{"id":25887,"date":"2023-06-21T01:16:30","date_gmt":"2023-06-21T04:16:30","guid":{"rendered":"https:\/\/building.nubank.com\/presenting-precog-nubanks-real-time-event-ai\/"},"modified":"2025-03-27T16:17:54","modified_gmt":"2025-03-27T19:17:54","slug":"apresentando-o-precog-ia-em-tempo-real-de-eventos-do-nubank","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/building.nubank.com\/pt-br\/apresentando-o-precog-ia-em-tempo-real-de-eventos-do-nubank\/","title":{"rendered":"Apresentando o Precog, IA em tempo real de eventos do Nubank"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><em><em>Escrito por Cristiano Breuel, Gabriel Bakiewicz, George Salvino, Mariana Sant\u2019Anna, Luana Campos, Cinthia Tanaka, Pedro Chaves, Allan Garcia, Kevvin Sahdo, Tan Mukhopadhyay<\/em><\/em><\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Imagine um mundo onde sua liga\u00e7\u00e3o para o banco seja atendida instantaneamente por um agente especializado que resolve seu problema rapidamente. Chega de ter que navegar por menus entediantes, ouvir a grava\u00e7\u00f5es intermin\u00e1veis ou ser transferido de um agente para o outro. Para muitos clientes do Nubank, este n\u00e3o \u00e9 um sonho distante, mas sim uma realidade, gra\u00e7as \u00e0 nossa IA em tempo real de eventos, o Precog.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Neste artigo, damos uma olhada na jornada do Nubank na \u00faltima d\u00e9cada, de uma empresa de produto \u00fanico a uma pot\u00eancia financeira multiproduto operando em tr\u00eas pa\u00edses, que motivou o desenvolvimento do Precog, e detalhamos sua arquitetura de sistema, alguns dos desafios t\u00e9cnicos que enfrentamos e os resultados que alcan\u00e7amos.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Hist\u00f3rico<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Desde que o Nubank come\u00e7ou, h\u00e1 dez anos, utilizamos aprendizado de m\u00e1quina para tomar decis\u00f5es, come\u00e7ando pela concess\u00e3o de cr\u00e9dito. Cientistas de dados altamente qualificados constru\u00edram alguns dos modelos de melhor desempenho para nos preparar para um sucesso sem precedentes.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Por\u00e9m, naquela \u00e9poca, \u00e9ramos uma empresa de produto \u00fanico, em um \u00fanico pa\u00eds, atendendo a usu\u00e1rios bastante homog\u00eaneos. Muita coisa mudou desde ent\u00e3o, tanto dentro do Nubank quanto no mundo todo. O Nubank agora opera em tr\u00eas pa\u00edses, oferecendo mais de dez produtos financeiros diferentes (por exemplo, contas correntes\/poupan\u00e7a, investimentos, seguros) para uma grande parcela da popula\u00e7\u00e3o. Esse ritmo e escala de mudan\u00e7a e complexidade tornaram quase imposs\u00edvel para algumas equipes de ci\u00eancia de dados acompanharem, especialmente equipes horizontais, como Excel\u00eancia do Cliente, que cuida do suporte.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Enquanto isso, no mundo exterior, a IA deu grandes saltos gra\u00e7as a novas arquiteturas de modelos e ao surgimento do paradigma do modelo b\u00e1sico. No final de 2021, uma vis\u00e3o para fazer IA no Nubank nesta nova realidade come\u00e7ou a tomar forma. Decidimos come\u00e7ar pelas nossas plataformas de apoio ao cliente, cujas responsabilidades incluem prever as necessidades de apoio do cliente em tempo real.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Motiva\u00e7\u00e3o<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">O Nubank est\u00e1 organizado em diversas unidades de neg\u00f3cios, que por sua vez oferecem diversos produtos e funcionalidades, implementados como microsservi\u00e7os independentes. O resultado \u00e9 um ambiente descentralizado que permite que as equipes se movam de forma r\u00e1pida e independente. Isso tamb\u00e9m significa que pode ser um desafio ter uma vis\u00e3o completa do cliente em todos esses produtos. Tradicionalmente, confi\u00e1vamos no conhecimento de neg\u00f3cios para pensar em recursos que poderiam ser \u00fateis para modelos espec\u00edficos e, em seguida, procur\u00e1vamos dados em toda a organiza\u00e7\u00e3o para construir esses recursos. \u00c0 medida que nosso portf\u00f3lio de produtos e nossa complexidade cresciam, ficou mais dif\u00edcil acompanhar e nossos modelos come\u00e7aram a ficar para tr\u00e1s na evolu\u00e7\u00e3o dos produtos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para resolver esse problema de forma fundamental, precis\u00e1vamos automatizar e ampliar o processamento de dados em tempo real e incluir a engenharia de recursos para suportar muitas linhas de produtos e casos de uso. Foi a\u00ed que entrou o Precog.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Representa\u00e7\u00e3o<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">O principal insight por tr\u00e1s do Precog \u00e9 que os eventos do cliente (por exemplo, fluxo de cliques do aplicativo, transa\u00e7\u00f5es) podem ser codificados como uma sequ\u00eancia de s\u00edmbolos. Isso significa que podemos usar t\u00e9cnicas que foram originalmente desenvolvidas para processamento de linguagem natural, como <a href=\"https:\/\/developers.google.com\/machine-learning\/crash-course\/embeddings\/video-lecture\">incorpora\u00e7\u00f5es<\/a> e modelos de sequ\u00eancia, para compreender e prever as necessidades dos clientes.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A fonte de dados mais rica que faltava em nossos modelos era o fluxo de cliques do aplicativo, ent\u00e3o foi por a\u00ed que decidimos come\u00e7ar. Esses dados s\u00e3o coletados por um sistema interno que recebe eventos do aplicativo mobile do Nubank e de outras fontes, por meio de uma API flex\u00edvel.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">O principal desafio desses dados \u00e9 a falta de estrutura aplicada entre as diferentes equipes de produto. Cada registro \u00e9 identificado por um nome de m\u00e9trica e um JSON com pares de atributo\/valor, todos determinados pelos engenheiros que implementam cada fluxo. Para evitar gargalos de desenvolvimento, n\u00e3o h\u00e1 governan\u00e7a centralizada e esses valores podem mudar rapidamente a cada atualiza\u00e7\u00e3o do app.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para lidar com esses dados semiestruturados, o Precog transforma registros em sequ\u00eancias de identificadores baseados em texto, ao mesmo tempo em que descarta s\u00edmbolos pouco frequentes, como ids exclusivos.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-us.googleusercontent.com\/9ZNxfHVieEpA01pg5FaJyglSwhr-gbvt2eoY0wqfopfhrlS2M3Jl_ePrx4e-Rff-68ay-n_luChRz2qmrQgdUZplOeGa5y1F63mhef4fl4iahc75gDGwObC1Pl0CLOHrz9fZOmfS3dknSdSV7ssNlQ\" alt=\"Interface gr\u00e1fica do usu\u00e1rio, Texto, Aplicativo, Email\n\nDescri\u00e7\u00e3o gerada automaticamente\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Existem muitas maneiras poss\u00edveis de aprender com essas representa\u00e7\u00f5es de strings, com diferentes n\u00edveis de complexidade. Quer\u00edamos algo que n\u00e3o estivesse vinculado a nenhum dom\u00ednio espec\u00edfico, para que pudesse ser facilmente reutilizado em diferentes modelos. Seguindo a nossa abordagem habitual de come\u00e7ar de forma simples para avaliar rapidamente o valor de uma solu\u00e7\u00e3o, decidimos representar os clientes com um conjunto de palavras com os s\u00edmbolos dos seus eventos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">O Precog aprende incorpora\u00e7\u00f5es dos eventos de maneira autossupervisionada, usando aprendizagem contrastiva. Um conjunto de eventos de um cliente \u00e9 colocado como \u00e2ncora, com um \u00fanico evento removido aleatoriamente dele para servir como uma amostra positiva, enquanto outros eventos que n\u00e3o ocorrem para esse cliente s\u00e3o amostrados aleatoriamente como negativos. A aprendizagem contrastiva tenta minimizar a dist\u00e2ncia entre a \u00e2ncora e as amostras positivas e ao mesmo tempo maximizar a dist\u00e2ncia at\u00e9 as amostras negativas. Ao final, \u00e9 produzido um vetor para cada s\u00edmbolo do vocabul\u00e1rio e os agregamos para obter a representa\u00e7\u00e3o do cliente.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Arquitetura do sistema<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">O principal componente do Precog \u00e9 um pipeline para treinar incorpora\u00e7\u00f5es de eventos\/clientes e, em seguida, incorporar as incorpora\u00e7\u00f5es aprendidas em modelos de est\u00e1gios posteriores no momento de treinamento e de atendimento. Para treinar as incorpora\u00e7\u00f5es, usamos <a href=\"https:\/\/github.com\/facebookresearch\/StarSpace\">a biblioteca Starspace<\/a>, que fornece uma implementa\u00e7\u00e3o flex\u00edvel e eficiente para aprender qualquer incorpora\u00e7\u00e3o de entidade.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-us.googleusercontent.com\/KzhyT-Xb7I8_TawtjtepmwcTRXTQjNbC-DVdskOp8KjW6IF_mBcuAveiw0fGN-o1CCvWzSK9TBGMfFkVwUaYzsEcM-515lwENtgMqUY1fcmHR5OFbcnoUxUe9i2pqBhI8oX6eniZY50YBA_5roTRuw\" alt=\"Diagrama\n\nDescri\u00e7\u00e3o gerada automaticamente\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para treinar um modelo de est\u00e1gios posteriores, pegamos registros que s\u00e3o codificados por identificadores an\u00f4nimos de clientes e registros de data\/hora, juntamente com os r\u00f3tulos que queremos prever e quaisquer outros recursos, e os juntamos aos conjuntos relevantes de eventos. Por exemplo, para prever o motivo do contato para uma chamada de suporte ao cliente, pegamos os eventos desse cliente na janela de eventos anterior \u00e0 chamada e o motivo do contato conforme classificado pelos agentes.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-us.googleusercontent.com\/AnOauQedSywNj4ApxRaMcP0HJoLo0PKs2gnE3MW_0feNtrA2gEuzJlzCmEDRu_ftFLqIyQt8tuqa9MW_G2jWPmTn8ID1SAjj1jCoEkI3CBDTspbHoaVGIG6BuFzx6eTs7994_IupDTdcVbJAlMr_QA\" alt=\"Diagrama\n\nDescri\u00e7\u00e3o gerada automaticamente\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Em tempo de execu\u00e7\u00e3o, um microsservi\u00e7o consumidor de evento (implementado em nossa linguagem can\u00f4nica de servi\u00e7o de neg\u00f3cios, Clojure) transforma os dados brutos do evento em um formato de string e os guarda em um armazenamento tempor\u00e1rio de baixa lat\u00eancia (Redis). No momento da veicula\u00e7\u00e3o, o microsservi\u00e7o do modelo de est\u00e1gios posteriores (constru\u00eddo em Python) recupera eventos relevantes do cache, calcula incorpora\u00e7\u00f5es e as usa como recursos para um modelo de classifica\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Desafios t\u00e9cnicos<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Identificando a janela ideal para os eventos: <\/strong>Nossa abordagem de modelagem atual n\u00e3o leva em considera\u00e7\u00e3o a ordem ou a idade dos eventos, por isso notamos que o aumento da janela de eventos reduziu o desempenho do modelo, porque os eventos mais relevantes tendem a ser recentes. Por\u00e9m, reduzir muito a janela diminuiria nossa cobertura, j\u00e1 que muitos clientes podem n\u00e3o ter interagido com o aplicativo recentemente. Depois de executar v\u00e1rios testes, decidimos por uma janela de 3 horas por enquanto, mas pretendemos explorar melhores maneiras de selecionar eventos que equilibrem cobertura e precis\u00e3o, incluindo formas de incorporar informa\u00e7\u00f5es sobre a idade do evento.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Volume e custo de dados: <\/strong>O volume desses dados \u00e9 bastante grande, por isso previmos que os custos de armazenamento seriam um problema. Planejamos manter os dados preparados em armazenamento de baixa lat\u00eancia apenas durante o tempo necess\u00e1rio para infer\u00eancia (os dados brutos hist\u00f3ricos j\u00e1 s\u00e3o mantidos em armazenamento de alta lat\u00eancia). Para facilitar a implementa\u00e7\u00e3o, nossa primeira vers\u00e3o usou um banco de dados de valores-chave de baixa lat\u00eancia com suporte integrado para limpeza de tempo de vida (AWS DynamoDB). Por\u00e9m, o enorme volume de eventos a serem armazenados e a quantidade de escritas e leituras tornavam o custo proibitivo. Em seguida, mudamos para um banco de dados em mem\u00f3ria (Redis), o que tornou a implementa\u00e7\u00e3o um pouco mais complexa, mas reduziu o custo para uma pequena fra\u00e7\u00e3o da vers\u00e3o original, tornando a solu\u00e7\u00e3o econ\u00f4mica.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Necessidade de retreinamento frequente:<\/strong> Como as defini\u00e7\u00f5es de eventos mudam frequentemente pelos motivos mencionados acima, tamb\u00e9m precisamos treinar novamente as incorpora\u00e7\u00f5es com frequ\u00eancia. No entanto, retreinar as incorpora\u00e7\u00f5es significa que tamb\u00e9m precisamos retreinar os modelos de est\u00e1gios posteriores que dependem delas. Nossa solu\u00e7\u00e3o para esse problema \u00e9 fornecer um pipeline de retreinamento padronizado que possa ser facilmente adotado por modelos de est\u00e1gios posteriores para retreinamento peri\u00f3dico.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Resultados<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nossa primeira aplica\u00e7\u00e3o do Precog \u00e9 no roteamento de chamadas telef\u00f4nicas, por meio de um modelo de est\u00e1gios posteriores que usa incorpora\u00e7\u00f5es do cliente e outros recursos para classificar o produto com maior probabilidade de que o cliente precise de ajuda. Se o modelo for suficientemente confiante, o sistema encaminha os clientes diretamente para especialistas. Caso contr\u00e1rio, conversar\u00e3o com agentes generalistas, que poder\u00e3o transferi-los para especialistas caso n\u00e3o consigam resolver o problema sozinhos.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-us.googleusercontent.com\/fEnCd5FDm_B8x6JH39F86BnE97LR4aTbj3IE7TCgPIzAFO8XA16H0lBubwaY1pnIoc0dqPeXfG4ciaNyI0g67W2vVbdnPXQjEzP6U5wgtLQdI7ceU-aLJa_menl4TY8W-p5vJ3a3ZEkZgnTmGBcOCQ\" alt=\"Diagrama\n\nDescri\u00e7\u00e3o gerada automaticamente\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ao adicionar incorpora\u00e7\u00f5es do Precog, conseguimos aumentar em mais de 50% o volume de chamadas que s\u00e3o roteadas corretamente para agentes especializados sem necessidade de interven\u00e7\u00e3o do cliente, em compara\u00e7\u00e3o com o modelo anterior. Isso resultou em redu\u00e7\u00f5es significativas no tempo para resolver problemas e aumento na satisfa\u00e7\u00e3o do cliente. Houve melhorias em todos os produtos que testamos, mas notamos que os maiores ganhos ocorreram em produtos mais novos, para os quais ainda n\u00e3o hav\u00edamos implementado recursos tradicionais. Isso confirma nossa hip\u00f3tese de que podemos substituir a trabalhosa engenharia de recursos por uma abordagem mais escal\u00e1vel.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-us.googleusercontent.com\/42NrpEHZ_2bYmsy134TFDgUc4V8XvW9KgJvuXmdTLhhxbuhhU4z0Z3slULeTSdw8tmHVOp65lI9RaMK19Z1-d93Av9G_U7qX_IZqNwKZFx96DlzAoGR70h3bAJ1b_8haNiWCyiCdvOcvt3QbXaREig\" alt=\"Gr\u00e1fico, Gr\u00e1fico de barras\n\nDescri\u00e7\u00e3o gerada automaticamente\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Outro benef\u00edcio do Precog \u00e9 a redu\u00e7\u00e3o da lat\u00eancia. Para recursos tradicionais, tivemos que chamar v\u00e1rios servi\u00e7os REST e processar os resultados, o que resultou em alta lat\u00eancia no pior caso. Com o Precog, o tempo para buscar e processar dados de eventos \u00e9 muito menor e mais previs\u00edvel, resultando em menor lat\u00eancia geral de servi\u00e7o. A atualiza\u00e7\u00e3o dos eventos (tempo entre a ocorr\u00eancia do evento e a disponibilidade para atendimento) foi uma preocupa\u00e7\u00e3o inicialmente, mas na pr\u00e1tica os vemos dispon\u00edveis quase instantaneamente, tornando essa abordagem muito competitiva com a recupera\u00e7\u00e3o REST s\u00edncrona.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Al\u00e9m dessas melhorias no tempo de execu\u00e7\u00e3o, tamb\u00e9m percebemos que h\u00e1 um enorme benef\u00edcio para o ciclo de desenvolvimento: adicionar recursos Precog a um modelo normalmente leva algumas semanas, em compara\u00e7\u00e3o com meses para abordagens tradicionais, o que nos permite iterar e entregar valor aos clientes com mais rapidez.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">No momento, estamos trabalhando em outros aplicativos para o Precog, como recomenda\u00e7\u00f5es de artigos de perguntas frequentes e sugest\u00f5es de t\u00f3picos na interface de suporte do Chat. Al\u00e9m disso, prevemos muitos outros usos para ele no futuro.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Trabalho futuro<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Este \u00e9 apenas o come\u00e7o para o Precog e a IA de representa\u00e7\u00e3o do cliente no Nubank. Existem v\u00e1rios caminhos promissores para desenvolver ainda mais esta tecnologia e aplic\u00e1-la aos nossos produtos, como mais fontes de dados e t\u00e9cnicas de modelagem aprimoradas. Tamb\u00e9m pretendemos investir em Modelos B\u00e1sicos adicionais para construir a pr\u00f3xima gera\u00e7\u00e3o da stack de IA para o Nubank.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Entenda o futuro promissor do Precog e da IA de representa\u00e7\u00e3o de clientes no Nubank<\/p>\n","protected":false},"author":178110103,"featured_media":25150,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_wpcom_ai_launchpad_first_post":false,"_jetpack_feature_clip_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":"","jetpack_post_was_ever_published":false},"categories":[778793307,2503,2502],"tags":[2504,2542,2541,2540],"class_list":["post-25887","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-research-pt-br","category-data-analytics","category-data-science-machine-learning-pt-br","tag-ciencia-de-dados","tag-ia","tag-inteligencia-artificial","tag-machine-learning-pt-br"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.4 - 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