O processo manual de tratamento de reclamações do Banco Central das Filipinas apresentava várias limitações que causavam tempos prolongados de resolução de reclamações para os consumidores e encargos administrativos para a equipe de proteção ao consumidor.

Do lado do consumidor, os canais tradicionais, como cartas escritas e quiosques, estavam desatualizados no contexto do aumento da penetração de celulares nas Filipinas, a capital mundial das mensagens de texto. Além disso, canais como o e-mail exigiam um nível de alfabetização e infraestrutura digital fora do alcance dos filipinos de baixa renda, da zona rural e historicamente marginalizados. O processo geral de recurso, portanto, tinha um viés urbano, masculino e de alta renda, resultando na grande maioria das reclamações originadas na área metropolitana de Manila, deixando os clientes fora da capital com poucas ou nenhuma opção em casos de má conduta financeira.

Do lado do Banco Central, a natureza trabalhosa do gerenciamento de casos foi uma restrição obrigatória à capacidade de processar reclamações, aumentando 87% ao ano durante a fase piloto e 300% mais recentemente (2020-21). Os atrasos prejudicavam a remediação oportuna, com o risco de desestimular o uso do mecanismo de proteção ao consumidor. Além disso, a entrada de dados humanos era propensa a erros e omissões, resultando em um banco de dados de proteção ao consumidor inconsistente para a elaboração de políticas informadas. No centro do problema estava a questão:

Como um órgão regulador descobre e resolve problemas de proteção ao consumidor se está recebendo apenas uma pequena fração do total de reclamações?

Proto implementou o chatbot do Online Buddy (BOB) do Banco Central como um substituto para o processo manual, permitindo que os consumidores busquem recursos por má conduta financeira, independentemente de geografia, gênero, status de renda ou nível educacional. Do ponto de vista do consumidor, o chatbot está amplamente disponível via Messenger, SMS, Webchat e Viber.

O chatbot é capaz de compreender reclamações emocionais e com muitos erros de digitação em tagalo, inglês e taglish (mistura de tagalo e inglês) em 776 operadoras financeiras e 24 categorias de produtos e serviços. Inicialmente implantado com uma precisão média de classificação de intenção em nível de bate-papo de 92,84% para os idiomas locais, o chatbot reuniu dados de treinamento de mais de 12.200 bate-papos de consumidores por trimestre para refinar os modelos de PNL para melhorar continuamente o diálogo e a precisão.

Todas as reclamações são automaticamente categorizadas, convertidas em casos no painel de Tickets do Proto e divulgadas às operadoras financeiras para resposta em até 7 dias. Toda a comunicação contínua entre os consumidores e as operadoras financeiras é monitorada pelo Banco Central. Dessa forma, a equipe de proteção ao consumidor é redirecionada para funções de ordem superior, como investigação de casos de consumidores, acompanhamento de casos atrasados e desenvolvimento de políticas com base no conjunto de dados consistentes coletados pelo sistema automatizado. Além disso, os dados oferecem uma visão eficiente da possível má conduta no mercado, com desagregação por gênero, que não era fornecida pelo sistema manual anterior. Crucialmente, os dados também incluem percepções por meio do canal SMS de populações rurais e historicamente marginalizadas que talvez ainda não possuam smartphones.

Do ponto de vista de um inovador, trabalhar diretamente com os órgãos reguladores não é uma abordagem intuitiva para escalonar uma determinada tecnologia. No entanto, a estratégia de entrada no mercado da Proto se concentra em implantar primeiro suas soluções AICX com os órgãos reguladores do setor. No mundo emergente, essa abordagem oferece benefícios múltiplos e inigualáveis.

Em primeiro lugar, a tecnologia de Al localizada tem capacidade inerente para o bem, incluindo e protegendo pessoas mal atendidas e marginalizadas que enfrentam barreiras históricas de acesso. Os órgãos reguladores são capacitados por mandatos de proteção ao consumidor e estruturas legais, mas têm restrições de recursos que limitam sua capacidade de acompanhar o ritmo das tecnologias disruptivas que apresentam riscos potenciais para os consumidores.

Em segundo lugar, e mais essencial, o órgão regulador é efetivamente um "centro de dados" por meio de seu mandato de reunir e monitorar a comunicação de proteção ao consumidor em seu setor. Por exemplo, o Banco Central reúne dados estruturados no idioma local de 776 operadores financeiros. Para um inovador da Al, esses dados de treinamento de uma única fonte são um caminho altamente eficiente para obter um loop contínuo de aprendizado de máquina ou um efeito de rede em grande escala. O resultado dessa abordagem são modelos de PNL superiores e localizados para o domínio do setor que lideram pelo exemplo e definem um novo padrão de envolvimento do consumidor para o setor privado imitar.

O impacto dessa implementação Proto AICX é melhor capturado com a história de Kitty Elicay, uma consumidora financeira de Manila que sofreu um problema de reembolso de cartão de crédito por 8 meses durante a pandemia da COVID-19 - ela usou o chatbot do Banco Central para efetuar uma resolução monitorada com sua instituição financeira, que devolveu os fundos em seis dias.

O Banco Central das Filipinas está adotando uma abordagem equilibrada em relação aos riscos dos serviços financeiros digitais, acompanhando o ritmo da inovação técnica, implantando recursos líderes de PNL e abordando as lacunas conhecidas na proteção ao consumidor. Em reconhecimento a esse esforço, o sistema automatizado de proteção ao consumidor ganhou o prêmio Central Banking Fintech & Regtech Al e contribuiu para que Proto recebesse o prêmio Inclusive Fintech 50 da Visa, MetLife, Accion e IFC.

À medida que a digitalização expande os serviços financeiros para segmentos populacionais mal atendidos, os órgãos reguladores precisam corresponder a esse volume crescente de consumidores iniciantes com sistemas de proteção projetados para a mesma escala e complexidade. A dependência dos processos manuais existentes corre o risco de não cumprir a legislação de proteção ao consumidor e de deixar os consumidores financeiros à mercê de má conduta sem recurso. O fato de não proteger os consumidores contra esses riscos também afeta a confiança na tecnologia financeira, o que poderia sufocar o crescimento de provedores financeiros locais. Portanto, a proteção do consumidor está intimamente ligada aos esforços para melhorar a inclusão e a estabilidade.

Esses temas são explorados em mais detalhes no episódio do podcast Fronteiras Financeiras Inclusivas do CGAP, A IA pode revolucionar a proteção do consumidor financeiro? com a participação de representantes do BSP, do Cambridge SupTech Lab e do CGAP. A conversa enquadra a IA não apenas como uma ferramenta regulatória para eficiência, mas como um facilitador da confiança do consumidor, detecção mais rápida de riscos e envolvimento multilíngue em escala nacional. Esses princípios são refletidos na implantação da Protocom a Bangko Sentral ng Pilipinas e expandidos por meio do modelo de serviço compartilhado financiado pela Fundação Gates, que unifica mais de 30 agências do governo filipino em um único sistema de reparação alimentado por IA.

O modelo, implementado com o Cambridge SupTech Lab, operacionaliza os mandatos da Lei de Transações da Internet, fornecendo assistentes de IA interoperáveis e gerenciamento de casos entre órgãos reguladores. É a primeira implementação nacional de uma iniciativa multinacional para ampliar os sistemas inclusivos de reclamações em países de baixa e média renda, com outros lançamentos em andamento na África. Um dos principais recursos do modelo é sua arquitetura entre agências, que permite o recebimento, a resolução e a análise coordenados, reduzindo a duplicação e os custos operacionais. A abordagem estabelece um precedente sobre como a infraestrutura pública pode se adaptar à escala e à complexidade da proteção digital do consumidor.

Como Eric Duflos, do CGAP, observa no podcast, o uso responsável da IA na supervisão exige mais do que automação - exige um ecossistema colaborativo de autoridades alinhadas em torno da inclusão, transparência e responsabilidade de longo prazo. Essa é precisamente a direção que o modelo de serviço compartilhado da Protofoi projetado para apoiar.

Proto é a principal plataforma generativa de AICX para idiomas locais. Seus assistentes de IA de texto e voz inclusivos são excelentes em casos de uso para experiência do cliente, proteção do consumidor, experiência do funcionário e navegação interna. A plataforma Proto AICX é alimentada por grandes modelos de idiomas e pelo mecanismo proprietário ProtoAI para alta precisão em idiomas não atendidos. As implementações Proto contam com segurança de nível empresarial e recursos como hospedagem no local, análises personalizadas e um serviço de engenharia imediato 24 horas por dia, 7 dias por semana. Com sede em Waterloo, Canadá, Proto é uma equipe global que opera na América Latina, África e Ásia.