A Inteligência Artificial tem beneficiado diversas indústrias! Por meio de tecnologias específicas aplicadas, as organizações minimizam riscos e perdas e aprimoram sua performance.

No setor de energia não é diferente. A Inteligência Artificial tem grande impacto apoiando as empresas a enfrentarem os desafios típicos do segmento – e o principal deles é minimizar a perda de energia.

Neste artigo, vamos detalhar como isso acontece, destacando 5 formas como a IA ajuda a evitar a perda de energia. Acompanhe!

1. Análises de consumo para identificação de padrões e desvios

A análise de consumo de energia pelos clientes tem acontecido há muitos anos. É uma análise individualizada e recorrente, e por isso permite identificar padrões. Ainda, considera as questões comportamentais amplas – como a tendência geral de crescimento do consumo, visto que os clientes adquirem com o tempo novos e melhores eletrodomésticos que demandam mais energia.

Ao monitorar os padrões de consumo, a empresa pode identificar uma mudança repentina de padrão – que pode apontar, por exemplo, para uma falha de medição ou uma fraude, o que requer uma ação por parte da empresa (como uma visita ao local).

A questão é que existem mudanças de consumo que só podem ser identificadas por meio de mecanismos de Inteligência Artificial; algumas podem ser muito pequenas para serem “vistas” por outros tipos de análise, e ainda assim, ser importantes. A IA é muito mais sensível para captar as flutuações e desvios efetivos em padrões de consumo.

2. Análises técnicas de medidores e ligações dos clientes

Aqui, a Inteligência Artificial aprofunda e detalha uma análise essencial – relacionada ao funcionamento dos equipamentos e das ligações elétricas.

Com o apoio da IA, esse tipo de análise oferece a visão técnica do estado das ligações dos clientes, e é potencializado por uma análise das características técnicas dos medidores. Ou seja, são levadas em consideração situações específicas, como o comportamento de equipamentos de determinadas marcas, sua tendência a descalibrar em certas condições ambientais, entre outras. Dessa forma, se refina a identificação e se previnem possíveis perdas por erros no faturamento e erros na medição. A análise técnica ajuda ainda a reduzir riscos de acidentes elétricos nos pontos de conexão dos clientes.

3. Análises de comportamento de pagamento dos clientes

Um fator muito significativo para detectar a intenção de fraude é o acompanhamento minucioso do comportamento de pagamento dos clientes.

Isso porque quando um cliente vai perdendo a capacidade de pagar, isso não necessariamente vai acontecer de uma hora para outra – pode ser um processo gradual, com diversos elementos contribuintes. Esse tipo de tendência pormenorizada pode ser identificada por uma ferramenta de Inteligência Artificial, o que ajuda na identificação da probabilidade de cometer uma fraude e na predição da inadimplência

4. Análises da qualidade de serviço

Mais uma vez, a Inteligência Artificial viabiliza uma leitura muito mais aprofundada e pormenorizada das situações da prestação de serviços – aqui, com foco no controle e gerenciamento dos próprios ativos da companhia.

É um ponto de vista que se concentra nas questões técnicas internas para identificação e prevenção de falhas: por exemplo, se o consumo de determinado usuário baixa de maneira inesperada, uma hipótese a ser considerada é a diminuição da qualidade do serviço ou uma possível fraude dentro da própria companhia.

5. Análises preditivas de consumo dos clientes

Uma situação que é totalmente transversal a quase todas as companhias é o nível de relacionamento que há entre cliente e empresa. E quando um cliente começa a se sentir mal atendido, a ter uma percepção negativa da empresa, ele pode ter uma maior tendência à inadimplência ou a cometer fraude.

Essas situações podem ser identificadas e monitoradas em profundidade com o apoio da Inteligência Artificial. Ainda, pode-se fazer análises do relacionamento, da possibilidade de contato com o cliente, de quais clientes estão aumentando o número de queixas, quais as queixas têm maior relevância, quais são mais recorrentes, quantos clientes apontam determinadas queixas e conectar essas informações de diferentes formas.

Com a IA, é possível não apenas analisar os diversos aspectos do relacionamento com o cliente de maneira independente, mas também de promover cruzamentos e análises conjuntas e contextualizadas, o que eleva enormemente seu nível de precisão e aplicabilidade.

Estes foram 5 exemplos de como as análises e os modelos preditivos viabilizados pela Inteligência Artificial podem fazer a diferença para evitar perda de energia e seus impactos negativos para as empresas do setor. Eles compõem um panorama analítico detalhado e de grande poder preditivo, que ajuda:

• Na identificação de clientes com maior probabilidade de fraude
• No controle de recursos internos da companhia
• No monitoramento do desempenho de equipamentos e instalações
• Entre outros aspectos.

E o mais importante: a Inteligência Artificial dá suporte às empresas para a tomada de melhores decisões, operacionais e estratégicas. Isso é mais performance, mais segurança no planejamento e implementação de ações e mais resultados, com a informação e os dados trabalhando a favor do negócio.

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