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Projeto é feito em parceria com setor privado | 13.05.23 - 17:50
(Foto: UFG)A Redação
Goiânia – O Centro de Excelência em Inteligência Artificial da Universidade Federal de Goiás (Ceia/UFG) desenvolve em parceria com a Recovery, empresa do grupo Itaú, um projeto em Inteligência Artificial (IA) para auxiliar na negociação de dívidas.
O objetivo é oferecer descontos de forma mais personalizada para os clientes. Uma das maiores dificuldades é que muitas vezes a oferta da renegociação não cabe no bolso do cliente. É aí que entra a vantagem da inteligência artificial, que, com base em dezenas de informações, consegue chegar em um valor de acordo que a pessoa consiga pagar e se livrar das dívidas. Desde o início do projeto até hoje, mais de 6 milhões de pessoas com dívidas já foram impactadas por essa nova metodologia de descontos e dezenas de milhões de reais já foram pagos.
“Os modelos de aprendizado por reforço aprendem através das suas próprias decisões, por isso conseguem aprender sem o viés humano. Quando se trata de um jogo, isso é mais simples. Você deixa o algoritmo jogando milhares de partidas até aprender, mas nas empresas esse não é um cenário adequado. Resolvemos esse problema utilizando uma abordagem ‘meio termo’, que une o melhor das técnicas tradicionais e o melhor das mais avançadas”, diz o CFO e Diretor de Dados da Recovery, Renato Avelar.
Para o pesquisador da UFG, Luckeciano Carvalho Melo, o projeto da Recovery envolve diversos desafios para agentes de tomada de decisão. “Existe um grande volume de usuários com perfis distintos e o agente precisa selecionar o melhor desconto, baseado nas características individuais. A priori, não existe desconto certo ou errado, de forma que ele precisa explorar diferentes opções pra definir a melhor estratégia personalizada”, diz.
Além do investimento feito pela Recovery, o projeto contou ainda com o co-investimento da Embrapii (Empresa Brasileira de Pesquisa e Inovação Industrial) e uma contrapartida não financeira da UFG. Parte desse valor foi revertido em bolsas de estudo para 16 pesquisadores, entres estudantes de graduação, mestrado e doutorado.