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Inteligência artificial na cobrança: como melhorar sua gestão de crédito e cobrança

6 minutos
Correspondente Bancário
inteligência artificial

A inteligência artificial está moldando a forma como as empresas abordam a gestão de crédito e cobrança, remodelando processos, otimizando estratégias e elevando a experiência do cliente.

Contudo, para obter os benefícios dessa tecnologia, é preciso saber como utilizá-la da melhor forma.

Neste artigo, vamos abordar o tema da inteligência artificial na cobrança, destacando como utilizá-la no dia a dia da sua operação.

Inteligência artificial na cobrança

A inteligência artificial (IA) tem se destacado como uma poderosa aliada na transformação de diversos setores, e a gestão de crédito e cobrança não é exceção.

Dentro do setor, ela é útil desde a avaliação de risco de crédito até a automação de processos na gestão de cobrança, culminando na personalização e adaptação da cobrança para atender às necessidades individuais de cada cliente.

5 passos para uma cobrança mais efetiva.

Descubra como a comunicação e o relacionamento podem ser a chave para o sucesso em suas ações de cobrança.

Figura de pessoa pensando


Avaliação de risco de crédito impulsionada pela IA

O primeiro passo fundamental na gestão de crédito é a avaliação de risco, e a IA está desempenhando um papel crucial nesse cenário. Dessa forma, através de algoritmos e técnicas de aprendizado de máquina, ela é capaz de analisar conjuntos de dados, identificando padrões e tomando decisões autônomas.

Assim, é possível a análise precisa de informações demográficas, históricos financeiros e comportamentais, e permite a geração de modelos preditivos que aprimoram a tomada de decisões sobre a concessão de crédito.

Automatizando processos na gestão de cobrança com IA

A automação de processos na gestão de cobrança com inteligência artificial não apenas reduz o tempo e os custos associados às atividades de cobrança, mas também eleva a eficiência dos processos. Com isso, é possível elevar a satisfação dos clientes, facilitando a recuperação de dívidas de maneira ágil e eficiente.

Um exemplo prático dessa aplicação é a adoção de chatbots e assistentes virtuais para interagir com clientes inadimplentes. Isso possibilita o envio automatizado de lembretes de pagamento e facilita a negociação de dívidas de maneira mais eficaz.

Porém, essa automação de processos não se limita apenas à interação com os clientes, mas abrange também a análise de dados e a identificação de estratégias de cobrança mais efetivas.

Dentre as abordagens comuns nesse contexto, temos:

Chatbots e assistentes virtuais:

Essas ferramentas podem ser integradas a diversos canais de comunicação, como e-mail, SMS, aplicativos de mensagens e redes sociais. Você pode utilizá-las para enviar automaticamente lembretes de pagamento, responder a perguntas e auxiliar na negociação de dívidas.

Além disso, elas podem ser treinadas para compreender o contexto das conversas e adaptar as respostas de acordo, que é o que a Inteligência Artificial da 3C Plus faz na nossa ferramenta de WhatsApp!

Processamento de Linguagem Natural (PLN):

O PLN é uma área da inteligência artificial focada na compreensão, interpretação e geração de linguagem humana. 

Dessa forma, ele é aplicado na gestão de cobrança para analisar interações entre a operação e os devedores, identificando padrões de comportamento e informações relevantes, como intenção de pagamento, dificuldades financeiras e possíveis soluções.

Aprendizado de máquina (Machine Learning):

As técnicas de aprendizado de máquina podem analisar grandes volumes de dados, identificar padrões e acompanhar tendências, que podem ser aproveitados na definição de estratégias de cobrança.

Por exemplo, a IA pode analisar históricos de pagamentos, comunicações e interações com os clientes, para indicar os momentos e canais mais eficazes, bem como as melhores abordagens de negociação.

RPA (Robotic Process Automation):

RPA é uma tecnologia que utiliza software para automatizar tarefas repetitivas e de baixa complexidade, como coleta e organização de dados, envio de lembretes de pagamento e atualização de informações nos sistemas de gestão.

Assim, a combinação da RPA com a inteligência artificial resulta em soluções de automação mais avançadas e adaptáveis, capazes de aprender e evoluir com base no desempenho e nas interações com os clientes.

Análise de sentimento:

Essa é uma técnica de PLN que avalia o sentimento expresso em textos como e-mails, mensagens e comentários nas redes sociais.

Na gestão de cobrança, é possível empregar essa análise para identificar a satisfação dos clientes, suas principais preocupações e possíveis objeções ao pagamento. Isso permite que a empresa ajuste suas estratégias de cobrança para melhorar a experiência do cliente.

Personalização e adaptação da cobrança com inteligência artificial

A personalização e adaptação da cobrança são aspectos cruciais para a eficiência dos processos.

Nesse sentido, a inteligência artificial surge como uma ferramenta que permite às empresas entenderem melhor cada cliente para adaptar suas estratégias de cobrança.

Com uma abordagem personalizada, a empresa pode recuperar mais dívidas, ajudar os clientes e melhorar a relação com eles. Algumas técnicas utilizadas são:

  1. Segmentação de clientes: aqui, a IA analisa dados demográficos, financeiros e comportamentais para agrupar clientes com características semelhantes. Dessa forma, é possível a adaptação das estratégias de cobrança, melhorando a eficácia das ações e aumentando a satisfação dos clientes.
  1. Análise de comportamento: por meio do aprendizado de máquina, a IA identifica padrões como a frequência de pagamentos atrasados e a probabilidade de inadimplência. Essas informações são cruciais para ajustar as estratégias de cobrança, tornando-as mais relevantes e eficazes.
  1. Personalização de comunicação: essa é outra faceta em que a IA desempenha um papel crucial. Através da compreensão de preferências individuais, canais de comunicação preferidos, horários ideais de contato e tom de mensagem mais eficaz, a IA possibilita o envio de mensagens personalizadas. Dessa forma, a taxa de resposta e a eficácia das ações de cobrança aumentam ainda mais.
  1. Modelos preditivos: construídos pela inteligência artificial para estimar a probabilidade de inadimplência, o valor da dívida a ser recuperada e a melhor estratégia de cobrança para cada cliente. Esses modelos são dinâmicos, e se atualizam continuamente com base nos resultados das ações de cobrança. Ajudando, assim, o agente a ser mais consultivo e eficaz na sua estratégia de cobrança.

Confira também: a importância de um profissional consultivo.

  1. Otimização de estratégias de cobrança: através da análise detalhada do desempenho das abordagens adotadas, a IA permite identificar as estratégias mais eficazes para cada segmento de clientes, possibilitando ajustes contínuos que melhoram a taxa de recuperação de dívidas e a eficiência do processo.

Conclusão

A utilização da inteligência artificial na gestão de crédito e cobrança pode trazer inúmeros benefícios para operações de todos os tamanhos.

Porém, para que essa utilização seja ainda mais proveitosa, se atende a alguns fatores:

  1. Avalie quais áreas e processos podem ser otimizados com a IA;
  2. Escolha as técnicas e ferramentas mais apropriadas às suas necessidades específicas;
  3. Garanta a integração eficiente das soluções de IA com os sistemas de gestão e os canais de comunicação existentes;
  4. Acompanhe de perto os resultados da automação de processos, ajustando as estratégias e os modelos conforme necessário;
  5. Garanta a segurança e a privacidade dos dados dos clientes durante todo o processo de automação;
  6. Capacite a equipe para lidar com as mudanças nos processos de trabalho e na interação com os sistemas de inteligência artificial.

Seguindo essas dicas, então, com certeza suas ações de cobrança serão muito mais eficazes e poderão aproveitar todo o potencial da inteligência artificial.

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