Predição de Desfechos no Consumidor.gov.br: Uma Abordagem Híbrida Tabular-Textual Baseada em Aprendizado de Máquina - Bandeira da Silva, Felipe; Nascimento Filho, Dimas Cassimiro do; Nogueira, Bruno (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2026: Anais do XLI Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados, 2026)
Falhas no atendimento geram custos operacionais, riscos legais e danos à reputação corporativa. Esta pesquisa utiliza aprendizado de máquina para prever o desfecho de reclamações no Consumidor.gov.br, investigando sua viabilidade e avaliando se a inclusão do texto da reclamação em uma abordagem híbrida tabular-textual melhora o desempenho em relação a um baseline tabular. O método combina variáveis estruturadas, embeddings jurídicos em português do Serafim-335m e análise de sentimento, utilizando o XGBoost para classificação e Qwen2 para explicar os principais temas. Os resultados indicam um F1-Macro de 0,5928, com ganho de 26,76% em relação ao baseline, evidenciando o potencial do modelo para priorização e antecipação de casos.