Fin Attributes classifica automaticamente cada conversa - usar atributos pode ajudar você a definir tipo de problema, sentimento ou urgência. As conversas são marcadas instantaneamente, para que você possa direcioná-las para a equipe certa, acionar as ações corretas e obter relatórios precisos sem esforço manual.
Início rápido: Configure Fin Attributes em 3 passos
Decida o que detectar
Escolha os atributos estruturados que você quer que Fin classifique - como tipo de problema, sentimento, urgência ou spam.
Crie ou converta um atributo
Vá para Fin → Train → Attributes. Defina os valores do seu atributo com descrições claras, ou converta um atributo existente em formato de lista.
Visualize e ative
Use a ferramenta de visualização para testar a precisão do Fin. Ajuste as descrições dos valores e então ative o atributo para conversas reais.
Uma vez ativado, use os valores de atributo detectados em Escalation Rules, Workflows e Reporting.
Principais benefícios
Atributos personalizados que refletem seu negócio: Treine o Fin para detectar atributos como tipo de problema, urgência, sentimento ou status de spam.
Detecção inteligente e adaptativa: Fin avalia o contexto em momentos-chave e atualiza os valores conforme a conversa evolui.
Roteamento e escalonamento inteligentes: Combine Fin Attributes com workflows e Escalation Rules para direcionar conversas para a equipe certa no momento certo.
Estrutura pronta para relatórios: Todos os dados de atributos detectados fluem para os relatórios do Intercom para insights profundos — sem necessidade de marcação manual.
Transparência e controle total: Visualize, valide e substitua a lógica de atributos do Fin a qualquer momento.
Nota: Se você já está usando AI Category Detection, saiba como Fin Attributes se comparam e como fazer a transição.
Como e quando Fin aplica atributos às conversas
1. Padrão: Aplicando um atributo quando o trabalho do Fin está concluído
Por padrão, Fin atribui ou atualiza atributos quando decide que seu papel em uma conversa está completo — por exemplo:
Ao passar para um colega de equipe
Quando um cliente expressa resolução (feedback positivo)
Quando um cliente fica inativo
💡 Por que isso importa: Esses momentos naturalmente marcam quando a intenção ou resultado de uma conversa fica claro. Aplicar um atributo aqui garante que seu roteamento e relatórios reflitam o contexto final da necessidade do cliente — não um palpite inicial.
Você pode usar esses dados para:
Definir lógica de roteamento ou transferência pós-Fin em Workflows (ex.: “Se o tipo de problema for Billing → direcionar para a equipe Finance”)
Gerar relatórios precisos sobre os tipos de consultas que o Fin tratou ou transferiu.
Importante: Fin Attributes são detectados e aplicados automaticamente apenas para conversas. Eles não são detectados automaticamente para tickets, então você precisará definir ou atualizar Fin Attributes manualmente ao trabalhar com tickets.
2. Redetecção dinâmica (quando usado em Escalation Rules)
Quando um Fin Attribute é usado em escalation rules, Fin reavalia automaticamente esse atributo com base na última interação do cliente.
💡 Por que isso importa: Esse comportamento garante que o Fin reaja imediatamente a mudanças na intenção ou sentimento do cliente que possam exigir escalonamento. Por exemplo, se o tipo de problema mudar de General question para Refund request, Fin pode transferir instantaneamente a conversa conforme suas regras - ajudando os colegas a intervir no momento exato.
3. Opcional: Detectar ao fechar
Quando você ativa “Detect on close” para um atributo, Fin verificará e atualizará o valor novamente quando a conversa for encerrada - seja por um colega ou automação. Isso pode ser ativado ao criar ou editar um atributo.
💡 Por que isso importa: Se novas informações ou contexto surgirem no final da conversa, o Fin tem uma última chance de corrigir ou refinar a classificação. Isso garante que seus relatórios permaneçam precisos e atualizados, mesmo que ocorram mudanças tardias na conversa.
Como configurar Fin Attributes
Passo 1: Decida o que classificar
Pense nos tipos de informações estruturadas que você quer que Fin detecte. Exemplos comuns incluem:
Tipo de problema (ex.: Billing, Projects, Account Management)
Sentimento (Positivo, Neutro, Negativo)
Urgência (Urgente, Alta, Normal, Baixa)
Detecção de spam (Spam, Legitimate)
Passo 2: Crie um novo atributo (ou converta um atributo existente)
Para criar um novo Fin Attribute:
Vá para Fin > Train > Attributes para começar.
Clique em Novo.
Preencha o Nome e a Descrição do seu atributo.
Adicione Valores do Atributo (com descrições claras para cada um)
Dica: Aprenda como criar nomes e descrições eficazes para atributos para ajudar o Fin a classificar suas conversas de suporte com alta precisão
Para converter um atributo existente:
Vá para Configurações > Dados > Conversas, clique em editar em um atributo formatado como lista e então clique em Let Fin detect.
Uma vez convertido, o atributo aparecerá em Fin AI Agent > Train > Attributes.
Nota: Uma vez convertido, um atributo não pode ser revertido - mas você pode deixá-lo desativado se necessário.
Passo 3: Visualizar antes de ativar
Antes de ativar um atributo, use a visualização integrada em Fin AI Agent > Train > Attributes para:
Testar os valores do atributo contra mensagens de clientes de exemplo
Verificar com que precisão Fin aplica o valor correto
Iterar nos nomes e descrições antes de ativar
[Opcional] Passo 4: Adicionar Regras Condicionais
Use Condições para criar regras que controlam precisamente quando Fin deve detectar um atributo específico. Isso permite uma classificação mais precisa, que leva a um roteamento e relatórios mais limpos.
Condições funcionam vinculando atributos juntos, criando uma relação dependente. Fin só tentará detectar o atributo dependente depois de ter identificado primeiro o atributo controlador e seu valor.
Nota: Antes que Fin possa detectar um atributo dependente, o atributo controlador deve ser um atributo Fin habilitado. Se o atributo controlador estiver desativado ou ainda sendo classificado através de workflows ou AI Category Detection, Fin não pode avaliar seu valor. Como resultado, atributos dependentes não serão detectados, mesmo que estejam habilitados. Sempre certifique-se de que os atributos controladores estejam habilitados para permitir que a lógica condicional funcione como esperado.
Como funciona
A lógica para Condições é uma simples declaração Se/Então:
Se Fin detectar um valor específico para um atributo controlador, então ele tentará detectar o atributo dependente.
Você pode configurar essas regras na gaveta lateral de configurações do atributo na aba Condições. Para cada regra, você definirá:
Defina o valor do atributo controlador.
Escolha a condição que deve ser acionada quando esse valor controlador for detectado.
Especifique quais valores de condição são permitidos.
Exemplos:
Se Tipo de problema = Pedido de reembolso → então detectar motivo do pedido de reembolso.
Se Sentimento = Sentimento negativo → então detectar Urgência.
Quando essa lógica estiver em vigor, Fin primeiro detectará o atributo controlador. Se o valor definido corresponder, Fin então tentará detectar as condições vinculadas.
Nota: A lógica de Condições é respeitada em Orientação de Escalonamento Baseada em Regras. Se uma condição for referenciada em uma Orientação de Escalonamento Baseada em Regras, Fin reavaliará a conversa após cada mensagem do cliente para ver se os valores controlador e de condição correspondem.
Monitoramento e revisão dos Atributos Fin
Uma vez que seus Atributos Fin estejam habilitados, Fin fornece estatísticas em tempo real para ajudar você a entender como os atributos estão sendo aplicados.
Você verá:
Conversas → o número de conversas que Fin detectou para cada atributo e valor específico do atributo.
Resolvidas → a porcentagem dessas conversas que Fin conseguiu resolver completamente.
Roteadas → a porcentagem de conversas roteadas com sucesso usando esse atributo.
Você também pode aprofundar em conversas individuais para revisar como Fin aplicou um atributo e validar a precisão. Isso permite que você monitore a precisão da classificação, revise conversas mal classificadas e atualize descrições de atributos com base em padrões.
Exemplos de casos de uso
Abaixo estão alguns exemplos de maneiras que os clientes estão usando Atributos Fin para classificar conversas.
Exemplo de atributo Tipo de problema:
Projetos - Projetos são uma coleção de tarefas e atividades relacionadas destinadas a alcançar um objetivo ou entrega específica que pode envolver colaboração entre colegas, acompanhamento de tempo, marcos ou metas e status.
Cobrança - Cobrança abrange o gerenciamento de planos de assinatura, faturas, métodos de pagamento, descontos, recursos do plano, testes, restrições de conta, reembolsos e mais para uma experiência de cobrança perfeita.
Gerenciamento de Conta - Gerenciamento de Conta cobre discussões relacionadas a contas de usuário, incluindo criação de conta, exclusão, atualização de informações pessoais e de pagamento, e mais.
Exemplo de atributo Sentimento:
Positivo - Um sentimento positivo significa que o usuário que escreveu a mensagem parece geralmente feliz ou satisfeito e provavelmente está sentindo uma emoção positiva.
Negativo - Um sentimento negativo significa que o usuário que escreveu a mensagem parece geralmente infeliz ou insatisfeito e provavelmente está sentindo uma emoção negativa.
Neutro - Um sentimento neutro significa que o usuário que escreveu a mensagem parece não estar nem feliz nem infeliz e é difícil adivinhar sua emoção.
Exemplo de atributo Detecção de Spam:
Spam - Spam automatizado que é enviado aos agentes de suporte ao cliente. Isso inclui respostas automáticas, newsletters, postagens de convidados e outras mensagens gerais de spam que podem ser ignoradas pelo analista de CS.
Legítimo - Conversas legítimas nas quais o usuário tem um problema real que deve ser tratado por um analista de suporte ao cliente.
FAQs
O que Fin usa para detectar Atributos Fin?
O que Fin usa para detectar Atributos Fin?
Fin usa o nome do atributo, sua descrição e os nomes e descrições dos valores ao avaliar qual valor de atributo aplicar. Certifique-se de que todos esses campos estejam escritos de forma legível para humanos e fácil para Fin interpretar.
E se o atributo aplicado à conversa não for preciso?
E se o atributo aplicado à conversa não for preciso?
Recomendamos verificar a nomenclatura e as descrições. Use nossas melhores práticas e teste com mensagens reais de clientes na ferramenta de visualização.
Dica profissional: Para ajudar a revisar seus rótulos e descrições de valores de atributos, você pode querer tentar usar uma ferramenta de escrita de IA como Chat GPT ou Claude.
Exemplo de prompt:
You are an expert in customer-support AI. You are evaluating a taxonomy used by a LLM to classify customer support conversations. For each attribute (e.g., Topic, Sentiment), the LLM chooses the most appropriate attribute based on a combination of the attribute name and its description. This taxonomy will directly impact the LLM's ability to classify real customer support conversations. Your task is to assess the quality of this setup using the following best practices: Create clear, concise names - Choose short, descriptive names that immediately convey the attributes purpose. Write comprehensive descriptions - Take the time to write detailed descriptions and include all relevant information about what belongs in the attribute. Think about every type of conversation that should fall under this attribute and describe them in the description. Providing a detailed description will help Fin classify conversations correctly. You can include keywords and examples of customer questions. Make attributes distinct - Avoid creating attributes that overlap too much. Your attributes should be clearly different from each other, making it easy to determine which one best fits a given situation. This should be checked within each attribute only. It's fine for different attributes to apply to the same conversation. It shouldn't affect the score. Overlap with values in other attributes is allowed and does not affect this score. Ignore Archived Attributes - If a attribute is marked as archived, do not evaluate or score it. Add 5 Columns to the CSV Clarity/Conciseness (1–5), Description Comprehensiveness (1–5), Attribute Distinction (1–5), Final Score, Comment Assess each parameter for each attribute, and write a comment of why you applied this rating. Then calculate the overall score for this setup. After you've done this add one more column: Overlapping Attributes. If you think any given attribute overlaps with other attributes - list these attributes there.
E se Fin não detectar um valor?
E se Fin não detectar um valor?
Fin retornará um valor nulo se nenhum atributo se aplicar, o que deixará o atributo vazio. Você pode incluir uma opção "Outro" para capturar conversas não classificadas, se preferir.
Nota: Se o atributo fizer parte de uma cadeia condicional, verifique se o atributo controlador está habilitado como um Fin Attribute, pois Fin não pode avaliar atributos dependentes a menos que o atributo controlador esteja habilitado.
Quando devo incluir um valor "Outro"?
Quando devo incluir um valor "Outro"?
Nem todo atributo precisa de um valor "Outro", mas para muitos casos de uso, é uma proteção importante.
Se seu atributo cobre um conjunto amplo ou em evolução de tópicos (como Tipo de Problema ou Área do Produto), inclua um valor Outro. Isso dá ao Fin uma alternativa, garantindo que toda conversa seja classificada em vez de ficar em branco.
Para atributos que são coletivamente exaustivos (como modelos de Sentimento ou Urgência), geralmente não é necessário um valor "Outro", pois Fin sempre pode atribuir uma das opções definidas.
Por que meus Fin Attributes condicionais não estão sendo detectados?
Por que meus Fin Attributes condicionais não estão sendo detectados?
A detecção condicional funciona apenas quando tanto os atributos controlador quanto dependente são Fin Attributes habilitados.
Se um atributo dependente estiver habilitado como um Fin Attribute, mas o atributo controlador não estiver habilitado (por exemplo, o atributo controlador ainda é preenchido por workflows ou detecção de categoria AI legada), Fin não detectará o atributo dependente mesmo que as condições estejam configuradas corretamente.
Para que a lógica condicional funcione:
O atributo controlador deve ser convertido em um Fin Attribute.
Ele deve estar habilitado.
Fin deve estar presente na conversa para que possa detectar o valor do atributo controlador.
Só então Fin avaliará e aplicará os valores dos atributos dependentes.
Cenário de exemplo:
Se você tem um atributo como “Tópico” controlando múltiplos Fin Attributes dependentes, mas “Tópico” não está habilitado como um Fin Attribute, Fin não pode avaliar seu valor. Por isso, todos os atributos dependentes falharão na detecção, mesmo que estejam habilitados individualmente.
Estou usando AI Category Detection - devo mudar para Fin Attributes?
Estou usando AI Category Detection - devo mudar para Fin Attributes?
Fin Attributes são a próxima geração de AI Category Detection. Fin Attributes funcionam automaticamente, exigem menos manutenção de workflows e funcionam perfeitamente com Regras de Escalonamento, dando controle total sobre as conversas que Fin encaminha para sua equipe.
Sua configuração atual não mudará, mas recomendamos aprender mais e mudar para Fin Attributes para uma experiência e produto aprimorados.
O que acontece quando converto um atributo existente de AI Category Detection para um Fin Attribute?
O que acontece quando converto um atributo existente de AI Category Detection para um Fin Attribute?
Quando você converte um atributo de conversa existente de AI Category Detection em um Fin Attribute, Fin simplesmente usa o mesmo atributo subjacente da conversa. Isso significa:
O atributo convertido continuará funcionando em seus workflows e relatórios existentes sem interrupção.
Quando habilitado, Fin começará a classificar os valores dos atributos em momentos-chave, então você pode ver esses atributos sendo atualizados duas vezes no início (uma vez pelo AI Category Detection, outra pelo Fin).
Para simplificar, você pode eventualmente remover seus blocos de workflow de AI Category Detection quando estiver satisfeito com a forma como Fin está aplicando os atributos.
A conversão é uma ação irreversível - os atributos não podem ser revertidos para AI Category Detection, mas podem ser desabilitados se necessário.
Para que os Fin Attributes não podem ser usados?
Para que os Fin Attributes não podem ser usados?
Fin Attributes não podem ser usados em conjunto com Respostas Personalizadas. Respostas Personalizadas não estão disponíveis para clientes que ingressaram no Intercom em ou após 19 de março de 2025.
Preciso envolver o Fin em toda conversa para usar Fin Attributes?
Preciso envolver o Fin em toda conversa para usar Fin Attributes?
Sim. Fin Attributes são aplicados pelo Fin quando ele está presente em uma conversa. Isso significa que Fin deve estar incluído em seus workflows para classificar as conversas.
Se preferir que o Fin não responda em certos casos, você pode usar Regras de Escalonamento. Isso permite que o Fin classifique a conversa e saia imediatamente, com base em atributos da conversa ou do usuário que você escolher.
Por exemplo, você poderia:
Escalonar todas as conversas onde Canal = Email
Escalonar todas as conversas onde Atributo = Cobrança
Dessa forma, você obtém os benefícios da classificação consistente em todas as conversas, mantendo controle total sobre quando o Fin responde ou não.
Existe um limite ao usar a opção de Upload?
Existe um limite ao usar a opção de Upload?
Sim, há um limite de 250 valores por atributo, então este é o máximo que pode ser enviado ao carregar um atributo de lista via arquivo CSV.
E se o Fin Attribute aplicado à conversa não for preciso?
E se o Fin Attribute aplicado à conversa não for preciso?
Verifique se a nomenclatura e as descrições seguem as melhores práticas para Fin Attributes.
Posso usar Fin Attributes no meu plano atual do Intercom?
Posso usar Fin Attributes no meu plano atual do Intercom?
Sim, Fin Attributes estão atualmente disponíveis em todos os planos sem custo adicional. Quaisquer mudanças de preço serão sempre comunicadas com antecedência.