Anais do Workshop de Matemática, Estatística e Computação Aplicadas à Indústria
Anais do I Workshop de Matemática, Estatística e Computação Aplicadas à Indústria

Este trabalho propõe a utilização de técnicas de Mineração de Textos em conjunto com Aprendizado de Máquina na classificação de resolução de reclamações de clientes de serviços financeiros. A abordagem proposta é avaliada por meio de três modelos de classificação, sendo que para modelo base utilizou-se o Naive-Bayes SVM, para o intermediário foi utilizado as embeddings FastText com classificador Multi-layer Perceptron e como técnica desafiante foi utilizado o modelo de linguagem Distilbert. Este trabalho propõe a utilização de técnicas de Mineração de Textos em conjunto com Aprendizado de Máquina na classificação de resolução de reclamações de clientes de serviços financeiros. A abordagem proposta é avaliada por meio de três modelos de classificação, sendo que para modelo base utilizou-se o Naive-Bayes SVM, para o intermediário foi utilizado as embeddings FastText com classificador Multi-layer Perceptron e como técnica desafiante foi utilizado o modelo de linguagem Distilbert. Os resultados mostraram que os métodos podem gerar valor em sistemas de apoio à tomada de decisão na área operacional das empresas e podem auxiliar as mesmas no atendimento de seus clientes, elevando o nível de satisfação dos consumidores e reduzindo o risco de imagem da empresa. A utilização apenas da narrativa da reclamação do consumidor apresentou resultado pouco relevante na discriminação da resolutividade, porém quando agregado a narrativa de atendimento da empresa os modelos performaram consideravelmente bem e podem ser usadas em uma estratégia de atendimento. A escolha de um bom modelo de predição depende da estratégia de atuação da operação de atendimento, sendo que a capacidade de ordenação do risco torna-se preponderante nessa escolha. A utilização apenas da narrativa da reclamação do consumidor apresentou resultado pouco relevante na discriminação da resolutividade, porém quando agregado a narrativa de atendimento da empresa os modelos performaram consideravelmente bem e podem ser usadas em uma estratégia de atendimento. A escolha de um bom modelo de predição depende da estratégia de atuação da operação de atendimento, sendo que a capacidade de ordenação do risco torna-se preponderante nessa escolha.