Como reduzir a inadimplência com dados que a empresa já tem, e não olha

A informação que anteciparia o atraso já está dentro da empresa. O cliente que vai atrasar usa menos o produto, muda o padrão de chamados ao suporte e paga com um ou dois dias de atraso antes de deixar de pagar. O financeiro não vê nada disso porque cada sinal mora num sistema diferente.

“Inadimplência é um sinal que chega atrasado. Queda de uso, mudança no padrão de suporte e um pequeno atraso aparecem semanas antes da fatura vencida. Quem lê esses sinais cobra antes, e cobra menos”, afirma Carlos Guerra Jr., CEO da OmniAI.

A saída não é comprar um modelo de crédito. É fazer o dado chegar ao caixa. No modelo de gestão por IA da OmniAI, o princípio de Möbius faz a informação de uso e atendimento circular até o financeiro, e um Núcleo de IA Central Personalizado coordena agentes autônomos especializados, entre eles o de recuperação de crédito, que parte do cliente e não da fatura.

“Financeiro preditivo não é um modelo de crédito, é a consequência do fluxo contínuo: o dado do cliente chega ao caixa antes de o problema chegar. É assim que a cobrança devolve R$ 2,3 milhões por trimestre nas operações que rodam na plataforma”, diz o executivo.

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Segundo a empresa, as operações nesse desenho registram 87% de ganho de velocidade de resposta e 94% de automação. Para o gestor, o efeito aparece em duas linhas: a provisão cai porque o risco é lido antes, e o custo de cobrança cai porque a abordagem chega no momento certo, sem desgastar o cliente.