Serviços financeiros · IA aplicada

IA sobre texto não estruturado

Conversas de sinistro, grupos de WhatsApp com parceiros, notas do CRM e documentos de processos viram campos que se somam e se auditam: dúvida, pendência, urgência, decisor e valor extraído, com a assertividade medida contra um gabarito.

UsoMuito usado
EsforçoMédio
Para quemCorretoras e insurtechs, empresas de crédito, plataformas de previdência e benefícios e gestoras que acumulam texto em conversas, notas e documentos.
Fonte

Conversas, notas do CRM, reuniões e documentos

Modelo

Texto limpo e separado por autor, rótulos de lista fechada em JSON validado

Resultado

Campos por conversa, interação ou documento, com assertividade medida

Ativação

Painel de dúvidas, fila sem resposta, CRM enriquecido e agente de IA

O que resolve

  • As dúvidas e pendências mais frequentes saem das conversas reais, com contagem auditável.
  • Cada conversa, interação ou contato ganha campos de lista fechada que se filtram e se somam.
  • A extração feita por IA tem assertividade medida campo a campo contra o trabalho manual.

Perguntas de negócio que responde

Faça estas perguntas ao seu agente quando o caso estiver pronto.

Quais as 10 dúvidas mais frequentes dos parceiros nos grupos de WhatsApp este mês?
Quais sinistros têm pendência aberta da operação ou do cliente?
Quais grupos estão sem resposta há mais tempo e com urgência alta?
Quais empresas da carteira levantaram objeção de preço nas últimas interações?
Quem é o decisor em cada conta que estamos negociando?
Qual a assertividade da extração por IA contra o cálculo manual, por campo?

O que você precisa

  • A fonte do texto conectada na Nekt: banco da plataforma, logs de WhatsApp, CRM ou documentos
  • A lista de quem é da operação (ids, papéis ou telefones) e as categorias fechadas de cada campo
  • A chave do provedor de IA guardada como segredo, nunca no código

O que você recebe

  • Uma tabela por conversa ou interação com campos da IA e status do processamento
  • Um ranking de dúvidas e pendências com contagem calculada em SQL
  • Um relatório de assertividade por campo contra o gabarito
  • Um agente de IA que responde com os rótulos e o trecho de origem

Onde ativar

Painel de dúvidas e pendências

Top dúvidas de clientes e top pendências da operação por mês, com contagem em SQL, para treinamento e melhoria de processo.

Fila de atenção

Grupos e sinistros aguardando resposta com urgência alta, ordenados pelo tempo de espera, para o líder distribuir.

CRM e agente de IA

Intenção, objeção e decisor gravados no CRM, e notas e reuniões indexadas para o agente responder sobre o relacionamento com cada empresa.

Quer construir?

O prompt é a parte fácil. O trabalho é separar quem fala, fixar as categorias, processar só o que é novo e montar o gabarito para medir acerto. O detalhado traz as regras de negócio, as armadilhas e o teste de aceitação. Ou mande tudo direto para o seu agente com o MCP da Nekt.

Ver detalhado
O problema

A conversa do sinistro, o grupo com a imobiliária e a nota da reunião ficam como texto livre, e a resposta para quais são as dúvidas mais comuns depende de alguém ler tudo. Quem manda o texto bruto para a IA mistura mensagem da equipe com a do cliente, recebe rótulos que mudam a cada execução e grava falha de chamada como conversa tranquila. Sem gabarito, ninguém sabe se a extração automática está certa.

Como costuma ser feito, e a regra

Cada linha é um erro que já aconteceu na prática.

O jeito comumA regra
01
Mandar a conversa inteira e pedir à IA as dúvidas dos clientes.
Separe quem fala antes de mandar à IA

Classifique cada mensagem como operação ou cliente pelo id ou papel do remetente (analista de sinistro, administrador da corretora) ou por uma tabela de telefones do time. Dúvidas vêm só das mensagens de clientes; pendências da operação vêm só das mensagens que a operação enviou. Remetente desconhecido é cliente, e isso é declarado.

02
Enviar ao modelo todo o histórico, com anexos em base64 e saudações.
Limpe e filtre com regra antes do modelo

Troque imagens e arquivos em base64 embutidos no texto por [imagem anexa] e [arquivo anexo]. Normalize caixa e espaços. Para dúvidas, mantenha só mensagens com interrogação, mais de 15 caracteres e que não sejam saudação curta. Para renda em transações bancárias, aplique primeiro um dicionário de padrões (folha, benefício, aplicativos de entrega) e mande ao modelo só o que sobrou.

03
Pedir à IA o top 10 já com o total de ocorrências e gravar o número que ela devolveu.
A IA rotula, o SQL conta

Agrupe textos idênticos com a contagem de ocorrências. Peça à IA só o rótulo de cada texto (ou de cada grupo), devolvido como mapeamento texto para rótulo. O total por rótulo é a soma das contagens em SQL. Limite a quantidade de textos por chamada (prompts muito grandes voltaram vazios) e divida em lotes.

04
Aceitar qualquer texto que a IA devolver em cada campo.
Lista fechada e JSON validado

Cada campo tem valores fixos: sentimento (positivo, neutro, negativo), status da conversa (aberta, fechada, aguardando resposta), urgência (baixa, média, alta), intenção, tema e sinal de etapa no CRM, poder de decisão do contato (decisor, influenciador, usuário). Valide o JSON, normalize chaves (acentos, maiúsculas, chave em português ou inglês) e mande para "outro" o que vier fora da lista.

05
Retornar neutral e low quando a API falha.
Falha é falha, nunca neutro

Quando a chamada falha, o JSON não vem ou a cota estoura, grave status de erro, a mensagem do erro e campos nulos. Nunca preencha sentimento neutro e urgência baixa como valor padrão. Tente de novo com espera crescente e reprocesse só as falhas.

06
Mandar todas as conversas de novo a cada execução.
Processe só o que é novo

Guarde, por conversa ou interação, o hash do texto enviado e a versão do prompt. Reprocesse quando entra mensagem nova ou o prompt muda. Para a fila de grupos, mostre os abertos e aguardando resposta mais os fechados há até 2 horas, e conte quantas vezes cada grupo foi verificado em aberto.

07
Avaliar a IA lendo alguns casos, ou contar como erro o campo que o gabarito não tem.
Meça a assertividade contra um gabarito

Para extração de documentos (dados iniciais e verbas de um processo, por exemplo), compare por processo e campo o valor da IA com o do trabalho manual. O universo são só os processos que têm gabarito, com a versão mais recente de cada lado. Texto de pessoa: igualdade sem acento e caixa. Nome de empresa: normalização forte (sem sufixo jurídico, pontuação, filial) e escada de casamento: igual, igual sem espaços, prefixo de 10 ou mais caracteres. Datas iguais exatas. Valores iguais em 2 casas. Falta de um lado é "sem dado para comparação", não erro. Itens não comparáveis por valor saem dos dois lados.

08
Chave da API e CPF do cliente dentro do prompt e do código.
Segredo e dado pessoal não saem pelo código

A chave do provedor fica como segredo da Nekt, nunca escrita no notebook (apareceu em texto puro em mais de um workspace). Mascare CPF, telefone e e-mail antes de enviar quando o rótulo não depende deles. Corte o texto num tamanho máximo por chamada (por exemplo, 3.000 caracteres por interação) para controlar custo.

09
Agendar a transformação com o limite de teste ainda no código.
Nada de amostra de teste em produção

Limite de 10 linhas para testar é útil, mas tem que sair antes de agendar. Registre em cada execução quantos itens eram elegíveis, quantos foram enviados, quantos voltaram válidos e quantos falharam.

O que extrair de cada tipo de texto

Campos de lista fechada que operações reais extraíram. A IA rotula; contagem e regra ficam no SQL.

Conversa de sinistroPendência da operação, dúvida do cliente, última falaremetente por papel do usuário
Grupo de WhatsApp com parceirosStatus, sentimento, urgência, ação necessáriaúltimas 15 mensagens do grupo
Mensagens de clientes no atendimentoTop dúvidas sobre processo, com rótulo explicativosó mensagens com ? e sem saudação
Interação comercial no CRMIntenção, tema, sinal de etapa, objeções, decisoresnotas, ligações, e-mails e reuniões
Contato e cargoSenioridade e poder de decisãodecisor, influenciador, usuário
Documento de processoCampos extraídos, comparados ao gabaritopor processo e campo
Nome de transação bancáriaFonte de renda e frequênciadicionário primeiro, modelo no resto
Notas e reuniões gravadasTexto preparado para busca semânticaid do registro de origem em cada trecho

Definições

Item elegível
conversa, interação, contato ou documento com texto novo (hash diferente do último processado) ou com versão de prompt nova, na execução
Taxa de processamento válido
itens com JSON válido e todos os campos dentro da lista / itens enviados, por execução
Ocorrências da dúvida
soma das contagens dos textos de clientes que a IA mapeou para o mesmo rótulo, no período
Grupo aguardando resposta
grupo ou conversa cuja última mensagem de cliente é posterior à última mensagem da operação; espera = agora menos essa mensagem
Assertividade do campo
comparações iguais pela regra do tipo de campo / comparações com os dois lados preenchidos, por campo e por mês, só em processos com gabarito
Cobertura da extração
processos com o campo preenchido pela IA / processos com o campo no gabarito
Participação do tema
interações com o tema / interações classificadas no período, por carteira ou empresa

Armadilhas que já aconteceram

Falha virou conversa tranquila

Quando a chamada à IA falhava, a função devolvia sentimento neutro e urgência baixa, e grupos com problema sumiam da lista de atenção.

Status de erro e campos nulos, com reprocessamento das falhas.

Total inventado pela IA

O ranking de dúvidas gravava a soma de ocorrências que o próprio modelo devolvia, e o número não batia com as mensagens.

Peça só o mapeamento texto para rótulo e some as contagens em SQL.

Prompt grande volta vazio

Mandar milhares de tipos de mensagem numa chamada fazia a IA devolver lista vazia, e o notebook caía por falta de memória ao coletar tudo.

Limite de itens por chamada, lotes e coleta limitada.

Chave da API no notebook

Chaves de provedores de IA apareceram escritas no código de transformações, inclusive como valor padrão quando a variável de ambiente não existia.

Segredo da Nekt e falha explícita quando a chave não está configurada.

Dez linhas em produção

A classificação de contatos e interações rodava agendada com o limite de 10 linhas do teste, e o CRM parecia enriquecido.

Remova o limite e confira elegíveis contra enviados a cada execução.

Nome de empresa nunca batia

A comparação da extração com o gabarito marcava erro em nomes iguais escritos com LTDA, filial ou abreviação, e a regra parou de funcionar quando o motor mudou para Spark.

Normalização forte com escada de casamento, testada no motor da transformação.

Teste de aceitação

O caso está pronto quando todos os itens passam.

Pacote para o agente

Cole no Claude, ChatGPT ou outro cliente com o MCP da Nekt conectado.

Markdown completo
IA sobre texto não estruturado
- Os campos de IA estão em <tabela>, um registro por <conversa | interação | contato | documento>, com status_processamento e versao_prompt.
- Considere só registros com status_processamento = válido. Registros com erro não são neutros: diga que não foram classificados.
- Dúvidas vêm só de mensagens de clientes. Pendências da operação vêm só de mensagens da operação (remetentes em <tabela_operacao>).
- Categorias: sentimento (positivo, neutro, negativo), status (aberta, fechada, aguardando resposta), urgência (baixa, média, alta), tema <lista>, intenção <lista>. Fora da lista = outro.
- Contagens e rankings vêm do SQL sobre o mapeamento texto para rótulo, nunca de totais gerados pela IA.
- Grupo aguardando resposta: última mensagem do cliente depois da última da operação. Informe há quanto tempo.
- Assertividade da extração: use <tabela_assertividade>, só processos com gabarito; "sem dado para comparação" não é erro.
- Ao citar uma classificação, traga o trecho ou o id do registro de origem.
Exceções por cliente:
- <cliente>: operação identificada pelos papéis <papéis>; demais remetentes são clientes.
- <cliente>: verbas <códigos> não são comparáveis por valor e ficam fora da assertividade.

Variações

Resumo por empresa

Um resumo executivo do relacionamento por conta, gerado sobre as interações já classificadas e atualizado só quando entra interação nova.

Busca semântica

Notas, reuniões e bios preparadas para embedding com o id do registro de origem, para o agente citar a fonte.

Extração com revisão humana

Campos com baixa assertividade histórica vão para uma fila de revisão antes de seguir na esteira.