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Agentes de IA no Atendimento: Escalabilidade e Mais Vendas
Descubra como agentes de IA transformam a experiência do cliente e aumentam conversões
O atendimento digital no Brasil se tornou uma realidade em vários setores, incluindo o financeiro.
Para bancos e fintechs, escalar as operações sem perder a qualidade se tornou um grande desafio, cuja tecnologia se mostra uma importante aliada.
Nesse sentido, a adoção de
agentes de IA no atendimento tem se mostrado uma estratégia eficaz, solucionando gargalos e trazendo eficiência.
Vamos entender um pouco mais como essa tecnologia que chegou para ficar está impactando o atendimento digital do setor financeiro por meio de
agentes de IA no atendimento?
Crescimento do atendimento digital nas fintechs
A pandemia impulsionou a digitalização da sociedade e a população brasileira passou a adotar a internet de maneira acelerada.
A necessidade de se manter isolado obrigou muita gente a aprender a usar serviços e contratar produtos de maneira online - incluindo pessoas da terceira idade - seja por meio de assistentes virtuais, agentes de IA no atendimento ou interagindo diretamente com vendedores via WhatsApp para contratar serviços ou sanar dúvidas.
Vitor Henckel, CTO e um dos fundadores da O2OBOTS, destaca que com o aumento significativo na demanda de atendimentos, as empresas, principalmente do setor financeiro se depararam com um desafio que poderia comprometer a sua operação:
como escalar o atendimento sem perder a qualidade e a experiência do cliente?
“Tanto fintechs quanto bancos digitais passaram a
buscar tecnologias que pudessem automatizar grande parte dessa demanda, oferecendo um atendimento ágil, eficiente e em escala, sem a necessidade de manter uma grande equipe de atendentes físicos.
A resposta surgiu nas soluções baseadas em Inteligência Artificial, por meio de agentes de IA no atendimento”, analisa.
Como os agentes de IA estão revolucionando o atendimento
Você sabe o que é um agente de IA?
É um programa que pode interagir com seu ambiente, coletar dados e usá-los para fazer determinadas tarefas e atingir metas estabelecidas.
O que difere um agente de IA de um humano?
O segundo estabelece metas e o agente de IA no atendimento escolhe, de forma independente, as melhores ações que precisa colocar em prática para atingir esses objetivos.
Como podemos exemplificar isso?
Um agente de IA da central de atendimento deseja resolver as dúvidas de um cliente.
Para isso, o sistema fará uma série de perguntas diferentes a ele, buscará informações em documentos internos e enviará uma resposta com uma solução.
Com base nas respostas do cliente, a IA avaliará se sozinha pode solucionar a consulta ou repassar o atendimento para um humano.
O agente de IA no atendimento tem uma vantagem poderosa: o fato de estar disponível 24 horas por dia, sete dias por semana.
Para o cliente isso é uma boa notícia, pois, independentemente do horário, ele pode ser atendido imediatamente, sem precisar esperar que a empresa financeira inicie suas atividades no dia seguinte.
Para Vitor, ao integrar dados históricos dos clientes, como interações anteriores e comportamentos de consumo, os agentes de IA no atendimento podem oferecer respostas mais precisas e relevantes.
“A ferramenta ajusta o tom e estilo de comunicação conforme o perfil do usuário, proporcionando uma experiência que parece mais humana e adaptada às necessidades individuais de cada cliente. Isso torna a interação não apenas mais eficiente, mas também mais agradável e eficaz”, ressalta.
O CTO da O2OBOTS aponta ainda outro benefício importante do agente de IA no atendimento: o conhecimento compartilhado.
“Mesmo que uma empresa esteja atendendo centenas ou até milhares de clientes simultaneamente, todos os atendentes virtuais têm acesso à mesma base de conhecimento, o que garante uma padronização no atendimento.
Isso ainda elimina variações e garante que todos os clientes recebam informações consistentes e precisas, independentemente de quantos atendentes virtuais estejam em operação no momento”.
Agentes de IA no atendimento: humanização
Os agentes de IA revolucionam o atendimento digital ao oferecer interações mais naturais, personalizadas e eficientes.
Com técnicas avançadas de Processamento de Linguagem Natural (NLP) e análise de sentimento, a IA ajusta o tom de voz conforme o perfil do cliente, tornando a experiência mais fluida e humanizada.
“A cada mensagem trocada, a IA pode avaliar o humor do cliente e ajustar sua resposta para que a conversa seja mais eficaz e empática.
Por exemplo, se o cliente estiver com um tom mais amigável e descontraído, a ferramenta pode ajustar a comunicação para um tom mais informal e acolhedor.
Por outro lado, se ele estiver mais direto e objetivo, a IA pode adaptar sua linguagem para ser mais concisa e prática”, afirma Vitor Henckel, CTO da O2OBOTS.
Com disponibilidade 24/7, os agentes de IA eliminam filas, resolvem a maioria das demandas de forma autônoma e liberam a equipe humana para atendimentos mais estratégicos, garantindo respostas instantâneas e um atendimento ágil, sem longas esperas, reduzindo frustrações e tornando a experiência do cliente mais fluida e eficiente.
Ao substituir ou complementar equipes humanas, os agentes de IA tornam o atendimento
escalável e ilimitado, absorvendo o aumento da demanda sem necessidade de novas contratações, reduzindo custos e garantindo qualidade, independentemente do volume de clientes.
IA e automação no processo de vendas financeiras
Além de oferecer um atendimento humanizado, uma das grandes vantagens de integrar a IA no atendimento ao cliente é reduzir custos operacionais.
“Com o uso de agentes de IA no atendimento, as empresas conseguem otimizar seus processos, diminuindo a necessidade de grandes equipes de suporte e, consequentemente, economizando tempo e custos com recursos humanos”, aponta Vitor.
Segundo ele, a IA pode assumir funções de “suporte nível 1”, como responder perguntas frequentes, esclarecer dúvidas simples e até mesmo guiar os clientes por meio de procedimentos padrão -
isso significa que a empresa pode escalar seu atendimento sem aumentar significativamente o número de colaboradores.
Técnicas como RAG (Retrieval-Augmented Generation) permitem que as empresas criem uma base de conhecimento robusta, reunindo FAQs, documentações internas, e todo o histórico de suporte ao cliente.
Isso revoluciona a forma que empresas estruturam o conhecimento e personalizam interações com clientes.
Mas o que é a RAG?
Conforme a AWS, Retrieval-Augmented Generation (RAG) é um framework que combina a geração de linguagem natural (NLG) com recuperação de informações em tempo real.
Isso permite que modelos de IA acessem bases de conhecimento externas dinâmicas, garantindo respostas mais precisas, atualizadas e contextualmente relevantes.
Ou seja, trata-se de um processo que aprimora os modelos de linguagem ao integrá-los a bases de dados confiáveis e constantemente atualizadas, sem a necessidade de um novo treinamento para cada atualização de conhecimento.
A RAG expande as capacidades dos LLMs (Large Language Models), permitindo-lhes fornecer respostas mais precisas e adaptadas ao contexto empresarial, especialmente em setores como o financeiro, onde a informação muda rapidamente.
Essa abordagem já é amplamente adotada em setores financeiros, onde a necessidade de informações atualizadas e reguladas é crítica.
Segundo a HatchWorks, instituições financeiras já utilizam RAG para gestão de portfólio, monitoramento de mercado e recomendação de investimentos em tempo real.
Além disso, a tecnologia tem sido aplicada na detecção de fraudes, permitindo o cruzamento de transações suspeitas com bases de dados internas e externas para identificar padrões anômalos com maior precisão.
No setor de conformidade regulatória, bancos estão adotando RAG para automatizar a atualização de políticas e gerar relatórios conforme mudanças regulatórias, reduzindo riscos operacionais.
A Morgan Stanley, por exemplo, já utiliza um assistente baseado em RAG para fornecer insights personalizados a seus consultores de investimentos, garantindo um atendimento mais ágil e embasado em dados.
Além disso, a adoção de IA pelas equipes financeiras aumentou significativamente, com 58% das empresas do setor utilizando essa tecnologia em 2024, um crescimento de 21 pontos percentuais em relação ao ano anterior.
Um exemplo prático desse impacto está no Banco BMG, que implementou uma solução de IA Generativa com RAG para centralizar informações de mais de 40 serviços financeiros em 20 tópicos principais, eliminando buscas manuais demoradas e garantindo respostas rápidas e precisas para correspondentes e franqueados.
Integrada ao WhatsApp Business, a IA tornou o suporte mais acessível e intuitivo, acelerando a resolução de problemas, aumentando a eficiência operacional e elevando o NPS para a zona de excelência, refletindo altos níveis de satisfação no atendimento automatizado, além de monitorar métricas críticas para manter o alinhamento contínuo às necessidades do banco.
Com a RAG, empresas podem transformar dados não estruturados, como PDFs, contratos e atendimentos passados, em uma base de conhecimento dinâmica e acessível.
Essa tecnologia elimina a necessidade de treinar constantemente novos modelos de IA, garantindo escalabilidade e redução de custos operacionais, além de fornecer aos agentes de IA acesso a uma vasta gama de informações para um atendimento mais preciso e eficiente.
“Isso não só facilita o atendimento, mas também garante que as respostas fornecidas sejam precisas e consistentes, além de todo problema já conhecido tratado da mesma forma.
Além disso, minimiza falhas de comunicação e inconsistências que poderiam ocorrer com atendentes humanos, garantindo que todos os clientes recebam a mesma qualidade de serviço”, enfatiza Vitor.
A RAG permite que a IA tenha um aprendizado contínuo e esteja em constante evolução, á medida que interage com os clientes por meio do atendimento.
“Cada atendimento ou feedback se torna uma oportunidade para o agente de IA aprimorar suas respostas, adaptar sua abordagem e fornecer uma experiência ainda mais personalizada nas próximas interações”.
Agente de IA no atendimento: qualificação nas vendas e escalabilidade
O CTO da O2OBOTS destaca o que um agente de IA no atendimento pode fazer durante ações de marketing.
“Um único agente de IA pode qualificar leads, coletar dados e até mesmo iniciar o processo de vendas, atendendo milhares de usuários simultaneamente”.
Isso elimina a necessidade de aumentar a equipe de vendedores ou SDRs (Sales Development Representatives) para acompanhar o aumento da demanda.
“O agente pode qualificar os leads e, só após passar por esse processo, os mais qualificados são encaminhados para os vendedores humanos, otimizando o tempo e a eficiência da equipe comercial”, complementa Vitor.
A IA qualifica e segmenta automaticamente, por meio de diversos métodos baseados em análise de dados, algoritmos de aprendizado de máquina e automação de processos.
Agentes de IA no atendimento: personalização
Cada vez mais a
IA mostra sua força como um elemento fundamental para impulsionar a personalização do atendimento e venda de produtos financeiros.
Os agentes de IA no atendimento são capazes de fazer recomendações inteligentes e sugerir produtos financeiros alinhados 100% ao perfil, comportamento e histórico do cliente, aumentando fortemente as chances de conversão.
E mais: tem a capacidade de conduzir o cliente pelo funil de vendas com mais rapidez e eficiência.
“Ao interagir com o agente de IA, o cliente recebe respostas imediatas e esclarecedoras sobre os benefícios dos produtos, opções relevantes e é guiado no processo de escolha, sem as demoras típicas no atendimento humano.
Isso não só melhor a experiência do usuário, mas também acelera o ciclo de vendas, possibilitando que a empresa atenda mais clientes em menos tempo”, aponta Vitor.
Se o agente de IA no atendimento for surpreendido com perguntas inesperadas, ele saberá o que fazer para não deixar o cliente preso em um looping de respostas sem sentido.
“Isso aumenta a possibilidade dele continuar o processo de venda, oferecendo uma experiência fluida mesmo quando o atendimento sai do roteiro”, analisa o CTO.
Outro benefício da IA no atendimento é sua eficácia em estratégias de up-selling e cross-selling.
“Ao analisar o comportamento do cliente, a IA pode identificar oportunidades para sugerir vendas adicionais ou complementares.
Se o cliente já demonstrou interesse em um crédito pessoal, o agente pode sugerir automaticamente pacotes de serviços financeiros, como um seguro ou um plano de previdência, que atendam às suas necessidades, aumentando assim o ticket médio da venda”, exemplifica.
Com a IA no centro das estratégias de atendimento e vendas, empresas financeiras podem oferecer experiências mais personalizadas, eficientes e escaláveis, garantindo maior conversão e satisfação dos clientes.
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