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Perfeito. Vamos continuar nesta mesma conversa e seguir para a próxima parte da Fase 1.1.

Fase 1.1B — DER Lógico, Cardinalidades, PKs, FKs e Regras de Integridade

Agora vamos pegar o modelo que definimos e transformá-lo em uma estrutura lógica de banco de dados, deixando claro quem se relaciona com quem, quais são as chaves primárias, chaves estrangeiras e quais regras precisam impedir inconsistências.

1. Núcleo Cliente
CUSTOMERS
PK id

CUSTOMER_CONTACTS
PK id
FK customer_id -> customers.id

CUSTOMER_ADDRESSES
PK id
FK customer_id -> customers.id

Cardinalidade:

CUSTOMER 1 ───── N CUSTOMER_CONTACTS
CUSTOMER 1 ───── N CUSTOMER_ADDRESSES

Um cliente pode ter vários telefones, WhatsApps, e-mails e endereços.

O CPF/CNPJ deverá possuir índice único:

UNIQUE(document_number)
2. Núcleo Crédito
CUSTOMERS
    │
    └──< CONTRACTS
             │
             └──< INSTALLMENTS

Cardinalidade:

CUSTOMER 1 ───── N CONTRACTS
CONTRACT 1 ───── N INSTALLMENTS
Contracts
contracts.id PK
contracts.customer_id FK -> customers.id
Installments
installments.id PK
installments.contract_id FK -> contracts.id

Importante: a parcela pertence ao contrato, e o contrato pertence ao cliente.

Portanto não precisamos duplicar customer_id em todas as tabelas sem necessidade.

3. Pagamentos

O modelo recomendado é:

PAYMENTS
PK id
FK customer_id -> customers.id
FK contract_id -> contracts.id
FK import_batch_id -> import_batches.id

E:

PAYMENT_ALLOCATIONS
PK id
FK payment_id -> payments.id
FK installment_id -> installments.id

Cardinalidade:

PAYMENT 1 ───── N PAYMENT_ALLOCATIONS
INSTALLMENT 1 ───── N PAYMENT_ALLOCATIONS

Isso cria tecnicamente um relacionamento:

PAYMENTS N ───── N INSTALLMENTS

por intermédio da tabela de alocação.

É melhor do que assumir que cada pagamento sempre corresponde a exatamente uma parcela.

4. Caso de Cobrança como entidade central

Aqui entra o principal relacionamento operacional:

CUSTOMERS
    │
    └──< COLLECTION_CASES

Tecnicamente:

CUSTOMER 1 ───── N COLLECTION_CASES

Embora normalmente exista um caso aberto por vez para determinado contexto de inadimplência, precisamos permitir historicamente vários casos.

Exemplo:

João

Caso 001
Aberto: 2025
Encerrado: dívida regularizada

Caso 002
Aberto: 2026
Nova inadimplência

Por isso eu evitaria:

CUSTOMER 1 ───── 1 COLLECTION_CASE

O correto é:

CUSTOMER 1 ───── N COLLECTION_CASES

com uma regra de negócio garantindo que não existam casos abertos duplicados indevidamente.

5. Caso de cobrança x parcelas
COLLECTION_CASES
     │
     └──< COLLECTION_CASE_ITEMS >── INSTALLMENTS

Temos:

COLLECTION_CASE 1 ───── N COLLECTION_CASE_ITEMS

INSTALLMENT 1 ───── N COLLECTION_CASE_ITEMS

Na prática isso permite relacionamento histórico N:N.

Uma mesma parcela pode, ao longo do tempo, pertencer a mais de um episódio de cobrança, desde que os períodos sejam distintos.

Constraint recomendada

Para evitar duplicidade simultânea:

UNIQUE(collection_case_id, installment_id)
6. Regra de cobrança atual
COLLECTION_CASES
FK current_rule_id -> collection_rules.id

E:

COLLECTION_RULES
    │
    └──< COLLECTION_RULE_RANGES

Cardinalidade:

COLLECTION_RULE 1 ───── N COLLECTION_RULE_RANGES

Exemplo:

Uma regra poderá possuir:

Regra Faixa 2

Condição 1
OVERDUE_AMOUNT > 30.000

Condição 2
OVERDUE_AMOUNT <= 100.000

Condição 3
DAYS_PAST_DUE >= 30

Condição 4
DAYS_PAST_DUE <= 90

Mas aqui existe uma melhoria que eu recomendo.

Melhor estrutura para as condições da régua

Em vez de:

min_value
max_value

podemos usar:

collection_rule_conditions

id
rule_id
field
operator
value
value_secondary

Exemplo:

field              operator       value

OVERDUE_AMOUNT     GREATER_THAN   30000
OVERDUE_AMOUNT     LTE            100000
DAYS_PAST_DUE      GTE            31
DAYS_PAST_DUE      LTE            90

Isso torna o motor de regras muito mais flexível.

Operadores:

EQ
NEQ
GT
GTE
LT
LTE
BETWEEN
IN
NOT_IN

Eu adotaria esse formato desde já.

7. Regra x Estratégia

Temos:

COLLECTION_RULES
FK strategy_id -> collection_strategies.id

Portanto:

COLLECTION_STRATEGY 1 ───── N COLLECTION_RULES

Uma mesma estratégia pode ser utilizada por várias réguas.

Exemplo:

Estratégia:
Equipe Interna

├── Faixa 2
├── Faixa 3
└── Carteira Especial
8. Histórico da régua

Não podemos depender somente de:

collection_cases.current_rule_id

porque perderíamos o passado.

Teremos:

CASE_RULE_HISTORY

PK id
FK collection_case_id
FK rule_id
FK strategy_id

Cardinalidade:

COLLECTION_CASE 1 ───── N CASE_RULE_HISTORY

Assim conseguimos responder posteriormente:

Em qual régua este cliente estava quando essa negociação ocorreu?

Isso será muito importante para auditoria e indicadores.

9. Usuários e equipes

Relacionamento:

USERS
   │
   └──< TEAM_MEMBERS >── TEAMS

Temos:

USER N ───── N TEAM

Um usuário poderá participar de mais de uma equipe, caso decidamos permitir isso.

Exemplo:

Maria

Equipe Recuperação Faixa 2
Equipe Negociação Especial

Se posteriormente decidirmos que cada usuário só pode pertencer a uma equipe operacional ativa, isso pode ser tratado por regra.

10. Atribuição do caso

O caso poderá possuir atalhos:

collection_cases.assigned_team_id
collection_cases.assigned_user_id

Mas esses campos representam somente:

Estado atual.

O histórico ficará em:

collection_assignments

Relacionamentos:

COLLECTION_CASE 1 ───── N COLLECTION_ASSIGNMENTS

TEAM 1 ───── N COLLECTION_ASSIGNMENTS

USER 1 ───── N COLLECTION_ASSIGNMENTS

Dessa forma teremos:

Caso #123

01/09 → Equipe CCS
04/09 → Equipe Interna
07/09 → Maria
12/09 → Jurídico
11. Ações de cobrança

Relacionamento principal:

COLLECTION_CASES
     │
     └──< COLLECTION_ACTIONS

Portanto:

COLLECTION_CASE 1 ───── N COLLECTION_ACTIONS

Uma ação poderá ser feita por:

Usuário humano
Agente de IA
Sistema

Por isso teremos:

actor_type

e identificadores opcionais:

user_id
ai_agent_id
12. Regra importante para o ator

Precisamos impedir situações como:

actor_type = HUMAN

user_id = NULL

ou:

actor_type = AI

ai_agent_id = NULL

A regra será aproximadamente:

HUMAN → user_id obrigatório

AI → ai_agent_id obrigatório

SYSTEM → user_id e ai_agent_id podem ser nulos

Isso poderá ser controlado por:

aplicação;

constraint do banco;

ou ambos.

Minha preferência: ambos.

13. Resultado da ação
COLLECTION_ACTIONS
FK outcome_code -> collection_action_outcomes.code

Cardinalidade:

COLLECTION_ACTION_OUTCOME 1 ───── N COLLECTION_ACTIONS

Exemplo:

PROMISE_TO_PAY

Contato realizado
Promessa criada
Próxima ação obrigatória
14. Promessa de pagamento

Relacionamento:

COLLECTION_ACTION
      │
      └── PAYMENT_PROMISE

Aqui pode ser:

COLLECTION_ACTION 1 ───── 0..N PAYMENT_PROMISES

Embora normalmente uma ação gere uma promessa, não devemos limitar estruturalmente a uma.

Exemplo:

Cliente promete pagar R$ 1.000 sexta e R$ 2.000 no fim do mês.

Isso pode gerar duas promessas.

15. Acordo

Relacionamento:

COLLECTION_CASE
    │
    └──< COLLECTION_AGREEMENTS
              │
              └──< COLLECTION_AGREEMENT_INSTALLMENTS

Cardinalidade:

COLLECTION_CASE 1 ───── N AGREEMENTS

AGREEMENT 1 ───── N AGREEMENT_INSTALLMENTS

Um caso poderá historicamente ter:

Acordo 1 → quebrado

Acordo 2 → renegociado

Acordo 3 → cumprido

Não devemos sobrescrever o acordo anterior.

16. IA x réguas
AI_AGENTS
    │
    └──< AI_AGENT_RULE_ASSIGNMENTS >── COLLECTION_RULES

Relacionamento:

AI_AGENT N ───── N COLLECTION_RULE

Isso é essencial.

Um agente poderá trabalhar várias réguas e uma régua poderá possuir vários agentes.

Exemplo:

Faixa 1

Agente Voz Ana
Agente WhatsApp Bruno
17. IA x horários
AI_AGENT 1 ───── N AI_AGENT_SCHEDULES

Isso permitirá:

Segunda
08:00–12:00
13:00–18:00

Terça
08:00–18:00

em vez de apenas um horário fixo.

18. Voz

Relacionamento:

COLLECTION_ACTION
      │
      └── VOICE_CALL
              │
              └──< VOICE_TRANSCRIPT_SEGMENTS

Tecnicamente:

COLLECTION_ACTION 1 ───── 0..1 VOICE_CALL

na maioria dos casos.

E:

VOICE_CALL 1 ───── N TRANSCRIPT_SEGMENTS

A chamada será uma especialização de uma ação de cobrança.

Isso é importante conceitualmente.

A ligação não é algo paralelo ao histórico.

Ela é uma ação de cobrança.

19. WhatsApp

Modelo parecido:

WHATSAPP_CONVERSATIONS
     │
     └──< WHATSAPP_MESSAGES

Mas precisamos fazer uma distinção.

Uma conversa de WhatsApp pode gerar várias ações de cobrança ao longo do tempo.

Exemplo:

09/09
Agente inicia cobrança

10/09
Cliente responde

11/09
Novo contato

15/09
Cliente negocia

Por isso, eu criaria:

collection_action_messages

collection_action_id
whatsapp_message_id

Assim uma ação poderá estar vinculada às mensagens que efetivamente fazem parte daquela interação.

Isso é melhor do que vincular toda a conversa a uma única ação.

20. Timeline

case_events funcionará como uma espécie de trilha consolidada.

Relacionamento:

COLLECTION_CASE 1 ───── N CASE_EVENTS

Exemplos de event_type:

CASE_CREATED
RULE_CHANGED
ASSIGNED
ACTION_REGISTERED
CALL_STARTED
CALL_FINISHED
WHATSAPP_SENT
WHATSAPP_RECEIVED
PROMISE_CREATED
PROMISE_BROKEN
PROMISE_FULFILLED
PAYMENT_IMPORTED
AGREEMENT_CREATED
CASE_CLOSED
CASE_REOPENED

Isso facilitará muito o frontend.

Em vez de a tela precisar consultar 10 tabelas para montar a história do cliente, teremos uma timeline consolidada.

21. Status do caso

Precisamos fechar também uma máquina de estados.

Eu sugiro:

OPEN
IN_PROGRESS
WAITING_CUSTOMER
PROMISE_PENDING
NEGOTIATION
AGREEMENT_ACTIVE
LEGAL
SUSPENDED
RESOLVED
CLOSED

Mas existe uma distinção importante:

RESOLVED e CLOSED não são necessariamente a mesma coisa.

Exemplo:

RESOLVED
dívida regularizada

CLOSED
caso administrativamente encerrado

Podemos simplificar isso depois se quisermos.

22. Motivos de encerramento

Criaria tabela:

collection_case_close_reasons
code
name
description

Exemplo:

PAID
AGREEMENT_PAID
WRITTEN_OFF
LEGAL_TRANSFER
DUPLICATE
INVALID_DEBT
MANUAL_CLOSE

Isso evita campo texto livre.

23. Soft delete

Eu recomendo não apagar fisicamente informações importantes de cobrança.

Para entidades administrativas podemos utilizar:

deleted_at
deleted_by

Mas para:

ações
ligações
transcrições
pagamentos
promessas
acordos
auditoria

eu evitaria DELETE lógico pelo usuário comum.

Esses registros deveriam permanecer imutáveis ou possuir controle rígido de retificação.

24. Imutabilidade da ação de cobrança

Esse será um ponto importante para governança.

Depois de uma ação ser registrada, não é ideal permitir:

editar ação antiga livremente

Uma abordagem melhor:

Ação registrada
        ↓
Erro identificado
        ↓
Retificação
        ↓
Novo registro apontando para a ação original

Podemos adicionar:

collection_actions.corrects_action_id

Assim teremos:

Ação #187
"Cliente recusou"

Ação #191
Retificação da #187
"Resultado correto: solicitou retorno"

Muito melhor para auditoria.

25. Campos de origem dos dados

Como vários dados vêm de Excel, recomendo que as principais entidades externas possuam:

source_system
source_external_id
last_import_batch_id

Por exemplo:

source_system = SISBR
source_external_id = 92838192

Mesmo que inicialmente a fonte seja somente Excel.

Isso evitará problemas se futuramente houver API ou integração direta.

26. Idempotência das importações

Isso é extremamente importante.

A mesma planilha poderá ser enviada duas vezes por acidente.

A segunda importação não poderá criar:

2 clientes
2 contratos
2 parcelas
2 pagamentos

Por isso teremos mecanismos como:

file_hash
external_id
business_key

Exemplo:

UNIQUE(source_system, external_payment_id)

Isso permitirá importação idempotente.

27. Índices essenciais

Quando o volume crescer, estes campos serão muito consultados.

Customers
INDEX document_number
INDEX name
Installments
INDEX due_date
INDEX status
INDEX contract_id
Collection Cases
INDEX customer_id
INDEX status
INDEX current_rule_id
INDEX assigned_user_id
INDEX assigned_team_id
INDEX next_action_at
INDEX max_days_past_due
INDEX total_overdue_amount

Um índice composto particularmente útil:

(status, assigned_team_id, next_action_at)

porque a fila poderá perguntar constantemente:

Quais casos estão abertos para esta equipe e precisam de ação agora?

28. Diagrama lógico consolidado

Em uma visão simplificada:

CUSTOMERS
│
├──< CUSTOMER_CONTACTS
├──< CUSTOMER_ADDRESSES
│
├──< CONTRACTS
│       │
│       └──< INSTALLMENTS
│                │
│                └──< PAYMENT_ALLOCATIONS >── PAYMENTS
│
└──< COLLECTION_CASES
        │
        ├──< COLLECTION_CASE_ITEMS >── INSTALLMENTS
        │
        ├──< CASE_RULE_HISTORY >── COLLECTION_RULES
        │                              │
        │                              └──< COLLECTION_RULE_CONDITIONS
        │
        ├──< COLLECTION_ASSIGNMENTS
        │
        ├──< COLLECTION_ACTIONS
        │       │
        │       ├──< PAYMENT_PROMISES
        │       ├── VOICE_CALL
        │       │      └──< TRANSCRIPT_SEGMENTS
        │       │
        │       └──< COLLECTION_ACTION_MESSAGES >── WHATSAPP_MESSAGES
        │
        ├──< COLLECTION_AGREEMENTS
        │       └──< AGREEMENT_INSTALLMENTS
        │
        └──< CASE_EVENTS

Já o núcleo de IA:

AI_AGENTS
│
├──< AI_AGENT_SCHEDULES
│
└──< AI_AGENT_RULE_ASSIGNMENTS >── COLLECTION_RULES

E usuários:

USERS
│
└──< TEAM_MEMBERS >── TEAMS
29. Uma melhoria importante em relação ao desenho anterior

A partir desta análise, eu faria duas alterações no modelo inicial:

Primeira: substituiria collection_rule_ranges por collection_rule_conditions.

Isso deixa o motor de regras muito mais preparado para evoluir.

Amanhã poderemos criar condições como:

saldo vencido
dias em atraso
produto
tipo de cliente
agência
segmento
classificação de risco
quantidade de parcelas
tentativas de contato
promessa quebrada

sem alterar o banco.

Segunda: criaria collection_action_messages, porque uma conversa de WhatsApp pode durar dias e não deve obrigatoriamente representar uma única ação.

Essas duas alterações deixam o desenho mais sólido.

O ponto onde estamos

A Fase 1.1A definiu as entidades.

A Fase 1.1B agora definiu:

✓ entidades principais
✓ PKs
✓ FKs
✓ cardinalidades
✓ histórico
✓ regras de integridade
✓ estrutura das réguas
✓ vínculo humano x IA
✓ pagamentos
✓ WhatsApp
✓ voz
✓ auditoria
✓ filas
✓ índices principais

A sequência natural agora é a Fase 1.1C — Dicionário de Dados Completo, onde eu detalho tabela por tabela com:

campo | tipo | tamanho | obrigatório | PK/FK | default | descrição | regra de negócio

Aí deixaremos o modelo praticamente pronto para virar DDL SQL/PostgreSQL.

ok prossiga
Pensou por 16s

Abaixo está o dicionário consolidado. Já incluí a estrutura de Cooperativa → Agência, porque ela será necessária desde o início para segmentar carteira, usuários, clientes, indicadores e responsabilidades.

Editar
Fase 1.1C — Dicionário de Dados
1. Convenções adotadas

O modelo será preparado inicialmente para PostgreSQL.

Convenções:

BIGINT para chaves internas.

VARCHAR para códigos e textos curtos.

TEXT para textos extensos.

NUMERIC(18,2) para valores monetários.

DATE para datas sem horário.

TIMESTAMPTZ para eventos com data/hora.

BOOLEAN para verdadeiro/falso.

JSONB para metadados e estruturas variáveis.

Valores monetários nunca serão armazenados em FLOAT.

Registros operacionais relevantes não serão fisicamente excluídos.

Todas as datas e horários serão persistidos considerando timezone.

Campos padrão utilizados em várias entidades:

Campo	Tipo	Regra
id	BIGINT	PK
created_at	TIMESTAMPTZ	obrigatório
updated_at	TIMESTAMPTZ	obrigatório quando aplicável
created_by	BIGINT	FK para usuário quando aplicável
active	BOOLEAN	default true em tabelas configuráveis
2. Estrutura Organizacional
2.1 organizational_units

Representa Cooperativa, Agência ou outra unidade futura.

Campo	Tipo	Obrigatório	Regra
id	BIGINT	Sim	PK
parent_id	BIGINT	Não	FK organizational_units.id
code	VARCHAR(50)	Sim	UNIQUE
name	VARCHAR(200)	Sim	

type	VARCHAR(30)	Sim	COOPERATIVE, BRANCH
status	VARCHAR(20)	Sim	ACTIVE, INACTIVE
created_at	TIMESTAMPTZ	Sim	

updated_at	TIMESTAMPTZ	Sim	


Exemplo:

Sicoob União dos Vales
    ├── Agência Viçosa
    ├── Agência Ponte Nova
    ├── Agência Ubá
    └── Agência ...

Essa estrutura hierárquica permite futuramente adicionar outros níveis sem alterar o modelo.

3. Segurança e Usuários
3.1 roles
Campo	Tipo	Obrigatório	Regra
id	BIGINT	Sim	PK
code	VARCHAR(50)	Sim	UNIQUE
name	VARCHAR(100)	Sim	

description	TEXT	Não	

active	BOOLEAN	Sim	default true

Perfis iniciais:

ADMIN
COLLECTION_MANAGER
SUPERVISOR
NEGOTIATOR
LEGAL
BRANCH
AUDITOR
AI_AGENT
3.2 users
Campo	Tipo	Obrigatório	Regra
id	BIGINT	Sim	PK
role_id	BIGINT	Sim	FK roles.id
organizational_unit_id	BIGINT	Não	FK
name	VARCHAR(200)	Sim	

email	VARCHAR(200)	Sim	UNIQUE
username	VARCHAR(100)	Sim	UNIQUE
password_hash	VARCHAR(255)	Sim*	*caso autenticação local
status	VARCHAR(20)	Sim	ACTIVE, INACTIVE, BLOCKED
last_login_at	TIMESTAMPTZ	Não	

created_at	TIMESTAMPTZ	Sim	

updated_at	TIMESTAMPTZ	Sim	


A arquitetura permitirá substituir posteriormente autenticação local por AD/SSO sem alterar as entidades de negócio.

3.3 teams
Campo	Tipo	Obrigatório
id	BIGINT	Sim
organizational_unit_id	BIGINT	Não
name	VARCHAR(150)	Sim
description	TEXT	Não
manager_user_id	BIGINT	Não
status	VARCHAR(20)	Sim
created_at	TIMESTAMPTZ	Sim
updated_at	TIMESTAMPTZ	Sim
3.4 team_members
Campo	Tipo	Obrigatório
id	BIGINT	Sim
team_id	BIGINT	Sim
user_id	BIGINT	Sim
started_at	TIMESTAMPTZ	Sim
ended_at	TIMESTAMPTZ	Não
active	BOOLEAN	Sim

Constraint:

UNIQUE(team_id, user_id, started_at)
4. Clientes
4.1 customers
Campo	Tipo	Obrigatório	Observação
id	BIGINT	Sim	PK
organizational_unit_id	BIGINT	Não	Agência/unidade de relacionamento
person_type	VARCHAR(2)	Sim	PF, PJ
document_type	VARCHAR(10)	Sim	CPF, CNPJ
document_number	VARCHAR(20)	Sim	normalizado
name	VARCHAR(250)	Sim	

trade_name	VARCHAR(250)	Não	PJ
birth_date	DATE	Não	

status	VARCHAR(20)	Sim	

source_system	VARCHAR(50)	Não	

source_external_id	VARCHAR(100)	Não	

last_import_batch_id	BIGINT	Não	FK
created_at	TIMESTAMPTZ	Sim	

updated_at	TIMESTAMPTZ	Sim	


Constraint principal:

UNIQUE(document_number)

O CPF/CNPJ será armazenado somente com números.

4.2 customer_contacts
Campo	Tipo	Obrigatório
id	BIGINT	Sim
customer_id	BIGINT	Sim
type	VARCHAR(20)	Sim
value	VARCHAR(250)	Sim
normalized_value	VARCHAR(250)	Sim
is_primary	BOOLEAN	Sim
is_valid	BOOLEAN	Sim
do_not_contact	BOOLEAN	Sim
do_not_contact_reason	VARCHAR(250)	Não
last_validated_at	TIMESTAMPTZ	Não
created_at	TIMESTAMPTZ	Sim
updated_at	TIMESTAMPTZ	Sim

Tipos:

PHONE
WHATSAPP
EMAIL

O campo do_not_contact será particularmente importante para os agentes automáticos.

4.3 customer_addresses
Campo	Tipo	Obrigatório
id	BIGINT	Sim
customer_id	BIGINT	Sim
type	VARCHAR(30)	Não
street	VARCHAR(200)	Não
number	VARCHAR(30)	Não
complement	VARCHAR(100)	Não
district	VARCHAR(100)	Não
city	VARCHAR(100)	Não
state	VARCHAR(2)	Não
postal_code	VARCHAR(10)	Não
is_primary	BOOLEAN	Sim
created_at	TIMESTAMPTZ	Sim
updated_at	TIMESTAMPTZ	Sim
5. Produtos e Operações de Crédito
5.1 credit_products

Recomendo separar produto da operação.

Campo	Tipo	Obrigatório
id	BIGINT	Sim
code	VARCHAR(50)	Sim
name	VARCHAR(200)	Sim
category	VARCHAR(100)	Não
active	BOOLEAN	Sim

Exemplos:

Capital de Giro
Crédito Pessoal
Financiamento
Cheque Especial
Cartão
5.2 contracts
Campo	Tipo	Obrigatório
id	BIGINT	Sim
customer_id	BIGINT	Sim
organizational_unit_id	BIGINT	Não
credit_product_id	BIGINT	Não
contract_number	VARCHAR(100)	Sim
external_contract_id	VARCHAR(100)	Não
contract_date	DATE	Não
original_amount	NUMERIC(18,2)	Não
current_balance	NUMERIC(18,2)	Não
status	VARCHAR(30)	Sim
source_system	VARCHAR(50)	Não
last_import_batch_id	BIGINT	Não
created_at	TIMESTAMPTZ	Sim
updated_at	TIMESTAMPTZ	Sim

Índice:

(customer_id, status)
5.3 installments
Campo	Tipo	Obrigatório
id	BIGINT	Sim
contract_id	BIGINT	Sim
external_installment_id	VARCHAR(100)	Não
installment_number	INTEGER	Não
due_date	DATE	Sim
original_amount	NUMERIC(18,2)	Sim
open_amount	NUMERIC(18,2)	Sim
paid_amount	NUMERIC(18,2)	Sim
status	VARCHAR(30)	Sim
last_import_batch_id	BIGINT	Não
created_at	TIMESTAMPTZ	Sim
updated_at	TIMESTAMPTZ	Sim

Status:

OPEN
PARTIALLY_PAID
PAID
CANCELLED

Constraint:

open_amount >= 0
paid_amount >= 0
6. Pagamentos
6.1 payments
Campo	Tipo	Obrigatório
id	BIGINT	Sim
customer_id	BIGINT	Sim
contract_id	BIGINT	Não
external_payment_id	VARCHAR(100)	Não
payment_date	DATE	Sim
amount	NUMERIC(18,2)	Sim
source_system	VARCHAR(50)	Não
import_batch_id	BIGINT	Sim
created_at	TIMESTAMPTZ	Sim

Constraint:

amount > 0

Sempre que houver identificador confiável na origem:

UNIQUE(source_system, external_payment_id)
6.2 payment_allocations
Campo	Tipo	Obrigatório
id	BIGINT	Sim
payment_id	BIGINT	Sim
installment_id	BIGINT	Sim
amount	NUMERIC(18,2)	Sim
created_at	TIMESTAMPTZ	Sim

Constraint:

amount > 0

A soma das alocações não poderá superar o pagamento.

7. Caso de Cobrança
7.1 collection_cases

Essa será uma das tabelas mais consultadas da plataforma.

Campo	Tipo	Obrigatório	Função
id	BIGINT	Sim	PK
case_number	VARCHAR(50)	Sim	UNIQUE
customer_id	BIGINT	Sim	

organizational_unit_id	BIGINT	Não	

status	VARCHAR(30)	Sim	

current_rule_id	BIGINT	Não	

current_strategy_id	BIGINT	Não	

assigned_team_id	BIGINT	Não	

assigned_user_id	BIGINT	Não	

total_overdue_amount	NUMERIC(18,2)	Sim	snapshot operacional
oldest_due_date	DATE	Não	

max_days_past_due	INTEGER	Sim	

open_installments_count	INTEGER	Sim	

priority_score	NUMERIC(10,4)	Não	

opened_at	TIMESTAMPTZ	Sim	

last_action_at	TIMESTAMPTZ	Não	

next_action_at	TIMESTAMPTZ	Não	

sla_due_at	TIMESTAMPTZ	Não	

closed_at	TIMESTAMPTZ	Não	

close_reason_code	VARCHAR(50)	Não	

created_at	TIMESTAMPTZ	Sim	

updated_at	TIMESTAMPTZ	Sim	


Status inicial proposto:

OPEN
IN_PROGRESS
WAITING_CUSTOMER
PROMISE_PENDING
NEGOTIATION
AGREEMENT_ACTIVE
LEGAL
SUSPENDED
RESOLVED
CLOSED

Importante:

total_overdue_amount é um snapshot operacional.

A fonte contábil continua sendo contrato/parcela/pagamento.

7.2 collection_case_items
Campo	Tipo	Obrigatório
id	BIGINT	Sim
collection_case_id	BIGINT	Sim
installment_id	BIGINT	Sim
status	VARCHAR(20)	Sim
added_at	TIMESTAMPTZ	Sim
removed_at	TIMESTAMPTZ	Não

Constraint:

UNIQUE(collection_case_id, installment_id)
7.3 collection_case_close_reasons
Campo	Tipo	Obrigatório
code	VARCHAR(50)	Sim
name	VARCHAR(150)	Sim
description	TEXT	Não
active	BOOLEAN	Sim

Exemplos:

PAID
AGREEMENT_PAID
LEGAL_TRANSFER
WRITTEN_OFF
INVALID_DEBT
DUPLICATE
MANUAL_CLOSE
8. Motor de Réguas
8.1 collection_strategies
Campo	Tipo	Obrigatório
id	BIGINT	Sim
code	VARCHAR(50)	Sim
name	VARCHAR(150)	Sim
description	TEXT	Não
execution_type	VARCHAR(30)	Sim
default_team_id	BIGINT	Não
active	BOOLEAN	Sim

Tipos:

INTERNAL
EXTERNAL
AI
MIXED
LEGAL
8.2 collection_rules
Campo	Tipo	Obrigatório
id	BIGINT	Sim
code	VARCHAR(50)	Sim
name	VARCHAR(150)	Sim
description	TEXT	Não
priority	INTEGER	Sim
strategy_id	BIGINT	Sim
effective_from	DATE	Não
effective_until	DATE	Não
active	BOOLEAN	Sim
created_at	TIMESTAMPTZ	Sim
updated_at	TIMESTAMPTZ	Sim

Quanto menor ou maior for o número da prioridade dependerá de uma convenção única definida no motor; sugiro:

maior número = maior prioridade
8.3 collection_rule_conditions
Campo	Tipo	Obrigatório
id	BIGINT	Sim
rule_id	BIGINT	Sim
field	VARCHAR(100)	Sim
operator	VARCHAR(20)	Sim
value	VARCHAR(250)	Sim
value_secondary	VARCHAR(250)	Não
sequence	INTEGER	Sim
created_at	TIMESTAMPTZ	Sim

Campos inicialmente permitidos:

OVERDUE_AMOUNT
DAYS_PAST_DUE
OPEN_INSTALLMENTS
PRODUCT
PERSON_TYPE
ORGANIZATIONAL_UNIT
BROKEN_PROMISES

Operadores:

EQ
NEQ
GT
GTE
LT
LTE
BETWEEN
IN
NOT_IN

Embora value seja textual na configuração, o motor deverá converter e validar o valor conforme o tipo da condição.

8.4 case_rule_history
Campo	Tipo	Obrigatório
id	BIGINT	Sim
collection_case_id	BIGINT	Sim
rule_id	BIGINT	Sim
strategy_id	BIGINT	Sim
total_overdue_amount	NUMERIC(18,2)	Sim
max_days_past_due	INTEGER	Sim
started_at	TIMESTAMPTZ	Sim
ended_at	TIMESTAMPTZ	Não
reason	VARCHAR(250)	Não
created_at	TIMESTAMPTZ	Sim

Essa tabela responde historicamente:

Qual era a carteira/régua daquele cliente naquele momento?

9. Distribuição da Cobrança
9.1 collection_assignments
Campo	Tipo	Obrigatório
id	BIGINT	Sim
collection_case_id	BIGINT	Sim
team_id	BIGINT	Não
user_id	BIGINT	Não
assignment_type	VARCHAR(30)	Sim
assigned_at	TIMESTAMPTZ	Sim
assigned_by	BIGINT	Não
released_at	TIMESTAMPTZ	Não
reason	VARCHAR(250)	Não

Tipos possíveis:

AUTOMATIC
MANUAL
REASSIGNMENT
ESCALATION
10. Registro das Ações de Cobrança
10.1 collection_action_outcomes
Campo	Tipo	Obrigatório
code	VARCHAR(50)	Sim
name	VARCHAR(150)	Sim
description	TEXT	Não
requires_next_action	BOOLEAN	Sim
requires_promise	BOOLEAN	Sim
requires_notes	BOOLEAN	Sim
closes_case	BOOLEAN	Sim
active	BOOLEAN	Sim

Exemplos:

NO_ANSWER
INVALID_CONTACT
VOICEMAIL
CONTACT_MADE
CALLBACK_REQUESTED
PROMISE_TO_PAY
NEGOTIATION
AGREEMENT
REFUSAL
DISPUTE
NO_PAYMENT_CAPACITY
ESCALATE_MANAGER
ESCALATE_LEGAL
10.2 collection_actions
Campo	Tipo	Obrigatório
id	BIGINT	Sim
collection_case_id	BIGINT	Sim
actor_type	VARCHAR(20)	Sim
user_id	BIGINT	Não
ai_agent_id	BIGINT	Não
channel	VARCHAR(30)	Sim
outcome_code	VARCHAR(50)	Não
started_at	TIMESTAMPTZ	Não
ended_at	TIMESTAMPTZ	Não
summary	TEXT	Não
notes	TEXT	Não
next_action_at	TIMESTAMPTZ	Não
corrects_action_id	BIGINT	Não
created_at	TIMESTAMPTZ	Sim

Atores:

HUMAN
AI
SYSTEM

Canais:

PHONE
WHATSAPP
MANUAL
SYSTEM

Regras:

actor_type = HUMAN
→ user_id obrigatório

actor_type = AI
→ ai_agent_id obrigatório

Uma ação registrada não deverá ser livremente sobrescrita.

Correções serão realizadas por nova ação utilizando:

corrects_action_id
11. Promessas de Pagamento
11.1 payment_promises
Campo	Tipo	Obrigatório
id	BIGINT	Sim
collection_case_id	BIGINT	Sim
collection_action_id	BIGINT	Sim
customer_id	BIGINT	Sim
promised_amount	NUMERIC(18,2)	Sim
promised_date	DATE	Sim
status	VARCHAR(30)	Sim
fulfilled_amount	NUMERIC(18,2)	Sim
fulfilled_at	TIMESTAMPTZ	Não
created_at	TIMESTAMPTZ	Sim
updated_at	TIMESTAMPTZ	Sim

Status:

OPEN
FULFILLED
PARTIALLY_FULFILLED
BROKEN
CANCELLED

Regra automática:

promised_date passou
+
valor esperado não foi identificado
=
BROKEN

A lógica deverá considerar prazo de tolerância configurável.

12. Acordos
12.1 collection_agreements
Campo	Tipo	Obrigatório
id	BIGINT	Sim
collection_case_id	BIGINT	Sim
collection_action_id	BIGINT	Sim
agreement_amount	NUMERIC(18,2)	Sim
down_payment_amount	NUMERIC(18,2)	Não
installment_count	INTEGER	Sim
first_due_date	DATE	Sim
status	VARCHAR(30)	Sim
created_at	TIMESTAMPTZ	Sim
updated_at	TIMESTAMPTZ	Sim

Status:

ACTIVE
FULFILLED
BROKEN
CANCELLED
RENEGOTIATED
12.2 collection_agreement_installments
Campo	Tipo	Obrigatório
id	BIGINT	Sim
agreement_id	BIGINT	Sim
installment_number	INTEGER	Sim
due_date	DATE	Sim
amount	NUMERIC(18,2)	Sim
paid_amount	NUMERIC(18,2)	Sim
status	VARCHAR(30)	Sim
payment_id	BIGINT	Não
13. Agentes de IA
13.1 ai_agents
Campo	Tipo	Obrigatório
id	BIGINT	Sim
name	VARCHAR(150)	Sim
description	TEXT	Não
channel	VARCHAR(30)	Sim
provider	VARCHAR(50)	Sim
external_agent_id	VARCHAR(150)	Não
autonomy_level	SMALLINT	Sim
instructions	TEXT	Não
status	VARCHAR(20)	Sim
created_at	TIMESTAMPTZ	Sim
updated_at	TIMESTAMPTZ	Sim

Canais:

VOICE
WHATSAPP

Níveis:

1 = comunicação
2 = negociação assistida
3 = negociação autônoma dentro das regras

Constraint:

autonomy_level BETWEEN 1 AND 3
13.2 ai_agent_rule_assignments
Campo	Tipo	Obrigatório
id	BIGINT	Sim
ai_agent_id	BIGINT	Sim
rule_id	BIGINT	Sim
priority	INTEGER	Não
active	BOOLEAN	Sim
created_at	TIMESTAMPTZ	Sim

Constraint:

UNIQUE(ai_agent_id, rule_id)
13.3 ai_agent_schedules
Campo	Tipo	Obrigatório
id	BIGINT	Sim
ai_agent_id	BIGINT	Sim
day_of_week	SMALLINT	Sim
start_time	TIME	Sim
end_time	TIME	Sim
timezone	VARCHAR(100)	Sim
effective_from	DATE	Não
effective_until	DATE	Não
active	BOOLEAN	Sim

Convenção:

1 = segunda
...
7 = domingo
14. Voz — ElevenLabs + SIP/Net2Phone
14.1 voice_calls
Campo	Tipo	Obrigatório
id	BIGINT	Sim
collection_action_id	BIGINT	Sim
collection_case_id	BIGINT	Sim
ai_agent_id	BIGINT	Sim
customer_contact_id	BIGINT	Sim
elevenlabs_conversation_id	VARCHAR(150)	Não
sip_call_id	VARCHAR(150)	Não
call_status	VARCHAR(30)	Sim
started_at	TIMESTAMPTZ	Não
answered_at	TIMESTAMPTZ	Não
ended_at	TIMESTAMPTZ	Não
duration_seconds	INTEGER	Não
transcript	TEXT	Não
summary	TEXT	Não
provider_metadata	JSONB	Não
created_at	TIMESTAMPTZ	Sim

Status:

QUEUED
CALLING
RINGING
ANSWERED
COMPLETED
NO_ANSWER
BUSY
FAILED
CANCELLED
14.2 voice_transcript_segments
Campo	Tipo	Obrigatório
id	BIGINT	Sim
voice_call_id	BIGINT	Sim
sequence	INTEGER	Sim
speaker	VARCHAR(20)	Sim
start_ms	INTEGER	Não
end_ms	INTEGER	Não
text	TEXT	Sim
created_at	TIMESTAMPTZ	Sim

Speaker:

AI
CUSTOMER
HUMAN
UNKNOWN
15. WhatsApp
15.1 whatsapp_conversations
Campo	Tipo	Obrigatório
id	BIGINT	Sim
collection_case_id	BIGINT	Sim
customer_id	BIGINT	Sim
customer_contact_id	BIGINT	Sim
ai_agent_id	BIGINT	Não
external_conversation_id	VARCHAR(150)	Não
status	VARCHAR(30)	Sim
started_at	TIMESTAMPTZ	Sim
ended_at	TIMESTAMPTZ	Não
created_at	TIMESTAMPTZ	Sim
15.2 whatsapp_messages
Campo	Tipo	Obrigatório
id	BIGINT	Sim
conversation_id	BIGINT	Sim
external_message_id	VARCHAR(150)	Não
direction	VARCHAR(20)	Sim
sender_type	VARCHAR(20)	Sim
message_type	VARCHAR(30)	Sim
content	TEXT	Não
sent_at	TIMESTAMPTZ	Não
delivered_at	TIMESTAMPTZ	Não
read_at	TIMESTAMPTZ	Não
status	VARCHAR(30)	Sim
provider_metadata	JSONB	Não
created_at	TIMESTAMPTZ	Sim

Direção:

INBOUND
OUTBOUND

Tipos de mensagem poderão incluir:

TEXT
AUDIO
IMAGE
DOCUMENT
LOCATION
SYSTEM
15.3 collection_action_messages
Campo	Tipo	Obrigatório
collection_action_id	BIGINT	Sim
whatsapp_message_id	BIGINT	Sim

PK composta:

(collection_action_id, whatsapp_message_id)

Isso permite agrupar somente as mensagens pertencentes àquela ação de cobrança.

16. Importação Excel
16.1 import_batches
Campo	Tipo	Obrigatório
id	BIGINT	Sim
type	VARCHAR(30)	Sim
filename	VARCHAR(255)	Sim
file_hash	VARCHAR(128)	Sim
status	VARCHAR(30)	Sim
total_rows	INTEGER	Sim
inserted_rows	INTEGER	Sim
updated_rows	INTEGER	Sim
ignored_rows	INTEGER	Sim
error_rows	INTEGER	Sim
started_at	TIMESTAMPTZ	Não
finished_at	TIMESTAMPTZ	Não
imported_by	BIGINT	Sim
created_at	TIMESTAMPTZ	Sim

Tipos:

CUSTOMERS
DEBTS
PAYMENTS

Status:

UPLOADED
VALIDATING
PROCESSING
COMPLETED
COMPLETED_WITH_ERRORS
FAILED

O file_hash ajudará a impedir upload acidental do mesmo arquivo.

16.2 import_errors
Campo	Tipo	Obrigatório
id	BIGINT	Sim
import_batch_id	BIGINT	Sim
row_number	INTEGER	Não
external_key	VARCHAR(150)	Não
field	VARCHAR(100)	Não
error_code	VARCHAR(50)	Sim
error_message	TEXT	Sim
raw_data	JSONB	Não
created_at	TIMESTAMPTZ	Sim
17. Timeline Operacional
17.1 case_events
Campo	Tipo	Obrigatório
id	BIGINT	Sim
collection_case_id	BIGINT	Sim
event_type	VARCHAR(50)	Sim
source_type	VARCHAR(50)	Não
source_id	BIGINT	Não
actor_type	VARCHAR(20)	Não
actor_id	BIGINT	Não
occurred_at	TIMESTAMPTZ	Sim
metadata	JSONB	Não
created_at	TIMESTAMPTZ	Sim

Principais eventos:

CASE_CREATED
RULE_CHANGED
CASE_ASSIGNED
ACTION_REGISTERED
PHONE_CALL_STARTED
PHONE_CALL_COMPLETED
WHATSAPP_SENT
WHATSAPP_RECEIVED
PROMISE_CREATED
PROMISE_FULFILLED
PROMISE_BROKEN
AGREEMENT_CREATED
PAYMENT_IMPORTED
CASE_RESOLVED
CASE_CLOSED
CASE_REOPENED

Essa tabela abastecerá diretamente a timeline apresentada na tela do cliente.

18. Auditoria
18.1 audit_logs
Campo	Tipo	Obrigatório
id	BIGINT	Sim
actor_type	VARCHAR(20)	Sim
actor_id	BIGINT	Não
entity_type	VARCHAR(100)	Sim
entity_id	BIGINT	Não
action	VARCHAR(50)	Sim
old_values	JSONB	Não
new_values	JSONB	Não
ip_address	VARCHAR(50)	Não
user_agent	TEXT	Não
created_at	TIMESTAMPTZ	Sim

Eventos auditáveis:

CREATE
UPDATE
DELETE_REQUEST
LOGIN
LOGOUT
ASSIGN
REASSIGN
RULE_CHANGE
CONFIG_CHANGE
EXPORT
IMPORT
19. Views operacionais

Além das tabelas, recomendo algumas views.

vw_collection_queue

Responsável pela fila operacional.

Deverá entregar, entre outros:

case_id
case_number
customer_id
customer_name
document_number
organizational_unit
total_overdue_amount
oldest_due_date
max_days_past_due
current_rule
current_strategy
assigned_team
assigned_user
last_action_at
next_action_at
priority_score
status
vw_customer_debt_summary
customer_id
contracts_count
open_installments_count
overdue_installments_count
total_open_amount
total_overdue_amount
oldest_due_date
max_days_past_due
vw_collection_performance

Base para indicadores:

responsible_user
team
rule
period
actions
contacts
promises
fulfilled_promises
agreements
recovered_amount
20. Índices prioritários
customers
UNIQUE(document_number)
INDEX(name)
INDEX(organizational_unit_id)
contracts
INDEX(customer_id)
INDEX(contract_number)
INDEX(status)
installments
INDEX(contract_id)
INDEX(due_date)
INDEX(status)

INDEX(status, due_date)
payments
INDEX(customer_id)
INDEX(payment_date)
collection_cases

Índices essenciais:

INDEX(customer_id)
INDEX(status)
INDEX(current_rule_id)
INDEX(assigned_team_id)
INDEX(assigned_user_id)
INDEX(next_action_at)
INDEX(total_overdue_amount)
INDEX(max_days_past_due)

Índices compostos:

INDEX(status, assigned_team_id, next_action_at)

INDEX(status, assigned_user_id, next_action_at)

INDEX(current_rule_id, status)
collection_actions
INDEX(collection_case_id, created_at)
INDEX(user_id, created_at)
INDEX(ai_agent_id, created_at)
INDEX(outcome_code)
21. Integridade que deverá existir obrigatoriamente

Algumas regras não poderão depender apenas do frontend.

Cliente
CPF/CNPJ único
Parcela
open_amount >= 0
paid_amount >= 0
Pagamento
amount > 0
Promessa
promised_amount > 0
Agente IA
autonomy_level entre 1 e 3
Ação humana
actor_type HUMAN
→ user_id obrigatório
Ação IA
actor_type AI
→ ai_agent_id obrigatório
Agendamento IA
start_time < end_time
Caso encerrado
status = CLOSED
→ closed_at obrigatório
→ close_reason_code obrigatório
22. Decisão importante sobre Cooperativa e Agência

A inclusão de:

organizational_units

resolve várias necessidades de uma única vez.

Por exemplo, poderemos ter:

Cooperativa
   ↓
Agência
   ↓
Cliente
   ↓
Caso

e também:

Usuário
   ↓
Agência

Isso possibilitará no futuro:

Atendente de agência

Visualiza:

somente sua agência
Supervisor

Visualiza:

suas equipes
Gestor

Visualiza:

toda a carteira
Auditor

Visualiza:

todo histórico permitido

Portanto essa tabela deve entrar no modelo desde a primeira versão.

23. Modelo central consolidado

A espinha dorsal definitiva fica:

ORGANIZATIONAL_UNIT
        │
        ├──────── USERS
        │
        └──────── CUSTOMERS
                     │
                     ├──── CONTRACTS
                     │       │
                     │       └──── INSTALLMENTS
                     │
                     └──── COLLECTION_CASES
                              │
                              ├──── CASE_ITEMS
                              │
                              ├──── RULE_HISTORY
                              │
                              ├──── ASSIGNMENTS
                              │
                              ├──── ACTIONS
                              │       │
                              │       ├──── PROMISES
                              │       ├──── AGREEMENTS
                              │       ├──── VOICE CALL
                              │       └──── WHATSAPP
                              │
                              └──── CASE_EVENTS

E paralelamente:

COLLECTION_RULES
      │
      ├──── CONDITIONS
      └──── STRATEGY

AI_AGENTS
      │
      ├──── RULE ASSIGNMENTS
      └──── SCHEDULES
24. Quantidade prevista de tabelas

Depois deste refinamento, o modelo está aproximadamente em:

Estrutura / Segurança ........ 4
Clientes ..................... 3
Crédito ...................... 3
Pagamentos ................... 2
Cobrança ..................... 9
Negociação ................... 3
IA ........................... 3
Voz .......................... 2
WhatsApp ..................... 3
Importação ................... 2
Histórico/Auditoria .......... 2

Total aproximado:

36 tabelas

Esse número não representa excesso de complexidade.

O domínio possui naturalmente:

dívida;

carteira;

cobrança;

negociação;

pagamento;

comunicação;

usuários;

IA;

histórico;

auditoria.

Tentar colocar tudo em 10 ou 15 tabelas produziria um banco mais simples inicialmente, porém muito mais difícil de manter posteriormente.

25. Estado da Fase 1.1

Temos agora:

Fase 1.1A
✓ Entidades

Fase 1.1B
✓ Relacionamentos
✓ Cardinalidades
✓ PK/FK
✓ Regras estruturais

Fase 1.1C
✓ Dicionário de dados
✓ Tipos dos campos
✓ Constraints
✓ Índices principais
✓ Organização Cooperativa/Agência
✓ Views operacionais
✓ Estrutura pronta para PostgreSQL

O modelo lógico da Fase 1.1 está essencialmente fechado.

O próximo passo técnico é a:

Fase 1.1D — Modelo Físico PostgreSQL

Nela deverão ser produzidos:

CREATE TABLE
PRIMARY KEY
FOREIGN KEY
CHECK constraints
UNIQUE constraints
INDEXES
ENUMs ou domínios controlados
Views
ordem correta das migrations

Mas antes do SQL existe um passo que considero importante dentro da própria Fase 1: transformar esse banco em fluxos de negócio concretos, principalmente:

entrada da planilha;

criação/atualização do cliente;

cálculo do saldo vencido agregado;

classificação da régua;

abertura do caso;

entrada na fila;

registro da cobrança;

promessa;

entrada de pagamento;

conciliação;

mudança de régua ou encerramento.

Isso garante que o modelo físico não seja criado apenas porque “as tabelas parecem corretas”, mas porque conseguimos provar que ele atende ponta a ponta aos processos reais da plataforma.

Minha recomendação é não gerar o SQL ainda. O próximo passo deve ser a Fase 1.1D — Validação do Modelo pelos Fluxos de Negócio, simulando alguns clientes reais fictícios passando por todo o ciclo. Se o modelo sobreviver a esses cenários sem adaptações importantes, aí congelamos o modelo e partimos para o PostgreSQL.

seria possivel a gente deenvolver o frontend da aplicação com dados mockados para a gente entender todo o fluxo e processos? Pois assim, se houver alguma mudança a gente já registra estas mudanças, antes de pedir para rodar o backend e a modelagem de dados. Ou seja, com todo o frontend, fluxos, processos definidos, a gente partiria para o backend e o banco de dados. O que acha? Podemos antecipar uma fase de frontend? Assim, eu abro uma nova conversa sobre esse assunto, caso positivo, me de o titulo desta conversa.

Sim — e para este projeto eu considero essa mudança de ordem muito boa.

Antes de congelarmos o banco e começar o backend, podemos construir um frontend funcional completo com dados mockados, simulando o comportamento real da Plataforma de Recuperação de Crédito. Isso vai permitir validar com muito mais segurança o que realmente precisa existir no modelo de dados.

Eu mudaria nosso roadmap para algo assim:

Fase 1.1 — Modelo de Dados Conceitual e Lógico: o que fizemos até aqui fica como modelo preliminar, não congelado.

Fase 1.2 — Protótipo Funcional Frontend com Dados Mockados: construímos menus, telas, modais, filtros, dashboards, filas, clientes, dívidas, réguas, registro de cobrança, negociações, agentes de IA, importação de planilhas etc.

Durante a Fase 1.2, qualquer necessidade nova encontrada gera uma alteração registrada no modelo preliminar.

Depois fazemos a Fase 1.3 — Validação e Consolidação dos Fluxos e Processos.

Só então vamos para Fase 2 — Backend, Banco de Dados e APIs, com o PostgreSQL baseado em algo que já foi visualmente e operacionalmente validado.

Isso reduz bastante o risco de fazermos 30–40 tabelas e depois descobrirmos no frontend que um processo deveria funcionar de outra maneira.

Inclusive podemos fazer o frontend mais do que visual. Ele pode funcionar quase como uma aplicação real:

Login
→ Dashboard
→ Fila de cobrança
→ Abrir cliente
→ Visualizar contratos/dívidas
→ Registrar cobrança
→ Criar promessa
→ Registrar negociação
→ Simular ligação IA
→ Ver transcrição
→ Simular WhatsApp
→ Alterar régua
→ Simular pagamento
→ Atualizar situação
→ Timeline
→ Indicadores

Tudo isso utilizando arquivos .json, por exemplo:

mocks/
├── customers.json
├── contracts.json
├── installments.json
├── collection-cases.json
├── collection-actions.json
├── promises.json
├── agreements.json
├── ai-agents.json
├── whatsapp-messages.json
├── voice-calls.json
└── dashboard.json

Podemos inclusive permitir que o frontend altere os mocks em memória, de forma que você consiga clicar, cadastrar uma ação, fazer uma promessa, mudar um cliente de situação e enxergar a experiência completa sem backend.

O principal benefício é que essa fase passa a funcionar como uma espécie de especificação funcional executável. Em vez de discutirmos apenas:

“O modal deveria ter esse campo?”

você poderá abrir o sistema, usar o modal e perceber:

“Aqui falta um campo de data de retorno.”

ou:

“Esse resultado deveria automaticamente criar uma próxima ação.”

E nós registramos a alteração antes de construir o backend.

Título que recomendo para a nova conversa

Fase 1.2 — Protótipo Funcional Frontend da Plataforma de Recuperação de Crédito com Dados Mockados

Esse título deixa bem claro que não faremos apenas uma tela conceitual: vamos construir o frontend funcional e navegar por todo o processo da plataforma.

Quando você abrir essa nova conversa com esse título, eu sugiro começarmos pelo mapa completo de menus, telas e fluxos, antes de escrever o primeiro prompt para o Claude Code/Codex.

ChatGPT é uma IA e pode cometer erros.
