PT
Este trabalho apresenta o desenvolvimento conceptual de uma solução baseada em Inteligência
Artificial, sob a forma de assistente virtual (chatbot), aplicada aos serviços de homebanking. A
investigação surge da necessidade de otimizar o atendimento ao cliente e aumentar a eficiência
operacional de uma entidade financeira, através da automatização de tarefas de suporte e da criação
de um canal de comunicação inteligente e disponível permanentemente.
A metodologia adotada foi a Design Science Research Methodology (DSRM), que estruturou o
processo em etapas de identificação do problema, conceção e avaliação do artefacto. Paralelamente,
uma revisão sistemática da literatura, segundo o modelo PRISMA, permitiu compreender o estado da
arte sobre chatbots no setor bancário, identificando benefícios, desafios e fatores críticos de sucesso.
Com base nas conclusões obtidas e nas necessidades da Organização em estudo, foi desenvolvida uma
prova de conceito que define a arquitetura, os requisitos funcionais e não funcionais, e o fluxo de
interação do assistente virtual. A solução integra técnicas de Natural Language Processing (NLP) e
Machine Learning (ML) num modelo de linguagem (LLM), incorporando módulos de pesquisa
semântica e um catálogo de prompts para garantir respostas consistentes, seguras e contextualizadas.
A demonstração conceptual abrange cinco cenários de homebanking e inclui métricas de avaliação
para medir desempenho, experiência do utilizador e eficácia operacional. Os resultados evidenciam o
potencial da Inteligência Artificial para melhorar a experiência do cliente, reduzir custos e promover a
eficiência organizacional, oferecendo uma base metodológica sólida para futuras aplicações reais e
contribuindo para a transformação digital dos serviços financeiros em Portugal.
EN
This work presents the conceptual development of an Artificial Intelligence-based solution in the form
of a virtual assistant (chatbot) applied to homebanking services. The research addresses the need to
optimize customer service and enhance the operational efficiency of a financial institution through the
automation of support tasks and the creation of an intelligent, always-available communication
channel.
The adopted methodology, the Design Science Research Methodology (DSRM), structured the process
into stages of problem identification, artifact design, and evaluation. In parallel, a systematic literature
review, conducted according to the PRISMA model, enabled a comprehensive understanding of the
state of the art regarding chatbot use in the banking sector, identifying benefits, challenges, and critical
success factors.
Based on the review findings and the organization’s specific needs, a proof of concept was developed,
defining the architecture, functional and non-functional requirements, and interaction flow of the
virtual assistant. The proposed solution integrates Natural Language Processing (NLP) and Machine
Learning (ML) techniques within a Large Language Model (LLM), incorporating semantic search
modules and a prompt catalog to ensure consistent, secure, and context-aware responses.
The conceptual demonstration encompasses five representative homebanking scenarios and includes
evaluation metrics to assess system performance, user experience, and operational effectiveness. The
results highlight the potential of ArtificiaI Inteligience to enhance customer experience, reduce
operational costs, and strengthen organizational efficiency, providing a robust methodological and
technical foundation for future real-world applications and contributing to the digital transformation
of financial services in Portugal.
