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Como robôs leem imagens nos canais de atendimento

O OCR pode levar a um aumento da produtividade e redução de erros / Alan Clark/Creative Commons
O OCR pode levar a um aumento significativo da produtividade e redução de erros / Alan Clark/Creative Commons

Muito tem se falado sobre robotics e suas aplicações na sociedade da transformação digital. Na área de atendimento ao cliente não é diferente.

Mas o que são robôs, quando o assunto é call center ou ferramentas multicanais de atendimento ao consumidor?

São programas instalados em computadores, que conseguem interagir com aplicações imitando as mesmas ações esperadas por um usuário humano: digitar teclas, transitar de uma tela para outra, ler conteúdos de campos e acionar componentes de tela etc.

Ou seja: o robô realiza o que faríamos com as mãos e os olhos, mas apenas no teclado e mouse e nos conteúdos em formato de texto que aparecem nas telas e registros dos computadores.

Ingrid Imanishi, da Nice / Divulgação
Ingrid Imanishi, da Nice / Divulgação

Reconhecimento de caracteres

Porém, uma nova tecnologia está trazendo mais funcionalidades para a utilização de robôs nos serviços de atendimento a clientes: OCR, sigla para Optical Character Recognition, interpreta imagens e decifra caracteres não estruturados, que foram gerados em imagem e não em código texto.

Se pensarmos em como ficou fácil nos dias de hoje digitalizar um documento em PDF e enviar por email para a central de atendimento, ou mesmo tirar a foto de uma conta para resolver pendências de débito e comprovar o pagamento, é possível entender como esta evolução é valiosa para expandir o alcance das aplicações robotizadas, permitindo maior agilidade e precisão no trabalho de atendimento ao consumidor.

O OCR é possível graças à tecnologia cognitiva utilizada para melhorar a assertividade da imagem. A aplicação lê a imagem, analisa os pixels e encontra o padrão que se pareça mais com uma letra.

Dessa maneira, vai reconhecendo palavras e frases. Ou seja, trabalha por comparação e experiência, expandindo a capacidade de interpretação de forma inteligente (machine learning).

Redução de erros

A utilização de OCR pode levar a um aumento significativo da produtividade e redução de erros.

Colabora – de maneira significativa – com a expansão do alcance de iniciativas de automação dos processos, passando de 60% a 90%, com possibilidade de chegar, em certos casos, à automação total.

Pode ser utilizada em serviços oferecidos por chatbot e em colaboração com usuários humanos, acelerando a validação e autenticação mesmo nos casos de maior risco e complexidade.

Essa tecnologia é especialmente aplicável em processos das empresas que trabalham com grande volume de análise de documentos, como bancos, financeiras e telecomunicações.

Empresas têm experimentado uma revolução na forma como se relacionam com seus clientes.

A geração hiperconectada chega ao mercado consumidor e não quer falar com atendentes humanos para resolver problemas ou adquirir serviços pela internet ou pelo telefone.

O Gartner prevê que até 2020 os clientes vão gerenciar 85% de seu relacionamento com empresas por intermédio de canais digitais.

O OCR é mais uma ferramenta para aumentar a agilidade e eficiência das interações, tornando-se um grande aliado tanto na redução de custos quanto fidelização de seus novos clientes.

  • Ingrid Imanishi é gerente de soluções avançadas da Nice

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