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Atendimento · Unicall / Unimed Paraná

Atendimento por voz com continuidade para a equipe.

Consultas de autorização e boletos, com passagem de contexto.

Organização
Unicall / Unimed Paraná
Operação
Voz e atendimento
Agente / entrega
Júlia
Sistemas e contexto
URA, sistemas de consulta e infraestrutura de voz.
Participação humana
Receber o contexto e assumir demandas fora dos fluxos atendidos.

A Júlia foi aplicada ao canal de voz da Unicall no Sistema Unimed Paraná. O recorte inicial é concreto: envio de boleto e consulta do status de autorização de guia. A operação combina identificação do beneficiário, consultas a sistemas e transferência contextualizada quando uma pessoa precisa assumir.

O problema

Muitas ligações chegavam diretamente aos atendentes. Filas e repetição de informações aumentavam o esforço do beneficiário e da operação.

O que foi colocado em prática

A Júlia foi integrada à URA para identificar o beneficiário e atender fluxos delimitados, como consulta de autorização e segunda via de boletos. O atendimento é direcionado conforme a demanda.

  1. 01Solicitação por voz
  2. 02Identificação do beneficiário
  3. 03Consulta ou envio no fluxo coberto
  4. 04Transferência com contexto quando necessária
Percurso sintetizado a partir do relato publicado.

Do pedido por voz a dois fluxos delimitados

O relato descreve uma operação em que muitas ligações chegavam diretamente ao atendimento humano. Filas e repetição de contexto aumentavam o esforço de beneficiários e atendentes. A solução introduziu uma agente integrada à URA para reconhecer e direcionar a demanda.

Antes das transações, a fonte descreve validação da identidade do beneficiário. Para as tarefas cobertas, a Júlia utiliza as APIs de boletos e autorização de guia. Consultar o status de uma autorização é o escopo publicado; decidir uma autorização assistencial não é atribuído à agente.

A pessoa recebe o ponto em que a conversa parou

Quando há transferência, o atendente recebe a identificação e as informações coletadas. O caso descreve direcionamento para a fila apropriada, buscando reduzir transferências entre setores e retrabalho. A fila de destino e as informações que chegam ao atendente fazem parte do desenho da operação.

A fonte cita URA e telefonia, validação de identidade, síntese de voz ElevenLabs, Google Gemini e infraestrutura Oracle Cloud. Também descreve gravação, categorização das chamadas e painéis de acompanhamento. Esse conjunto conecta a conversa por voz aos sistemas necessários para os dois fluxos.

Acompanhamento e resultados do recorte

O caso reporta redução do tempo de atendimento nos fluxos automatizados, resolução de parte das ligações e melhor direcionamento para as filas. O acompanhamento separa o tempo de cada atendimento da parcela de ligações resolvidas pela agente, permitindo olhar para agilidade e alcance da solução.

A entrada em produção ocorreu em fases, intercaladas com ajustes e aprendizado conjunto. A categorização das chamadas e os painéis ajudam a encontrar demandas recorrentes e oportunidades de melhoria. Reembolso e verificação contratual aparecem como próximos passos, sujeitos a novos fluxos e integrações.

O resultado reportado e seu alcance

A fonte relata atendimento mais rápido nos fluxos automatizados e menor retrabalho no direcionamento das ligações.

Os resultados pertencem ao canal e aos fluxos descritos. O caso não demonstra controle de ações de agentes construídos fora dessa solução.

O aprendizado

Quando a situação precisa de uma pessoa, os dados e o histórico seguem com o encaminhamento. A experiência é desenhada como uma operação compartilhada entre IA e equipe.

O que esse caso ajuda a perguntar?

  • Quais solicitações têm começo e fim suficientemente claros para um primeiro recorte?
  • Como o atendente recebe a identificação e a pendência?
  • Que registro distingue consulta concluída de tentativa sem confirmação?

Fonte do relato

Síntese do caso publicado pela Starya. Resultados e escopo pertencem a essa operação; não são garantia para outros contextos.

Consultar o relato original ↗

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