Solução para o setor
Lembretes de pagamento para cobrança de inadimplência
No atraso inicial — os primeiros buckets de 0–30 e 30–60 dias — o trabalho não se sustenta na pressão, mas no volume e na cordialidade: para parte dos devedores, basta conseguir falar e lembrar antes que o atraso vire inadimplência de fato. O agente de voz com IA liga para essa base seguindo o seu roteiro de lembrete cordial, informa valor e data, esclarece o motivo do atraso e registra a promessa de pagamento. O que antes exigia uma equipe dedicada a chamadas monótonas de soft-collection agora é resolvido sem aumentar a folha, e os cobradores ao vivo ficam com os buckets mais atrasados e as conversas realmente delicadas, onde um humano é necessário.
A diferença fundamental entre cobrança e vendas é que o preço do erro não é um lead perdido, mas uma reclamação, uma multa e um golpe na reputação — por isso cada palavra precisa estar sob controle e registrada. O agente conduz a conversa de forma constante, sem ameaças e sem revelar a dívida a quem atendeu no lugar do devedor, e a gravação completa com reconhecimento de fala gera uma trilha de compliance em qualquer chamada, não em uma amostra de escuta. A promessa de pagamento vira imediatamente um campo estruturado do registro — data, valor, disposição a pagar — e vai para o CRM, então o próximo contato se apoia em dados — campos fixos da promessa de pagamento —, não em anotações verbais dos operadores, e é a partir deles que você calcula seus próprios indicadores, como a taxa de cura.
Quais dores do setor isso resolve
Ligar custa caro
Na inadimplência inicial é preciso fazer a mesma ligação respeitosa para centenas de devedores. Não há operadores ao vivo suficientes para todo o volume, e cada hora do trabalho deles custa dinheiro.
Operadores se esgotam
Lembretes monótonos e conversas tensas desgastam rápido. A rotatividade sobe, e junto com ela caem a qualidade e o tom do atendimento ao cliente.
Como funciona
Um roteiro passo a passo — as mesmas etapas do caso de uso completo, aplicadas ao seu setor.
- 1
Descreva um script respeitoso
Defina o objetivo, a persona e a saudação do agente com foco em um tom cuidadoso: sem pressão nem ameaças. O diálogo é natural — o cliente responde com suas próprias palavras e pode interromper (barge-in), e a voz TTS, o idioma e o modelo de LLM da conversa são escolhidos para que ela soe correta.
- 2
Registre a promessa de pagamento em campos
Crie campos com obrigatoriedade e validação: se o cliente está disposto a pagar, a data e o valor prometidos. O agente coleta essas informações direto na conversa, então a promessa de pagamento se torna imediatamente um dado estruturado da gravação, não uma anotação verbal.
- 3
Grave e reconheça cada palavra
Cada chamada é gravada e reconhecida automaticamente por completo. A transcrição integral e métricas — tom, sentimento, detecção de dados pessoais, linguagem imprópria — fornecem um registro de compliance para qualquer conversa, não uma amostra.
- 4
Escale as conversas difíceis para uma pessoa
Configure as regras de transferência: disputa, recusa, conflito ou cliente emotivo levam o agente a transferir a chamada para um atendente humano, permanecendo na linha, continuando a gravação e exibindo na tela os campos coletados, o resumo e as sugestões.
- 5
Controle o tom e as promessas nos dashboards
As automações aplicam tags automáticas ("prometeu pagamento", "conflito", "escalado") e extraem a data e o valor prometidos. Os dashboards mostram quem e quando prometeu pagar e como soou o tom das conversas — em toda a campanha, não em algumas chamadas ouvidas.
Cenário do setor
Onda de chamadas no bucket 0–30 dias com registro de PTP
Do sistema de faturamento é exportada a lista de devedores com o pagamento em atraso de 3 a 15 dias. Uma regra de automação dispara uma onda de chamadas ativas do agente de voz com IA: ele se apresenta em nome da empresa, informa com calma que o pagamento não foi processado, diz o valor e o prazo e pergunta quando é conveniente para o cliente pagar. Se quem atende não é o devedor, o agente não revela a natureza da dívida a terceiros — pelo roteiro, ele apenas pede que a pessoa retorne, respeitando a regra de contato com a parte certa (right-party contact).
O cliente diz uma data — "pago na sexta, quando cair o salário". O agente registra a promessa de pagamento em campos obrigatórios com validação: data do pagamento, valor, motivo do atraso (atraso no salário, esquecimento, contestação do valor). Esses campos vão direto para o cadastro do CRM pelo número encontrado, em vez de ficarem só na cabeça do operador. A conversa é gravada e transcrita por completo, então o tom e as formulações ficam visíveis na análise — se o agente tivesse pressionado demais, a métrica de sentimento teria evidenciado isso na hora.
Devedores que contestam o valor, pedem renegociação ou reagem de forma conflituosa são transferidos de imediato, pelas regras de escalonamento, para um cobrador ao vivo, junto com a transcrição e os campos coletados — ele já entra preparado, não do zero. Na manhã seguinte, o gestor vê no dashboard não "ligamos para alguém", mas quantas promessas de pagamento foram registradas no bucket, para quais datas, e quantos casos foram escalados — e planeja o próximo contato de forma pontual, alinhado às datas de PTP.
Principais fatos
- Tom
- Script cuidadoso e respeitoso, sem pressão; diálogo natural com barge-in.
- O que é registrado
- A promessa de pagamento — data e valor — em campos configuráveis com obrigatoriedade e validação.
- Compliance
- Gravação e transcrição completa de cada palavra + métricas de tom, sentimento e detecção de dados pessoais.
- Escalonamento
- Chamadas controversas e emocionais são transferidas para uma pessoa conforme regras; o agente permanece na linha dando sugestões.
- Controle
- Tags automáticas e extração de data/valor; dashboards de promessas e tom em 100% da campanha.
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