A aplicação de Machine Learning (ML) vem potencializando a forma de conduzir estratégias de recuperação de créditos. Na cobrança, esse aprendizado de máquina, que utiliza recursos de inteligência artificial (IA), transforma dados históricos em insights estratégicos.
Mas para que a tecnologia seja de fato eficiente e aprenda com o grande volume de dados que recebe, é preciso saber ensiná-la para que consiga avaliar os padrões de maneira correta.
Então, de nada adianta apenas inserir um grande volume de dados para que a IA aprenda sozinha, é preciso que o piloto, no caso o humano por trás da tecnologia, tenha também conhecimento naquilo que ela será treinada. Desta forma, ela conseguirá analisar o contexto e a prever comportamentos e riscos para definir ações mais eficientes, com menor viés.
Com isso, o ML pode analisar centenas de variáveis de cada cliente e estimar a probabilidade de inadimplência, ajudando gestores a priorizar ações, com insights estratégicos para definir limites de crédito e ajustar estratégias de cobrança hiperpersonalizadas.
Mas como prever, quem corre maior risco de não pagar a dívida ou quebrar um acordo? Quais padrões podem ser considerados como um indicativo de risco de inadimplência? Essa análise mais precisa deve considerar diversas variáveis de comportamento e dados de pagamento. Mais uma vez, a forma como a Machine Learning foi treinada é determinante nesse processo.
E é exatamente aqui que soluções como as da PGMais: que é especialista em cobrança e oferece um ecossistema digital completo, estão redesenhando o relacionamento e a forma como empresas lidam com a inadimplência.
Por que as abordagens tradicionais não são mais suficientes na cobrança?
Historicamente, a análise de risco de crédito e inadimplência baseou-se em regras fixas, pontuações manuais, segmentações pré-definidas e revisões periódicas de perfis. Embora úteis, essas abordagens são limitadas e ineficientes no cenário atual de alta velocidade e volume de dados:
- Não trazem padrões complexos e micro comportamentos do cliente;
- Reagem tardiamente, entrando em ação somente após a inadimplência ocorrer, sem considerar a etapa preventiva;
- Não evoluem automaticamente com novas informações de mercado ou do cliente;
- E frequentemente geram custos operacionais mais altos por dependerem de intervenções humanas constantes.
Com o avanço dos dados digitais e das tecnologias analíticas, a Machine Learning é capaz de analisar um número exponencial de dados, cruzar informações e comportamentos, gerando insights poderosos e previsões mais precisas. Assim, em modelos mais avançados, consegue identificar quem tem maior probabilidade de atrasar um pagamento antes que isso aconteça, e permitir o ajuste proativo das ações de cobrança e crédito, com inteligência para definir os melhores canais e adaptar as comunicações por tipo de cluster.
O resultado é a transformação de jornadas padronizadas, com um processo mais reativo, para uma cobrança preditiva, um dos pilares do ONE Collect.
Algumas das variáveis que mais importam na previsão de inadimplência
Modelos de Machine Learning podem processar centenas de features (variáveis), mas algumas categorias são particularmente relevantes no contexto financeiro. O sucesso dos modelos de predição do ONE da PGMais depende da qualidade e diversidade destas informações:
- Comportamento nas interações: a partir das respostas e ações do cliente durante a régua de cobrança , como tempo de resposta, canal de preferência, e padrão de negociação, o sistema passa a se retroalimentar, gerando insights contínuos. Essas informações permitem ajustes dinâmicos na estratégia, com segmentações cada vez mais personalizadas e eficazes.
- Comportamento digital (Omnichannel): o sistema analisa os resultados das campanhas que trafegam nele, como taxas de abertura, respostas e engajamento nos canais digitais, gerando insights para ajustar a estratégia de cobrança em tempo real.
- Pontuação de crédito (Bureau): quando disponível, o ONE integra dados de score de mercado e histórico de crédito aos resultados das interações, ampliando a capacidade de predição e personalização das segmentações.
Com o apoio da PGMais, essas informações são unificadas e enriquecidas de forma automatizada, avaliando dados e usando inteligência para otimizar toda a jornada de crédito e cobrança.
Desafios e o diferencial PGMais: integração e compliance
Embora extremamente poderoso, o uso de Machine Learning traz desafios que precisam ser endereçados com responsabilidade e expertise de quem entende de cobrança:
- Viés nos dados: a mitigação de vieses garante que o modelo não replique padrões e práticas tradicionais no risco de crédito.
- Overfitting / Underfitting: a calibração precisa do modelo evita erros de generalização.
- Privacidade e compliance: aderência total à LGPD é obrigatória no uso de dados pessoais e financeiros.
- Integração com sistemas legados: o modelo deve se conectar facilmente às plataformas existentes (ERPs, CRMs, Contact Center).
A PGMais atua exatamente nesse ponto nevrálgico, através da plataforma ONE Collect, integrando inteligência de dados, automação e comunicação omnichannel para garantir que as decisões baseadas em ML sejam seguras, explicáveis, compatíveis com a LGPD e, acima de tudo, acionáveis em todos os seus módulos.
Casos práticos e ganhos mensuráveis com o ONE Collect
Empresas que adotam o ONE costumam observar ganhos rápidos e significativos:
- Redução de até 37% em custos por meio de uma operação eficiente.
- Aumento de eficiência operacional, ao priorizar cobranças para perfis de maior risco e automatizar o contato com os de menor risco.
- Segmentação mais inteligente, com estratégias (playbooks) diferenciadas para cada cluster.
- Melhor experiência do cliente, ao ajustar o tom e o canal de cobrança conforme o perfil comportamental e a probabilidade de pagamento (hiperpersonalização omnichannel).
O ONE Collect exemplifica esse ganho de eficiência ao combinar inteligência artificial, dados comportamentais e automação omnichannel para customizar o contato.
Este sistema não apenas define ações na jornada, como possibilita a criação de estratégias mais assertivas, com ações preventivas, além de permitir que você planeje e orquestre toda a jornada do seu cliente em uma única plataforma.
Com o ONE Collect, a gestão é completa: da cobrança preventiva à cobrança ativa, passando pela gestão de acordos, até o remarketing.
A solução estuda e segmenta o mailing para gerar experiências verdadeiramente personalizadas, orquestrando jornadas simultâneas e integradas em todos os canais, com frequências configuradas para diferentes perfis e ocasiões.
Boas práticas para aplicar machine learning em sistemas de cobrança
O sucesso na adoção de ML em sistemas de crédito e cobrança não é apenas tecnológico, é operacional. Essas práticas fazem parte do framework de Inteligência de Dados do ONE da PGMais:
- Construir uma base eficaz de aprendizado
Benefício: evita vieses e repetições de padrões, permitindo gerar insights com análise de dados além do que já é previamente subentendido.
- Manter dados sempre atualizado:
Benefício: evita modelos desatualizados (data drift) e melhora a precisão das estratégias.
- Começar com modelos simples e evoluir gradualmente:
Benefício: facilita o entendimento (explainability) e a adoção interna da nova tecnologia.
- Validar incrementalmente e acompanhar métricas de negócio:
Benefício: permite ajustes contínuos e seguros, garantindo que o resultado técnico se traduza em ganho financeiro e redução de custos eficiente.
- Monitorar dados e comportamento do cliente:
Benefício: mantém a performance do modelo alinhada com as novas realidades do mercado ao longo do tempo.
Do adimplente ao inadimplente: a nova era da cobrança inteligente com o ONE Collect
Hoje, com a aplicação da Machine Learning em sistemas de orquestração, as empresas podem sair do modo reativo e adotar uma postura mais preditiva e estratégica, atuando já no cliente adimplente para reduzir perdas, otimizar recursos e, principalmente, melhorar o relacionamento com o cliente.
A PGMais está na vanguarda dessa transformação, combinando modelagem estatística, automação omnichannel e inteligência de dados .
O ONE Collect é a plataforma que permite fazer toda essa gestão, agindo com precisão antes que o atraso se consolide, marcando a transição definitiva para a era da cobrança inteligente.
Fale com os nossos especialistas e tenha acesso a um diagnóstico completo do que o seu negócio precisa para potencializar a sua estratégia de cobrança. Um abraço e até a próxima!
