As operadoras móveis trafegam um grande volume de mensagens de texto diariamente, a maior parte delas enviadas por empresas, para a comunicação com seus consumidores, o que é feito, em geral, através de integradores conectados às plataformas de SMS das teles. Hoje, essas mensagens são tratadas de forma igual, embora tenham características e necessidades diferentes. Um SMS com senha para autenticação em um serviço na web precisa chegar imediatamente, assim como uma notificação de uso de um cartão de crédito. Por outro lado, um email com uma promoção não precisa chegar tão rápido. Uma ferramenta criada pela Real Networks, chamada Kontxt, provê essa visibilidade, classificando as mensagens em vários tipos. Além disso, identifica se as mensagens seguem a política de uso definida pela operadora e também verifica a ocorrência de spam e o uso de rotas cinzas.
A análise das mensagens é feita pela identificação de palavras-chave e frases, assim como através de técnicas de machine learning. “Não tem nenhuma pessoa lendo o conteúdo das mensagens, é tudo automatizado. Estatisticamente conseguimos comparar e ter uma assertividade suficiente para classificar. É tudo totalmente configurável segundo as necessidades políticas dos parceiros. Com machine Learning identificamos certos padrões”, explica José Larrucea, vice-presidente da RealNetworks para a América Latina. Ao todo, a solução identifica oito diferentes tipos de mensagens de texto, de acordo com a sua finalidade e/ou a sua origem: dupla autenticação; suporte técnico; promoção; alerta de emergência; notificação; rota cinza; fraude; e spam.
Ou seja, a Kontxt permite que o serviço de mensagens seja controlado não apenas por volume, como acontece hoje, mas por tipo de mensagem. Isso abre novas possibilidades para as operadoras, que podem oferecer priorização de entrega de acordo com o tipo de mensagem, assim como preços diferenciados.
“Entendemos que adicionar essa camada de visibilidade é gera valor agregado para os stake holders. Hoje, pela falta de visibilidade, o ecossistema perde US$ 2 bi por ano em vários tipos de problemas, como fraudes, abusos do sistema, não conformidade com a politica de uso etc”, argumenta o executivo. E complementa: “Atualmente, um short code é habilitado e a operadora confia que sua política de uso será cumprida. Nossa plataforma consegue fazer uma definição dos tipos de mensagens que aquele short code pode enviar, por exemplo. E fazemos a verificação disso”.
A solução da Kontext pode ser instalada dentro da operadora, ou na nuvem, ou de forma híbrida. Sua utilização é cobrada como um serviço, cujo preço depende de três variáveis: local da instalação; volume de mensagens; e tipo de processamento (em tempo real ou offline).
A Real está conversando com operadoras da América Latina para implementar testes-piloto da Kontext na região.
