O mercado brasileiro de recuperação de crédito enfrenta uma pressão estrutural significativa. De acordo com a Serasa Experian, o número de consumidores com restrições de crédito ultrapassou 72 milhões em 2024, um patamar elevado mantido desde a pandemia, que evidencia os limites dos modelos tradicionais de cobrança. Levantamentos da CNC (Confederação Nacional do Comércio de Bens, Serviços e Turismo), Febraban (Federação Brasileira de Bancos) e Boa Vista (órgão de proteção ao crédito) corroboram essa análise: o endividamento das famílias permanece em níveis historicamente altos, enquanto a capacidade de pagamento sofre oscilações rápidas, acompanhando a volatilidade da renda, do emprego e do custo do crédito.
O resultado gera uma situação preocupante para credores e assessorias: carteiras maiores, margens reduzidas e um comportamento financeiro do consumidor que muda em um ritmo que os processos convencionais de cobrança não conseguem acompanhar. Nesse contexto, a habilidade de segmentar carteiras de forma ágil deixou de ser um refinamento técnico e se tornou uma variável crítica para a performance operacional. Essa é a visão de Djonatan Fávero, Gerente de Desenvolvimento de Software da Siscobra, empresa especializada em tecnologia para gestão de cobrança.
“O modelo tradicional classifica o devedor uma única vez, no início do ciclo, e mantém essa classificação por meses. No entanto, a realidade financeira do consumidor brasileiro muda em semanas. Ao operar com uma carteira estática, as decisões são baseadas em um retrato que já não existe”, diz Djonatan.
O custo invisível da carteira estática
As operações que tratam carteiras como blocos homogêneos tendem a apresentar um custo por acordo fechado superior à média do setor e um tempo de recuperação mais prolongado. A razão é simples: sem reclassificação contínua, o esforço operacional (discagens, mensagens, negociadores) é distribuído uniformemente entre perfis com diferentes propensões de pagamento. Dessa forma, uma parte significativa do orçamento da operação é consumida por contatos que, naquele momento, não têm reais chances de conversão.
“Cada contato gera um custo. Quando a operação insiste em um perfil que não pode pagar naquele momento, está desperdiçando recursos: gasta com quem não irá converter e perde a oportunidade de falar com quem poderia converter. A segmentação ágil existe para corrigir essa alocação em ciclos curtos, e não uma vez por trimestre”, explica Djonatan.
Do ponto de vista financeiro, a resegmentação em ciclos curtos impacta diretamente indicadores centrais da operação: tempo médio de recuperação, taxa de contato efetivo e retorno sobre o esforço operacional. Para credores que remuneram assessorias com base na performance, a identificação rápida dos perfis com maior propensão à conversão resulta em maior margem e previsibilidade de fluxo de caixa. Existe também um efeito colateral, menos evidente nos relatórios mensais: a priorização correta reduz o ciclo de caixa do credor e diminui a necessidade de provisões, melhorando indicadores contábeis além dos números de cobrança.
Na prática, a taxa de recuperação passa a ser diretamente proporcional à velocidade de reclassificação, que é onde a Siscobra direciona seu investimento tecnológico, com um sistema de cobrança que integra ERP, CRM e base de pagamentos para recalcular riscos e resegmentar carteiras em tempo quase real.
Tecnologia como fundamento da reclassificação contínua
A viabilidade da segmentação dinâmica depende de uma infraestrutura robusta. Listas estáticas, planilhas paralelas e sistemas desconectados tornam a reclassificação um processo manual, lento e sujeito a erros, que é o oposto do que o cenário exige. Em muitas operações, a régua de cobrança e a base de pagamentos operam em ambientes separados, e a informação de que um devedor quitou parte da dívida, renegociou ou mudou de faixa de risco leva dias para atualizar a estratégia de contato.
A tendência do setor é para plataformas integradas, onde dados de pagamento, histórico de contato e comportamento de negociação alimentam modelos de propensão constantemente atualizados, cada vez mais suportados por Inteligência Artificial. Nesse modelo, a segmentação deixa de ser uma etapa do processo e torna-se uma camada permanente da operação, recalculada a cada novo evento relevante.
“O que importa não é ter mais dados, mas reagir a eles com rapidez. Se o consumidor recebeu um crédito na conta, renegociou outra dívida ou simplesmente alterou seu padrão de resposta aos contatos, isso precisa mudar sua estratégia de cobrança em horas, e não no próximo fechamento do mês. É essa agilidade que define quem performa acima da média do setor”, avalia Djonatan.
Eficiência, relacionamento e conformidade
Esse movimento reflete uma agenda mais ampla do mercado de crédito: reduzir o atrito com o consumidor final sem comprometer a taxa de recuperação. Reguladores e entidades de defesa do consumidor têm exigido práticas de cobrança menos invasivas, e a segmentação dinâmica atende diretamente a essa necessidade. Ao concentrar os contatos nos perfis e momentos certos, reduz-se o volume de abordagens improdutivas, o índice de reclamações e o desgaste da marca do credor.
Esse aspecto é especialmente relevante em um mercado onde o devedor de hoje pode ser o cliente recuperável de amanhã. Bancos, varejistas e fintechs têm tratado a experiência de cobrança como uma extensão da experiência de crédito: uma abordagem inadequada compromete não apenas o acordo em negociação, mas também a relação futura com aquele consumidor.
“A cobrança deixou de ser o fim do relacionamento com o cliente para tornar-se um capítulo dele. O credor que pressiona um bom pagador em dificuldade temporária está destruindo valor a longo prazo. Segmentar corretamente também significa saber quem merece uma abordagem mais leve, utilizando mais canais digitais e oferecendo mais autonomia para negociar”, afirma Djonatan.
Além disso, existe a dimensão regulatória. O uso disciplinado de dados para direcionar a régua de cobrança, com finalidades claras e tratamento estruturado, aproxima a operação das exigências da LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados), tornando a segmentação um fator simultâneo de eficiência e conformidade.
Perspectivas para os próximos trimestres
As projeções para os próximos ciclos indicam a consolidação da segmentação dinâmica como um diferencial competitivo estrutural. A transição de listas estáticas para sistemas integrados com resegmentação em ciclos curtos, combinada ao recálculo de risco em tempo real por inteligência artificial, tende a reconfigurar a participação de mercado em favor das operações que demonstram eficiência mensurável e taxas de recuperação consistentemente superiores à média do setor. Para as assessorias, a mensagem é clara: a capacidade de comprovar performance com métricas se tornará, cada vez mais, o critério para a alocação de carteiras pelos grandes credores.
“O mercado de recuperação de crédito está deixando de competir por volume de carteira e passando a competir por inteligência de carteira. Nos próximos trimestres, a pergunta que os credores farão às assessorias não será quantos devedores você aborda, mas com que velocidade você entende cada um deles”, conclui Djonatan.
Djonatan Fávero é Gerente de Desenvolvimento de Software da Siscobra Sistemas, onde lidera equipes responsáveis pela evolução da plataforma de gestão de cobrança. É Bacharel em Sistemas de Informação e está cursando MBA em Engenharia de Software pela USP/Esalq, possuindo 10 anos de experiência em tecnologia aplicada à recuperação de crédito.
Fonte original: "recuperação de crédito" – Google Notícias
