A gestação de um ser humano leva nove meses. A de uma assistente virtual pode tardar muito mais do que isso, dependendo da sua complexidade. Quando se trata de atender a serviços financeiros, cumprindo sua detalhada e rigorosa regulamentação, a gestação pode demorar vários anos, pois é preciso cuidado redobrado com a segurança. Essa foi uma das razões para o Bradesco ter escolhido como seu líder de pesquisa e inteligência artificial um profissional egresso da área de segurança bancária: Marcelo Câmara. Ele é um dos “pais” da BIA (Bradesco Inteligência Artificial), a assistente virtual do banco que tem também no seu “DNA” a solução de inteligência artificial da IBM, Watson.
A gestação da BIA levou cerca de dois anos. Primeiro ficou restrita ao uso interno, por gerentes do banco, e depois foi apresentada ao grande público, ou seja, aos milhões de correntistas do Bradesco. Hoje ela tira dúvidas, mas em breve será capaz de realizar transações bancárias. E sua vida não se restringe aos aplicativos do Bradesco. Como uma criança que vai descobrindo o mundo ao redor, a BIA já existe no Facebook Messenger e agora, no WhatsApp. Em entrevista para Mobile Time, Câmara relembra como foi o processo de gestação da BIA, elenca seus principais desafios e comenta quais serão seus próximos passos.
Mobile Time – Como foi o processo de construção da BIA (Bradesco Inteligência Artificial)?
Marcelo Câmara – Faço parte do departamento que olha para frente, para o futuro, para pesquisa e inovação. Estamos sempre olhando qual será a próxima tendência. Muitos anos atrás viemos acompanhando a evolução da inteligência artificial, desde quando a IBM pôs seu computador para enfrentar o Kasparov no xadrez. Fizemos contato com a IBM naquela época. Mas eles ainda não tinham uma oferta comercial, o que só veio muito tempo depois. Em 2015, ainda como um projeto secreto, fechamos contrato com a IBM e começamos a trabalhar. Agora em maio faz três anos que trabalhamos juntos.
Fornecemos dados para o português ser a segunda língua do Watson, que até então só falava começamos com os nossos próprios funcionários nas agências. Tínhamos um call center interno que respondia dúvidas dos funcionários, mas demorava muitos minutos para dar uma resposta, o que era um problema, já que às vezes o gerente estava na frente de um cliente. Então pusemos a BIA para ter contato direto com esses funcionários. Em janeiro de 2016 levamos a BIA a uma primeira agência para teste de campo e ali vimos que era um sucesso. Era uma interface pobre, no desktop, mas vimos que dava resposta adequada em segundos. As perguntas coletadas nos ajudaram a ampliar o vocabulário da BIA, a construir sua inteligência. Daí, naquele ano, expandimos para dez, cem, 1 mil agências, e a BIA respondia cada vez melhor. Ao contrário de outras coisas, quanto mais usada e quanto mais antiga, melhor ela fica.
Em 2016 compramos a operação do HSBC. Acabamos treinando seus funcionários através da BIA, porque eles não sabiam como funcionavam as agências do Bradesco.
Só essa redução de custo com treinamento já deve ter pago o projeto…
Na verdade só a parte de qualidade, de diminuir de minutos para segundos o atendimento interno, já pagaria. Com o treinamento dos funcionários do HSBC, mais ainda. E fomos gradativamente botando mais produtos e serviços. A ideia era chegar a 11 produtos e serviços até setembro de 2016, mas atingimos isso em março daquele ano. E em setembro de 2016 estávamos com 59 serviços compreendidos pela BIA.
Quando a BIA chegou a 100% das agências?
Em 2016 todas as agências já estavam em contato com a BIA. E outros pontos de atendimento também. E aí percebemos que a solução estava madura o suficiente para levarmos aos clientes. Assim nasceu o projeto BIA para clientes, dentro do aplicativo, lançado em agosto de 2017, primeiro no Bradesco Prime e depois para os outros apps. O receio era se aguentaria o volume de interações, com a ampliação da base de usuários de dezenas de milhares para milhões.
Quantas interações a BIA já fez?
Por volta de 16 milhões, entre clientes e funcionários. A grande maioria com clientes. Importante ressaltar que nossa inteligência artificial entende a linguagem natural das pessoas. Não é aquela antiga só com comandos de voz ou texto. Você pode tirar suas dúvidas de várias maneiras diferentes. Não é só comando de voz, é reconhecimento de fala.
Implementamos depois no Facebook Messenger e fizemos para o banco digital Next com vocabulário diferenciado para millennials. E fizemos também a parte transacional no app. Se você pedir para fazer transferência no app, a BIA te leva para a página da transferência. Se pedir para pagar conta, te leva para a página de pagamento. O próximo passo natural será o preenchimento das transações, e realizar a transação em si.
Quando isso será lançado?
Em breve…
Como está a compreensão de contexto de uma frase pela BIA?
Ainda é embrionária. Mas vai chegar lá, estamos estudando quem pode fazer isso para a gente.
Como lidam com a segurança de dados trafegados pela BIA? Bancos precisam ter cuidado redobrado nesse aspecto quando usam chatbots. Algum dado sensível passa pela nuvem da IBM?
Não fazemos ainda tráfego de dados sensíveis. Estamos estudando a melhor maneira de fazê-lo. Originalmente sou um cara de segurança, e acho que por isso me puseram nesse projeto. Estamos estudando modelos de mascaramento, para que se o dado for para fora, que seja de maneira mascarada. Ainda não temos um modelo fechado. É um desafio, mas está sendo equacionado. Sabemos o caminho, faltam poucos detalhes. A ideia é que a gente deixe a coisa bem segura. Mascarando já resolve muitos casos. O computador que vai entender a intenção não precisa saber agência e conta. Dando informações incompletas podemos chegar no mesmo resultado.
Qual parte do processamento é feita localmente e qual na nuvem da IBM?
O processamento do reconhecimento da intenção é feito pela IBM. A transcrição de fala para texto é feita no próprio device. E às vezes vai para a nuvem também, temos ciência disso.
Quando a BIA fizer transações elas serão restritas à interface do app do Bradesco ou poderão acontecer também fora dele, como no Messenger ou no WhatsApp? Neste caso, como garantir a autenticação?
Inicialmente as transações serão nos apps. Fora deles teríamos que prover mecanismos de autenticação acopláveis a um WhatsApp, por exemplo. Não temos isso ainda. Mas em algum momento será possível, nem que seja através de uma combinação entre as empresas.
Quais os benefícios que a BIA traz para os clientes do Bradesco?
A agilidade e a qualidade do atendimento é maior. A BIA tem uma abrangência que não se teria com um atendente só. Geralmente os atendentes são especializados em algum assunto. A inteligência artificial ainda está em um estágio embrionário. O que dá para fazer será muito mais amplo no futuro.
Dá para pegar os dados coletados das conversas com os clientes e aperfeiçoar os serviços…
Sim, nas agências já fazíamos isso. A BIA é muito boa para big data, para trilharmos um caminho. Se as pessoas perguntam muito sobre fundo de investimento, temos que melhorar as respostas.
Quantas pessoas trabalham no Bradesco diretamente envolvidas com a BIA? E qual o perfil desses funcionários?
Criamos várias equipes com diferentes abordagens de inteligência artificial no Bradesco. Tem a equipe core, que faz a estratégia da IA, analisando o que tem mais novo e dando a direção. Tem a equipe de desenvolvedores, que acoplam isso nos nossos sistemas. E tem uma equipe totalmente nova, que é de curadoria. É o pessoal que ensina a BIA a dar respostas adequadas. São eles que olham as tendências de perguntas para dar as melhores respostas para os clientes. A inteligência artificial tem que ser feita com sabedoria humana. Não dá para tirar o humano do circuito.
Quem são as pessoas que trabalham na equipe de curadoria do conhecimento?
Aproveitamos pessoas que já trabalharam em call center. Nós as treinamos e demos a elas uma função mais nobre. Em vez de atenderem clientes diretamente, elas treinam a atendente.
Como é o trabalho de aperfeiçoamento da compreensão da BIA?
Hoje é um trabalho do IBM Watson entender a intenção, e não importa como for falada. No primeiro teste que fizemos para dar continuidade ao projeto, em 2015, fizemos várias pegadinhas com a IBM, usando regionalismos, palavrões, prolixidade, abreviações de Internet… E a tecnologia respondeu bem.
Algumas fontes dizem que motores de processamento de linguagem natural criados no Brasil têm um índice de acerto melhor que os estrangeiros, exatamente por terem sido criados aqui. Vocês já testaram soluções nacionais?
Já vimos algumas soluções nacionais. São melhores no começo. Mas é simplesmente uma questão de tempo e de treinamento. Não é porque é feito no Brasil que vai falar melhor português. Começa melhor, mas depois muda.
E como a BIA lida com erros de português escritos ou falados pelos clientes?
Ela tem que entender. Se nós humanos entendemos, a BIA tem que entender também. Não importa se a pessoa escreve ‘você’ com dois Ésses.
Há casos de bots no Brasil que respondem com erros de português de propósito, para parecerem humanos. O que acha disso?
Depende do contexto do usuário. Na experiencia do Next com millennials, introduzimos termos que poderiam ser vistas como erros, mas que se aproximam da linguagem do usuário. Um exemplo seria escrever “vlw” no lugar de “valeu”. Entendo que é aceitável naquele contexto.
Alguns bots adotam personalidades que combinam com sua marca e/ou com seu público alvo. Qual a personalidade da BIA?
Adotamos uma personalidade neutra. Mas imaginamos que no futuro será possível variar a personalidade da BIA de acordo com o cliente. Para um cliente mais arrojado posso falar de maneira diferente do que com um cliente mais sisudo. E pode variar no contexto da conversa: se percebemos que a pessoa está afobada, seremos mais objetivos. Se estiver mais relax, responderemos de outro jeito. Mas a tecnologia ainda precisa evoluir para isso.
Já utilizam recursos de análise de sentimentos?
Estamos fazendo experiências. Mas hoje são identificados poucos sentimentos: raiva, felicidade e tristeza, basicamente. Não consigo saber se a pessoa está com saudade, por exemplo.
Difícil é identificar ironia…
Na fala daria para perceber, pela entonação. No texto é mais difícil.
O Bradesco começou a testar o WhatsApp como canal de atendimento. A BIA está lá também?
Sim, está lá. Esse é o nosso diferencial: atendimento no WhatsApp com inteligência artificial. A interação começa com a BIA e, se houver necessidade, é transferida para o gerente.
Qual é o índice de acerto da BIA?
Ela entende a intenção 94% das vezes. Somente em 6% das conversas acionamos um atendente humano.
Além da BIA, há outros projetos no Bradesco envolvendo inteligência artificial?
A BIA engloba tudo. A maior parte do que estamos testando envolve chat. Mas a BIA é tudo: olhamos para backoffice e para outras coisas que não apenas atendimento ou conversação.
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