Case: como a automação reduziu 35% da inadimplência

Apresentamos aqui um estudo de caso baseado em uma implementação real de automação de crédito e cobrança em uma empresa do segmento de atacado, com carteira de crédito ativa de R$12 milhões e mais de 800 clientes B2B. O desafio era claro: inadimplência acima de 9%, equipe de cobrança sobrecarregada e análises de crédito que levavam até 3 dias úteis.

O contexto: os desafios antes da automação

A empresa operava com processos fragmentados: a análise de crédito era feita manualmente por dois analistas, usando planilhas consolidadas semanalmente. A cobrança dependia de ligações ativas e não havia régua estruturada. O result: aprovações inconsistentes, demora que gerava perda de vendas e inadimplência crescente.

Indicadores pré-implementação

A solução implementada

A implementação aconteceu em três fases, ao longo de 90 dias:

Fase 1 (Mês 1): Automação da análise de crédito

Foi implementado um motor de crédito integrado aos bureaus Serasa e Boa Vista, com políticas configuradas por segmento de cliente e porte de empresa. Aprovações automáticas para perfis de baixo risco (score acima de 650), revisão manual apenas para faixa intermediária e recusa automática para alto risco.

Fase 2 (Mês 2): Régua de cobrança automatizada

Implementação de régua multicanal: lembrete por WhatsApp 3 dias antes do vencimento, notificação no dia do vencimento, escalonamento por SMS e e-mail nos primeiros 15 dias, ligação automática por robô para valores acima de R$2.000 e escalação para agente humano a partir de D+20.

Fase 3 (Mês 3): Monitoramento contínuo de carteira

Alertas automáticos para deterioração de score de clientes ativos, revisão automática de limites e segmentação dinâmica dos clientes em faixas de risco atualizadas mensalmente.

Resultados após 12 meses

Outros resultados relevantes

• Aprovações cresceram 22%: O motor identificou bons pagadores que eram rejeitados pela análise manual conservadora.
• Equipe de crédito migrou para análise estratégica: Os analistas passaram de análises manuais rotineiras para gestão de políticas e casos excepcionais.
• Custo por análise caiu 68%: De R$47 para R$15 por análise, considerando hora de trabalho do analista.
• NPS de clientes B2B cresceu: A agilidade na aprovação foi percebida positivamente pelos clientes, que antes reclamavam da demora.

Análise do ROI em 12 meses

Aprendizados e recomendações

• A fase de monitoramento contínuo (Fase 3) foi a que mais surpreendeu positivamente — o alerta preventivo atuou antes de vários inadimplementos.
• A calibragem inicial das políticas levou 2 meses para atingir equilíbrio entre aprovação e risco. Não esperem resultados perfeitos desde o primeiro mês.
• O treinamento da equipe sobre como usar os novos dados foi essencial para o sucesso.

"A automação não substituiu nossa equipe — transformou o que ela faz. De operacional para estratégico."