Agentes digitais na cobrança: da automação de contatos à negociação hiperpersonalizada

Imagem criada com Inteligência Artificial.

Por Pérola Ravina*

Os agentes digitais já deixaram de ser novidade nas operações de cobrança. Hoje, estão presentes em ligações telefônicas, WhatsApp, aplicativos e portais de negociação, conduzindo desde lembretes simples até tratativas com diferentes alternativas de pagamento.

O avanço é evidente, mas ampliar o uso desses agentes não significa, por si só, melhorar o resultado. Na minha visão, o desempenho depende menos da capacidade de realizar milhares de contatos e mais da inteligência utilizada para decidir quem deve ser abordado, por qual canal, em qual momento, com qual linguagem e com qual oferta.

A evolução ocorreu em etapas. Primeiro vieram os discadores, as mensagens gravadas e os fluxos rígidos de atendimento. Depois, os chatbots e os canais de autosserviço trouxeram mais conveniência, mas ainda operavam, em grande parte, com respostas fixas. Agora, a inteligência artificial conversacional começa a integrar interpretação da fala, modelos preditivos e consulta em tempo real às políticas e condições disponíveis.

Esse é o ponto de mudança: o agente deixa de ser apenas uma interface e passa a participar da decisão. Ainda assim, ele não deve ser tratado como uma solução isolada. Seu desempenho depende de uma arquitetura que reúna dados, políticas de cobrança, motor de ofertas, regras de compliance, canais integrados e mecanismos de transferência para atendimento humano.

Também considero insuficiente definir o público do agente digital apenas por idade, renda, saldo devedor ou dias em atraso. Um cliente mais velho pode ter alta familiaridade com aplicativos e WhatsApp, enquanto um jovem pode responder melhor a uma ligação. O critério mais consistente é a propensão individual a interagir e concluir uma negociação por meios digitais. O sucesso do agente também está relacionado à adequação do canal, por esse motivo é importante trabalhar em conjunto com modelos de propensão de contato, autocura, capacidade de pagamento e melhor oferta.

Esse último ponto é decisivo. Muitas operações já segmentam o canal, mas continuam apresentando praticamente a mesma condição para todos os clientes de uma faixa de atraso. Isso limita o potencial do agente. Uma mensagem personalizada enviada pelo WhatsApp, acompanhada de uma oferta incompatível com a realidade financeira do cliente, continua sendo uma abordagem inadequada — apenas realizada por um canal mais conveniente.

A personalização real surge quando canal, momento, abordagem e oferta são combinados. Dois clientes com o mesmo saldo e a mesma quantidade de dias em atraso podem exigir tratamentos diferentes. Um pode precisar apenas de um lembrete objetivo. Outro pode necessitar de uma conversa mais cuidadosa e de uma condição compatível com sua capacidade de pagamento.

Nos agentes de voz, um avanço relevante é a capacidade de ouvir a conversa inteira. Não basta identificar palavras-chave. O agente precisa compreender se o cliente quer pagar, mas está temporariamente sem renda; se tem capacidade parcial; se contesta a dívida; se não pretende negociar; ou se demonstra uma situação de vulnerabilidade que exige atendimento humano.

Essa compreensão aproxima a cobrança da hiperpersonalização. Mas hiperpersonalizar não significa dar liberdade irrestrita ao agente. Ele não pode criar descontos, prazos ou promessas fora da política. Também não deve explorar informações pessoais ou vulnerabilidades emocionais. O uso de dados precisa respeitar limites claros, especialmente quando envolve informações sensíveis.

Até 2028, a evolução mais provável não será a substituição integral das equipes humanas. Acredito que isso nunca ocorrerá. Não vejo grandes novidades no front. O que deve ocorrer é uma ampliação do que já temos hoje. Vejo quatro tendências. 

A primeira será a consolidação dos agentes multimodais. O mesmo agente poderá manter o contexto entre WhatsApp, ligação telefônica, aplicativo e portal. 

A segunda será a utilização crescente de dados não estruturados. Transcrições, motivos de recusa, objeções, promessas, manifestações de dificuldade e padrões de linguagem passarão a alimentar modelos de propensão e revisão das políticas.

A terceira será a integração mais profunda entre conversação e decisão. Hoje, muitas soluções conversam em uma plataforma e consultam ofertas em outra.

A quarta será o fortalecimento da governança. Testes controlados, auditoria das conversas, limites de concessão, explicabilidade, proteção de dados e acompanhamento de vieses deverão ganhar relevância semelhante à qualidade dos modelos.

O diferencial competitivo não estará em possuir um agente digital. Estará na capacidade de combinar modelos, ofertas, dados e governança para produzir a decisão mais adequada em cada interação. Nesse desenho, a tecnologia não elimina a dimensão humana da cobrança. Ela procura reconhecê-la com maior precisão.

*Pérola Ravina é Membro Executivo da IA4FIN. Especialista em crédito e cobrança, aplica inteligência artificial aos modelos de decisão e jornadas digitais de negociação no mercado financeiro.

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