Agentes autônomos de voz e texto atingem taxa de recuperação de 48%, superando média histórica de 44% dos operadores humanos. Agentes foram treinados com base nas ligações realizadas para clientes e materiais de capacitação usados pelas equipes humanas

O banco BV, uma das maiores instituições financeiras do país e especialista em crédito, conquistou ganhos operacionais e de eficiência com o uso de agentes autônomos de inteligência artificial na recuperação de crédito. A taxa de recuperação com os agentes de IA utilizados na cobrança de dívidas com atraso até 15 dias atingiu 48%, acima da média histórica de 44% obtida por operadores humanos. A expectativa é encerrar o ano com índice de 53%, superando inclusive os 51% alcançados pelos profissionais de melhor desempenho da operação.

O programa Cobrança 5.0 começou há seis meses e utiliza agentes autônomos de IA para conduzir as negociações de dívidas com clientes por voz e texto. Nesse período, o banco ampliou de 10% para 85% a participação da IA na gestão da principal carteira de inadimplência de curto prazo, entre 5 e 15 dias de atraso.

“O Cobrança 5.0 mostra como a IA pode ser aplicada de forma prática para melhorar a experiência do cliente e aumentar a eficiência do negócio. A tecnologia não substitui as pessoas, mas potencializa a operação ao assumir atividades e permitir que nossos especialistas se concentrem nas negociações mais complexas e estratégicas”, afirma Renato Bonetti, vice-presidente de Riscos, Crédito e Cobrança do banco BV.

Após consolidar a atuação nas carteiras de menor atraso, o banco iniciou a expansão da tecnologia para operações mais complexas, com clientes acima de 120 dias de inadimplência. Atualmente, cerca de 5% dessa carteira já é atendida pelos agentes de IA, com a meta de alcançar 50% até o fim do ano. Nessa etapa, a expectativa é dobrar a eficiência operacional em relação ao modelo convencional.

O treinamento dos agentes foi realizado com base nas ligações realizadas para clientes, materiais de capacitação utilizados pelas equipes humanas e dados internos do banco. O resultado é uma solução capaz de conduzir negociações de forma contextualizada, respeitando o perfil e o histórico de cada cliente.

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