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Os engenheiros da Truecaller na Índia construíram seu recurso Smart SMS


Os engenheiros da Truecallers India desenvolveram seu recurso Smart SMS
Truecaller tem sido um ótimo aplicativo para descobrir quem está ligando para você, se o número não está na sua lista de contatos e para pesquisar números. Dois anos atrás, o Equipe de Insights nas instalações da Truecaller em Bengaluru, sentiram que poderiam tornar as mensagens também mais inteligentes. Eles observaram que a maioria das mensagens hoje em dia são recebidas e geralmente são transacionais (relacionadas a pagamentos, etc.) ou promocionais.

“Achamos que poderíamos ajudar os usuários a ficar por dentro de suas mensagens filtrando Spame mantê-los atualizados com mensagens úteis, como transações de contas, senhas de uso único, atualizações de contas bancárias, lembretes de contas, etc. ”, diz John Joseph, que lidera a equipe do Insights.

O recurso que eles construíram fez exatamente isso. O spam é filtrado. Todas as transações vão para um único lugar. O recurso, lançado no mês passado, também destaca a parte mais importante da transação – o OTP, por exemplo, é mostrado com destaque como uma notificação. “Se você receber uma notificação do Truecaller, pode ter certeza de que é para uma mensagem importante”, diz Joseph.

No entanto, executar o Smart SMS, como é chamado, envolvia muitos desafios. Joseph diz que saber o que é um SMS “relevante” e “importante” para milhões de usuários em todas as regiões exigiu muita pesquisa e feedback. Uma mensagem promocional pode ser irritante para a maioria, mas importante para quem procura negócios. O que é um SMS relevante para um usuário na Índia pode ser muito diferente daquele para usuários na Europa, América ou África. Na África, as pessoas gostam de apostas móveis, então essas mensagens são importantes para elas; na Suécia, as mensagens de entrega são importantes.

A personalização para diferentes regiões e pessoas exigiu muito feedback. Esse foi um grande desafio. O feedback foi habilitado no próprio aplicativo, que pede ao usuário para marcar uma mensagem como relevante ou não. Todos os dados foram analisados ​​usando aprendizado de máquina e, em seguida, os modelos de mensagem foram projetados usando IA.

“Saber o que é spam para quem é um trabalho constante. Além disso, a lista de permissões de marcas e os números para as quais ligam exige esforço humano, pois precisa ser verificada pessoalmente ”, diz Joseph.

Outro grande desafio foi fazer o processamento de dados offline, por conta do usuário ‘monofone, em vez de qualquer servidor remoto. Isso era necessário para garantir a privacidade dos dados aos usuários, uma vez que muitas mensagens continham informações financeiras importantes. E isso tinha que ser feito em centenas de marcas diferentes de telefones. “Cada linha de código teve que ser superotimizada para funcionar em todos os dispositivos, incluindo telefones Android antigos e básicos”, diz Joseph.

Todo esse complexo processamento de tecnologia pode ser automatizado e acontecer em milhões de dispositivos diferentes em todo o mundo, mas é essa equipe de humanos que trabalhou incansavelmente e remotamente para chegar a isso.

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