Estratégias Digitais e Omnicanalidade na Recuperação de Crédito: Desafios e Oportunidades para Instituições Financeiras

Flávia de Moraes Barbosa; Daniel de Souza Valotto

DOI: 10.22167/2675-6528-202602907

Artigo derivado de Trabalho de Conclusão de Curso (TCC), com conteúdo baseado no trabalho original do aluno e adaptado ao formato editorial da Revista E&S com apoio da ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege para síntese e organização textual.

Resumo

A pesquisa analisou como estratégias digitais baseadas na omnicanalidade podem aumentar a eficiência da recuperação de crédito em instituições financeiras. O objetivo foi analisar como a aplicação de estratégias digitais baseadas em omnicanalidade pode contribuir para o aumento da eficiência dos processos de recuperação de crédito em instituições financeiras. Com abordagem qualitativa, exploratória e descritiva, o estudo utilizou entrevistas com profissionais de cinco empresas brasileiras do setor, selecionadas por conveniência. Examinaram-se os processos anteriores à adoção da omnicanalidade, as tecnologias empregadas, a integração entre canais e os desafios de implementação. Os resultados indicaram que, previamente, a cobrança era centrada em contatos telefônicos, com baixa integração de dados e interações fragmentadas. A implementação da omnicanalidade, com apoio de ferramentas como CRM, automação de mensagens, portais digitais, chatbots e inteligência artificial, possibilitou maior integração entre canais como voz, WhatsApp, SMS e e-mail. Isso ampliou a visibilidade da jornada do cliente e aprimorou a gestão das interações. Observou-se aumento nas taxas de recuperação de crédito, redução de custos operacionais, maior adesão às negociações digitais e melhora na experiência do cliente. Concluiu-se que a omnicanalidade é estratégica para a transformação digital da cobrança, ao integrar dados e canais e permitir maior eficiência e personalização. Contudo, persistem desafios tecnológicos, regulatórios e de segurança da informação, além da necessidade de equilibrar automação e experiência do cliente.

Palavras-chave: CRM; Experiência do cliente; Transformação digital.

1. Introdução

O cenário econômico atual no Brasil tem sido marcado por um aumento significativo da inadimplência e pela democratização do acesso ao crédito, o que impõe desafios consideráveis às instituições financeiras na gestão e recuperação de créditos concedidos (Sebben, 2020). Dados recentes da Serasa Experian (2025) indicam que o país atravessa um dos períodos mais críticos de inadimplência de sua história. Em setembro de 2025, aproximadamente 30,5% das famílias brasileiras apresentavam contas em atraso, registrando o maior índice desde 2010. Dentre elas, 13% declaravam não ter condições de quitar suas dívidas, e cerca de 48% permaneciam inadimplentes por mais de noventa dias. O impacto generalizado do endividamento também se reflete no meio empresarial, com cerca de oito milhões de empresas registradas como inadimplentes em julho de 2025.

Além dos fatores econômicos, a cultura de consumo e o uso crescente do crédito contribuem para o comprometimento excessivo da renda e o agravamento do endividamento das famílias. O consumismo, aliado ao uso inadequado do crédito e à insuficiência de educação financeira, pode intensificar situações de superendividamento, especialmente quando o consumo ultrapassa a capacidade financeira do indivíduo (Tuma; Oliveira, 2023). Esse contexto reforça a necessidade premente de estratégias mais eficientes e inovadoras para a recuperação de crédito.

Nesse panorama, a integração de diferentes pontos de contato com o cliente, aliada ao uso de tecnologias digitais, emerge como um caminho para criar uma jornada mais fluida e personalizada. Essa abordagem favorece a experiência do consumidor e aumenta a efetividade das interações (Kotler, 2017; Kartajaya & Setiawan, 2021). A transformação digital, conforme Vial (2019), transcende a mera aquisição de tecnologias, abrangendo mudanças nos processos, estruturas organizacionais e nas formas de criação de valor e relacionamento com o cliente.

Tradicionalmente, a recuperação de crédito concentrava-se em ligações telefônicas, mensagens de texto e e-mails, com forte dependência de atividades manuais e intervenção humana. Esse modelo resultava em canais que operavam de forma isolada, gerando fragmentação das informações, repetição de contatos, baixa visibilidade do histórico das negociações e pouca personalização da abordagem. A simples disponibilização de múltiplos canais não garante uma experiência integrada, pois a gestão omnicanal pressupõe a administração sinérgica dos canais e pontos de contato, considerando suas interações ao longo da jornada do cliente (Verhoef, Kannan e Inman, 2015).

No contexto das instituições financeiras, tais limitações dificultam o acompanhamento integral da jornada de negociação e podem comprometer a continuidade e a efetividade das interações. A pandemia de COVID-19 intensificou a necessidade de digitalização desses processos, acelerando tendências tecnológicas e provocando mudanças nas estratégias empresariais (Amankwah-Amoah et al., 2021). Isso estimulou a implementação de portais de autonegociação, aplicativos de mensagens, agentes digitais e ferramentas de automação, evidenciando que a gestão de contas a receber exige um modelo inovador, com automação de processos, uso de dados e foco na experiência do cliente, para aumentar a efetividade da recuperação de crédito (Bono et al., 2023; Cândido, 2026).

Diante da complexidade do cenário e da lacuna na integração e personalização da cobrança tradicional, torna-se essencial investir em inovação, inteligência artificial, omnicanalidade, automação, experiência do usuário e qualificação das equipes, garantindo a conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados (Bono et al., 2023; Cândido, 2026). A aplicação de tecnologias e a diversificação dos canais de contato são fatores cruciais para ampliar as possibilidades de negociação e, consequentemente, aumentar as taxas de recuperação de crédito. A automação de tarefas repetitivas, como o envio de lembretes e a geração de relatórios, contribui para a eficiência operacional e permite que os profissionais direcionem seus esforços para atividades de maior valor agregado, como a negociação de dívidas e o relacionamento com os clientes (Laudon; Laudon, 2020). A partir do exposto, o objetivo deste trabalho foi analisar como a aplicação de estratégias digitais baseadas em omnicanalidade pode contribuir para o aumento da eficiência dos processos de recuperação de crédito em instituições financeiras.

2. Material e Métodos

O presente estudo adotou uma abordagem predominantemente qualitativa, com o apoio de dados quantitativos descritivos, para analisar as estratégias empregadas na recuperação de crédito por meio de práticas digitais e de omnicanalidade. O objetivo metodológico foi descrever e interpretar a implementação dessas estratégias em instituições financeiras e empresas especializadas, bem como compreender a influência da inovação tecnológica na eficiência dos processos de cobrança e na interação com clientes inadimplentes.

O componente qualitativo da pesquisa concentrou-se na interpretação das percepções, experiências e práticas relatadas pelos especialistas entrevistados. O componente quantitativo, por sua vez, restringiu-se à sistematização das respostas às questões fechadas e à caracterização dos participantes e dos casos, sem finalidade de inferência estatística ou generalização dos resultados para o setor financeiro.

Quanto ao delineamento, realizou-se um estudo de casos múltiplos, de caráter descritivo e exploratório. Essa abordagem foi considerada adequada para investigar fenômenos contemporâneos em seus contextos reais, especialmente quando os limites entre o fenômeno estudado e o ambiente organizacional não são claramente definidos (Yin, 2018). Cada uma das cinco organizações selecionadas constituiu um caso distinto.

As unidades de análise foram as empresas e seus processos organizacionais de recuperação de crédito, enquanto as unidades de observação corresponderam aos profissionais entrevistados, suas percepções e as informações fornecidas sobre as práticas adotadas. A lógica de casos múltiplos permitiu examinar cada organização em seu contexto e, posteriormente, comparar os casos para identificar padrões e divergências (Yin, 2018).

A seleção dos casos foi intencional e orientada por critérios específicos, não se tratando de amostragem probabilística. Foram incluídas organizações que atuavam diretamente na concessão ou recuperação de crédito, possuíam operações relacionadas a carteiras do setor financeiro e apresentavam experiência na adoção de estratégias digitais de cobrança.

As empresas selecionadas estavam localizadas em São Paulo (SP), Bauru (SP) ou Curitiba (PR), e disponibilizaram profissionais com conhecimento direto sobre o fenômeno investigado. A escolha buscou contemplar organizações com características distintas de porte, localização, tempo de atuação e segmento, favorecendo a comparação entre os casos estudados.

Participaram da pesquisa sete especialistas vinculados às cinco empresas investigadas. Todos possuíam experiência em gestão de carteiras inadimplentes, negociação de débitos ou implantação de soluções tecnológicas de cobrança, com tempo de atuação em recuperação de crédito variando entre dez e 25 anos, sendo pelo menos cinco anos dedicados a estratégias digitais.

Os participantes atuavam com carteiras bancárias, e a maioria possuía experiência em operações de recuperação de crédito de pessoas físicas. Alguns também apresentavam experiência com carteiras de pessoas jurídicas e de varejo, incluindo financiamentos e cartões de crédito, o que demonstra a diversidade de atuação dos profissionais.

Para a coleta de dados, realizaram-se entrevistas semiestruturadas, que proporcionaram flexibilidade e aprofundamento nas respostas. Esse formato permitiu captar informações objetivas, bem como percepções e experiências dos especialistas sobre as práticas de recuperação de crédito digital (Kvale & Brinkmann, 2015).

O roteiro de entrevista foi fundamentado nos princípios metodológicos de Creswell (2014) e estruturado com oito perguntas. As questões abordaram aspectos como transformação digital, omnicanalidade, experiência do cliente, integração entre canais, uso de tecnologias digitais, eficiência dos processos e tendências futuras, com base em estudos de Verhoef, Kannan e Inman (2015), Lemon e Verhoef (2016), Laudon e Laudon (2022), Turban et al. (2018) e Kotler, Kartajaya e Setiawan (2021).

As perguntas foram estruturadas em formatos aberto e fechado. As questões abertas permitiram aos participantes expor suas experiências, percepções e exemplos relacionados à aplicação de estratégias digitais na recuperação de crédito, enquanto as fechadas caracterizaram o perfil profissional, tempo de experiência, tipos de carteira e uso de ferramentas digitais.

As entrevistas foram conduzidas individualmente, por meio da plataforma Microsoft Teams ou presencialmente, conforme a disponibilidade dos participantes. Cada entrevista teve duração aproximada de 20 a 30 minutos. As respostas foram registradas por meio de anotações realizadas pelos pesquisadores, respeitando-se o fluxo da conversa.

Após cada entrevista, as anotações foram organizadas por caso e por questão do roteiro, mantendo o vínculo entre as evidências, os participantes e as organizações. Antes das entrevistas, os participantes foram contatados eletronicamente e informados sobre os objetivos da pesquisa, sua finalidade acadêmica, a forma de utilização das informações e as medidas de confidencialidade adotadas.

A participação ocorreu de forma voluntária, sem obrigação ou incentivo financeiro. Antes da coleta, os participantes receberam e aceitaram o Termo de Consentimento Livre e Esclarecido (TCLE). Adotaram-se medidas para preservar a confidencialidade e o anonimato, identificando as organizações por denominações fictícias (Empresas A, B, C, D e E) e omitindo nomes e cargos específicos.

A análise dos dados foi realizada em duas etapas complementares: análise intracasos e análise entre casos. Na primeira, as evidências de cada empresa foram examinadas separadamente, considerando seu contexto e práticas digitais. Na segunda, os cinco casos foram comparados sistematicamente para identificar padrões recorrentes e práticas específicas (Yin, 2018).

Para o tratamento das respostas abertas, utilizou-se a análise de conteúdo, técnica que permite organizar, interpretar e atribuir significado às comunicações de forma sistemática (Bardin, 2016). O processo compreendeu três fases: pré-análise, exploração do material com codificação e classificação das respostas, e tratamento dos resultados com inferência e interpretação.

As unidades de registro foram constituídas por trechos das respostas relacionados aos objetivos da pesquisa. As categorias analíticas foram definidas a partir dos objetivos do estudo e ajustadas durante a leitura do material, incluindo transformação digital, integração de canais, automação, inteligência artificial, experiência do usuário, desafios tecnológicos, proteção de dados e oportunidades de aprimoramento.

Para cada categoria, elaborou-se uma matriz comparativa contendo as evidências identificadas nas empresas. As respostas às perguntas fechadas foram submetidas à estatística descritiva simples, mediante frequências absolutas e relativas, para caracterizar os participantes e complementar a interpretação qualitativa, sem finalidade de inferência estatística.

Na interpretação final, articularam-se três fontes: as evidências de cada caso, a comparação entre os casos e o referencial teórico. Essa triangulação analítica buscou verificar a coerência das interpretações com os relatos obtidos e com os conceitos discutidos na literatura, representando as percepções dos participantes sobre as práticas organizacionais.

No levantamento bibliográfico e na organização inicial das informações, empregaram-se ferramentas de inteligência artificial, como o ChatGPT, para apoiar a identificação de palavras-chave, a localização inicial de referências e a estruturação preliminar dos temas. Essas ferramentas não foram utilizadas como fontes de dados ou evidências científicas, e os conteúdos gerados foram analisados criticamente pelos pesquisadores.

Na etapa de análise, os recursos de inteligência artificial foram utilizados apenas como apoio à organização e revisão textual, sem realizar autonomamente a codificação, categorização ou interpretação das entrevistas. As decisões analíticas permaneceram sob a responsabilidade dos pesquisadores, e nenhum dado que pudesse identificar os participantes ou as organizações foi inserido em ferramentas públicas de inteligência artificial.

O presente estudo adotou uma abordagem predominantemente qualitativa, com o apoio de dados quantitativos descritivos, para analisar as estratégias empregadas na recuperação de crédito por meio de práticas digitais e de omnicanalidade. O objetivo metodológico foi descrever e interpretar a implementação dessas estratégias em instituições financeiras e empresas especializadas, bem como compreender a influência da inovação tecnológica na eficiência dos processos de cobrança e na interação com clientes inadimplentes.

O componente qualitativo da pesquisa concentrou-se na interpretação das percepções, experiências e práticas relatadas pelos especialistas entrevistados. O componente quantitativo, por sua vez, restringiu-se à sistematização das respostas às questões fechadas e à caracterização dos participantes e dos casos, sem finalidade de inferência estatística ou generalização dos resultados para o setor financeiro.

Quanto ao delineamento, realizou-se um estudo de casos múltiplos, de caráter descritivo e exploratório. Essa abordagem foi considerada adequada para investigar fenômenos contemporâneos em seus contextos reais, especialmente quando os limites entre o fenômeno estudado e o ambiente organizacional não são claramente definidos (Yin, 2018). Cada uma das cinco organizações selecionadas constituiu um caso distinto.

As unidades de análise foram as empresas e seus processos organizacionais de recuperação de crédito, enquanto as unidades de observação corresponderam aos profissionais entrevistados, suas percepções e as informações fornecidas sobre as práticas adotadas. A lógica de casos múltiplos permitiu examinar cada organização em seu contexto e, posteriormente, comparar os casos para identificar padrões e divergências (Yin, 2018).

A seleção dos casos foi intencional e orientada por critérios específicos, não se tratando de amostragem probabilística. Foram incluídas organizações que atuavam diretamente na concessão ou recuperação de crédito, possuíam operações relacionadas a carteiras do setor financeiro e apresentavam experiência na adoção de estratégias digitais de cobrança.

As empresas selecionadas estavam localizadas em São Paulo (SP), Bauru (SP) ou Curitiba (PR), e disponibilizaram profissionais com conhecimento direto sobre o fenômeno investigado. A escolha buscou contemplar organizações com características distintas de porte, localização, tempo de atuação e segmento, favorecendo a comparação entre os casos estudados.

Participaram da pesquisa sete especialistas vinculados às cinco empresas investigadas. Todos possuíam experiência em gestão de carteiras inadimplentes, negociação de débitos ou implantação de soluções tecnológicas de cobrança, com tempo de atuação em recuperação de crédito variando entre dez e 25 anos, sendo pelo menos cinco anos dedicados a estratégias digitais.

Os participantes atuavam com carteiras bancárias, e a maioria possuía experiência em operações de recuperação de crédito de pessoas físicas; quatro também apresentavam experiência com carteiras de pessoas jurídicas; e três relataram atuação em carteiras de varejo, incluindo financiamentos, cartões de crédito e outros produtos financeiros.

Para a coleta de dados, realizaram-se entrevistas semiestruturadas, que proporcionaram flexibilidade e aprofundamento nas respostas. Esse formato permitiu captar informações objetivas, bem como percepções e experiências dos especialistas sobre as práticas de recuperação de crédito digital (Kvale & Brinkmann, 2015).

O roteiro de entrevista foi fundamentado nos princípios metodológicos de Creswell (2014) e estruturado com oito perguntas. As questões abordaram aspectos como transformação digital, omnicanalidade, experiência do cliente, integração entre canais, uso de tecnologias digitais, eficiência dos processos e tendências futuras, com base em estudos de Verhoef, Kannan e Inman (2015), Lemon e Verhoef (2016), Laudon e Laudon (2022), Turban et al. (2018) e Kotler, Kartajaya e Setiawan (2021).

As perguntas foram estruturadas em formatos aberto e fechado. As questões abertas permitiram aos participantes expor suas experiências, percepções e exemplos relacionados à aplicação de estratégias digitais na recuperação de crédito, enquanto as fechadas caracterizaram o perfil profissional, tempo de experiência, tipos de carteira e uso de ferramentas digitais.

As entrevistas foram conduzidas individualmente, por meio da plataforma Microsoft Teams ou presencialmente, conforme a disponibilidade dos participantes. Cada entrevista teve duração aproximada de 20 a 30 minutos. As respostas foram registradas por meio de anotações realizadas pelos pesquisadores, respeitando-se o fluxo da conversa.

Após cada entrevista, as anotações foram organizadas por caso e por questão do roteiro, mantendo o vínculo entre as evidências, os participantes e as organizações. Antes das entrevistas, os participantes foram contatados eletronicamente e informados sobre os objetivos da pesquisa, sua finalidade acadêmica, a forma de utilização das informações e as medidas de confidencialidade adotadas.

A participação ocorreu de forma voluntária, sem obrigação ou incentivo financeiro. Antes da coleta, os participantes receberam e aceitaram o Termo de Consentimento Livre e Esclarecido (TCLE). Adotaram-se medidas para preservar a confidencialidade e o anonimato, identificando as organizações por denominações fictícias (Empresas A, B, C, D e E) e omitindo nomes e cargos específicos.

A análise dos dados foi realizada em duas etapas complementares: análise intracasos e análise entre casos. Na primeira, as evidências de cada empresa foram examinadas separadamente, considerando seu contexto e práticas digitais. Na segunda, os cinco casos foram comparados sistematicamente para identificar padrões recorrentes e práticas específicas (Yin, 2018).

Para o tratamento das respostas abertas, utilizou-se a análise de conteúdo, técnica que permite organizar, interpretar e atribuir significado às comunicações de forma sistemática (Bardin, 2016). O processo compreendeu três fases: pré-análise, exploração do material com codificação e classificação das respostas, e tratamento dos resultados com inferência e interpretação.

As unidades de registro foram constituídas por trechos das respostas relacionados aos objetivos da pesquisa. As categorias analíticas foram definidas a partir dos objetivos do estudo e ajustadas durante a leitura do material, incluindo transformação digital, integração de canais, automação, inteligência artificial, experiência do usuário, desafios tecnológicos, proteção de dados e oportunidades de aprimoramento.

Para cada categoria, elaborou-se uma matriz comparativa contendo as evidências identificadas nas empresas. As respostas às perguntas fechadas foram submetidas à estatística descritiva simples, mediante frequências absolutas e relativas, para caracterizar os participantes e complementar a interpretação qualitativa, sem finalidade de inferência estatística.

Na interpretação final, articularam-se três fontes: as evidências de cada caso, a comparação entre os casos e o referencial teórico. Essa triangulação analítica buscou verificar a coerência das interpretações com os relatos obtidos e com os conceitos discutidos na literatura, representando as percepções dos participantes sobre as práticas organizacionais.

No levantamento bibliográfico e na organização inicial das informações, empregaram-se ferramentas de inteligência artificial, como o ChatGPT, para apoiar a identificação de palavras-chave, a localização inicial de referências e a estruturação preliminar dos temas. Essas ferramentas não foram utilizadas como fontes de dados ou evidências científicas, e os conteúdos gerados foram analisados criticamente pelos pesquisadores.

Na etapa de análise, os recursos de inteligência artificial foram utilizados apenas como apoio à organização e revisão textual, sem realizar autonomamente a codificação, categorização ou interpretação das entrevistas. As decisões analíticas permaneceram sob a responsabilidade dos pesquisadores, e nenhum dado que pudesse identificar os participantes ou as organizações foi inserido em ferramentas públicas de inteligência artificial.

3. Resultados e Discussão

A análise das estratégias digitais e da omnicanalidade na recuperação de crédito em instituições financeiras revelou uma transição significativa dos modelos tradicionais para abordagens mais integradas e tecnologicamente avançadas. Inicialmente, as operações de cobrança eram predominantemente focadas no canal de voz, com interações fragmentadas e baixa integração de dados, o que limitava a visibilidade da jornada do cliente e a personalização da comunicação. Essa configuração tradicional, observada nas cinco empresas estudadas, dificultava a eficiência e a efetividade dos processos de recuperação de crédito, conforme o problema de pesquisa que motivou este estudo.

O advento da pandemia de COVID-19, em março de 2020, atuou como um catalisador para a aceleração da demanda por interações digitais, impulsionando um avanço notável nas tecnologias empregadas. As empresas foram compelidas a se adaptar rapidamente a esse novo cenário, buscando soluções que permitissem a continuidade das operações e a manutenção do contato com os clientes em um ambiente de trabalho remoto e com restrições de contato físico. Essa mudança forçada destacou a necessidade de uma infraestrutura digital mais robusta e integrada para a gestão de dívidas.

Antes da omnicanalidade: O cenário tradicional da recuperação de crédito

No período anterior à adoção plena das estratégias omnicanal, as empresas A, B, C, D e E caracterizavam-se por processos de recuperação de crédito que dependiam fortemente do contato telefônico. Outros meios digitais eram utilizados de forma pontual e desintegrada, resultando em uma gestão ineficiente das informações e uma experiência do cliente inconsistente. A Empresa A, por exemplo, com 55 anos de atuação no crédito bancário, enfrentava interações fragmentadas e pouca visibilidade da jornada do cliente, o que comprometia a eficácia das negociações de dívidas.

A partir da pandemia, a Empresa A expandiu suas ações para incluir SMS e e-mail, além de criar um portal de autoatendimento, permitindo que os clientes acessassem o site para negociar suas dívidas de forma autônoma. Essa iniciativa reduziu a dependência de operadores humanos e marcou o início de uma maior digitalização. Em meados de 2021, o WhatsApp Business foi incorporado como ferramenta principal de comunicação, utilizando templates padronizados e em conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), o que demonstra uma preocupação crescente com a segurança e a regulamentação dos dados.

Em 2022, a Empresa A introduziu agentes virtuais negociadores baseados em árvores de decisão, ampliando a participação do contato digital, seja por WhatsApp ou voz. Embora essas implementações tenham gerado um aumento na expansão digital, a empresa ainda não possui seus bancos de dados 100% integrados, o que impede uma experiência totalmente unificada. Essa limitação reflete um desafio comum na transformação digital, onde a integração de sistemas legados com novas tecnologias é um processo complexo e contínuo, como apontado por Vial (2019).

A Empresa B, uma instituição financeira de grande porte com 25 anos de atuação, também dependia de chamadas telefônicas e e-mails esporádicos, resultando em baixa recorrência de contato e dificuldade em mensurar o histórico completo da jornada do cliente. A pandemia impulsionou investimentos em tecnologia, levando à implementação de ferramentas de automação de mensagens via SMS e WhatsApp entre 2020 e 2024, integradas a um CRM e um orquestrador com análises de BI para priorização de clientes. A empresa iniciou, em 2025, um projeto ambicioso para integrar todos os seus bancos de dados, visando uma abordagem 100% omnicanal até o final de 2026, evidenciando um compromisso com a maturidade digital.

A Empresa C, de médio porte e com 28 anos de experiência, utilizava canais digitais de forma limitada, com comunicação dependente de agentes humanos, o que gerava dificuldades de escalabilidade e personalização. Entre 2020 e 2024, a empresa avançou tecnologicamente, criando um orquestrador próprio em 2022 para definir estratégias de cobrança. Em meados de 2021, adotou portais de autoatendimento e, em 2023, iniciou o uso de chatbots baseados em árvores de decisão, integrados a sistemas internos para consolidar o histórico do cliente. Em 2024, começou a criar agentes virtuais com IA para carteiras menores, embora o CRM ainda não registre todas as conversas digitais e os bancos de dados não estejam totalmente integrados.

A Empresa D, uma instituição financeira de grande porte com 40 anos de atuação, já possuía processos parcialmente digitalizados, mas ainda com foco em chamadas telefônicas e dados dispersos. A pandemia também a levou a reformular suas ferramentas e a implementar um orquestrador de alta tecnologia para otimizar a definição de estratégias. Em 2022, introduziu agentes virtuais por voz e chatbots baseados em árvores de decisão, que, apesar de limitados, aumentaram a escala do atendimento e reduziram o volume de demandas para operadores humanos. Em 2025, houve um avanço significativo com chatbots baseados em inteligência artificial, capazes de compreender linguagem natural, embora ainda em fase de testes para clientes com menor inadimplência. Em 2026, a empresa planeja uma atuação mais estratégica, com curadoria e monitoramento contínuos dos agentes de IA para maior precisão e personalização.

A Empresa E, com 15 anos de experiência no crédito para varejo e atacado, estruturou seus processos com foco em WhatsApp, portal digital, SMS e alertas automatizados, todos integrados a um CRM centralizado. Anteriormente, dependia de ligações telefônicas e e-mails, com baixa personalização e registro manual. Após a implementação das soluções digitais, a empresa observou um crescimento de 25% na adesão a negociações digitais, redução do custo por recuperação e aumento da eficiência operacional. Contudo, ainda enfrenta limitações na personalização das interações e na integração com canais de voz, similar ao cenário da Empresa C.

A transição para a omnicanalidade e seus impactos nas instituições

Os resultados da pesquisa demonstram que a omnicanalidade evoluiu de um recurso complementar para um papel central e estruturante nos processos de cobrança das empresas analisadas. Todas as organizações investigadas indicaram uma clara transição de modelos fragmentados para estratégias mais integradas, nas quais a experiência do cliente e a eficiência operacional são abordadas de forma conjunta. Essa mudança reflete a compreensão de que a simples disponibilização de múltiplos canais não garante uma experiência integrada, sendo essencial a gestão sinérgica dos pontos de contato, conforme Verhoef, Kannan e Inman (2015).

Ao analisar cada empresa, verificou-se que a integração de canais como telefone, WhatsApp, SMS e portal digital resultou em ganhos concretos de performance. Em média, os entrevistados relataram um aumento de 15% na recuperação de crédito por meio dos canais digitais e humanos, conforme seus controles de desempenho. A Empresa A, por exemplo, alcançou um aumento de 15% na efetividade da recuperação de crédito, com maior engajamento nos canais digitais e redução de chamadas telefônicas desnecessárias, o que foi resultado de uma análise comparativa dos indicadores de desempenho antes e depois da implementação das estratégias omnicanal.

A Empresa B, por sua vez, registrou um aumento de 20% na recuperação de crédito digital, além de uma redução significativa nos custos operacionais e maior assertividade na priorização de clientes. A melhoria na experiência do cliente foi notável, permitindo que interações iniciadas por e-mail ou portal digital fossem concluídas via WhatsApp, garantindo a continuidade do atendimento. Esses achados estão alinhados com a literatura, que enfatiza a importância da omnicanalidade para acompanhar o novo perfil do consumidor, que busca conveniência, personalização e fluidez nas interações (Kotler et al., 2021).

A Empresa C, com a implementação de chatbots e portais digitais, observou uma redução de até 20% no tempo de negociação e um aumento na taxa de autoatendimento. No entanto, a integração total com outros canais, como voz e e-mail, ainda representa um desafio, limitando o potencial de uma jornada completamente unificada. A Empresa E também reportou um crescimento de 15% na adesão a negociações digitais, com redução do custo por recuperação e aumento da eficiência operacional, embora ainda enfrente limitações na personalização das interações e na integração com canais de voz.

A integração entre canais digitais e humanos na jornada de recuperação

A pesquisa evidenciou que a integração entre canais digitais e humanos aumenta a efetividade da recuperação de crédito, com o WhatsApp destacando-se como o canal de maior adesão e conversão. Na Empresa A, agentes digitais no WhatsApp facilitam consultas e simulações, reduzindo a necessidade de chamadas telefônicas. A Empresa B prioriza clientes de maior risco e encaminha apenas casos complexos para atendimento humano, otimizando o uso dos recursos. Na Empresa C, chatbots atendem atrasos curtos, enquanto o portal digital suporta autoatendimento para atrasos mais longos, oferecendo flexibilidade ao cliente.

A Empresa D utiliza agentes virtuais para gerenciar fluxos completos, garantindo continuidade entre voz e texto, o que demonstra um nível avançado de orquestração. Já a Empresa E combina alertas automatizados com consultas via WhatsApp, atendendo clientes de ticket médio mais elevado. Esses achados corroboram a literatura, que destaca a dependência da maturidade omnicanal no setor financeiro da integração tecnológica e da adaptação dos canais ao comportamento do cliente (Wyrzykowska et al., 2024). Além disso, soluções omnicanal permitem personalizar interações de cobrança, ajustando o canal e o tipo de agente conforme o perfil e risco do cliente, aumentando o engajamento e a conversão (Nandipati, 2024).

O impacto da integração varia conforme o perfil do cliente e a faixa de atraso da dívida. Agentes virtuais tendem a ser mais eficientes em atrasos mais curtos, onde o cliente tem maior facilidade para entender os valores devidos. Em contraste, o autoatendimento e as negociações via WhatsApp apresentam melhores resultados em faixas de atraso mais longas, pois oferecem maior autonomia e conforto para o cliente. Na Empresa A, por exemplo, as interações automatizadas funcionam melhor nos estágios iniciais, quando o cliente está mais propenso a resolver a pendência rapidamente, enquanto canais digitais que permitem maior autonomia são mais aceitos em situações prolongadas.

A Empresa B demonstra uma atuação ajustada a esses diferentes momentos, direcionando abordagens rápidas e automatizadas para os primeiros contatos e reservando interações mais flexíveis para casos que exigem maior sensibilidade. Na Empresa C, embora as soluções digitais contribuam nos contatos iniciais, o atendimento humano ainda assume maior protagonismo em casos complexos. Observou-se que, em média, 15% dos clientes inicialmente atendidos por voz migram para canais de texto, e esses canais recebem cerca de 20% dos atendimentos de forma orgânica, concentrando negociações com tickets médios mais elevados.

A análise dos resultados também revelou a necessidade de maior curadoria e testes nos agentes virtuais por voz para que se tornem mais eficientes em atrasos longos, onde a habilidade conversacional é crucial. Essa adaptação contínua dos agentes digitais e a personalização das abordagens são fundamentais para otimizar a recuperação de crédito e a experiência do cliente. A capacidade de transitar entre diferentes canais sem perda do histórico das interações anteriores melhora a experiência do cliente, reduzindo fricções e tornando a comunicação mais coerente ao longo da jornada de negociação.

O engajamento personalizado é viabilizado pela consolidação de dados em sistemas de CRM e bases analíticas, permitindo adaptar mensagens, ofertas e canais de contato de acordo com características específicas do cliente, como histórico de pagamento, faixa de atraso ou comportamento em interações anteriores. A comunicação integrada resulta da orquestração centralizada dos canais, que operam de forma coordenada dentro de uma mesma estratégia de relacionamento, evitando contatos redundantes e contribuindo para uma abordagem mais organizada e eficiente. Essa visão integrada das interações permite às empresas analisar padrões comportamentais, identificar preferências de canal e compreender melhor as motivações associadas à inadimplência.

O aumento das taxas de conversão ocorre principalmente pela combinação entre automação, canais digitais e opções de autoatendimento. Plataformas digitais de negociação e aplicativos de mensageria instantânea permitem que o cliente resolva sua situação financeira de forma rápida e conveniente, ampliando as chances de regularização do débito. A fidelização e retenção de clientes também emergem como benefício relevante, uma vez que abordagens menos invasivas e mais transparentes contribuem para preservar o relacionamento entre empresa e consumidor, mesmo em situações de inadimplência. A tomada de decisão orientada por dados, um pilar da estratégia omnicanal, alimenta modelos analíticos e sistemas de inteligência artificial, permitindo ajustar estratégias de comunicação e melhorar a assertividade das ações de cobrança.

Desafios e tendências futuras na recuperação de crédito digital

A implementação da omnicanalidade, embora estratégica para a eficiência operacional e aprimoramento da experiência do cliente, envolve desafios estruturais significativos. Um dos principais é a integração entre sistemas e bases de dados, que exige investimentos tecnológicos e esforços de padronização para consolidar uma visão unificada do cliente. A interoperabilidade entre plataformas de CRM, sistemas legados, ferramentas de comunicação digital e bases analíticas é complexa, e as limitações técnicas, especialmente via APIs, dificultam a orquestração plena dos canais de contato.

Outro aspecto recorrente são as exigências regulatórias e as restrições impostas por plataformas digitais, particularmente no uso de aplicativos de mensageria. Os entrevistados destacaram que as regras de uso e políticas de comunicação podem limitar estratégias de acionamento, exigindo cuidados adicionais para evitar abordagens invasivas ou inadequadas. Um entrevistado da Empresa C ressaltou: “Nosso maior desafio são as normas regulatórias do WhatsApp que, em sua maioria, não são voltadas ao âmbito de cobrança; somos extremamente cuidadosos a fim de não infringir as normativas de acionamento e fazer com que esse canal não gere incômodos para que não tenhamos impactos significativos em nossas linhas.”

Questões relacionadas à segurança da informação e ao risco de fraudes também emergem como desafios relevantes. A ampliação do uso de canais digitais aumenta a necessidade de mecanismos robustos de autenticação, proteção de dados e garantia da legitimidade das comunicações, especialmente em contextos nos quais o cliente pode apresentar desconfiança em relação a mensagens recebidas por canais digitais. A adaptação de clientes tradicionalmente vinculados a modelos presenciais ou telefônicos também é um desafio, pois, embora os canais digitais ampliem a escala e a eficiência, há segmentos de consumidores que resistem a plataformas automatizadas ou desconfiam de interações digitais.

Nesse contexto, as empresas precisam desenvolver estratégias que conciliem inovação tecnológica com a construção de confiança e transparência no relacionamento, buscando um equilíbrio entre eficiência operacional e experiência do cliente. A automação dos processos de cobrança pode aumentar a produtividade, mas, se mal calibrada, pode gerar percepções de abordagem excessiva ou invasiva. Assim, é essencial desenvolver estratégias que considerem não apenas a eficiência, mas também a qualidade da experiência do cliente ao longo de todo o processo de negociação, conforme a literatura sobre experiência do cliente (Lemon; Verhoef, 2016).

Apesar desses desafios, os resultados indicam importantes tendências de evolução das estratégias omnicanal na recuperação de crédito. Destaca-se o crescente protagonismo do uso de dados e de tecnologias analíticas para apoiar a tomada de decisão e a personalização das interações. A consolidação de bases integradas de informação, associada ao uso de algoritmos preditivos, permite identificar padrões de comportamento e ajustar estratégias de comunicação de forma mais assertiva. Nesse cenário, observa-se a expansão do uso de inteligência artificial, especialmente por meio de agentes virtuais e sistemas automatizados de negociação.

Essas tecnologias têm sido utilizadas principalmente em operações massificadas e em faixas de atraso mais curtas, onde o volume de clientes é elevado e a automação permite ganhos significativos de escala. Um entrevistado da Empresa D afirmou: “A IA já tem sido uma forte tecnologia de tendência para personalizar a negociação, ou seja, impactos positivos. Quanto aos impactos negativos temos a regulação do WhatsApp e as questões de segurança (fraudes).” Essa perspectiva ressalta o potencial da IA para otimizar a personalização, ao mesmo tempo em que aponta para as preocupações regulatórias e de segurança que acompanham sua implementação.

Em síntese, a adoção da omnicanalidade tem gerado benefícios claros para as operações de recuperação de crédito, como maior eficiência e melhoria na comunicação, mas sua consolidação depende de ajustes contínuos, investimento em tecnologia e, principalmente, de um olhar atento à experiência do cliente ao longo de toda a jornada. As empresas A, B, C, D e E, embora em diferentes estágios de maturidade digital, demonstram que a omnicanalidade é um conceito estratégico na transformação digital, fundamental para a experiência do cliente e para a eficiência operacional, conforme a teoria de Chandratreya (2024) e os impactos descritos por Ristevska-Jovanovska (2026).

4. Conclusão

Este estudo buscou analisar como a aplicação de estratégias digitais baseadas em omnicanalidade pode contribuir para o aumento da eficiência dos processos de recuperação de crédito em instituições financeiras. Verificou-se que, antes da implementação dessas estratégias, as operações de cobrança eram predominantemente centradas em contatos telefônicos, caracterizadas por interações fragmentadas e baixa integração de dados, o que limitava a visibilidade da jornada do cliente. Com a adoção da omnicanalidade, impulsionada por ferramentas como CRM, automação de mensagens, portais digitais, chatbots e inteligência artificial, observou-se uma significativa integração entre canais como voz, WhatsApp, SMS e e-mail. Essa transição ampliou a visibilidade da jornada do cliente e aprimorou a gestão das interações, resultando em um aumento médio de 15% nas taxas de recuperação de crédito, redução de custos operacionais, maior adesão às negociações digitais e uma notável melhoria na experiência do cliente. A omnicanalidade, portanto, emerge como um pilar estratégico para a transformação digital da cobrança, ao integrar dados e canais e permitir maior eficiência e personalização das abordagens.

Contudo, a implementação da omnicanalidade ainda enfrenta desafios estruturais, como a complexa integração entre sistemas e bases de dados, as exigências regulatórias de plataformas digitais e as preocupações com segurança da informação e risco de fraudes. Além disso, a adaptação de clientes tradicionalmente vinculados a modelos presenciais ou telefônicos e a necessidade de equilibrar a automação com a experiência humanizada do cliente representam pontos críticos. Sugere-se que estudos futuros aprofundem esses achados por meio de pesquisas com amostras maiores e análises quantitativas, explorando a otimização da curadoria e testes de agentes virtuais por voz para atrasos longos, e investigando estratégias para mitigar os desafios regulatórios e de segurança. A consolidação da omnicanalidade como um elemento estratégico requer ajustes contínuos, investimentos em tecnologia e um olhar atento à experiência do cliente ao longo de toda a jornada de recuperação de crédito.

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Artigo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso de Especialização em Digital Business do MBA USP/Esalq

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