A automação de processos com inteligência artificial (IA) tem sido a rota padrão para muitas empresas, frequentemente resultando na substituição de equipes de atendimento por chatbots e na priorização da eficiência operacional, mesmo que isso prejudique a experiência do cliente. Essa abordagem, embora reduza custos no curto prazo, pode gerar frustrações e um sentimento de negligência por parte dos usuários. No setor financeiro, essa lógica é particularmente previsível e mal recebida. No entanto, existe uma aplicação alternativa da IA em operações financeiras: utilizá-la como ferramenta de prevenção, em vez de substituta do trabalho humano. A diferença reside em evitar que os problemas cheguem ao cliente, em vez de apenas automatizar a resposta quando eles surgem.
A falha em automatizar o contato em vez de resolver o problema
A implementação de IA focada exclusivamente no atendimento muitas vezes transfere para o cliente a responsabilidade de lidar com processos internos mal estruturados. Embora um chatbot possa oferecer respostas mais rápidas, a solução para as questões repetitivas persiste, pois o sistema subjacente não funciona de maneira eficaz. A automação deveria eliminar a necessidade de um chamado, não apenas acelerá-lo. Se um colaborador precisa abrir um ticket para questionar uma falha na conciliação de uma nota fiscal, o problema não é o tempo de resposta, mas a própria falha no processo. A IA deveria ter a capacidade de resolver essa inconsistência antes mesmo que o usuário a perceba. Embora a inteligência artificial seja capaz de executar análises de dados complexas, a escuta ativa e a compreensão empática das demandas do cliente continuam sendo domínios onde o trabalho humano é insubstituível. A valorização das equipes de suporte é, portanto, essencial para garantir que as interações interpessoais não sejam suplantadas por automações puramente técnicas.
IA preditiva: reduz ruídos antes de virarem atendimentos
Na Payfy, a inteligência artificial é aplicada em três camadas distintas na gestão de despesas corporativas: captura de comprovantes, auditoria de conformidade e revisão de gastos. Em cada uma dessas etapas, a IA atua proativamente para eliminar inconsistências antes que elas impactem o usuário ou a equipe de suporte. O primeiro nível, denominado Scan Mode, opera com dois agentes complementares: o Agente de Preenchimento e o Agente de Match. O Agente de Preenchimento automatiza a inserção de lançamentos contábeis com base no histórico da empresa, intervindo apenas quando atinge um nível de certeza superior a 90%. Paralelamente, o Agente de Match concilia os comprovantes com as transações financeiras correspondentes, como Pix, cartão ou reembolso. O resultado é que 87% dos lançamentos são processados automaticamente, e 93% dos comprovantes são conciliados em até dois dias, sem a necessidade de intervenção manual. No Audit Mode, a IA valida cada despesa em conformidade com as regras internas da empresa, verificando limites, categorias e fluxos de aprovação, além de realizar uma checagem fiscal do documento. Adicionalmente, o sistema identifica padrões de consumo e sugere novos parâmetros de controle para avaliação do gestor. Essa auditoria ocorre no momento da despesa, não semanas depois, no fechamento do período.
O impacto da IA deve fortalecer equipes em vez de substituí-las
A aplicação de IA preditiva gera um impacto direto e positivo nos indicadores de suporte. Em agosto de 2026, o tempo médio de resposta inicial foi mantido em até 12 minutos, com 40% dos casos resolvidos no primeiro contato. Comparando julho com agosto, o volume total de tickets diminuiu 29,6%, o índice de satisfação do cliente subiu de 97,1% para 98,2%, e a taxa de reabertura de chamados foi de apenas 3%. Esses dados demonstram como soluções tecnológicas podem reduzir significativamente a necessidade de intervenção humana no suporte. Quando um cliente entra em contato, é porque realmente necessita de uma equipe especializada. Nesses casos, ele é direcionado a um ser humano, e não a um fluxo de atendimento pré-definido. A mesma lógica se aplica internamente, dentro do próprio time de suporte. O time de Customer Success da Payfy desenvolveu copilotos de IA que auxiliam os analistas em suas tarefas. Esses recursos consolidam o histórico de uso do cliente, suas despesas e chamados anteriores, fornecendo ao analista um panorama completo da conta antes mesmo do início do atendimento. Isso permite que o especialista concentre seu tempo e julgamento em aspectos que exigem discernimento humano, como a compreensão do contexto, a priorização de ações e a resolução efetiva do problema. A tecnologia prepara o terreno, mas a relação e a condução do processo continuam sob responsabilidade humana. A estruturação de uma empresa com essa filosofia exige uma mudança de perspectiva fundamental: em vez de questionar "como automatizar o atendimento?", a pergunta central deve ser "como reduzir a necessidade de atendimento sem comprometer a experiência do cliente?".
Com reportagem de Brazil Valley
Source · TIInside
