Assistente virtual já lê e fala português nativo

Assistente virtual cognitivo com Linguagem Natural Própria é a aposta da PGMais para levar inovação ao mercado de cobrança
Assistente virtual já lê e fala português nativo-crédito foto: Divulgação
Paulo Gastão, CEO da PGMais Foto: Divulgação

Um assistente virtual cognitivo com Linguagem Natural Própria (NLU), que entende e fala português brasileiro nativo, é a aposta da PGMais para levar inovação ao mercado de cobrança de vários segmentos em que atua, como varejo, bancos, telefonia, seguradoras, educação, entre outros.

Com um portfólio com mais de 25 produtos que permite o cliente montar a jornada de atendimento como peças de lego, a empresa fechou o ano passado com faturamento de R$ 82 milhões e espera chegar a R$ 96 milhões em 2022. Atualmente, 80% da receita vem de quem contrata serviços e produtos para fazer cobrança.

Batizada de PGup, a solução apresenta como principal diferencial o ineditismo ao combinar preço acessível e agilidade de implantação, sem necessitar do apoio de programadores e desenvolvedores. Analistas com uma boa base lógica conseguem implementar os diálogos, assim como a curadoria e a acurácia no robô.

“Construímos uma interface simples, amigável, com os conceitos de UX, possibilitando autonomia aos nossos clientes na construção dos diálogos e a execução da curadoria, sem a necessidade de profissional especializado em programação”, afirma Paulo Gastão, fundador e CEO da PGMais.

Por ser considerada uma inovação pioneira, a empresa recebeu aporte do governo, via fundo Embrapii, para o desenvolvimento da solução realizado em parceria com o Centro de Pesquisa e Desenvolvimento (CPqD).

Até agora já foram investidos R$ 2 milhões na plataforma e a PGMais acaba de receber novo aporte de R$ 10 milhões, que serão usados nos próximos dois anos, para a criação de uma jornada de atendimento que fará uso intensivo de Machine Learning e Inteligência Artificial.

Negociação de dívidas

Implementada há três anos, a plataforma oferece recursos inovadores, entre eles a possibilidade de concentrar em um único lugar o robô que fala e escreve. Além de ser o primeiro robô mundial da plataforma de serviços cognitivos Watson da IBM a negociar dívidas e, mais recentemente, a desenvolver NLU.

“Embora o Watson seja a melhor tecnologia de NLU do mundo, é dolarizada. Nossa NLU tem menos recursos de amplitude que o Watson, porém entende melhor a língua portuguesa, atendendo plenamente contextos específicos”, disse.

O gerenciador de diálogos, que define e aprimora estratégias para interlocução do assistente virtual com os consumidores, é outra solução oferecida pela PGMais.

Outro recurso importante do gerenciamento de diálogo, segundo ele, é criar pontos para iniciar o atendimento pela NLU da Pagmais. Caso o robô não consiga entender o contexto, o atendimento é transferido para uma outra NLU, com mais conhecimento e capaz de atender aquele conteúdo específico.

“Dessa forma, é possível criar jornadas que começam com a nossa NLU e o que ela não consegue entender, ela transfere para o Watson. No final, a solução proporciona uma experiência única para o cliente de ponta a ponta”, afirma.

A PGup também está em constante aprendizado. “Temos uma metodologia exclusiva de treinamento dos bots que permite atingir altos índices de entendimento e respostas”, observa Gastão. Hoje é considerado um nível bom, um robô que resolve 90% do atendimento.

A PGmais opera com um portfólio de relacionamento que envolve também tratamento de base de dados, canais de menssageria (carta, SMS, WhatsApp) e software de relacionamento. As ferramentas permitem criar jornadas de relacionamentos com a linha do tempo. “O robô procura sempre o melhor canal de atendimento no momento, criando jornadas exclusivas e personalizadas para cada cliente”, afirma.

A meta da empresa agora é oferecer plataforma de atendimento para clientes adimplentes que atuam em todos os segmentos. “Nossa meta este ano é oferecer plataforma self service para o cliente de pequeno porte que compra pela internet”, conclui.

Avatar photo

Redação DMI

Artigos: 1924