Já foi o tempo em que a cobrança de dívidas era uma atividade essencialmente humana, em que operadores eram os únicos responsáveis por negociar prazos, ouvir objeções e buscar acordos. Agora com os avanços da Inteligência Artificial generativa, agentes autônomos passaram a conduzir essas conversas de forma contextualizada, analisando o histórico do cliente, adaptando a negociação em tempo real e aumentando a eficiência das operações.
É esse modelo que o banco BV vem adotando desde o início do ano. Há seis meses, a instituição colocou em operação o programa Cobrança 5.0, baseado em agentes de IA capazes de negociar débitos por voz e texto. Segundo o banco, os primeiros resultados já mostram ganhos tanto para a operação quanto para a recuperação de crédito.
Nas carteiras com atraso entre cinco e 15 dias, a taxa de recuperação chegou a 48%, acima da média histórica de 44% registrada pelos operadores humanos. A expectativa, segundo o Banco, é elevar esse índice para 53% até o fim do ano, superando inclusive o desempenho dos profissionais mais eficientes da equipe, que alcançam cerca de 51%.
Da cobrança tradicional à negociação inteligente
A tecnologia também ganhou espaço dentro da 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 mostra como a IA pode ser aplicada de forma prática para melhorar a experiência do cliente e aumentar a eficiência do negócio. A tecnologia não substitui as pessoas, mas potencializa a operação ao assumir atividades e permitir que nossos especialistas se concentrem nas negociações mais complexas e estratégicas”, afirma Renato Bonetti, vice-presidente de Riscos, Crédito e Cobrança do banco BV.
Depois de consolidar o uso da tecnologia nas negociações de menor complexidade, o banco iniciou uma nova etapa do projeto. Os agentes autônomos começaram a atuar também em carteiras com mais de 120 dias de atraso, um cenário em que as negociações costumam exigir abordagens mais elaboradas.
Hoje, eles respondem por cerca de 5% desses atendimentos, mas a meta é chegar a 50% até dezembro e dobrar a eficiência operacional em relação 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 considere o contexto de cada consumidor, respeitando seu histórico e perfil financeiro, em vez de seguir roteiros padronizados.
