PROJETOS / BANK · IA CONVERSACIONAL

Assistente Virtual Itaú

Discovery e estratégia do Assistente Virtual Itaú. Minha primeira imersão profunda em IA conversacional — pré-LLM, NLU clássico, regras densas, transbordo humano. A escola que sustenta tudo que faço em agentes hoje.

  • Cliente Itaú Unibanco
  • Indústria Bank · IA Conversacional
  • Ano 2017 — 2018
01 · Desafio

O desafio.

Banco com 60 milhões de clientes precisava de um assistente virtual unificado que entendesse intent, executasse ações transacionais (saldo, extrato, pix em outros canais), e transbordasse para humano quando precisasse — sem virar IVR disfarçado de bot.

02 · Abordagem

Como abordamos.

  1. Mapeamento de intents prioritários a partir de volumetria real do call center e busca interna.

  2. Modelagem de slot filling para operações transacionais com confirmação dupla — banco não tolera ambiguidade.

  3. Design de fallback e transbordo humano explícito — o bot sabe quando parar e passar para gente.

  4. Métricas de sucesso por intent (containment rate, transbordo, CSAT) — sem isso, é só impressão.

03 · Resultado

O que foi entregue.

Assistente Virtual Itaú entregue como produto em produção. Aprendizados centrais sobre IA conversacional regulamentada que apliquei depois em Santander, consultorias enterprise e — agora — agentes LLM no MB.

04b · Stack

Stack técnica.

  • NLU clássico (intent + entity)
  • Slot filling
  • Fallback e handoff humano
  • Métricas de containment
ia-conversacionalenterprisebankdiscoveryhistorico
próximo · p. ∞

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