​generativa no resumo de conteúdo oferece uma abordagem auxiliadora e que economiza tempo para acelerar os fluxos de trabalho de fabricação.

Neste caso, os operadores podem alavancar assistentes de automação inteligente alimentados por IA generativa para obter e resumir informações operacionais difíceis de encontrar. Este tipo de copiloto de automação emprega IA generativa incorporada para acelerar fluxos de trabalho de rotina recuperando e interpretando instantaneamente grandes volumes de dados de sistemas distintos, bem como respondendo e tomando medidas conforme orientado por sua contraparte humana.

Planejamento de produção

Entre flutuações de demanda, restrições de recursos e complexidade de produção, os fabricantes caminham numa corda bamba contínua de otimização. Mesmo quando se gerem eficazmente variáveis ​​sob controlo dos fabricantes, como o timing e a capacidade, os factores externos e a volatilidade do mercado são companheiros constantes, introduzindo incógnitas e surpresas no ciclo de planeamento 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 previsões de vendas e agendamento de projetos precisos.

Neste caso, a IA generativa pode impulsionar o planeamento de produtos, criando cenários do mundo real gerados a partir de dados sobre materiais, equipamentos e recursos disponíveis, bem como sobre condições e expectativas de mercado. A Automação Inteligente pode monitorar sistemas ERP e de equipamentos e alimentar dados em tempo real para IA generativa para 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 equipes, bem como executar 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 da gestão da cadeia de abastecimento. A otimização da cadeia de abastecimento – desde o planeamento até à distribuição – tem um enorme potencial para aumentar a rentabilidade e permitir o crescimento. A aplicação de IA generativa em todo o ciclo de vida da cadeia de abastecimento pode proporcionar melhorias extremamente rápidas para otimização em cada ponto e em cada processo de apoio à gestão da cadeia de abastecimento.

Para a cadeia de fornecimento, há uma imensa oportunidade de aplicar os pontos fortes da IA ​​generativa no monitoramento e 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 modelos de IA nos dados da sua empresa para gerar análises de risco, previsões e recomendações para os processos da sua cadeia de suprimentos. Transforme recomendações em otimizações de processos com a Automação Inteligente para criar automações e executar tarefas rapidamente.