IA usada para reduzir o tempo de resolução de reclamações de viajantes aéreos

30 de agosto de 2023 - Ottawa, Ontário, Canadá

Membros da equipe do Data Analytics Center discutem o novo projeto com a Agência Canadense de Transportes.

O Centro de Análise de Dados do NRC desenvolveu soluções digitais para ajudar a resolver o acúmulo de reclamações.

Você voou recentemente em uma companhia aérea canadense e teve uma reclamação?

A Agência Canadense de Transportes (CTA) recebe reclamações de canadenses sobre companhias aéreas. Nos últimos anos, o volume de reclamações recebidas disparou, levando a um atraso. Os especialistas em dados do NRC desenvolveram uma solução que utiliza inteligência artificial (IA) para processar reclamações mais rapidamente, ajudando os viajantes canadianos a resolver as suas reclamações mais rapidamente.

O CTA conseguiu reduzir o tempo necessário para analisar reclamações de viajantes aéreos canadenses graças a uma solução de IA desenvolvida para eles pelo Centro de Análise de Dados (DAC) do NRC, parte do Centro de Pesquisa de Tecnologias Digitais.

A equipa de especialistas em dados do CAD está numa posição única para trabalhar com organizações dos setores público e privado para ajudá-las a extrair o valor mais estratégico dos seus dados.

Resolver uma reclamação é um processo de várias etapas. “Parte do problema”, diz Rachael Donovan, Gerente de Estratégia e Análise de Conformidade da Agência Canadense de Transportes, “é que a primeira parte desse processo foi em grande parte um trabalho manual”.

Antes de uma reclamação poder ser entregue a um membro do pessoal do CTA para análise inicial, são necessárias duas coisas. Deve haver comprovante de compra, ou seja, o número do bilhete ou do itinerário, e deve haver comprovante de correspondência – prova de que o passageiro tentou resolver a reclamação com a companhia aérea. O primeiro passo do processo é confirmar se esta documentação foi incluída entre os inúmeros documentos que podem constituir uma reclamação. Feita manualmente, essa verificação pode ser difícil e muitas vezes exige a revisão do arquivo original diversas vezes.

O CTA contactou o DAC para desenvolver uma forma de automatizar este primeiro passo. A solução envolve o uso de IA para vasculhar esses documentos, determinar exatamente onde está a prova e catalogar as informações para que possam ser facilmente encontradas.

“É a diferença entre folhear um livro inteiro e ter alguém lhe dizendo que o que você está procurando está na página 20”, diz o líder do projeto NRC, Tyson Mitchell.

Os dados revelaram que um factor-chave que limita a distância que os autocarros eléctricos a bateria podem percorrer é o frio que faz lá fora, em grande parte devido às necessidades de aquecimento a bordo. Este fator pode ser mitigado com o uso de pequenos aquecedores a diesel no inverno.

“O apoio do NRC tem sido muito útil à medida que continuamos a fazer a transição da nossa frota para novas tecnologias de baixas e zero emissões”, disse Mike Macas, engenheiro-chefe de veículos, ônibus e automóveis, da Comissão de Trânsito de Toronto. "O NRC tem sido um parceiro confiável neste projeto e possui conhecimentos e instalações únicas. Temos o prazer de trabalhar com eles para tornar o sistema de transporte de Toronto mais sustentável."

A equipa do NRC está a fornecer dados para ajudar a apoiar decisões operacionais críticas tomadas pelo TTC e outros municípios. As informações que o NRC partilha também ajudarão a aumentar a confiança no número de passageiros e a garantir a segurança tanto dos condutores como dos passageiros.

A Agência Canadense de Transporte tem trabalhado com o Centro de Análise de Dados desde 2018. O CTA primeiro procurou a assistência do DAC para ajudá-lo a se tornar uma organização mais orientada a dados. “A duração do relacionamento é parte do motivo pelo qual este projeto teve tanto sucesso”, afirma Stéphane Tremblay, líder de equipe do DAC. Ele descreve a missão de sua equipe como “transferir conhecimento para nossos departamentos irmãos e irmãos no governo”.

Esta relação de longa data é fundamental para o sucesso do Centro de Análise de Dados. “Quanto mais tempo fazemos negócios com uma organização, mais profundamente entendemos suas necessidades”, diz Tremblay.