Gestão de Cobranças: A estratégia para reduzir inadimplência em 2026
Moveo AI Team
November 3, 2025
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O cenário financeiro brasileiro está sob intensa pressão, com a inadimplência atingindo níveis alarmantes. Em agosto de 2025, segundo a Serasa, o Brasil registrou 78,8 milhões de inadimplentes (50% adultos inadimplentes), um aumento de quase 10% em relação ao ano anterior. O valor total das dívidas soma impressionantes R$ 494 bilhões, distribuídos em 313 milhões de dívidas. Para piorar, o percentual de inadimplentes na população adulta atingiu 43,14% em setembro de 2025, segundo o Indicador de Inadimplência de Pessoas Físicas.
Mais dívida, inevitavelmente, leva a mais inadimplência.
Para CFOs e líderes de BPO, isso não é apenas uma tendência estatística, mas uma ameaça direta ao fluxo de caixa, à lucratividade e à estabilidade financeira. O valor médio da dívida por pessoa é de R$ 6.267,69. Regionalmente, alguns estados enfrentam situações ainda mais críticas, como Amapá (64,62%), Distrito Federal (61,20%) e Rio de Janeiro (57,19%) em sua população adulta inadimplente.
A pressão para gerenciar cobranças de forma eficaz nunca foi tão alta. No entanto, os métodos nos quais a maioria das organizações confia estão falhando. Estratégias de cobrança tradicionais, de alto volume e de tamanho único estão se mostrando inadequadas, caras e prejudiciais à marca.
O desafio central não é mais se você pode cobrar, mas como pode fazê-lo de forma eficiente, empática e em escala. Os métodos tradicionais de cobrança não são mais eficientes. O uso estratégico da IA é uma das soluções para superar esses desafios, permitindo aumentar a eficiência ao prover respostas vivas e empáticas 24/7, estando disponível exatamente quando o cliente pode falar, e possibilitando uma redução no custo de até 40% em despesas operacionais.
É assim que a gestão de cobranças deixa de ser um centro de custo reativo para se tornar uma função estratégica que agrega valor.
Por décadas, o manual de cobranças tem sido direto: identificar uma conta inadimplente, iniciar um alto volume de ligações e cartas, e escalar até que o pagamento seja recebido ou a dívida seja baixada como prejuízo.
No complexo ambiente econômico de hoje, esse modelo está fundamentalmente quebrado.
O perigo de tratar inadimplentes iguais
A gestão de cobrança de dívidas tradicional é rígida e transacional. Ela trata um cliente que perdeu um pagamento por um descuido momentâneo da mesma forma que um cliente que enfrenta graves dificuldades financeiras de longo prazo.
Essa estratégia generalizada é ineficiente. Ela desperdiça tempo e recursos valiosos dos seus agentes perseguindo contas de baixo risco, ao mesmo tempo em que afasta clientes de alto risco que poderiam ter pago se tivessem recebido uma solução viável e flexível.
→ Saiba mais: Mensagem de Cobrança para cliente: 7 modelos e como otimizar
Custos crescentes e retornos decrescentes
O modelo de cobrança tradicional, baseado em alto volume de contato e processos manuais, está se tornando insustentável no Brasil, especialmente com o aumento do risco de crédito e do custo da inadimplência.
Em agosto de 2025, o percentual de inadimplência (atrasos superiores a 90 dias) da carteira de crédito total do Sistema Financeiro Nacional (SFN) atingiu 3,9%, um aumento de 0,1 ponto percentual no mês e 0,7 p.p. em doze meses. No crédito livre, que inclui empréstimos e cartões de crédito, a inadimplência é ainda mais alta, alcançando 5,4%.
Para as famílias, a situação é mais grave:
A inadimplência no crédito livre às famílias subiu para 6,8% em agosto, um aumento de 0,3 p.p. no mês.
O custo para o credor também disparou: a taxa média de juros das novas contratações de crédito livre às famílias situou-se em 58,4% ao ano. Esse custo é influenciado, principalmente, pelo aumento na taxa média das operações de cartão de crédito rotativo.
Esse cenário de alto risco e juros elevados cria uma espiral onde o sistema de crédito permanece caro e excludente. A fricção da cobrança tradicional agrava o problema, levando à perda de clientes e ao risco de litígio, o que encarece ainda mais o processo.
Ignorando a Experiência do Cliente (CX) por sua conta e risco
O negócio moderno é construído sobre o relacionamento com o cliente. No entanto, os métodos de cobrança tradicionais são transacionais e muitas vezes hostis.
Análises mostram que a maioria das dívidas em atraso no Brasil é de baixa recorrência, mas alta frequência, com 44% dos débitos não ultrapassando R$ 1.000. As dívidas de até R$ 500 representam 30,55% dos casos. O uso de táticas agressivas para valores baixos destrói qualquer confiança ou lealdade, fazendo com que uma organização recupere uma dívida de R$ 500, mas perca um cliente de longo prazo.
Os principais segmentos de dívida no Brasil são:
Bancos/Cartão de Crédito (27,3%)
Serviços básicos, Utilities (20,8%)
Financeiras (19,5%)
Com a maioria das dívidas concentrada em instituições financeiras (66,37% do total), a abordagem de cobrança deve ser estratégica e focada na retenção.
Erros comuns (e caros) na gestão de recuperação de dívidas
Para CFOs e líderes de BPO que visam melhorar as taxas de recuperação, o primeiro passo é identificar os erros críticos que prejudicam a maioria das operações. Com base na experiência de especialistas de mercado, os erros mais comuns não são apenas sobre ferramentas, mas sobre estratégia:
Erro 1: Segmentação Inadequada e Esforços Mal Direcionados
Muitos departamentos de cobrança falham em priorizar contas estrategicamente. O primeiro erro é não fazer uma segmentação adequada, que vá além de simplesmente separar dívidas por saldo ou dias de atraso.
O erro subsequente é ainda mais caro: não direcionar esforços diferentes, com canais e comunicações distintas, para cada segmento. Um cliente de alto valor com um atraso recente não pode receber a mesma régua de cobrança agressiva que um devedor crônico.
Uma operação sofisticada segmenta para distinguir entre um cliente que "não pode pagar" (um problema de liquidez) e um que "não vai pagar" (uma disputa de serviço ou intenção fraudulenta), aplicando a abordagem correta para cada um.
Erro 2: Abordagem Incorreta por Tempo de Atraso
Este é talvez o erro mais crítico no gerenciamento de cobrança de dívidas. A idade da dívida é o maior previsor de não pagamento. A cada dia que uma fatura não é paga, a probabilidade de cobrá-la integralmente cai. No Brasil, a alta da inadimplência tem sido impulsionada por dívidas com atraso entre três e quatro anos, que representam 34,46% do total.
Muitas empresas caem em dois extremos. Algumas ainda são reativas, esperando 30, 60 ou 90 dias antes de iniciar esforços sérios. Nesse ponto, a dívida está antiga e o cliente já criou um padrão de não pagamento.
No entanto, o erro oposto é igualmente prejudicial: a maioria das empresas que faz cobrança preventiva o faz com volume exagerado, irritando bons pagadores com lembretes desnecessários e desperdiçando recursos. O desafio não é ser preventivo, mas ser preditivo e preciso, aplicando a abordagem correta para o tempo de atraso de cada segmento.
Erro 3: A "Loteria" Operacional e a Perda de Oportunidade
Em operações de cobrança tradicionais, o desempenho da equipe é muito heterogêneo. É comum que um pequeno percentual da equipe (cerca de 25% dos operadores "bons") gere a maior parte dos resultados, enquanto os 75% restantes apresentam performance mediana ou ruim.
Isso cria uma enorme perda de oportunidade. Cada contato feito por um operador de baixo desempenho é uma chance de recuperação perdida. Isso significa que o resultado da carteira depende da "sorte” de qual operador atendeu a ligação, e não de uma estratégia consistente e escalável.
Como fazer a gestão de cobrança de forma eficiente e estratégica
O primeiro passo antes de implementar tecnologia avançada para fazer o gerenciamento de cobrança de clientes é otimizar a estratégia subjacente. Uma estrutura eficiente para o gerenciamento de dívidas é construída sobre três pilares: priorização, personalização e processo.
Pilar 1: Da segmentação Reativa para a Proativa
Pare de tratar todas as contas da mesma forma. Uma estratégia moderna começa com a segmentação baseada em dados.
Priorizar contas: use uma abordagem sistemática para priorizar contas com base em uma combinação de fatores, incluindo o saldo, a idade da dívida e o histórico de pagamento e perfil de risco do cliente.
Engajamento proativo: o objetivo é passar de acompanhamentos reativos para o engajamento proativo. Use dados para identificar contas em risco antes que se tornem inadimplentes e ofereça assistência, como um lembrete ou um plano de pagamento com um clique.
Pilar 2: O poder da personalização e flexibilidade
A flexibilidade é sua ferramenta mais poderosa para a recuperação. Soluções como o Serasa Limpa Nome já provaram que a renegociação é vital, com mais de R$ 12,1 bilhões em descontos concedidos em agosto de 2025 e um valor médio dos acordos fechados de R$ 757.
Oferecer opções de pagamento flexíveis: esse alto volume de acordos demonstra que o consumidor está disposto a pagar quando há condições negociadas. Oferecer planos de pagamento personalizados, um período de carência temporário, ou até mesmo acordos negociados (distintos do acordo formal de dívida) pode ser a chave para recuperar uma parte significativa da dívida e manter um relacionamento positivo com o cliente.
Personalizar a comunicação: adapte sua mensagem ao indivíduo. Um lembrete automático para um cliente de longa data deve ser empático e útil, não ameaçador. Essa abordagem personalizada promove a confiança e aumenta a probabilidade de cooperação.
Pilar 3: Uma abordagem sistemática e omnichannel
Consistência e clareza são essenciais. Você deve estabelecer um cronograma de acompanhamento sistemático que defina "o quê, quando e como" de sua comunicação.
Estabelecer um cronograma claro: implemente uma linha do tempo de acompanhamento estruturada que vá de lembretes gentis e automatizados para uma comunicação pessoal mais direta e, se necessário, para uma escalada formal.
Utilizar comunicação omnichannel: não dependa apenas de uma central de atendimento. Engaje os clientes nas plataformas que eles preferem, incluindo e-mail, SMS e WhatsApp. Isso garante que sua mensagem seja recebida e oferece aos clientes uma maneira mais fácil e menos conflituosa de resolver suas dívidas.
O uso da IA na gestão de cobrança de dívidas
A estrutura estratégica acima é o "o quê", e a Inteligência Artificial é o "como".
Com o volume massivo de dados (milhões de contas, bilhões de pontos de dados, inúmeras interações) é impossível para humanos gerenciarem eficazmente com planilhas e software legado. A IA é a ferramenta capaz de entregar verdadeira personalização, priorização e eficiência em escala.
O business case é esmagador. De acordo com uma pesquisa da McKinsey, organizações que implementam capacidades avançadas de IA na assistência ao cliente e cobranças podem alcançar:
Até 40% de redução nas despesas operacionais
Uma melhoria de 10% na recuperação de dívidas
Até 30% de aumento nos índices de satisfação do cliente
A IA transforma seu sistema de gestão de cobranças de uma operação manual em um motor inteligente, automatizado e preditivo. Aqui estão os três casos de uso mais poderosos.
1# Caso de uso: IA como impulsionador de desempenho (Back-Office)
Os registros de chamadas e chats da sua organização são uma mina de ouro de dados inexplorados. Humanos só podem revisar manualmente uma pequena amostra dessas interações, enquanto a IA pode analisar 100% delas.
O que faz: a IA analisa transcrições de chamadas e interações de chat para identificar as causas raiz da inadimplência (por exemplo, "o cliente está confuso com a fatura" vs. "o cliente perdeu o emprego"). Ela também identifica quais comportamentos de agentes humanos, scripts e ofertas levam a pagamentos bem-sucedidos e quais levam a reclamações.
O impacto: você obtém uma visão de 360 graus e em tempo real da eficácia de sua operação. Você pode identificar lacunas de conformidade instantaneamente, implementar treinamento personalizado para agentes humanos e refinar continuamente sua estratégia com base em dados, e não em suposições.
2# Caso de uso: O copiloto de IA (suporte ao agente humano em tempo real)
Isso não substitui humanos, ela aumenta a sua produtividade. A IA pode atuar como um "copiloto ao vivo" para seus agentes humanos durante as conversas com os clientes.
O que faz: enquanto o funcionário fala com um cliente, a IA pode fornecer suporte em tempo real. Ela pode resumir instantaneamente o histórico completo do cliente , avaliar o estado emocional do cliente (por exemplo, "irritado," "confuso"), e sugerir scripting empático e em conformidade. Mais crucialmente, pode recomendar a próxima melhor ação ou o plano de pagamento específico que tem a maior probabilidade de sucesso para o perfil único daquele cliente.
O impacto: isso aumenta a produtividade do agente humano em uma estimativa de 14%. Os agentes gastam menos tempo em pesquisa e mais tempo resolvendo problemas. Isso leva a tempos de chamada mais curtos, taxas de recuperação mais altas e uma redução massiva em erros de conformidade.
→ Leia também: Agentes de IA de Cobrança vs. Atendentes Humanos: A Comparação Definitiva de Desempenho
3# Caso de uso: O agente de IA 24/7 (automação e autoatendimento)
Muitos clientes preferem não falar com um humano sobre suas dificuldades financeiras devido a sentimentos de estresse ou vergonha.
O que faz: os agentes de IA podem fornecer suporte 24/7, semelhante ao humano e empático. Eles podem autenticar clientes com segurança, responder a perguntas sobre o saldo e, o mais importante, negociar e configurar planos de pagamento personalizados, tudo sem intervenção humana.
O impacto: este canal simples e de baixo atrito lida com a maioria das interações rotineiras, liberando seus agentes humanos qualificados para se concentrarem em casos complexos, de alto valor ou de alta emoção. Isso reduz os custos operacionais ao mesmo tempo em que melhora a experiência do cliente.
Um exemplo de Gestão de Recuperação de Dívidas com agentes de IA
Um exemplo poderoso e real dessa abordagem impulsionada por IA é como a empresa B2B2C Mobi2buy aprimorou a cobrança de dívidas para uma das maiores empresas de telecomunicações (Telco) da LATAM.
A empresa precisava automatizar e escalar seus serviços de pagamento de dívidas, mas suas soluções existentes (chatbots simples) falhavam em fornecer conversas hiperpersonalizadas e eficazes no WhatsApp que atendessem às necessidades dos clientes.
Ao buscar uma solução, a Mobi2buy se associou à Moveo.AI para implantar agentes de IA orientados a objetivos e otimizados para o português Brasil. Esses agentes usam recursos avançados de broadcast para engajar proativamente clientes pós-pagos no WhatsApp com uma combinação de empatia e profissionalismo.
O fluxo: o processo do agente de IA é um modelo claro de recuperação eficiente e automatizada:
Informa: o agente contata proativamente os clientes, notificando-os sobre seu saldo pendente.
Negocia: o agente é projetado para negociar e reestruturar a dívida de forma eficiente, oferecendo soluções personalizadas como descontos (por exemplo, "Um desconto de até 90% foi oferecido...").
Coleta: assim que o cliente reconhece a dívida, o agente fornece um link de pagamento direto (como um código PIX) para liquidar o saldo imediatamente.
O impacto nas taxas de recuperação foi significativo. Os novos agentes de IA provaram ser 2x mais eficazes na cobrança de dívidas em comparação com os chatbots tradicionais. Essa solução agora gerencia mais de 200 mil conversas por mês, levando com sucesso a 51 mil clientes pagando suas dívidas mensalmente.
O futuro da gestão de cobranças está na saída do modelo reativo para uma função estratégica
Por muito tempo, a gestão de cobranças foi tratada como uma tarefa reativa de back-office, desconectada do negócio principal. No clima econômico atual, essa visão não é mais sustentável. O futuro da recuperação de dívidas é orientado por dados, empático e ágil.
Ao alavancar um sistema de gestão de cobranças inteligente e alimentado por IA, você pode finalmente equilibrar as quatro prioridades críticas de uma função de cobrança moderna:
Gerenciar o valor em risco (reduzindo o risco financeiro)
Minimizar o custo (impulsionando a eficiência operacional)
Criar uma experiência positiva para o cliente (mantendo clientes e o valor da marca)
Aderir às diretrizes regulatórias (garantindo 100% de conformidade)
Organizações que acertarem nisso não apenas recuperarão dívidas de forma mais rápida e eficiente, elas fortalecerão a confiança do cliente, reduzirão o risco regulatório e construirão uma base financeira mais resiliente em um mercado incerto.