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hoje 9:50

baseado nanossa últimaconversa, vamos para a Fase 1 — Especificação Funcional e Modelo de Dados da Plataforma de Recuperação de Crédito. Vamos continuar por aqui

Pensou por 36s

Perfeito. A partir daqui considero a Fase 0 encerrada como referência de negócio e iniciamos oficialmente a:

Fase 1 — Especificação Funcional e Modelo de Dados da Plataforma de Recuperação de Crédito

A Fase 1 deve transformar tudo o que definimos conceitualmente em algo que depois possa virar telas, banco de dados, APIs, regras de negócio e integrações, sem ainda entrar profundamente na implementação.

Minha proposta é estruturar esta fase em 6 blocos:

Mapa funcional da plataforma

Especificação de cada módulo

Regras de negócio

Fluxos operacionais

Modelo lógico de dados

Critérios de aceite da Fase 1

E já podemos começar com a estrutura oficial.

1. Visão funcional da plataforma

A plataforma terá como núcleo o seguinte fluxo:

Importação de dados → Classificação da dívida → Aplicação das réguas → Formação das filas → Ação de cobrança → Registro da ação → Acompanhamento → Nova ação / pagamento / encerramento

Isso vale tanto para cobrança realizada por pessoas quanto por agentes de IA.

Uma decisão arquitetural importante que eu manteria desde já:

Toda interação de cobrança deve gerar uma Ação de Cobrança.

Portanto, independentemente de ter ocorrido por:

ligação realizada pelo atendente;

ligação realizada por agente ElevenLabs;

mensagem de WhatsApp por agente;

contato manual por WhatsApp;

e-mail futuramente;

outro canal que venha a ser incorporado;

o resultado deverá terminar registrado no mesmo histórico central do cliente.

Isso vai ser fundamental para auditoria, gestão e inteligência da plataforma.

2. Macro módulos da Fase 1
2.1 Usuários, Perfis e Permissões

Responsável pelo controle de acesso à plataforma.

Principais elementos:

Usuários

Perfis

Permissões

Equipes

Status ativo/inativo

Associação usuário × equipe

Associação usuário × carteira/régua, quando necessário

Exemplos de permissões:

visualizar cliente;

registrar cobrança;

editar cobrança;

importar dados;

administrar réguas;

administrar agentes de IA;

acessar dashboards;

acessar transcrições;

visualizar dados financeiros;

administrar usuários.

2.2 Importação de Dados

Como definimos na Fase 0, os dados de:

clientes;

operações/dívidas;

valores vencidos;

pagamentos;

virão inicialmente de planilhas Excel.

A plataforma deverá possuir uma área específica de importação.

Cada importação deverá gerar um lote

Exemplo:

Lote #000238

Arquivo: inadimplencia_09_09_2026.xlsx

Data da importação

Usuário responsável

Total de registros

Importados com sucesso

Registros rejeitados

Registros atualizados

Erros encontrados

Isso permite rastrear de onde surgiu cada informação.

Regra importante

Não devemos simplesmente apagar e recriar os clientes a cada Excel.

A importação deverá:

identificar → inserir → atualizar → reconciliar.

2.3 Clientes

Cada cliente deverá possuir uma visão consolidada.

Penso em uma tela semelhante a um Cliente 360º de Recuperação de Crédito.

Cabeçalho

Nome

CPF/CNPJ

Tipo PF/PJ

Telefone

WhatsApp

E-mail

Agência/PA, caso exista no arquivo

Situação

Saldo total da dívida

Saldo vencido

Maior atraso

Régua atual

Carteira atual

Responsável atual

Abas

Resumo

Visão geral da situação.

Dívidas

Operações e valores.

Pagamentos

Pagamentos identificados.

Histórico de cobrança

Todas as ações de cobrança.

Conversas

WhatsApp e demais canais.

Ligações

Chamadas humanas e chamadas realizadas pelos agentes de IA.

Transcrições

Conversas por voz convertidas em texto.

2.4 Dívidas

O modelo não deve considerar simplesmente:

Cliente → Valor vencido

Precisamos guardar individualmente as obrigações.

Conceitualmente:

CLIENTE
   |
   +--- DÍVIDA/OPERAÇÃO 1
   |
   +--- DÍVIDA/OPERAÇÃO 2
   |
   +--- DÍVIDA/OPERAÇÃO 3

E depois calcular:

Saldo vencido agregado do cliente

Isso é particularmente importante porque uma das regras de cobrança que definimos considera justamente o saldo vencido agregado.

2.5 Réguas de Cobrança

Aqui teremos um dos motores centrais do sistema.

E precisamos tomar cuidado para não construir a régua como algo rígido.

Não teremos somente:

atraso de 30 dias = régua X.

As nossas regras poderão combinar diferentes fatores.

Exemplo conceitual:

VALOR VENCIDO
+
DIAS DE ATRASO
+
TIPO DE CLIENTE
+
CARTEIRA
+
OUTRAS CONDIÇÕES FUTURAS
        ↓
RÉGUA DE COBRANÇA

Portanto, o banco não deverá ter as faixas programadas diretamente no código.

Teremos um motor configurável de réguas.

Exemplo:

Régua: Cobrança Vencida Faixa 1

Critério:
saldo vencido >= X
saldo vencido <= Y

Tratamento:
CCS

Outro exemplo:

Régua: Cobrança Vencida Faixa 2

Critério:
saldo vencido > X
saldo vencido <= Y

Tratamento:
Equipe interna

E o mesmo modelo suportará todas as demais faixas que fechamos na Fase 0.

2.6 Carteiras / Filas de Cobrança

Aqui precisamos separar dois conceitos.

Carteira

Define quem é responsável pelo tratamento.

Exemplo:

Carteira CCS
Carteira Interna
Carteira Especializada
...
Fila

É a lista operacional de clientes que precisam ser trabalhados.

Exemplo:

FILA DO DIA

1. João Silva
   R$ 18.450 vencidos
   23 dias
   Último contato: 05/09

2. Empresa ABC
   R$ 72.000 vencidos
   41 dias
   Último contato: 02/09

Assim:

Régua determina tratamento → tratamento direciona para carteira → carteira alimenta a fila.

3. Tela da Fila de Cobrança

Essa é uma das telas mais importantes do sistema.

Cada linha/card poderá apresentar:

Cliente

CPF/CNPJ

Valor vencido

Dias em atraso

Régua

Carteira

Último contato

Próxima ação

Responsável

Prioridade

Status

Ações:

Visualizar cliente

Iniciar contato

Registrar ação de cobrança

E aqui entra aquela decisão importante que você trouxe na conversa anterior.

4. Registro da Ação de Cobrança

Ao clicar em:

Registrar ação

abriremos um modal.

Eu estruturaria o formulário inicialmente assim:

Identificação

Cliente

Data/hora

Usuário/agente responsável

Canal

Telefone

WhatsApp

Presencial

E-mail

Outro

Agente IA Voz

Agente IA Mensagem

Resultado do contato

Exemplos:

Não atendido

Telefone inválido

Sem contato

Cliente localizado

Negociação realizada

Promessa de pagamento

Cliente solicitou retorno

Contestação

Pagamento informado

Recusa

Outro

Descrição

Campo para registrar o desenrolar da cobrança.

Próxima ação

Data

Horário

Tipo de contato

Responsável

Dependendo do resultado, surgirão campos adicionais.

Por exemplo:

Resultado:
Promessa de pagamento

abre:

Valor prometido
Data prometida
Observação
5. Histórico de Cobrança

Essa tabela será provavelmente uma das mais valiosas de todo o sistema.

Exemplo:

Data	Canal	Responsável	Resultado
09/09 09:40	Telefone	Maria	Promessa de pagamento
06/09 15:20	WhatsApp IA	Agente Tom	Cliente respondeu
03/09 10:11	Voz IA	Agente Tom	Sem acordo
01/09 14:32	Telefone	Carlos	Não atendido

Ao clicar na ação poderemos ver todos os detalhes.

6. Agentes de IA

Aqui teremos um módulo próprio:

Administração → Agentes de IA

Cada agente poderá possuir:

Identificação

Nome

Descrição

Status

Tipo

Tipos:

Voz
WhatsApp
Agente de Voz

Integração prevista:

Plataforma
     ↓
ElevenLabs
     ↓
Agente de voz
     ↓
SIP
     ↓
Net2Phone
     ↓
Cliente

A plataforma será responsável por decidir quem deve ser contatado.

O ElevenLabs realizará a interação.

A infraestrutura SIP da Net2Phone fará a telefonia.

Depois teremos:

Ligação
   ↓
Áudio / Conversação
   ↓
Transcrição
   ↓
Resultado
   ↓
Ação de cobrança
7. Agente WhatsApp

Fluxo equivalente:

Fila de cobrança
       ↓
Motor de réguas
       ↓
Agente selecionado
       ↓
WhatsApp
       ↓
Cliente
       ↓
Conversação
       ↓
Ação de cobrança

As mensagens deverão ficar vinculadas ao cliente e também à ação de cobrança correspondente.

8. Agenda dos Agentes de IA

Como você mencionou anteriormente, precisamos permitir configurar quando cada agente poderá atuar.

Exemplo:

Agente Tom

Status: Ativo

Canal:
Voz

Dias:
Segunda a sexta

Horário:
09:00 às 18:00

Réguas:
[x] Régua A
[x] Régua B
[ ] Régua C

Também poderemos ter parâmetros como:

quantidade máxima de contatos;

intervalo entre contatos;

tentativa máxima diária;

tentativa máxima por cliente;

prioridade das réguas;

horário permitido.

9. Modelo lógico inicial

Agora começa efetivamente a parte de Modelo de Dados da Fase 1.

Minha primeira estrutura seria:

USERS
ROLES
USER_ROLES
TEAMS

CUSTOMERS

DEBTS
PAYMENTS

IMPORT_BATCHES
IMPORT_RECORDS

COLLECTION_RULES
COLLECTION_RULE_CONDITIONS

PORTFOLIOS

COLLECTION_QUEUE
COLLECTION_QUEUE_ITEMS

COLLECTION_ACTIONS
COLLECTION_ACTION_RESULTS

PAYMENT_PROMISES

AI_AGENTS
AI_AGENT_RULES
AI_AGENT_SCHEDULES

VOICE_CALLS
VOICE_TRANSCRIPTS

WHATSAPP_CONVERSATIONS
WHATSAPP_MESSAGES

Mas há uma tabela que considero o coração funcional da aplicação:

COLLECTION_ACTIONS

Porque nela convergirão:

Humano
  ↓

Telefone
  ↓

WhatsApp
  ↓

ElevenLabs
  ↓

Agente IA
  ↓

Negociação
  ↓

Promessa
  ↓

Resultado
  ↓

COLLECTION_ACTION
10. Relacionamento central do modelo

Simplificando bastante, teremos:

                    CUSTOMER
                       |
             +---------+---------+
             |                   |
           DEBTS              PAYMENTS
             |
             |
      COLLECTION_QUEUE
             |
             |
      COLLECTION_ACTION
             |
   +---------+---------+
   |                   |
VOICE_CALL         WHATSAPP
   |                   |
TRANSCRIPT           MESSAGES

E paralelamente:

COLLECTION_RULE
       |
       ↓
   PORTFOLIO
       |
       ↓
COLLECTION_QUEUE

E:

AI_AGENT
   |
   +--- AI_AGENT_RULES
   |
   +--- AI_AGENT_SCHEDULES
   |
   +--- VOICE_CALLS
   |
   +--- WHATSAPP_CONVERSATIONS
Uma decisão importante para a arquitetura

Nesta fase eu recomendo que não tratemos o agente de IA como um sistema paralelo à cobrança humana.

Ele deve ser simplesmente mais um executor de uma ação de cobrança.

Ou seja:

AÇÃO DE COBRANÇA

executada_por_tipo:

USER
AI_AGENT
SYSTEM

Isso simplifica enormemente:

histórico;

auditoria;

dashboards;

produtividade;

acompanhamento;

compliance;

análise de eficiência;

comparação humano × IA.

E nos permitirá futuramente responder perguntas como:

Qual agente consegue maior taxa de contato?

Qual régua gera maior recuperação?

IA ou atendente humano gera mais promessas?

Quantos clientes foram contatados hoje?

Qual o percentual de promessas efetivamente pagas?

Essa estrutura já prepara a plataforma para o componente de Gestão e Inteligência de Recuperação de Crédito, e não apenas para ser uma ferramenta operacional de cobrança.

Próximo bloco da Fase 1

Eu sugiro agora entrarmos no Fase 1.1 — Modelo de Dados Detalhado, definindo tabela por tabela, com campos, tipos conceituais, PKs, FKs e relacionamentos, começando por customers, debts, payments, collection_rules, collection_queue e principalmente collection_actions. Depois disso conseguimos desenhar o DER completo da plataforma.

ok vou abrir uma nova conversa para esta fase 1.1

Perfeito. Para a nova conversa, use este título:

Fase 1.1 — Modelo de Dados Detalhado da Plataforma de Recuperação de Crédito

E podemos continuar exatamente do ponto em que paramos: tabelas, campos, PKs, FKs, relacionamentos e DER, começando por customers, debts, payments, collection_rules, collection_queue e collection_actions.

ChatGPT é uma IA e pode cometer erros.
