Estudo de caso
Western Union responde a solicitações de agentes usando AI
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O Chorus usou regras e conjuntos de dados bem específicos para criar bots que consomem, limpam e aplicam a formatação necessária a todas as informações. Com a RPA, a intervenção humana após a programação é muito pouca. Agora, conseguimos atualizações regulares das informações em períodos mensais e trimestrais.”Vice-presidente de clientes, líder funcional de agentes de transferência
O cliente é uma das maiores e mais respeitadas famílias de fundos do setor financeiro, uma gestora de serviços públicos de US$ 300 bilhões, com quase 100 anos de história. Todo mês, a empresa recebia de intermediários cerca de 50 feeds de dados críticos de clientes. O processamento desses dados era um transtorno que consumia muitos recursos.
As famílias de fundos mútuos compartilham clientes com dezenas de intermediários, como plataformas de corretagem, firmas de consultoria e planos de aposentadoria. Todos os meses, esses parceiros enviam dados essenciais formatados de acordo com sua própria conveniência.
Nosso cliente gastava muito tempo criando e mantendo sistemas para padronizar todos os dados recebidos. O principal problema era administrar as mudanças. Com cerca de 50 fontes por mês, a necessidade de atualizar e reescrever código era mais uma regra que uma exceção.
“Recebemos dos intermediários cerca de 50 feeds diferentes de dados de clientes”, afirmou o vice-presidente de clientes da empresa. “Cada formato é diferente. Passamos anos criando a lógica para processar todos os diferentes feeds, mas eles mudam regularmente. Quando isso ocorre, precisamos descobrir as mudanças e reprogramar o sistema, prejudicando nossa capacidade de carregar os dados dentro do prazo.”
O Chorus integrou a automação robótica de processos (RPA) para lidar com essa imensidão de dados em constante evolução. Os sistemas tinham inteligência suficiente para detectar e resolver as alterações com pouca ou nenhuma intervenção manual.
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