Tendências emergentes no
mercado de cobrança
Há meses consecutivos, o endividamento no Brasil tem se tornado uma pauta urgente. Segundo a Pesquisa de Endividamento e Inadimplência do Consumidor (Peic) da Confederação Nacional do Comércio de Bens, Serviços e Turismo (CNC), em maio de 2023, cerca de 77,4% das famílias brasileiras estavam endividadas. De lá para cá, muitas medidas e tendências surgiram para modernizar a abordagem ao cliente e preencher este GAP que influencia diretamente na economia do país. Não é atoa que, agora, em maio de 2024, podemos observar a primeira queda significativa de inadimplência do ano: -1,20%. Ao todo, são 72,54 milhões de brasileiros em situação de inadimplência.
Tendências emergentes, como a aplicação de Inteligência Artificial (IA), aprendizado de máquina (ML) e Big Data em estratégias, são grandes responsáveis pela transformação deste mercado de recuperação de crédito. E esta matéria detalha como essas tecnologias estão inovando o setor, desde a automação até a personalização na jornada. Continue lendo para saber mais.
IA e Aprendizado de Máquina: performance em escala
A inteligência artificial e o Machine Learning estão revolucionando a recuperação de crédito ao automatizar processos e fornecer insights precisos e preditivos. Aqui estão três principais pontos de evolução:
- Automação: algumas ferramentas que usam inteligência artificial já permitem o direcionamento de ticket de atendimentos e a automação do primeiro contato ao fim da jornada a qualquer hora do dia – soluções simples que agilizam significativamente a experiência do cliente
- Personalização: com o uso de IA, as interações com os consumidores inadimplentes podem ser altamente personalizadas. Por exemplo, algoritmos de learnig machine podem combinar análises do comportamento de compra e de pagamento anterior, score e tantos outros dados daquele perfil e prever a melhor abordagem para futuras cobranças ou uma oferta que se adapte a situação financeira vivenciada por ele. De acordo com a IDC, empresas que implementaram soluções de IA na cobrança de dívidas viram um aumento de 20% nas taxas de recuperação
- Bots Inteligentes: ferramentas como bots baseados em IA podem conduzir negociações iniciais e responder a perguntas frequentes, baseadas em uma base de dados extensa como uma FAQ, por exemplo, proporcionando uma experiência ágil e satisfatória para o consumidor final. Um estudo da PwC mostrou que bots podem resolver até 80% das consultas de clientes sem intervenção humana. E já existem cases em que estes robôs alcançam 88% de assertividade no atendimento, como é o caso do Théo e Liz, as IAs da Intervalor.
Aprendizado de Máquina: o consumidor tem muito para ensinar
A análise preditiva, impulsionada pelo aprendizado de máquina, permite que as empresas antecipem comportamentos futuros com base em dados históricos, o que é crucial para a recuperação de crédito.
- Previsão de Inadimplência: Algoritmos de ML podem identificar padrões que indicam uma probabilidade maior de inadimplência ou o potencial de um pagador. Assim, é possível gerar ofertas e crédito caso a caso. Uma pesquisa feita pela Deloitte relata que a análise preditiva pode reduzir as taxas de inadimplência em até 25%.
- Segmentação Eficaz: estudos da Experian afirmam que uma boa segmentação pode aumentar em 15% a recuperação de crédito de uma companhia. Atualmente, isto já é possível com o uso de IA para fazer análises nos mais diversos critérios, dados e históricos de crédito. Assim, também é possível gerar abordagens direcionadas a cada perfil.
O Papel do Big Data nas cobranças modernas
O Big Data oferece uma vantagem significativa ao permitir uma análise detalhada e abrangente dos dados. Essa integração permite aperfeiçoar as estratégias de cobrança para que sejam mais precisas e até para identificar fraudes. Isso gera uma experiência positiva para o consumidor e para os resultados da empresa.
Não acredita?
Estudos da KPMG destaca que a detecção de anomalias baseada em Big Data pode reduzir os riscos de fraude em 40%. E a combinação desta informação com a média de precisão dessa tecnologia na integração dos dados (35%) mostra que já é possível oferecer propostas personalizadas, feedbacks em tempo real, melhorar a taxa de sucesso nas negociações e, tudo isso, com mais disponibilidade de horário e agilidade no contato.
A estratégia potencializa a tecnologia
As tecnologias emergentes de IA, aprendizado de máquina e Big Data estão redefinindo a recuperação de crédito, tornando-a mais eficiente, personalizada e orientada por dados. À medida que essas tecnologias continuam a evoluir, espera-se que tragam ainda mais inovações e melhorias para o setor de cobrança de dívidas. Mas é claro que toda essa inovação só ganha valor real (e em números) quando atreladas à expertise humana nas estratégias e análises poderosas de dados.
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Referências: