C6 Bank usa IA generativa para renegociar dívidas e revisar código-fonte

Desde a sua criação, o C6 Bank faz uso de machine learning para modelos de fraudes, detecção de risco, modelagem de propensão de uso, modelo de crédito, entre outros. Por ser mais novo no mercado, o banco tem toda a plataforma feita em microsserviços, facilitando a adoção de tecnologias modernas, como foi o caso de aplicação de ferramenta de inteligência artificial no código-fonte do aplicativo e no atendimento ao cliente. “Se você tem uma base bem construída, você tira insumos”, disse Gustavo Torres, sócio e diretor de inovação e experiência do C6 Bank, logo no início da entrevista com o Convergência Digital.  

O C6 aplica modelos de tecnologia para resolver problemas de forma cada vez mais eficiente- em microssegundos. Tanto é assim que uma abertura de conta leva seis minutos. “Existe um trabalho complexo de análise por trás, como saber se a pessoa é a pessoa e tudo isso acontece em tempo real”, detalhou Torres.

A mais nova face — pelo menos para o público em geral — da IA, a generativa, também está em uso no C6. Torres explicou que o banco aposta em inteligência artificial generativa para identificar fraudes no onboarding, alertando para as tentativas de burlar o sistema. 

“Começamos a fazer testes e pensar como poderia aplicar a IA generativa no dia a dia e, por volta de abril de 2023, começamos a ter vontade de fazer isso, mas nos deparamos com a realidade que é mexer com inteligência artificial generativa, uma tecnologia nova e ainda muito em desenvolvimento”, analisou.

A jornada resultou em um grande aprendizado, com o C6 identificando aplicações tanto para uso interno como para interação com clientes. “A diferença é que, quando estou na interface com cliente, tenho risco de marca e as fronteiras que preciso colocar na IA são maiores. Qualquer coisa que a IA erre dentro de casa nós temos como consertar, desconsiderar. Mas, se a inteligência artificial generativa fala pro cliente que ele pode fazer acordo mais barato ou vende produto que não existe ou se faz algo que não deveria ou poderia, isso pode representar um risco grande para o negócio”, ponderou.

Ao entender que não se trata de apenas conectar API, mas conectar prompt, o C6 começou a desenvolver a arquitetura para construir projetos de inteligência artificial generativa de forma segura e controlada. Torres disse que a plataforma é agnóstica ao modelo. E é sobre ela que os projetos vão rodar. “É a forma que conseguimos garantir as informações que estão passando e estamos validando o que a IA está respondendo”, explicou.  

Na prática, a inteligência artificial generativa está sendo usada para o atendimento ao cliente. Um chat foi criado para renegociar dívida de cartão de crédito e ajudar o cliente em uma situação complicada. “É uma situação chata conversar com alguém sobre um problema financeiro. Criamos inteligência artificial generativa para ajudar ao cliente e deixá-lo mais tranquilo para conversar sobre a dívida. A IA vai conversar de forma natural e ela vai falando das possibilidades até gerar um acordo e finalizar a transação”, disse.

A aplicação está em estágio inicial, com testes no app do banco com alguns clientes e ampliação para WhatsApp. Começou em ambiente supercontrolado, com a equipe acompanhando as conversas para evitar correr qualquer risco de alucinação da IA. 

“Começamos os testes no começo de maio. Abrimos primeiro para base de 2 mil clientes e depois expandimos para 7 mil clientes com dívidas de curto prazo e valores mais baixos. Vimos que as interações funcionam bem e o interessante de ver foi a fluidez da conversa e como elas funcionam. Teve alguns ajustes finos no tom de voz da conversa, mas não teve alucinação ou resposta errada. A taxa de sucesso foi alta”, analisa o diretor.

O próximo passo é ampliar o escopo para contas com dívidas mais longas, acima de 67 dias. Essas têm uma dinâmica de negociação diferente, porque pode ter desconto ou parcelas diferentes.  Internamente, a inteligência artificial generativa está sendo usada para revisão de código-fonte do aplicativo. 

O objetivo é fornecer aos seus programadores uma ferramenta que faça, de forma simples e rápida, uma leitura criteriosa do código criado por eles. Na prática, essa ferramenta avisará se há algo fora do padrão desejado pelo banco e, em caso positivo, de que forma o código deve ser alterado. A solução será treinada também para fornecer insights ao desenvolvedor, sugerindo, por exemplo, novas formas de resolver desafios.

“A IA verifica se o código desenvolvido pelo time está dentro do padrão, aplicando a biblioteca corretamente. A lógica aplicada nos casos é a mesma”, disse. No caso do código-fonte, a IA faz validações do que está sendo desenvolvido pelos desenvolvedores a partir de comparação com a base de conhecimento do banco que concentra trechos de códigos corretos e códigos-padrão, que são como bibliotecas, mostrando as formas que eles podem ser aplicados. Torres avalia que existem muitas oportunidades para trabalhar inteligência artificial generativa com objetivo de melhorar os serviços e a experiência do cliente.