O artigo apresenta o resultado de um estudo visando aumentar a eficiência do processo de recuperação de créditos inscritos na dívida ativa da previdência social brasileira. Os números dessa dívida são significativos: mais de 85 bilhões de reais, divididos em 733 mil processos.Os sistemas de informações baseados em computador existentes apresentavam foco apenas no documento legal da dívida, pouco esclarecendo sobre as características do devedor, seu perfil e comportamento como contribuinte. A estratégia utilizada para endereçar o problema contemplou a montagem de um data-mart integrando informações da dívida, dos contribuintes da previdência e também, de forma pioneira, um conjunto de dados sobre seu comportamento obtidos em outros órgãos da administração pública. Após um extenso trabalho de cleaning e matching foi possível, utilizando uma série de procedimentos de estatística multivariada, segmentar os contribuintes quanto ao seu comportamento fiscal, permitindo estabelecer diferentes enfoques para o relacionamento com a previdência social.O principal resultado do estudo foi a construção de um modelo estatístico preditivo - que apresentou um elevado índice de precisão - que associou, a cada empresa devedora, a probabilidade de pagamento da dívida inscrita em dívida ativa. Com isso, foi possível estabelecer uma hierarquia de prioridade para a adoção de procedimentos administrativos e judiciais de cobrança da dívida ativa que resultem em maior ingresso de recursos financeiros para a previdência social.

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