Avaliação do uso de redes neurais artificiais em acionamentos de régua de cobrança

Abstract

Resumo: Em empresas prestadoras de serviços de Telecomunicações, a definição de uma estratégia de cobrança requer a avaliação de inúmeras variáveis, a fim de determinar qual o perfil do público inadimplente alvo e como alcançá-lo. Isso é necessário para que se atinja o melhor rendimento do processo de cobrança, isto é, recuperar a maior parte da dívida com o menor custo operacional possível. É um desafio para as empresas, pois o mercado está em constante transformação e exige a revisão recorrente dessas estratégias. O presente artigo avalia a eficiência das Redes Neurais Artificiais na cobrança de clientes inadimplentes de uma empresa de Telecomunicações. Uma base de indivíduos que receberam acionamentos de cobrança, já identificada com aqueles que efetuaram pagamento, foi submetida a modelos supervisionados de Redes Neurais Artificiais. O objetivo foi avaliar a capacidade da Inteligência Artificial prever o pagamento ou não desses clientes e assim definir a necessidade de um acionamento de cobrança. Ao final, foram comparadas as quantidades reais observadas de acionamentos para esse público com a quantidade predita de eventos pelo algoritmo. Observou-se que as Redes Neurais Artificiais foram capazes de efetuar a predição de pagamento de clientes inadimplentes e possibilitariam a economia no custo da cobrança, sem prejudicar a eficiência desta. Também foi notado que a quantidade de amostras, bem como o conjunto de variáveis submetido ao algoritmo, interferiu de modo sensível no resultado das predições.