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CCR automatiza pedágios com machine learning e pagamento por aproximação

Destaque no ranking das 100+ Inovadoras no Uso de TI 2022, projeto foi homologado pelas agências reguladoras e será expandido pelo Brasil

Publicado:
19/08/2022 às 07:55
Leitura
4 minutos
Cristiane Gomes, diretora de tecnologia da CCR. Foto: Divulgação

A inovação é o meio que permite à CCR entregar melhores experiências aos clientes nos diferentes modais. O grupo de infraestrutura com foco em mobilidade foi pioneiro nos anos 90 ao lançar o sistema de pagamento eletrônico Sem Parar nos pedágios. Agora, aposta em tecnologias de pagamento contactless do tipo NFC (Near Field Communication) associadas ao machine learning para viabilizar o autosserviço nas rodovias.

A iniciativa, que deu o décimo lugar à companhia no ranking d’As 100+ Inovadoras no Uso de TI 2022, automatiza a cobrança manual de tarifas durante a passagem do veículo, eliminando o uso de dinheiro físico e propiciando fluidez e conforto na jornada com pagamento por aproximação. Em paralelo, os algoritmos entram em cena para garantir a segurança na apuração assertiva de receitas tarifárias a partir da detecção dos eixos de cada veículo.

“Identificamos a necessidade de oferecer soluções de pagamento mais modernas para a demanda dos clientes”, pontua Cristiane Gomes, diretora de tecnologia da CCR. Após um ano e meio de testes, em uma praça de pedágio no Sul do país, os resultados do projeto surpreenderam: o tempo médio de atendimento chegou a 12 segundos, enquanto a de um agente é de 5 segundos.

CONFIRA: O ranking completo d’As 100+ Inovadoras no Uso de TI de 2022

Com dois meses de aprendizado e 8 mil passagens, o algoritmo do sistema óptico que efetua a leitura das dimensões e eixos dos veículos superou a meta e atingiu 96,8% de assertividade. Além dessas duas métricas, Cristiane avalia que a alta adesão dos clientes representa a mudança de comportamento do usuário em praças de pedágio.

“O sucesso do projeto se deu principalmente pela interação dos nossos times técnicos e operacionais com os clientes”. Após validação, o sistema foi homologado pela agência reguladora e agora será expandido nacionalmente.

Pista de autosserviço

O atual processo de arrecadação, que consiste na definição da tarifa a ser paga pelo cliente, nas pistas de pedágio sem o uso de tags é realizado por um agente de tarifação. Essa pessoa é treinada para contar o número de eixos de cada veículo, diferenciar os veículos de passeio e comerciais, receber o valor da tarifa e registrar o processo no sistema de arrecadação.

Para automatizar a passagem do veículo sem tag, a CCR desenvolveu uma solução que integra os módulos de arrecadação (sistema de praças de pedágio), identificação e tarifação dos veículos (sistema óptico para perfil dimensional e contagem de eixos), dispositivo eletrônico de pagamento contacless e tela de interação com clientes.

Após a criação de um protótipo e testes no CCR Labs, laboratório de inovação do grupo, a solução foi implantada em campo em duas etapas. A primeira entre novembro de 2020 a janeiro deste ano, com duas pistas exclusivas, e a segunda com início em fevereiro com mais duas pistas exclusivas.

Esta foi a primeira vez que a CCR aplicou o aprendizado de máquinas nas praças de pedágio. “Dentre os desafios técnicos, a assertividade do algoritmo era a maior preocupação”.

A diretora de TI também ressalta outros desafios. Entre eles, sinalização viária, velocidade inicial de identificação e tarifação, ergonomia e experiência do usuário com o dispositivo de pagamento eletrônico e tela de interação com cliente e integração dos elementos com o sistema de arrecadação já existente na praça de pedágio. Foram necessárias inúmeras adequações nesses quase dois anos para ajustar a experiência do usuário com intuito de evitar filas, colisões e eventuais dúvidas durante o autoatendimento.

Para a CRR, a inovação vai além de uma área e é guiada por um plano. A TI está à frente do CCR Labs, centro de inovação da companhia, o que Cristiane considera uma oportunidade de colocar a tecnologia no centro da estratégia.

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