Com ferramenta de IA, um dos maiores bancos do Brasil, fez a análise de sentenças para identificar se foram favoráveis ou não e por quê. A medida possibilita agir antecipadamente e reduzir custos.
De acordo com o diretor de Jurídico de ESG e Assuntos Corporativos da empresa em questão, eles têm utilizado ferramentas de inteligência artificial para leitura de documentos jurídicos de forma massiva, afim de ler e analisar sentenças.
Com isso, segundo ele, os custos de contencioso de massa têm reduzido.
Com o uso da inteligência artificial e análise de dados, já é possível analisar se as sentenças foram favoráveis ou não ao banco, e por quê.
Como benefício, a instituição financeira tem conseguido antecipar tendências na frente judicial, podendo agir antecipadamente e reduzir os custos operacionais.
O uso de inteligência artificial na leitura de documentos e previsão de decisões judiciais.
A aplicação da inteligência artificial na previsão de decisões judiciais é uma área em crescimento no campo da tecnologia jurídica, conhecida como "legal analytics" ou "predictive analytics".
Essa abordagem utiliza algoritmos de aprendizado de máquina e mineração de dados para analisar padrões em casos anteriores e outros dados jurídicos, a fim de prever resultados potenciais de processos judiciais.
As técnicas de inteligência artificial aplicadas à previsão de decisões judiciais envolvem os seguintes passos:
Coleta de dados: Grandes volumes de dados jurídicos são coletados, incluindo decisões judiciais passadas, petições, argumentos, fatores relevantes do caso, perfis dos juízes envolvidos e outras informações relevantes.
Limpeza e preparação de dados: Os dados coletados são limpos e preparados para garantir que sejam relevantes, precisos e utilizáveis pelos algoritmos de IA.
Seleção de características (features): As características mais relevantes dos casos são identificadas para ajudar a construir um modelo preditivo. Essas características podem incluir elementos-chave dos casos, jurisdição, precedentes, entre outros fatores.
Modelagem preditiva: Algoritmos de aprendizado de máquina são aplicados aos dados preparados para criar um modelo preditivo. Diferentes técnicas, como regressão logística, árvores de decisão, redes neurais e algoritmos de aprendizado profundo, podem ser usadas para criar esses modelos.
Avaliação e aprimoramento: Os modelos preditivos são avaliados quanto à sua precisão e eficácia. Com base nos resultados, os algoritmos são aprimorados e ajustados para melhorar a qualidade das previsões.
Vale ressaltar que a previsão de decisões judiciais não é uma ciência exata, e a aplicação da inteligência artificial nesse contexto tem suas limitações.
Os benefícios da IA e Automação Jurídica para bancos e em instituições financeiras.
O sistema legal é complexo, e diversos fatores influenciam uma decisão judicial, como argumentos apresentados, interpretação de leis e precedentes e considerações éticas e políticas.
“Temos feito muitos trabalhos com inteligência artificial, machine learning, e entendemos que essa é uma ferramenta muito poderosa em áreas como a nossa força comercial e experiência do cliente”, afirmou um alto executivo bancário.
Além de aplicações de Inteligência Artificial que já estão sendo aplicadas em maior escala em frentes como modelagem de risco e de crédito, desde o fim de 2022, o banco vem estudando e testando o uso de ferramentas com os mesmos recursos do ChatGPT.
“Estamos olhando uma frente de eficiência, para avaliar grandes volumes de texto, entender o que está contido ali e poder interagir com o cliente, . E uma segunda frente que essa tecnologia permite que é criar experiências em escala de uma forma mais rápida e personalizada. ”afirmou o Diretor de TI do mesmo Banco
Um dos projetos que representam o uso da inteligência artificial num dos maiores banco brasileiros, é na leitura, interpretação e classificação de processos na área jurídica do banco.
Atualmente esses processos já são feitos 100% através da tecnologia, com um volume mensal de aproximadamente 70 mil documentos.
“Lembrando que esses documentos não são estruturados. Cada advogado escreve a sua petição do jeito que quer”, pontuou o, head de jurídico, ESG e assuntos corporativos da insituição bancária. Ele observa que, atualmente, a assertividade nesse tipo de leitura no banco é superior a 99%.
“A próxima fronteira é a leitura e interpretação de sentenças, que já estão na faixa de 7 mil por mês”, disse. “Com isso, conseguimos antecipar movimentos e ser mais assertivos nas nossas respostas, o que acaba redundando na redução dos custos médios, seja na área cível ou trabalhista.”
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As instituições financeiras têm utilizado cada vez mais tecnologia jurídica para otimizar processos, melhorar a conformidade regulatória e aumentar a eficiência operacional.
Essa área de tecnologia, conhecida como "LegalTech" ou "LawTech", oferece uma série de soluções para atender às necessidades específicas das instituições financeiras.
A e-Xyon possui soluções que atualmente atendem as maiores instituições financeiras do país, como a Captura 4.0.
A Captura 4.0 é um serviço de captura antecipada que identifica novos processos contra a empresa no momento da distribuição.
Para departamentos que lidam com contencioso massificado, isso significa mais tempo para preparação de acordos e defesas e menos revelias.
O Gestor e-Xyon de Comunicações Processuais unifica todas as informações dos atos processuais em uma plataforma, conferindo melhor gestão das informações, além de esteiras personalizadas que podem ser filtradas de acordo com a necessidade de cada cliente.
Através de Inteligência Artificial e Machine Learning, realizamos a leitura de + de 400 mil documentos de iniciais para extração de dados para complemento de cadastro ou classificação de causa raiz de processos.
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