Recuperação de crédito: um problema de negócio latente nas instituições, saiba quais são os clientes com maiores chances de se recuperar

Se os índices de inadimplência estão preocupando sua operação de crédito, saiba que já é possível prever a propensão à recuperação da sua base.

A inadimplência faz parte do negócio, é impossível zerá-la sem parar de conceder crédito. Mas é possível otimizar o processo de recuperação, ganhando eficiência e reduzindo atritos com os clientes.

Tradicionalmente, a cobrança é um desafio: múltiplas tentativas, acordos quebrados e perdas recorrentes. 

Agora, com o apoio da Inteligência Artificial, esse cenário muda. Neste post, mostramos como a IA pode transformar a recuperação de crédito e impulsionar seus resultados.

Recuperação de crédito: uma dor de negócio latente

Segundo a CNDL e o SPC Brasil, agosto de 2025 registrou 71,78 milhões de brasileiros negativados. Desse total, a grande maioria (83,95%) era de consumidores que já tinham figurado nas listas de inadimplentes nos últimos 12 meses.

Essa realidade escancara uma dor latente das operações financeiras, a dificuldade de recuperar crédito de forma sustentável. Quando a recuperação é ineficaz, o impacto financeiro é direto: mesmo com provisões, a operação perde fôlego e compromete sua saúde financeira.

Diante desse cenário, identificar quem tem maior propensão à recuperação torna-se essencial. Em vez de aplicar táticas genéricas, como ligações repetitivas e ofertas padronizadas, é preciso investir em estratégias mais inteligentes e personalizadas, capazes de direcionar os esforços para os casos com maior chance de sucesso.

Alguns desafios da área

Como vimos, o alto número de inadimplentes e reincidentes evidencia um problema estrutural: a falta de personalização nas estratégias de recuperação de crédito.

Quando todos os clientes são abordados da mesma forma, sem considerar perfil, histórico ou comportamento, o processo se torna ineficiente, caro e desgastante, tanto para a empresa quanto para o cliente.

A seguir, destacamos alguns dos principais desafios enfrentados pelas instituições ao tentar recuperar crédito.

Processo mais ou menos similar de recuperação para todos

Uma prática comum no mercado é submeter todos os clientes inadimplentes a um processo de recuperação padronizado.

Uma esteira já quase “pronta” de próximas ações sem considerar o contexto em que cada um se encontra. 

Essa abordagem ignora fatores como:

• Perfil financeiro do cliente;
• Capacidade de pagamento;
• Análise das razões que levaram à inadimplência. 

Como resultado, muitos deles são tratados de forma inadequada, o que diminui as chances de recuperação.

Apostar em campanhas iguais para todos os perfis

Depois de colocar todos os devedores na mesma esteira de recuperação, outro erro comum é a implementação de campanhas de recuperação idênticas para todos os perfis de clientes inadimplentes.

Essa falta de personalização na abordagem faz com que muitos não se identifiquem com as ofertas apresentadas, algo que tende a resultar na baixa adesão aos acordos propostos.

Cada cliente possui uma história e um contexto diferente, e é essencial que as campanhas de recuperação reflitam essas particularidades.

Baixa recuperação

Os desafios mencionados anteriormente, como a falta de personalização e a abordagem genérica, levam a um resultado inevitável: a baixa taxa de recuperação de crédito. 

Sem uma estratégia eficaz, as empresas enfrentam dificuldades em converter inadimplentes em adimplentes, o que compromete a saúde financeira da organização ao longo do tempo.

Importância da personalização das estratégias de recuperação

A personalização é a primeira etapa para gerar a descoberta de propensão à recuperação de crédito. Pois esse é um elemento que permite abordagens individualizadas conforme o contexto específico de cada cliente.

E isso aumenta a probabilidade de aceitação de acordos e, consequentemente, de recuperação do crédito. 

Veja, na prática, como isso funciona a partir de alguns estudos de caso: 

Primeiro caso

Imagine que o “cliente A” foi recuperado com uma oferta de acordo para sua dívida. No entanto, ele voltou a se tornar inadimplente pouco tempo depois. 

Isso pode ser um grande indicativo que a oferta inicial não era adequada para sua realidade financeira, resultando em um acordo insustentável.

Segundo caso

Em contraste, o “cliente B” foi recuperado com uma oferta de readequação de parcelas e permaneceu adimplente. 

Isso demonstra como uma estratégia personalizada é a melhor escolha, principalmente com o ajuste das condições do acordo às capacidades financeiras do cliente.

Terceiro caso

Já o “cliente C”, apesar de receber as mesmas condições de readequação aplicadas ao Cliente B, não se tornou adimplente.

Esse caso ajuda a evidenciar a necessidade de uma análise mais profunda do contexto e das razões que levaram à inadimplência. 

Especialmente porque existem diferentes motivos para a inadimplência, como:

• Desemprego;
• Esquecimento;
• Emergências;
• Dificuldades financeiras temporárias. 

Esse exemplo reforça que cada situação exige uma abordagem específica, levando em conta as características individuais e o contexto de cada cliente.

Processo de identificação da propensão à recuperação com IA

É aqui que a IA entra em cena, oferecendo uma capacidade multidimensional para prever quais clientes inadimplentes têm maior probabilidade de retomar o pagamento de suas dívidas.

Em outras palavras, a IA analisa um grande conjunto de dados sobre pessoas que tomaram crédito, se tornaram inadimplentes e posteriormente recuperaram ou não seu crédito.
Esse levantamento permite compreender os padrões comportamentais, financeiros e contextuais que diferenciam quem tende a se recuperar de quem tende a permanecer inadimplente.

Na prática, esse é o ponto de partida para análises mais complexas, que buscam estimar a propensão individual à recuperação e orientar estratégias de cobrança e renegociação mais eficazes. Vejamos como esse processo ocorre:

Análise histórica de indivíduos que tomaram crédito e se tornaram inadimplentes

A análise histórica é o primeiro passo. A IA examina o comportamento passado dos clientes, considerando histórico de crédito, padrões de pagamento e condições econômicas no momento da inadimplência.

Com isso, identifica quais características estavam presentes nos casos em que houve recuperação, criando uma base comparativa robusta.

Segmentação

Com base nessa análise, a IA segmenta os clientes em grupos com características semelhantes, como nível de risco, histórico de recuperação e perfil financeiro.

Essa segmentação permite que as empresas adotem estratégias personalizadas, priorizando clientes com alta propensão à recuperação e aplicando abordagens diferenciadas para os demais.

Análise em larga escala

A principal vantagem da IA é sua capacidade de replicar essas análises em larga escala, aplicando os padrões descobertos a milhares de clientes simultaneamente.

Dessa forma, os algoritmos de machine learning conseguem prever a probabilidade de recuperação de cada cliente, oferecendo às empresas uma visão clara sobre onde concentrar esforços e recursos.

Com todas as informações em mãos, a empresa passa a tomar decisões mais assertivas, equilibrando o custo das ações de cobrança com o potencial real de retorno.

Por que a descoberta da propensão é importante?

Entender a propensão à recuperação transforma o processo de cobrança de uma rotina operacional em uma estratégia de gestão inteligente.

Ao descobrir quais clientes têm maior probabilidade de regularizar suas dívidas, as empresas podem direcionar esforços e recursos de forma eficiente, priorizando os casos com maior potencial de retorno e aplicando abordagens personalizadas que aumentam as chances de sucesso.

Essa visão baseada em dados substitui a tentativa e erro por decisões orientadas por probabilidade, reduzindo custos e aumentando a eficiência do processo de recuperação.

Redução de perdas financeiras e aumento da rentabilidade

A identificação precisa da propensão à recuperação também contribui diretamente para a redução de perdas financeiras e o aumento da rentabilidade.

Ao concentrar ações nos clientes certos, as empresas recuperam uma maior porcentagem do crédito e fortalecem sua sustentabilidade financeira a longo prazo.

Conte com a Matera Insights para otimização da recuperação de crédito

Como vimos, recuperar o crédito é um dos maiores desafios do setor financeiro.

O grande problema não reside apenas em identificar quem deve, mas sim em entender o comportamento individual de cada devedor para oferecer a proposta exata em que ele terá a maior propensão a aceitar e honrar.

É exatamente isso que a Matera Insights entrega.

Nossa solução utiliza inteligência artificial e um motor de decisão avançado para calcular a propensão à recuperação de cada cliente, transformando a cobrança de uma ação massiva em uma estratégia individualizada.

Combinando dados comportamentais, transacionais e contextuais, a Matera Insights cria uma visão 360° do devedor que indica a melhor ação para cada perfil,  seja renegociar, mudar o canal de contato ou ajustar a oferta.

O resultado é mais eficiência, maior taxa de recuperação e fidelização do cliente, reduzindo perdas e fortalecendo a rentabilidade da base de crédito.

Com a nossa solução, a sua instituição passa a abordar o cliente certo, no momento ideal e com a proposta mais eficaz, elevando o padrão da recuperação de crédito para um novo nível de inteligência e precisão. 

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Conclusão

A descoberta da propensão à recuperação de crédito é um desafio constante para empresas que concedem crédito. Mas mostramos, neste conteúdo, o quanto a inteligência artificial oferece uma nova perspectiva mais otimizada a partir da personalização.

Desde a análise histórica de dados até a segmentação de clientes, a IA ajuda a identificar clientes com maior propensão à recuperação, o que otimiza tanto a aplicação de recursos quanto aumenta a rentabilidade da sua empresa.

E nisso a Matera Insights é especialista! Se você deseja saber mais sobre como podemos ajudar sua empresa a transformar a recuperação de crédito, fale com um de nossos especialistas e descubra as vantagens das nossas soluções.