Selecionar cuidadosamente as características relevantes, escolher o algoritmo de classificação apropriado, ajustar os hiperparâmetros do modelo e realizar uma avaliação rigorosa.

Ter um conjunto de dados representativo e suficientemente grande para treinar o modelo de classificação, evitando vieses ou problemas de generalização.

Compreender o contexto, identificar as informações mais relevantes e comunicá-las de forma clara e concisa.

Utilizar técnicas de segmentação de mercado e detecção de fraudes.

Escolher entre sumarização automática e sumarização manual.