Banco acelera IA generativa no atendimento ao cliente, combina automação com personalização e define métricas para escalar resultados até 2026
O Banco Carrefour avançou em 2025 no uso de IA generativa em um dos pontos mais sensíveis da jornada do cliente, a cobrança. Em parceria com a Monest, a instituição implementou um modelo de atendimento automatizado via WhatsApp capaz de interagir com consumidores, conduzir negociações e viabilizar a contratação de acordos, sempre dentro das políticas e diretrizes internas. O movimento consolida a IA generativa como parte ativa da estratégia operacional, com foco em eficiência, escala e experiência do cliente.
Segundo a executiva Karine Bueno Gorga, Superintendente de Tribo de Retenção de Clientes no Banco Carrefour, a iniciativa, detalhada em entrevista à TI Inside, já mostra impacto direto no negócio. O projeto de IA generativa foi pensado para unir personalização com governança de processos, mantendo o atendimento fluido e alinhado às regras da instituição, ao mesmo tempo em que amplia a capacidade de resposta no canal digital.
Em entrevista à TI Inside, Karine Bueno Gorga, Superintendente de Tribo de Retenção de Clientes no Banco Carrefour, detalhou o processo dentro do Banco.
Resultados de negócio: mais conversão, descontos menores e personalização em escala
Com a ativação do canal de cobrança por IA generativa no WhatsApp, o banco passou a observar ganhos concretos. De acordo com dados internos citados por Gorga, o canal de cobrança que utiliza IA apresentou um desconto médio negociado 10% inferior ao observado em outros canais, preservando valor financeiro. Em outras palavras, a automação consegue preservar receita ao mesmo tempo em que resolve a demanda do cliente, um ponto crítico em operações de recuperação de crédito.
Além da eficiência, a IA generativa ajudou a identificar públicos com maior propensão à conversão. Ainda segundo a executiva, foi possível identificar segmentos de clientes com taxa de conversão 7% superior, evidenciando o potencial da tecnologia para personalizar abordagens e aumentar a efetividade das negociações. Esse movimento confirma a força da personalização em escala, aliando dados comportamentais e conversational AI para otimizar a abordagem, o momento do contato e a oferta de acordo.
Na prática, o motor de IA generativa consegue adaptar linguagem, ritmo e formato da interação, tornando a negociação mais clara e objetiva. Ao apoiar o cliente durante todo o fluxo, desde a compreensão das condições até a formalização do acordo, o canal digital reduz atritos e melhora a percepção de valor, reforçando a estratégia de atendimento automatizado do banco.
O desafio da linguagem real: gírias, áudios e regionalismos exigem evolução contínua
Se os resultados de negócio são animadores, o maior desafio é manter a qualidade da conversação à medida que a base de clientes cresce. No caso do WhatsApp, a IA generativa precisa interpretar corretamente mensagens com linguagem informal, gírias, expressões regionais, erros gramaticais e ruídos presentes em áudios. Esse cenário demanda monitoramento constante, curadoria de exemplos e ajustes recorrentes dos modelos, para que cada iteração traduza melhor a realidade do usuário.
Nas palavras da executiva, Para Karine, escalar o uso do canal de WhatsApp mantendo fluidez e qualidade na interação é um exercício permanente de evolução, sempre com foco na experiência do cliente. Essa disciplina operacional, aliada a indicadores de qualidade e eficiência, sustenta a expansão do canal sem comprometer a satisfação e a confiança do consumidor.
Outro ponto-chave é alinhar o tom de voz e as políticas de negociação às diretrizes do Banco Carrefour. Com a IA generativa, o time consegue versionar fluxos de conversa conforme o perfil do cliente, sem abrir mão de compliance. O resultado é um atendimento mais humano e coerente, que reduz ambiguidades e melhora a compreensão das propostas.
Roteiro até 2026: métricas claras, foco no problema e o papel do líder humano
Entre os aprendizados, Gorga enfatiza que projetos de IA generativa devem começar pelo impacto de negócio. Como ela pontua, A GenAI deve ser encarada como meio, não como fim. Definir métricas claras de sucesso desde o início é essencial para avaliar se a solução está, de fato, entregando valor e atendendo às expectativas da organização. Esse alinhamento inicial evita dispersões tecnológicas e baliza as iterações do produto, do MVP ao scale-up.
Com o case de cobrança em franca evolução, a agenda agora se volta para aprofundar análises e refinar modelos. Nas palavras da executiva, Para 2026, a prioridade do Banco Carrefour é ampliar e sofisticar o uso de IA nos canais de cobrança, aprofundando análises de comportamento, indicadores e padrões de conversação para gerar mais resultados com maior satisfação dos clientes. Isso inclui explorar sinais de jornada, calibrar parâmetros de negociação e manter o WhatsApp como um canal confiável e eficiente.
Por fim, a liderança continua central. Como reforça Gorga, Na visão da executiva, o papel do líder humano nesse contexto se torna ainda mais relevante. Cabe ao gestor conectar estratégia, pessoas e tecnologia, garantir que a IA generativa opere com clareza de objetivos e que os times tenham repertório para interpretar dados, ajustar abordagens e sustentar a experiência do cliente no longo prazo.
O avanço do Banco Carrefour ilustra uma tendência no setor financeiro: usar a IA generativa para transformar interações críticas, como a cobrança, em experiências mais personalizadas, eficientes e escaláveis. Com resultados já visíveis e um plano ancorado em métricas, o banco sinaliza um caminho pragmático para consolidar valor por meio da tecnologia.