Use case

Assistente de AI para ofertas de produto: alterações a pacotes tarifários descritas por palavras, verificadas e aprovadas por uma pessoa

Product Offering AI no chat de AI para WideCoup Convergent BSS: a alteração ao pacote tarifário é descrita por palavras e verificada pelas regras; uma pessoa aprova a versão.

Edição executiva

O problema

Para configurar um tarifário, um colaborador tem de conhecer as especificidades de um BSS concreto — e um operador pode ter vários, por exemplo um para IoT e outro para móvel. A barreira de entrada para a equipa de configuração é elevada. O marketing descreve uma alteração por palavras, esta chega ao catálogo através de uma folha de cálculo manual, e o efeito na receita e no churn só é visível após o lançamento.

Durante a modernização OSS/BSS, o mesmo tarifário tem de ser configurado em cada um destes sistemas.

O cenário-alvo

  1. Análise: o analista de tarifários vê a base instalada — assinantes, planos, utilização — numa interface de chat familiar e segmenta-a.
  2. Cenário: o analista define preços, segmentos-alvo e promoções; o assistente prevê o efeito na receita, no churn e na adoção.
  3. Clarificação: o assistente verifica se o pedido está completo e pede o que falta, em vez de adivinhar.
  4. Alteração ao catálogo: um agente obtém a product offering atual do product catalog, aplica a alteração, verifica a coerência dos parâmetros técnicos e prepara a diferença e os requisitos de negócio.
  5. Uma pessoa decide: o analista finaliza, e a importação para o catálogo é controlada — preview, stage, import, status — com registo de auditoria.

Product Offering AI para WideCoup Convergent BSS

O Product Offering AI é a aplicação do chat de AI da plataforma para pacotes tarifários do WideCoup Convergent BSS. A segmentação da base, as previsões de KPI e o trabalho em várias plataformas BSS pertencem ao cenário-alvo acima; o seu âmbito para um operador é acordado no projeto.

  • Um configurador carrega um ficheiro de modelo de importação de pacote tarifário e edita-o na tabela do chat ou por palavras através do agente: «+10% aos preços de excedente», «mudar a moeda do pacote para EUR».
  • O agente obtém do Knowledge Graph o conhecimento das colunas do modelo, dos valores permitidos e dos códigos, e a aplicação verifica cada alteração: uma alteração que viola uma regra é travada com um motivo, uma alteração duvidosa passa com um aviso.
  • No commit, correm as verificações de configuração do pacote a partir do grafo, cada uma com a sua classe de risco.
  • O agente nunca faz commit: uma pessoa aprova a versão, e o utilizador descarrega o ficheiro para importação no BSS.

O que vale

  • Uma barreira de entrada mais baixa para a equipa de configuração.
  • KPI do cenário antes do lançamento (cenário-alvo): ARPU (Average Revenue per User), receita total, net adds e delta de churn.
  • Menos erros no catálogo: as alterações chegam como uma diferença validada face ao plano atual.
  • Independente do BSS no cenário-alvo: um único assistente para várias plataformas BSS; o BSS continua a ser um domínio separado, que o assistente lê e para o qual prepara alterações.

O que a MEF.DEV traz

Agent Fabric-T para a colaboração entre agentes, ferramentas e dados, e MEF.DEV BPMN Low-code na Enablement & Monetization Platform para os cenários do assistente como processos governados; Knowledge Graph para o conhecimento do modelo em que o agente se apoia.

Offering AI — vários agentes em tarefas do catálogo de produtos, demonstraçãoA reprodução abre o vídeo a partir do YouTube.
Edição para o arquiteto — Assistente de AI para ofertas de produto

Lugar na arquitetura

O product catalog continua a ser o sistema de registo das product offerings e dos parâmetros técnicos, e o BSS continua a ser um domínio separado. O percurso de importação do catálogo — preview, stage, import, status, com registo de auditoria — segue a prática do TM Forum Product Catalog (TMF620 Product Catalog). O assistente lê e prepara alterações; não escreve no catálogo.

Product Offering AI para WideCoup Convergent BSS

O Product Offering AI liga-se ao chat de AI como servidor MCP com uma MCP App incorporada — a grelha tarifária — e é acessível aos agentes do fabric através de A2A.

  • Grelha A tabela do pacote tarifário, um painel no chat de AI da plataforma, com versões, colunas, commit e exportação.
  • Agente Um painel lateral da grelha. Responde a perguntas sobre o pacote e aplica alterações descritas por palavras, como operações sobre células e linhas.
  • Pacote Uma thread no armazenamento de conversas do chat: todas as versões da tabela e todas as respostas do agente, num único histórico.
  • Conhecimento O agente obtém do Knowledge Graph as colunas do modelo, os valores permitidos e os códigos; as próprias regras de recusa estão na aplicação.
  • Verificações Cada alteração, vinda da grelha ou do agente, é validada: uma violação de regra trava-a com um motivo, uma alteração duvidosa passa com um aviso. Uma célula editada por uma pessoa ou uma coluna indicada no pedido recebe um aviso em vez de uma recusa.
  • Versões Cada pacote tem uma versão de trabalho e uma versão confirmada. O agente cria versões de trabalho e nunca faz commit: é uma pessoa que faz commit, e nesse momento correm as verificações de configuração do pacote a partir do grafo, cada uma com a sua classe de risco, sem bloquear.
  • Saída O utilizador descarrega o pacote no formato do modelo de importação e importa-o no BSS; a aplicação não tem transferência direta para o BSS.

Cenário-alvo

A análise da base, as previsões e o trabalho em várias plataformas BSS são um cenário-alvo; o âmbito é acordado no projeto.

  • Pricing Tool (MCP) Analisa a base instalada, configura cenários de preços, orquestra as chamadas de previsão e de validação e gera o delta do catálogo. As ferramentas podem incluir get_install_base_metrics(filters), configure_pricing_scenario(payload), run_forecast(scenario_id, horizon), validate_plan_parameters(params) e export_catalog_delta(format).
  • Plataforma de dados Subscrições e utilização, históricas e quase em tempo real, expostas através de vistas SQL, APIs de leitura e exportações.
  • Modelo de previsão Um serviço que estima a receita, o churn e a adoção para um cenário e devolve previsões com intervalos de confiança, com registo das execuções e rastreabilidade do modelo e da versão.
  • Plan Parameter Builder Agent Obtém o plano atual através de ImportExistingPlan(), aplica as alterações comerciais, recalcula os parâmetros técnicos face às especificações de produto e de serviço e produz um livro Excel com um separador de diferenças e um registo de validação.
  • Agent Fabric-T Assegura a cooperação entre recursos (Data Platform), ferramentas (Pricing Tool e o modelo) e agentes (Plan Parameter Builder), com um conector MCP e autenticação OAuth para uma interface de chat externa.
  • MEF.DEV BPMN Low-code Executa os cenários do assistente como flows send_message, get_config, get_rag e get_description; o passo RAG (Retrieval-Augmented Generation) verifica se um pedido está completo e indica ao utilizador o que falta.

Fluxo no cenário-alvo

  1. O analista de tarifários pede métricas da base instalada e segmenta a base.
  2. O analista elabora um cenário com pontos de preço, segmentos-alvo e promoções; a ferramenta devolve o impacto nos KPI: ARPU, receita total, net adds, delta de churn.
  3. O analista finaliza as alterações, e buildDelta(scenario) produz um delta em Excel face ao plano atual e, a pedido, um ficheiro de requisitos de negócio.
  4. Uma pessoa importa o delta através do percurso controlado do catálogo.

Integração com o BSS existente

O cenário-alvo requer acesso de leitura ao catálogo, um percurso de importação para ficheiros delta em Excel e um feed de eventos de subscrição e de utilização para a Data Platform. O BSS continua a ser um domínio separado por trás dessa fronteira; no cenário-alvo, um único assistente serve várias plataformas BSS.

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