Qualquer empresa que lida com cobrança de dívidas precisa conhecer a fundo os perfis que compõem a sua lista de devedores e o valor que deve ser recuperado de cada um, para poder definir estratégias que permitam atingir os objetivos definidos no menor tempo possível e com o melhor resultado.
As dívidas diferem entre si devido a diversos parâmetros, incluindo o valor, ou seja, o valor recuperável de cada uma. Em uma lista de posições de dívida encontraremos algumas que se referem a valores recuperáveis muito elevados e outras cuja dívida tem valores mais modestos.
Em uma campanha de Cobrança Telefônica, os devedores são contatados aleatoriamente sem considerar o valor económico recuperável associado a cada um deles. Por exemplo, em um segmento de 10 devedores com probabilidade de recuperação de crédito semelhante, poderíamos ter seis dívidas de € 3.000, com valor recuperável esperado de € 800 cada, e quatro dívidas de € 2.000, com valor recuperável esperado de € 1.800. A melhor maneira de gerir estes créditos é avaliar em conjunto com a probabilidade de recuperação, o valor esperado, e assim priorizar a dívida com maior probabilidade de recuperação, mas também com maior valor esperado.
Conhecer antecipadamente o montante recuperável de cada posição torna-se assim essencial para implementar uma estratégia de recuperação que permita reduzir tempo, custos e maximizar o valor recuperado.
Como é possível prever o valor recuperável de cada crédito?
Graças à Inteligência Artificial, é possível desenvolver modelos de valor capazes de prever o valor esperado de cada posição em termos econômicos. Desta forma, as empresas de recuperação de crédito conseguem prever o valor recuperável de cada devedor, o valor total esperado de cada carteira de dívida e o tempo necessário para recuperar cada crédito; expandindo muito o leque de possíveis estratégias data driven para escolher aquela que melhor se adapta ao alcance dos objetivos de negócios corporativos.