O tempo em que a cobrança de dívidas era uma atividade totalmente humana, com operadores encarregados de negociar prazos, ouvir objeções e buscar acordos, já ficou para trás. Com os avanços da Inteligência Artificial generativa, agentes autônomos passaram a conduzir essas conversas de maneira contextualizada, analisando o histórico do cliente, adaptando a negociação em tempo real e aumentando a eficiência das operações.
Esse é o modelo adotado pelo banco BV desde o início do ano. Há seis meses, a instituição lançou o programa Cobrança 5.0, que utiliza agentes de IA capazes de negociar débitos por meio de voz e texto. De acordo com o banco, os primeiros resultados indicam benefícios tanto para as operações quanto para a recuperação de crédito.
Nas carteiras com atraso entre cinco e 15 dias, a taxa de recuperação chegou a 48%, superando a média histórica de 44% registrada por operadores humanos. A expectativa do banco é elevar esse índice para 53% até o final do ano, superando também o desempenho dos profissionais mais eficazes da equipe, que alcançam cerca de 51%.
Da cobrança tradicional à negociação inteligente
A tecnologia também ganhou destaque na operação. Em apenas seis meses, a participação dos agentes de IA na gestão da carteira de inadimplência de curto prazo passou de 10% para 85%.
“O Cobrança 5.0 demonstra como a IA pode ser aplicada de forma prática para aprimorar a experiência do cliente e aumentar a eficiência do negócio. A tecnologia não substitui as pessoas, mas potencializa a operação ao assumir tarefas, permitindo que nossos especialistas se concentrem nas negociações mais complexas e estratégicas”, afirma Renato Bonetti, vice-presidente de Riscos, Crédito e Cobrança do banco BV.
Após consolidar o uso da tecnologia nas negociações de menor complexidade, o banco iniciou uma nova fase do projeto. Os agentes autônomos agora também atuam em carteiras com mais de 120 dias de atraso, um cenário que demanda abordagens mais elaboradas nas negociações.
Atualmente, eles representam cerca de 5% desses atendimentos, mas a meta é atingir 50% até dezembro e dobrar a eficiência operacional em comparação ao modelo tradicional.
Para isso, os agentes foram treinados com base em milhares de interações realizadas pelas equipes de cobrança, além de materiais de capacitação e dados internos da instituição.
O objetivo é que cada negociação leve em consideração o contexto de cada consumidor, respeitando seu histórico e perfil financeiro, ao invés de seguir roteiros padronizados.
Fonte original: "recuperação de crédito" – Google Notícias
