La autoridad de tráfico en Brasil reduce el tiempo y los costos de procesamiento legal con Alteryx

Detran-BA, la autoridad de tránsito en el estado de Bahía, Brasil, se enfrentó a una creciente demora en las apelaciones administrativas relacionadas con infracciones de tránsito. El proceso de apelaciones requirió un análisis individual para clasificar y adjudicar cada caso con justicia y eficiencia.

El creciente volumen de apelaciones y el proceso de clasificación manual causaron demoras, y esto generó que se perdieran oportunidades para imponer sanciones financieras, lo que afectó de manera negativa la recaudación de ingresos y la eficacia de las sanciones administrativas.

Automatizar el proceso de toma de decisiones en apelaciones con IA

Para mejorar la eficiencia y reducir el riesgo en el proceso de apelaciones de infracciones de tráfico, Detran-BA utilizó Alteryx para desarrollar una solución que aprovecha la IA. Gracias al uso de modelos de aprendizaje automático (ML) y procesamiento del lenguaje natural (NLP), Alteryx analiza casos previamente adjudicados para identificar patrones y sugerir opiniones para casos similares.

El proceso automatizado de opiniones con IA reduce de manera significativa el tiempo necesario para analizar y adjudicar las apelaciones de los casos más comunes y mitiga el riesgo de exclusión y la pérdida de ingresos asociada a las sanciones no aplicadas. La velocidad acelerada de procesamiento de apelaciones también mejora el servicio al cliente de la autoridad de tránsito, ya que ofrece una resolución más rápida para los apelantes.

Optimizar el trabajo legal y la confiabilidad en la toma de decisiones

El uso de Alteryx para automatizar las decisiones rutinarias de apelaciones permite a los analistas de la autoridad de tráfico enfocar su tiempo en casos más complejos que requieren un análisis exhaustivo.

Alteryx también ayuda a generar opiniones legales consistentes y justas que están alineadas con la jurisprudencia vigente. Con la mejora continua de los modelos de IA usando datos de juicios históricos y aprendizaje automático, la confiabilidad de la toma de decisiones mejora según la jurisprudencia consolidada. La toma de decisiones basada en datos también previene una mayor pérdida de ingresos debido a que se incumplen los plazos de procedimiento.