Cases de sucesso

Desafio

A distribuição de cartões de benefícios, como os oferecidos pela Alelo, está sujeita a riscos de fraude em diferentes fases do processo, desde a solicitação e fabricação até a entrega e o uso pelos beneficiários. Esses incidentes podem gerar perdas financeiras substanciais e comprometer a integridade do sistema de benefícios, além de criar desconfiança entre os usuários. Identificar esses casos manualmente é um processo demorado e suscetível a falhas, especialmente devido ao grande volume de transações e solicitações.

Solução

Para enfrentar esses desafios, a Alelo implementou um sistema baseado em Inteligência Artificial (IA), utilizando técnicas de machine learning para detectar fraudes de maneira eficaz e automática. O sistema é capaz de identificar padrões anômalos, verificar a autenticidade dos dados e monitorar o uso dos cartões, gerando alertas quando atividades suspeitas são detectadas.

Processo

• Análise de Padrões Anômalos: A IA analisa dados históricos e identifica comportamentos fora do padrão no envio de cartões.
• Identificação de Dados Duplicados ou Falsos: O sistema cruza grandes volumes de dados para identificar tentativas de fraude envolvendo informações duplicadas ou falsificadas.
• Detecção de Fraude na Entrega: A IA monitora a cadeia logística, detectando fraudes na entrega, como desvios de cartões ou falsificação de confirmações de recebimento.
• Análise Comportamental de Uso: O sistema monitora o uso dos cartões para identificar transações incomuns que podem indicar atividades fraudulentas.
• Prevenção de Fraudes Internas: A IA monitora a atividade dos funcionários, identificando acessos não autorizados e manipulação de dados de envio.
• Integração com Sistemas Antifraude e automatização de investigações conforme o grau de risco.

Resultados

• Detecção mais rápida e precisa de fraudes em tempo real.
• Prevenção de perdas financeiras desde o início do processo de envio.
• Monitoramento contínuo dos dados de envio e do uso dos cartões.
• Redução de fraudes internas com o monitoramento de acessos e atividades suspeitas.

Conclusão

A aplicação de IA no combate à fraude no envio de cartões de benefícios provou ser uma solução eficaz e escalável. Ao automatizar a detecção de fraudes e monitorar tanto os processos internos quanto o comportamento dos beneficiários, a Alelo conseguiu garantir maior segurança e integridade ao seu sistema, prevenindo perdas financeiras e proporcionando uma experiência mais segura para os usuários.

Desafio

A Telefônica enfrentava dificuldades em identificar e correlacionar incidentes de rede devido ao grande volume de dados e complexidade dos sistemas. A análise manual era demorada e propensa a erros, resultando em falhas operacionais e tempo de inatividade prolongado.

Solução

A Tech Mahindra implementou um sistema de Machine Learning (ML) que utiliza o algoritmo Apriori para identificar correlações entre alarmes de rede. O modelo automatiza a análise, permitindo detecção de padrões anômalos e a causa raiz dos incidentes, além de monitoramento contínuo em tempo real com alertas e recomendações para ações corretivas rápidas.

Processo

• Análise de alarmes: Dados de alarmes são categorizados e correlacionados para identificar eventos críticos.
• Correlação de incidentes: O algoritmo Apriori detecta correlações entre incidentes de rede, ajudando a identificar a causa raiz.
• Execução automatizada: O fluxo de dados é automatizado por scripts no Airflow, garantindo a execução contínua das análises.

Resultados

• Redução de tempo de resposta: A identificação automatizada de incidentes permitiu uma resposta mais rápida às falhas de rede.
• Melhoria na eficiência operacional: A automatização reduziu o esforço manual e os erros na análise de alarmes.
• Monitoramento otimizado: O sistema garantiu uma gestão proativa de incidentes, prevenindo falhas antes que causassem grandes impactos.

Conclusão

A adoção de Machine Learning pela Telefônica, com suporte da Tech Mahindra, resultou em um sistema de monitoramento de rede mais eficiente, com correções automatizadas de incidentes, melhorando a qualidade e continuidade dos serviços oferecidos.

Desafio

O tratamento de feridas crônicas, como úlceras diabéticas, queimaduras e úlceras de pressão, apresenta desafios significativos devido à complexidade no diagnóstico e na escolha do curativo ideal. Profissionais de saúde muitas vezes precisam avaliar manualmente o estado da ferida e tomar decisões críticas sobre o tipo de tratamento a ser utilizado, o que pode resultar em tratamentos prolongados ou inadequados, complicando o processo de cicatrização e impactando a qualidade de vida do paciente.

Solução

A implementação de um sistema de inteligência artificial (IA) para análise de feridas está transformando o processo de avaliação e tratamento de lesões. Utilizando ferramentas de visão computacional e aprendizado de máquina, a IA analisa imagens de feridas capturadas por dispositivos móveis ou câmeras especializadas. Esse sistema automatizado identifica características essenciais das feridas, como tamanho, profundidade, infecção, exsudação (secreção) e o estágio de cicatrização. A partir dessa análise, a IA gera recomendações personalizadas para o tipo de curativo ideal com base em dados clínicos precisos e históricos de cicatrização.

Processo

• Avaliação automatizada de feridas: A IA processa imagens e identifica padrões críticos no estado da ferida, como presença de infecção ou quantidade de secreção, gerando relatórios detalhados sobre o progresso da cicatrização.
• Recomendações personalizadas de curativos: O sistema sugere o curativo mais adequado, considerando as características da ferida. Por exemplo, para feridas exsudativas, o algoritmo recomenda curativos absorventes, enquanto para feridas secas, pode ser indicado um curativo hidratante.
• Ajuste contínuo: Com a integração de dados históricos do paciente, como condições de saúde pré-existentes (diabetes, problemas circulatórios), a IA ajusta continuamente suas recomendações, acompanhando o progresso da cicatrização.

Resultados

• Melhoria na qualidade do tratamento: Escolha mais precisa e rápida do curativo, acelerando o processo de cicatrização.
• Recuperação acelerada do paciente: Tratamentos otimizados com base nas necessidades específicas da ferida, melhorando a qualidade de vida do paciente.
• Redução de complicações: Monitoramento constante da evolução da ferida, ajustando o tratamento conforme necessário.

Conclusão

A aplicação da IA no tratamento de feridas crônicas representa um avanço significativo na área de saúde. Ao oferecer uma avaliação automatizada e recomendações precisas para o uso de curativos, essa tecnologia está revolucionando a maneira como os profissionais de saúde abordam lesões complexas, resultando em melhores desfechos clínicos e maior satisfação dos pacientes.