CPFL usa IA para reduzir chamados indevidos nas distribuidoras

Machine learning aplicado em sistema de tempo real diminui desperdício das equipes em atendimentos improcedentes. P&aD foi iniciado em 2017 com a Radix

No intuito de diminuir solicitações improcedentes em seus canais de atendimento, a CPFL Energia está utilizando Inteligência Artificial e Machine Learning para filtrar os chamados que realmente cabem às distribuidoras, visto que as interrupções no fornecimento de energia elétrica derivarem de causas diversos que nem sempre dizem respeito ou são responsabilidade da empresa. Exemplos frequentes são os casos de oscilações pontuais no fornecimento (piscas) ou problemas elétricos internos da unidade consumidora, como disjuntor desarmado.

A improcedência gera prejuízos às concessionárias em função do deslocamento de equipe para atendimento de uma ocorrência que na prática não se confirma. A partir dessa problemática e com mais de 10 milhões de clientes na carteira, a CPFL iniciou em 2017 um projeto com a Radix com o objetivo de reduzir custos e riscos causados pelas chamadas indevidas, no âmbito do programa de P&D regulado pela Aneel.

A Radix desenvolveu um Sistema de Inteligência Artificial para filtrar e otimizar o processo, classificando todas as solicitações de atendimento e destacando aquelas com alta chance de improcedência para priorizar o tratamento dos chamados procedentes. Segundo a empresa o sistema é capaz de detectar corretamente cerca de 80% dos casos, reduzindo significativamente os gastos e melhorando a logística dos atendimentos.

Solução oriunda do P&D aponta para redução de 20% no deslocamento desnecessário de equipes (CPFL)

Além do desperdício de recursos, cada deslocamento desnecessário pode causar atraso no atendimento aos demais clientes que realmente precisam, reduzindo também a prontidão das equipes. O trabalho desenvolvido também evita uma série de riscos reais para a equipe em serviço, como descargas elétricas e outros acidentes.

Outro trunfo é a possibilidade de escolher o canal mais adequado de contato com o cliente, verificando as principais causas de deslocamento improcedente associadas. Além disso um módulo de otimização via analytics serve para identificar pontos de melhoria nos processos e nos próprios modelos inteligentes. A solução pode ser aplicada por operadores envolvidos no despacho das equipes de atendimento e manutenção e nas células de call-back envolvidas na operação de distribuição ou segmentos similares.

“Na etapa de validação dos modelos de inteligência artificial os resultados mostram uma redução de 20% na quantidade de deslocamentos desnecessários”, afirma Coordenador de Projetos da Radix, Adonis Carvalho.

Até 2020 a CPFL Energia informou ter investido R$236,9 milhões nos programas de P&D e Eficiência Energética, sendo R$ 72,9 milhões para 48 projetos que desenvolvem tecnologias e inovações para o futuro do setor elétrico, além do aprimoramento no fornecimento de energia e no atendimento ao cliente.

Ademais até 2024 os programas passarão a fazer parte do plano de sustentabilidade da companhia, que prevê mais de R$ 1,8 bilhão visando impulsionar a transição para uma forma mais sustentável e inteligente de produzir e consumir energia, maximizando impactos positivos na comunidade e na cadeia de valor, além de reduzir os impactos gerados pela natureza do seu negócio.