O setor de saúde vai muito além de hospitais com equipe médica e time de enfermagem. Em volta desse sistema, há uma enorme estrutura responsável por cuidar de tarefas essenciais do dia a dia dos pacientes, como pagamentos, autorizações de procedimentos, esclarecimento de dúvidas administrativas e cobranças. Otimizar isso tudo e garantir segurança e customer experience de excelência é um desafio.

Neste artigo, vamos mostrar como a Alice está utilizando inteligência artificial (IA) para elevar ainda mais a qualidade do atendimento dos nossos membros – como chamamos os clientes aqui na Alice.

Entre todas as áreas do nosso negócio, o ecossistema administrativo é um dos que mais podem gerar frustrações para os usuários. Em um setor que está entre os menos populares no Brasil, queremos garantir que nossos membros tenham todo o suporte necessário para lidar com questões burocráticas. Por isso, a colaboração do time de Design, responsável por cuidar da experiência nos sistemas da Alice e criar uma jornada simples e eficiente, foi essencial para aprimorar um dos aspectos mais desafiadores do mercado de planos de saúde.

Como a Alice lida com problemas administrativos

Quando um membro da Alice enfrenta alguma dificuldade com seu plano, ele usa nosso chat proprietário para entrar em contato com uma equipe essencial: os Navegs – nosso time de atendimento ao cliente. Eles são responsáveis por apoiar nossos membros e ajudar a resolver dúvidas e problemas.

Atualmente, pagamentos e gestão de planos são os temas que geram mais acionamentos do time de atendimento quando falamos de assuntos administrativos. Dentro dessa categoria, boletos e a composição da mensalidade são as dúvidas mais frequentes. Os cenários variam: pode ser desde uma empresa que precisa apenas baixar um boleto, renegociar um pagamento, até um pedido de mudança na data de vencimento do boleto. Cada uma dessas situações exige uma abordagem diferente.

Por serem questões tão recorrentes, mas de baixa complexidade de execução, enxergamos uma excelente oportunidade para criar automação por meio de chat de inteligência artificial. Dessa forma, o atendimento poderia ser expandido para 24h por dia, 7 dias por semana, e os Navegs, por sua vez, poderiam focar em atendimentos mais complexos.

Ser um Navegs não é uma tarefa fácil. Esse time lida com vários atendimentos simultâneos, com chamados que são abertos automaticamente, e precisa fazer uma triagem antes de resolver o problema do membro. Um desafio comum dele é manter o tempo de espera curto enquanto gerencia várias ocorrências ao mesmo tempo. Garantir essa velocidade na resposta é fundamental para que o customer experience seja bom.

O atendimento na Alice pode ser dividido em quatro etapas:

Etapa 1 : Triagem (Definição, classificação e investigação do problema)

Etapa 2 : Definição (Identificação da melhor forma de resolver o problema)

Etapa 3 : Execução (Implementação da solução escolhida)

Etapa 4 : Devolutiva (Comunicação da solução ao membro)

Antes da iniciativa de chats de inteligência artificial, todas essas etapas do atendimento eram realizadas por pessoas. Agora, a inteligência artificial entrará em ação no momento que o membro abrir um chamado. Para isso ser possível, utilizamos dois agentes de IA, que nada mais são do que programas que coletam e utilizam dados estruturados para realizar tarefas predeterminadas.

Um primeiro agente, conhecido como “Classificador”, consulta nosso banco de dados para coletar informações e classificar o tema abordado. Em seguida, o segundo agente, chamado de “Explorador”, faz perguntas ao membro para entender melhor sobre o problema. Com base nas respostas, o agente cria um resumo do atendimento e passa para o Navegs que, por fim, inicia o atendimento pessoal.

Em resumo, os agentes de IA coletam os dados e só depois transferem o atendimento para um humano, já com um resumo do problema e a triagem realizada. Dessa forma, reduzimos o tempo na primeira etapa do atendimento, e o Navegs pode focar na segunda etapa (definição da solução) e dali em diante.

Com a implementação dessa automação, reduzimos a quantidade de telas que o membro precisa acessar no app até iniciar o atendimento de fato. No caso de dúvidas sobre gestão de planos, reduzimos de 4 para 3 telas e, em pagamentos, de 5 para 3 telas.

Aprendizados em Design

No time de Design da Alice, temos princípios que são fundamentais em qualquer trabalho que executamos. Colaboração e resolutividade são os que consideramos como principais neste projeto. Falaremos sobre cada um deles a seguir.

• Colaboração: Uma parte essencial dessa iniciativa tem relação com testar os prompts (tarefas que a IA precisa executar), ou seja, garantir que a IA responda corretamente de acordo com regras predefinidas. Há um equilíbrio entre automatizar cenários comuns e entender que alguns casos específicos podem não ser resolvidos pela IA de imediato. Reunimos pessoas de diferentes áreas – incluindo Design, Engenharia, Product Management e Operações – para testar os prompts. A diversidade de perspectivas foi fundamental para identificar erros e propor melhorias.
• Resolutividade: Como esse é um experimento recente e sem histórico de referência, é crucial entender o impacto dessa iniciativa. Hoje utilizamos a métrica de CSAT (Customer Satisfaction Score) para avaliar a satisfação do membro em nossas entregas. Vamos continuar acompanhando essa métrica ao longo dos próximos meses para considerar melhorias futuras.

Reflexões para o Futuro

A aplicação de inteligência artificial nos negócios é um tópico relativamente novo e cheio de desafios. Sabemos que estamos todos aprendendo juntos, e esses novos métodos de trabalho devem sempre ser explorados com uma perspectiva centrada nas pessoas que usam o nosso produto, no caso, nossos membros.

Assim, pensando nos próximos passos para desenvolver ainda mais soluções que melhorem nosso customer experience e o dia a dia dos nossos membros, disponibilizaremos uma documentação que será compartilhada com os times da Alice para que todos tenham autonomia para criar os seus próprios projetos de IA. Para mantermos uma padronização nesse processo, o time de UX Writing será fundamental para garantir a consistência de linguagem e tom de voz adequado.

Essa iniciativa foi apenas uma entre muitas baseadas na aplicação de IA por toda a Alice. Ela ilustra o papel estratégico que a nova geração de modelos de linguagem tem para o nosso negócio e os esforços para difundir seu uso em toda a companhia.

_____________________________________________________________________________________________________________________________________

Artificial Intelligence applied to customer experience

How Alice is using AI to improve client support

The healthcare sector encompasses much more than hospitals with their medical and nursing teams. Throughout the system, there is an enormous structure that handles essential day-to-day tasks for patients, such as payments, procedure authorizations, bureaucratic questions and financial charges. Optimizing this structure and ensuring safety and an excellent customer experience is a challenge.

In this article, we will discuss how Alice has been using artificial intelligence (AI) to raise the quality of customer service for our members – how we call Alice’s clients.

Health insurance plans’ users often find the administrative ecosystem one of the most frustrating areas of this business. In a sector that ranks among the least popular in Brazil, we want to ensure that our members have all necessary support to handle bureaucratic matters. The collaboration of our Design team, which is responsible for safeguarding customer experience across all systems in Alice, was essential to improve one of the most challenging aspects of the healthcare market.

How Alice handles administrative matters

When a member faces some sort of difficulty with his/her plan, he/she uses our proprietary chat to contact an essential team: Navigators – our customer service team. They are in charge of supporting our members and helping to solve doubts and problems.

Payments and plan management are currently the most frequent issues addressed by our members. Under these categories, invoices and the composition of monthly bills are the most common themes. These range from a company that needs to download an invoice or renegotiate a payment to a request for changing the maturity date on the invoice. Each of these situations requires a different approach.

Because these are recurring, low-complexity matters, we saw an excellent opportunity for automation using AI. Doing so would allow us to extend service 24/7, and the Navigators, in turn, could focus on more complex cases. The Design team played a key role in finding a solution, since it is tasked with understanding member demands and creating a simple and efficient journey.

Reformulating journeys

Navigators face a complex task. They juggle multiple concurrent support requests, including auto-generated tickets, and must triage them efficiently. A key challenge is reducing members’ wait time while managing a high volume of tickets. Timely responses are essential to deliver a superior customer experience.

Their journey can be summarized in four steps:

1: Screening (Defining, classifying and investigating the problem)

2: Definition (Identifying the best way of solving the problem)

3: Execution (Implementing the chosen solution)

4: Feedback (Communicating the solution to the member)

Before the AI initiative, human beings were tasked with all these steps. Now, the AI will step up when members get in touch. We make use of two AI agents – programs that collect and make use of structured data to take on predetermined tasks.

A first agent, known as “Classifier”, browses Alice’s database to collect information and classify the member’s complaint under one of several themes. Then, a second agent, known as an “Explorer”, poses questions to the member to better understand the matter. Based on the answers, the agent generates a summary that is sent to the Navigator, which, finally, begins the one-on-one interaction.

AI agents collect data and only then hand the member over to a human, having finished a screening process and delivering a complaint summary. This reduces the time spent in the first step, allowing the Navigator to focus on the second to fourth steps.

With this implementation, we reduced the amount of screens the member has to move through until he reaches the actual interaction with a Navigator. For plan management matters, this number fell to 3 from 4 and, for payments, to 3 from 5.

Design learnings

In Alice’s design team, we hold a few principles as fundamental to all of our work and this feature exemplifies this. In particular, we believe this project showcased our focus on Collaboration and Resolutivity.

• Collaboration: An essential part of this initiative was testing prompts (tasks that the AI executes) – that is, ensuring that the AI answers correctly based on predefined rules. There’s a tradeoff between automatizing common scenarios and understanding that some specific cases cannot be solved immediately by the AI. Several different areas at Alice – including Design, Engineering, Product and Operations – collaborated in testing those prompts. Having a diversity of views was essential to identifying errors and proposing improvements.
• Resolutivity: Because this is a recent experiment with no prior history, it is crucial to understand its impact. Currently, we focus on CSAT (Consumer Satisfaction Score) and will be tracking that performance indicator in order to iterate on the agents.

Looking forward

Deploying AI to solve business problems is a relatively new topic that is full of challenges. We are learning collectively, and new ways of working must always be explored  with a client-centric approach.

For the next steps in developing even more solutions that improve customer experience and day-to-day experience, we will develop documentation that will be shared with all teams at Alice so that all are able to autonomously take on AI projects. Our UX Writing team will be key in ensuring language consistency and an adequate voice.

This initiative is one among many based on implementing AI solutions throughout Alice. It highlights the strategic role that the new LLM generation plays in our business and efforts to democratize its use across the company.