Conheça o projeto: Sistema Inteligente de Previsao de Churn
Video de demonstração do projeto
📝 Detalhes do Projeto
Contexto (O Problema): Empresas de serviços enfrentam altas taxas de evasão devido ao cancelamento de clientes (Churn). O time de atendimento atua de forma reativa e gasta, em média, 30 minutos por conta para consolidar históricos e redigir propostas de retenção, gerando um gargalo operacional que limita a cobertura de contas em risco crítico.
Proposta da Solução: O sistema automatiza a mitigação de evasão em duas etapas integradas: utiliza Machine Learning para calcular a probabilidade estatística exata de cancelamento a partir de dados tabulares e, caso o risco seja crítico, aciona IA Generativa para estruturar abordagens comerciais de retenção personalizadas em segundos.
Metas do sistema
- Reduzir o tempo de planejamento de estratégias de retenção de 30 minutos para menos de 5 segundos por conta.
- Dar visibilidade executiva do impacto financeiro direto das contas ameaçadas.
Ações de desenvolvimento da solução :
- Concepção e Arquitetura Multimodelo: Desenhei e implementei o fluxo de produto integrando Machine Learning clássico (XGBoost) para predição probabilística de risco e IA Generativa (LLM) para automação cognitiva de estratégias de retenção.
- Visão de Engenharia de Valor (FinOps & MLOps): Projetei um painel de controle operacional focado em governança financeira, incluindo telemetria de latência, consumo de tokens e estimativa de custos de API em tempo real.
- Resiliência e Fallback: Desenvolvi uma estratégia de mitigação de riscos técnicos com arquitetura de fallback automatizada entre modelos LLM para garantir alta disponibilidade do produto em cenários de alta demanda da API.
Resultados de Negócio: Redução significativa do Time-to-Market de estratégias comerciais. Introdução da métrica corporativa “Ticket sob Risco”, transformando dados estatísticos brutos em impacto financeiro visível para tomada de decisão executiva
Tecnologias: Algoritmos de Machine Learning (XGBoost, Árvores de Decisão), LLM, Engenharia de Prompt, Autenticação e Integração de APIs Seguras (API Key Masking), Arquitetura de Fallback e Governança de FinOps/MLOps.