Como uma fintech utiliza a Inteligência Artificial Generativa para melhorar o engajamento dos clientes

e-Core • July 2, 2025

Sobre a o cliente

A primeira fintech especializada em importação para empresas no Brasil e América Latina oferece soluções financeiras de crédito, financiamento e câmbio, assim como soluções tecnológicas que facilitam, simplificam e unificam em uma única plataforma. A empresa se destaca por três pilares fundamentais:

  • Tecnologia: Equipe de programadores especializados em soluções inovadoras.
  • Financeiro: Expertise em finanças para identificar os melhores produtos e potencializar resultados.
  • Importação: Origem no comércio exterior com uma longa história em uma das principais tradings do Brasil.


O desafio

A atuação da empresa acontece através de Sales Development Representative (SDRs) que geram oportunidades de negócio através de diversos contatos com clientes, incluindo ligações telefônicas diretas com os leads.

O desafio de negócio era extrair métricas de qualidade dessas ligações e garantir a melhor utilização do pitch, aumentando a qualidade da operação dos SDRs e a conversão de mais oportunidades de negócio.

Anteriormente, todo o processo de análise das ligações para identificar pontos de melhoria no atendimento, adaptações do pitch e avaliação da qualidade dos atendimentos era realizado manualmente pelo gestor, que ouvia o áudio de cada ligação e fazia as análises. Para conseguir gerar relatórios automatizados para auxiliar o gestor na análises dessas ligações, a e-Core apoiou a fintech com uma solução personalizada de inteligência artificial utilizando os recursos da AWS. 


A solução

A solução começa com a utilização das gravações das ligações telefônicas dos SDRs com os leads. O primeiro passo foi criar um pipeline de processamento para transformar as gravações em texto. Com a transcrição da gravação, utilizamos IA Generativa para realizar a avaliação da ligação. Desenvolvemos um prompt para avaliar o diálogo entre o SDR e um lead, analisando pontos como aderência ao pitch de vendas, habilidades de comunicação, apresentação do produto e serviço oferecido pela empresa.

O resultado final dessa análise consiste em um feedback construtivo voltado aos pontos de melhoria, desenvolvimento e motivação para o SDR. Utilizamos um modelo de IA generativa para transformar automaticamente as transcrições das chamadas em dados estruturados com o uso do Amazon Bedrock, extraindo e organizando campos essenciais, e gerando feedback construtivo para melhorar a atuação do SDR. O arquivo resultante é armazenado em um bucket AWS S3 e também enviado para a área do gestor na plataforma da companhia através de uma fila AWS SQS. Abaixo, você confere a arquitetura da solução personalizada criada pela e-Core:


O resultado

O processo de análise das ligações, que antes demandava tempo e esforço considerável do gestor, agora é automatizado, permitindo feedback imediato tanto para o SDR quanto para o gestor logo após a ligação. A escalabilidade da solução possibilita o processamento de 200 áudios em apenas 2 minutos, algo impossível de ser alcançado manualmente.

Além disso, o custo da solução automatizada é menor do que o custo de uma pessoa realizando a mesma tarefa manualmente. A automação não só reduziu o tempo médio de análise das ligações, como também proporcionou o levantamento de métricas detalhadas para todas as ligações realizadas, como tempo médio de ligação, qualidade da ligação e produtividade dos SDRs.

Com o feedback de todas as ligações, foi possível aumentar o tempo médio de ligação em 50%, indicando assim maior engajamento do cliente, e a efetividade das ligações em 20%. Essas melhorias refletem diretamente na qualidade do atendimento e na conversão de oportunidades de negócio, solidificando a empresa como uma fintech inovadora e eficiente no setor de importação.



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