Cooperativa financeira acelera o acesso ao conhecimento com IA generativa

Um assistente conversacional desenvolvido pela dataRain permite que operadores localizem informações críticas em segundos, padronizem orientações e reduzam o esforço de busca durante o atendimento ao cooperado.

Um ecossistema em expansão

O sistema reúne cooperativas de crédito que atuam de forma integrada para promover desenvolvimento econômico e qualidade de vida aos seus associados.

Com décadas de história, a rede inclui diversas cooperativas filiadas, uma central de serviços e uma corretora de seguros.

Atendendo milhares de interações diárias, garantir respostas rápidas e consistentes nesse volume crescente de solicitações tornou-se um desafio crítico.

O desafio: unificar o conhecimento operacional

No setor financeiro, o suporte ao cliente depende da precisão sobre regras operacionais, produtos, normativos e procedimentos regulatórios. Instituições desse segmento lidam com volumes massivos de documentação, que orientam desde a abertura de contas até protocolos de segurança e conformidade.

Localizar a instrução exata durante o contato com o cooperado é um desafio operacional constante. Na estrutura do cliente, o atendimento exige que os colaboradores consultem diretrizes e processos internos com extrema agilidade.

No entanto, grande parte desse conhecimento estava dispersa em diferentes arquivos e sistemas, como manuais extensos, FAQs e normativos atualizados com frequência.

Na prática, isso gerava impactos diretos:

• Consultas frequentes a múltiplos volumes;
• Alternância constante entre ferramentas e janelas;
• Tempo médio de atendimento (TMA) entre 15 e 20 minutos em casos complexos;
• Curva de aprendizagem de 3 a 4 semanas para novos talentos.

Além disso, a interpretação das normas podia variar entre atendentes, gerando oscilações na forma de orientar os cooperados. O objetivo era tornar o conhecimento acessível exatamente quando ele se faz necessário.

A ideia: levar a IA para dentro do fluxo de trabalho

Para sanar a dificuldade de acesso rápido, a dataRain desenvolveu um assistente de IA conversacional voltado ao suporte das equipes de frente. A solução permite que os usuários façam perguntas em linguagem natural e recebam retornos baseados na documentação oficial, organizados de forma objetiva ou em passo a passo.

Em vez de navegar por múltiplos documentos, o atendente consulta a ferramenta durante a interação com o cooperado. Essa agilidade permite que o foco permaneça no atendimento, eliminando interrupções para buscas manuais em arquivos externos.

Um dos diferenciais do projeto foi a integração da IA diretamente aos canais de comunicação já utilizados na rotina da empresa. Ao levar a tecnologia para dentro do ecossistema de produtividade onde o colaborador já atua, eliminamos barreiras de adoção e tornamos o uso da inteligência um hábito natural de trabalho.

A dataRain foi responsável pelo desenho da arquitetura, desenvolvimento do assistente e construção do mecanismo de busca inteligente que conecta a tecnologia à base de dados da instituição.

A solução construída

A arquitetura da solução foi desenhada para garantir segurança, rastreabilidade e escalabilidade, requisitos importantes em ambientes financeiros.

O assistente utiliza um modelo de recuperação de contexto (RAG), no qual a IA busca informações diretamente nos documentos oficiais antes de gerar a resposta. Esse modelo reduz o risco de respostas imprecisas ao garantir que a geração de conteúdo esteja sempre fundamentada em documentos oficiais da organização.

Entre os principais componentes da solução estão:

Interface de uso

• Bot integrado ao Microsoft Teams
• Interface web para consultas diretas

Camada de aplicação

• API central responsável pela orquestração das conversas e integrações

Inteligência artificial

• Modelos de IA generativa para geração das respostas
• Base de conhecimento com busca semântica

Gestão de dados

• Armazenamento de documentos com versionamento
• Registro de sessões e métricas operacionais

Monitoramento e auditoria

• Logs estruturados
• Rastreabilidade das interações
• Métricas de desempenho e uso

A arquitetura também incorpora mecanismos de segurança como autenticação, controle de acesso, criptografia e registro de auditoria.

Impacto na operação

A implementação trouxe ganhos imediatos ao fluxo de atendimento, com destaque para:

• Adoção acelerada: 100% dos usuários integraram a ferramenta em aproximadamente uma semana.
• Satisfação interna: cerca de 85% das interações receberam avaliações positivas (thumbs up).
• Consistência: a centralização da consulta reduz divergências nas orientações fornecidas.
• Eficiência: redução da alternância entre múltiplas fontes de informação durante o atendimento.

A iniciativa também passou a gerar indicadores detalhados sobre o uso da tecnologia, incluindo latência, volume de buscas e custo por sessão.

Serviços utilizados na solução

A solução foi construída utilizando serviços de nuvem que permitem escalar o uso de IA com segurança e governança operacional. Entre os principais serviços utilizados estão:

• Amazon Bedrock: modelos de IA generativa e Knowledge Base para respostas baseadas em evidências (RAG).
• Amazon OpenSearch Serverless: vector store para buscas semânticas.
• Amazon S3: armazenamento e versionamento de manuais, FAQs e assets críticos.
• Amazon DynamoDB: persistência de sessões, feedbacks e métricas operacionais.
• Amazon Cognito: autenticação, autorização, SSO (SAML) e MFA para controles de acesso.
• Amazon CloudWatch: observabilidade completa (métricas, logs, dashboards) e trilhas de auditoria via CloudTrail.

Essa stack garante performance, conformidade (LGPD/BACEN) e visibilidade de custos por consulta.

O que vem pela frente

Com o assistente estabilizado, a instituição e a dataRain planejam as próximas evoluções:

• Consolidar a estabilidade operacional: focar no hardening da operação (SLOs e monitoramento avançado) e na melhoria contínua da qualidade e cobertura das respostas da IA.
• Refinar a governança do conhecimento: estruturar fluxos formais de atualização, aprovação e publicação de documentos, garantindo versionamento e trilha de auditoria completa.
• Aprofundar indicadores de impacto: evoluir a medição de KPIs críticos, como a taxa de resolução na primeira resposta, redução no tempo de treinamento e o impacto direto no TMA.
• Evoluir integrações tecnológicas: avaliar a conexão da IA com sistemas internos (tickets/CRM/base corporativa), mantendo os rigorosos controles de segurança e compliance.

A iniciativa busca expandir o uso da inteligência artificial como suporte à operação, com foco em eficiência, governança e qualidade no atendimento ao cooperado.