Aplicações

O que dá para construir — e como medimos.

Estes são formatos de problema que sabemos resolver, com a abordagem e a métrica que perseguimos em cada um. O seu caso raramente é idêntico a algum deles, mas quase sempre é primo de um.

Atendimento e relacionamento

Triagem e resolução de primeiro nível

O problema: Fila de atendimento tomada por pedidos repetitivos que não exigem julgamento humano — mas cuja resposta errada gera reclamação formal.
Como abordamos: Agente de triagem classifica a intenção e faz handoff silencioso para o especialista certo. A consulta a saldo, status ou elegibilidade é feita pelo sistema de origem, não inventada pelo modelo. O que sai do escopo definido vai para humano com o contexto já montado.

Métrica que perseguimos

Taxa de resolução sem intervenção humana, com zero resposta fora de escopo.

Copiloto do atendente humano

O problema: O atendente é avaliado por tempo de atendimento, mas precisa achar a regra correta em manuais que mudam toda semana.
Como abordamos: Painel lateral que lê o contexto do atendimento em curso e sugere a resposta fundamentada, sempre com link para o trecho da norma. O atendente decide — o sistema encurta a busca.

Métrica que perseguimos

Tempo médio de atendimento e taxa de retrabalho por informação incorreta.

Documentos e back-office

Onboarding e conferência cadastral

O problema: Documentos chegam fotografados, tortos, cortados e em dez formatos. A conferência manual é lenta e inconsistente entre analistas.
Como abordamos: Extração estruturada com nível de confiança por campo. Acima do limiar, a conferência de regras roda determinística. Abaixo, o caso vai para fila de exceção com o campo duvidoso destacado. Nada é aprovado por palpite do modelo.

Métrica que perseguimos

Percentual processado sem toque humano, mantendo a taxa de erro abaixo da atual.

Análise documental de sinistro

O problema: Cada aviso traz um conjunto diferente de documentos, e a conferência contra a apólice vigente é feita à mão sob prazo regulatório.
Como abordamos: Classificação e extração dos documentos recebidos, cruzamento com as coberturas da apólice vigente por regra codificada, e montagem do dossiê para o regulador humano decidir com tudo à vista.

Métrica que perseguimos

Prazo médio de regulação e aderência ao prazo normativo.

Conciliação e conferência fiscal

O problema: Divergência entre nota, contrato e lançamento só aparece no fechamento — quando corrigir já custa caro.
Como abordamos: Leitura dos documentos, normalização dos campos e conciliação por regra determinística. O modelo lê o documento; a comparação e a tolerância são código.

Métrica que perseguimos

Divergências detectadas antes do fechamento e horas de conferência manual evitadas.

Conhecimento e norma

Busca sobre acervo normativo

O problema: A resposta existe, está escrita, e mesmo assim ninguém acha — porque está em 400 documentos com versões sobrepostas.
Como abordamos: Pipeline de ingestão versionado, com controle de vigência e de acesso herdado do seu diretório. Toda resposta cita documento, versão e trecho. Sem fonte, o sistema diz que não sabe.

Métrica que perseguimos

Acurácia sobre um conjunto de perguntas reais, avaliado antes de liberar.

Revisão de contrato contra playbook

O problema: Revisão de minuta é gargalo do jurídico, e o padrão de exigência varia conforme quem revisa.
Como abordamos: Comparação cláusula a cláusula contra o playbook interno, marcando desvio, cláusula ausente e redação de risco. Entrega uma minuta anotada — o advogado revisa a análise, não o contrato inteiro.

Métrica que perseguimos

Tempo de primeira revisão e consistência entre revisores.

Risco e previsão

Detecção de anomalia e fraude

O problema: Regra fixa pega o padrão conhecido e deixa passar o novo — enquanto gera falso positivo que consome a equipe de análise.
Como abordamos: Modelo estatístico de anomalia combinado com as regras determinísticas que você já tem, com explicabilidade por alerta. Sem LLM: aqui o problema é número, não texto.

Métrica que perseguimos

Detecção verdadeira mantendo o volume de falso positivo dentro da capacidade do time.

Previsão de demanda e propensão

O problema: Planejamento feito por média histórica e intuição, revisado tarde demais para mudar alguma coisa.
Como abordamos: Baseline honesto primeiro, validação temporal sem vazamento de dado futuro, e monitoramento de drift com plano de retreino definido antes de subir.

Métrica que perseguimos

Erro de previsão contra o baseline atual, medido no mesmo período.

Por que não listamos clientes aqui

Trabalho em ambiente regulado costuma vir com acordo de confidencialidade, e nome de cliente em site de fornecedor é informação sensível para quem opera sob supervisão. Preferimos ser avaliados pelo método e pela arquitetura — que estão abertos em Método e Engenharia. Isso não elimina a prova: em conversa técnica, sob acordo mútuo, apresentamos métricas e artefatos sanitizados de entregas anteriores sem expor informação confidencial.

Seu caso não está aqui?

Melhor ainda — traga o problema no formato em que ele existe hoje. O diagnóstico serve exatamente para dizer se vale a pena, quanto custa operar e por onde começar.

Solicitar diagnóstico contato@bots.tec.br

Ou no WhatsApp: (61) 99814-1637