Como os modelos preditivos estão evitando a inadimplência? Esse foi o tema de mais um painel realizado no Seminário Credit and Collection Experience (CCX). O encontro reuniu especialistas para discutir como dados e algoritmos ajudam a antecipar comportamentos de pagamento e reduzir perdas.
O sócio e diretor de Relacionamento e Gestão Financeira da Cogna Educação, Felipe Ferrari, abriu a discussão lembrando que, no ensino superior, a missão social de “dar acesso” não pode significar endividamento sem controle.
“O foco de instituições de ensino é aproximar o estudante, não barrar matrículas. Por isso, cada login ou interação do aluno alimenta nosso modelo preditivo e recalibra automaticamente as condições de negociação”, explica o executivo. “Ao inserir variáveis de engajamento nos algoritmos de cobrança – sessões no portal, participação em fóruns, cliques em notificações –, a Cogna consegue antecipar trancos na jornada e recuperar o aluno antes que o risco de inadimplência se concretize”.
Os dados de usabilidade nas fintechs
Para Rafael Yukio, Senior Manager of Collections na RecargaPay, nem sempre o score de mercado explica a probabilidade de pagamento.
“Se um cliente não acessa o app há dias, esse sinal vale mais do que qualquer dado de terceiros”, avalia.
Nos modelos preditivos da fintech, o comportamento no próprio aplicativo é transformado em variável-chave para priorizar ações de cobrança – concentrando esforços apenas nos altos riscos e reduzindo a ansiedade operacional de acionar toda a carteira para atingir metas.
Quatro verticais para um modelo robusto
Reconhecida por fomentar um hub próprio de inteligência em inovação para CX, a MakeOne compartilhou seu framework que sustenta a coleta e o uso de dados para prevenir a inadimplência:
- Fontes Diversas: CRM, transações, logs de sistema e interações digitais;
- Método Ajustado: seleção de algoritmos que reflitam o contexto real de cada cliente;
- Profissionalização: equipes treinadas para interpretar indicadores e ajustar parâmetros;
- Hiperpersonalização: afinamento contínuo do tom emocional e das ofertas de renegociação.
“Nossa pesquisa mostrou que, quando personalizamos abordagem e clima emocional da cobrança, 67 % dos devedores demonstram maior disposição a negociar”, revelou Eduardo Ribeiro, sócio da MakeOne.
Desafios, maturidade e cocriação
Os painelistas concordaram que o principal obstáculo para evitar a inadimplência com o auxílio de modelos preditivos é avaliar o estágio de maturidade de cada operação.
“Não adianta investir pesado em IA se a empresa não está pronta para interpretar e agir sobre os resultados”, ponderou Rafael, enquanto Eduardo acrescentou que, “mesmo com a automação, o julgamento humano sobre casos atípicos (outliers) continua imprescindível”.
Caminhos para a prática cotidiana
A mediadora do painel e diretora de Crédito e Cobrança na MPA Gestão, Alcimere Noventa, encerrou lembrando que modelos preditivos só funcionam quando alimentados por dados de qualidade e ajustados continuamente. A executiva trouxe recomendações:
- Mapeie sinais reais de comportamento;
- Transforme-os em variáveis acionáveis;
- Faça testes A/B de políticas de cobrança;
- Mantenha o cliente no centro, respeitando seu contexto.
“Essas recomendações mostram que a nova era do CX no processo de recuperação não é sobre o ‘quanto ligamos’, mas sobre ‘quando e como’ acionamos cada cliente – usando modelos preditivos para prevenir a inadimplência de forma inteligente e empática”, concluiu.
