O mercado brasileiro de recuperação de crédito enfrenta desafios estruturais. De acordo com a Serasa Experian, a quantidade de consumidores com restrições de crédito superou 72 milhões em 2024, um nível elevado que se mantém desde a pandemia, evidenciando as limitações dos modelos tradicionais de cobrança. Estudos 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 oscila rapidamente, acompanhando a volatilidade da renda, do emprego e do custo do crédito.
Esse cenário resulta em uma situação complicada para credores e assessorias: carteiras maiores, margens de lucro mais estreitas e consumidores com comportamentos financeiros que mudam a uma velocidade que os processos convencionais de cobrança não conseguem acompanhar. Nesse contexto, a capacidade de segmentar carteiras de forma ágil deixou de ser um mero aprimoramento técnico e se tornou um fator crítico para o desempenho operacional. Essa é a visão de Djonatan Fávero, Gerente de Desenvolvimento de Software da Siscobra, uma empresa especializada em tecnologia para gestão de cobrança.
“O modelo tradicional classifica o devedor uma única vez, no início do ciclo, e utiliza essa informação por meses. Porém, a realidade financeira do consumidor brasileiro muda em questão de semanas. Aqueles que trabalham com carteiras estáticas estão, na prática, tomando decisões com base em uma realidade que já não existe”, afirma Djonatan.
O custo invisível da carteira estática
Operações que tratam carteiras como blocos homogêneos tendem a apresentar um custo por acordo fechado acima da média do setor e um tempo de recuperação mais prolongado. O motivo é simples: sem reclassificação contínua, o esforço operacional (disque, mensagens, negociadores) é distribuído de maneira uniforme entre perfis com diferentes capacidades de pagamento. Uma parte significativa do orçamento da operação é consumida em contatos que, naquele momento, não têm chance real de conversão.
“Cada contato gera um custo. Quando a operação insiste em um perfil que não pode pagar naquele momento, ela desperdiça recursos duas vezes: gasta com quem não vai converter e perde a oportunidade de se comunicar com quem poderia. A segmentação ágil existe para corrigir essa alocação em ciclos curtos, não uma vez a cada 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 probabilidade de conversão traduz-se em aumento de margem e previsibilidade de fluxo de caixa. Há também um efeito secundário, menos perceptível nos relatórios mensais: a priorização correta encurta o ciclo de caixa do credor e diminui a necessidade de provisões, melhorando indicadores de balanço além dos números da própria cobrança.
Na prática, a taxa de recuperação torna-se uma função direta da velocidade de reclassificação, um ponto no qual a Siscobra concentra seus esforços tecnológicos, 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 base da reclassificação contínua
A viabilidade da segmentação dinâmica depende de uma infraestrutura robusta. Listas estáticas, planilhas paralelas e sistemas não integrados tornam a reclassificação um processo manual, lento e suscetível a erros, 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 alterou sua faixa de risco leva dias para impactar a estratégia de contato.
A tendência do setor aponta para plataformas integradas, onde dados de pagamento, histórico de contato e comportamento de negociação alimentam modelos de propensão continuamente atualizados, cada vez mais suportados por Inteligência Artificial. Nesse modelo, a segmentação deixa de ser uma etapa do processo e se torna uma camada permanente da operação, recalculada a cada novo evento relevante.
“Não se trata apenas de ter mais dados, mas de 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 influenciar a estratégia de cobrança em horas, não no próximo fechamento mensal. É essa agilidade que define quem se destaca no setor”, avalia Djonatan.
Eficiência, relacionamento e conformidade
O movimento está em sintonia com uma agenda mais ampla do mercado de crédito: minimizar o atrito com o consumidor final sem sacrificar a taxa de recuperação. Reguladores e entidades de defesa do consumidor têm pressionado por práticas de cobrança menos invasivas, e a segmentação dinâmica responde diretamente a essa demanda. Ao concentrar os contatos nos perfis e momentos certos, diminui-se o volume de abordagens improdutivas, a taxa de reclamações e o desgaste da imagem do credor.
Esse aspecto é crucial em um mercado onde o devedor de hoje é frequentemente o cliente recuperável de amanhã. Bancos, varejistas e fintechs têm encarado a experiência de cobrança como uma extensão da experiência de crédito: uma abordagem mal ajustada não só compromete o acordo em negociação, mas também afeta a relação futura com aquele consumidor.
“A cobrança deixou de ser o fim da relação com o cliente e passou a ser um capítulo dela. O credor que constrange um bom pagador em dificuldades temporárias está destruindo valor a longo prazo. Fazer uma boa segmentação significa também saber quem merece uma abordagem mais leve, com maior uso de canais digitais e mais autonomia para negociar”, reforça Djonatan.
Há ainda a dimensão regulatória. O uso disciplinado de dados para direcionar a régua de cobrança, com uma finalidade clara e tratamento estruturado, aproxima a operação das exigências da LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados), transformando a segmentação em 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, aliada ao recálculo de risco em tempo real por meio de inteligência artificial, deverá reconfigurar a participação de mercado em favor das operações que conseguem demonstrar eficiência mensurável e uma taxa de recuperação consistentemente superior à média do setor. Para as assessorias, a mensagem é direta: a capacidade de comprovar performance com métricas será, 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 carteiras e passando a competir por inteligência nas carteiras. Nos próximos trimestres, a pergunta que os credores farão às assessorias não será quantos devedores você aborda, mas sim com que rapidez você entende cada um deles”, conclui Djonatan.
Djonatan Fávero é Gerente de Desenvolvimento de Software da Siscobra Sistemas, onde lidera equipes de desenvolvimento responsáveis pela evolução da plataforma de gestão de cobrança. Ele é Bacharel em Sistemas de Informação e cursa MBA em Engenharia de Software pela USP/Esalq, com 10 anos de experiência em tecnologia aplicada à recuperação de crédito.
Fonte original: "recuperação de crédito" – Google Notícias
