Aplicação de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) na Automação Cognitiva: uma prova de conceito em atendimento ao cliente

Página do item simplificado
dc.contributor.advisorDoutor Frederico Gadelha Guimarães
dc.contributor.authorSantana, Alexandre Fortes
dc.date.accessioned2024-10-18T14:55:24Z
dc.date.available2024-10-18T14:55:24Z
dc.date.issued2024-09-13
dc.description.abstractEste trabalho apresenta a aplicação de modelos de linguagem de grande escala (LLMs), especificamente o GPT-4, na automação da avaliação de atendimentos ao cliente, validando sua eficácia por meio de uma prova de conceito (PoC) implementada em um ambiente real na Efí Bank. A hipótese inicial propôs que o LLM poderia reduzir a necessidade de intervenção humana direta na classificação e análise de chamados, permitindo que ajustes fossem realizados por profissionais não especializados em TI, como líderes de atendimento ou analistas de qualidade. Os resultados corroboram essa hipótese, destacando a flexibilidade dos LLMs em se adaptarem a novas demandas com simples ajustes de prompts. Além disso, o projeto demonstrou que a automação pode realizar milhares de análises com um custo operacional competitivo, liberando os profissionais para focarem em atividades de maior valor agregado. Entre os principais desafios enfrentados, destacam-se a sensibilidade dos LLMs ao formato dos prompts e o fenômeno das ``alucinações", em que o modelo pode gerar dados inexistentes ao tentar responder a uma solicitação inadequada. Para mitigar esses desafios, foram implementadas estratégias de refinamento dos prompts e normalização de dados quantitativos. Os resultados obtidos demonstram que, além de serem economicamente viáveis, os LLMs podem superar as limitações de análises humanas tradicionais em termos de escala e consistência. O projeto também identificou oportunidades de aplicação dessa tecnologia em outras áreas da organização, como na detecção de fraudes e na automação de processos comerciais, ampliando o impacto estratégico da automação cognitiva dentro da empresa.
dc.description.abstract1This work presents the application of large-scale language models (LLMs), specifically GPT-4, in automating customer service evaluation, validating its effectiveness through a proof of concept (PoC) implemented in a real environment at Efí Bank. The initial hypothesis proposed that the LLM could reduce the need for direct human intervention in the classification and analysis of service requests, allowing adjustments to be made by non-IT professionals, such as customer service leaders or quality analysts. The results support this hypothesis, highlighting the flexibility of LLMs in adapting to new demands with simple prompt adjustments. Furthermore, the project demonstrated that automation can perform thousands of analyses at a competitive operational cost, freeing professionals to focus on higher-value activities. Among the main challenges encountered were the sensitivity of LLMs to prompt formatting and the phenomenon of ``hallucinations," where the model may generate non-existent data when attempting to respond to an inappropriate request. To mitigate these challenges, strategies for refining prompts and normalizing quantitative data were implemented. The results obtained demonstrate that, in addition to being economically viable, LLMs can overcome the limitations of traditional human analyses in terms of scale and consistency. The project also identified opportunities to apply this technology in other areas of the organization, such as fraud detection and the automation of commercial processes, expanding the strategic impact of cognitive automation within the company.
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.14387/1892
dc.language.isoPortuguês
dc.publisher.campiOuro Preto
dc.publisher.countryBrasil
dc.publisher.institutionInstituto Federal de Minas Gerais
dc.publisher.programEspecialização em Inteligência Artificial
dc.rightsAcesso aberto
dc.subject.keywordInteligência artificial generativa
dc.subject.keywordEngenharia de prompt
dc.subject.keywordModelos de linguagem de grande escala
dc.subject.keywordAutomação cognitiva
dc.subject.keywordChatGPT
dc.subject.keywordAtendimento ao cliente
dc.titleAplicação de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) na Automação Cognitiva: uma prova de conceito em atendimento ao cliente
dc.title.alternativeApplication of Large Language Models (LLMs) in Cognitive Automation: A Proof of Concept in Customer Service
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso
Arquivos
Pacote Original
Agora exibindo 1 - 1 de 1
Imagem de Miniatura
Nome:
Aplicação_de_Modelos_de_Linguagem_de_Grande_Escala__LLMs__na_Automação_Cognitiva__Uma_Prova_de_Conceito_em_Atendimento_ao_Cliente__v1_3_fica_catal_folha_aprovacao.pdf
Tamanho:
2.61 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descrição:
Baixar
Licença do Pacote
Agora exibindo 1 - 1 de 1
Imagem de Miniatura
Nome:
license.txt
Tamanho:
1.79 KB
Formato:
Item-specific license agreed to upon submission
Descrição:
Baixar
Coleções
Trabalho de Conclusão de Curso