Os modelos de score de são ferramentas que classificam o risco do cliente. Eles consideram o conceito de perda esperada para um determinado perfil, em uma determinada categoria de operação.
Seu desenvolvimento baseia-se em amostras representativas de créditos concedidos no passado, para tentar prever o futuro.
A premissa é que o comportamento futuro dos novos clientes será similar ao comportamento passado de outros clientes, com perfis semelhantes.
Quais os desafios na construção do score de crédito?
Os desafios na construção de um modelo de score de crédito são:
- Identificar elementos-chave que influenciam na adimplência ou inadimplência dos clientes;
- Detectar mudanças nas condições da carteira no momento de seu desenvolvimento;
- Garantir que o perfil dos clientes analisados no passado seja similar ao que será aplicado no futuro.
Quais categorias de modelos de score de crédito?
Os modelos de score de crédito são divididos em 2 modelos:
- Aprovação de crédito: apoiam nas decisões para novos clientes;
- Comportamentais: também conhecidos como Behavioural Scoring. Este modelo apoia a decisão para clientes que já possuem relacionamento comercial;
Enquanto os modelos de aprovação focam na concessão, os modelos comportamentais definem limites e outras ações.
Quais são as vantagens do score de crédito para as decisões?
As principais vantagens do score de crédito para as decisões em um carteira são:
- Consistência: decisões similares, independente da experiência, humor ou relacionamento do analista;
- Velocidade: a automação permite análises e decisões quase instantâneas;
- Adequação: permite ao credor adotar regras conforme os diferentes perfis dos tomadores;
- Centralização: elimina a necessidade de analistas fisicamente próximos;
- Redução de custos por análise: como resultado da rapidez e a um custo aceitável.
Quais são as desvantagens dos modelos de score de crédito?
As desvantagens do uso de um score de crédito pelas empresas são:
- Impacto no relacionamento: é difícil explicar o motivo de não aprovação a clientes de alto risco;
- Quebra de paradigmas: pessoas acreditam que sua experiência vale mais que uma “fórmula” estatística;
- Custos no desenvolvimento: conforme complexidade, os custos de modelagem podem ser altos;
- Excesso de confiança: pode-se superestimar a eficácia do modelo, levando profissionais a acatarem suas recomendações, sem análise crítica;
- Interpretação equivocada: uso inadequado por falta de treinamento do usuário;
- Limitações temporais: os modelos “envelhecem” e perdem a validade com o tempo.
Quais são os requisitos para implantar o score de crédito?
Os requisitos para implantação de um modelo de score são:
- Experiência no mercado de atuação;
- Recursos com experiência em desenvolvimento de modelos;
- Banco de dados com informações confiáveis e de qualidade;
- Cultura organizacional adequada;
- Comprometimento das áreas da empresa, principalmente comercial;
- Políticas e procedimentos formais, claros e devidamente comunicados.
Como desenvolver um modelo de score de crédito?
Os 5 passos para uma empresa desenvolver seus modelos de score de crédito são:
1. Definir o mercado alvo do modelo
Ao desenvolver um score de crédito, o credor deverá definir o mercado alvo que será aplicado este modelo.
Geralmente as segmentações são feitas utilizando-se técnicas estatísticas. Porém também são feitas de forma subjetiva e conforme necessidade do credor.
2. Identificar os critérios de “bom” e “mau” cliente
O credor deverá definir os critérios para bons e maus clientes, conforme sua realidade e seus objetivos.
A definição deve representar o objetivo para o qual o modelo foi desenvolvido. Afinal, o conceito de bom/mau cliente varia conforme a operação.
Neste caso, o que é tido como bom para uma operação de curto prazo pode ser considerado mau para longo prazo.
Lembre-se: modelo de score de crédito mede o risco de um cliente se tornar mau, de acordo com a definição adotada pelo credor.
Por exemplo: se o objetivo é discriminar clientes que atrasam até 30 dias (bons) daqueles que ultrapassar os 31 dias (maus), o modelo deve refletir esta necessidade em seu desenvolvimento.
A definição de bom/mau pode considerar tanto informações internas do credor quanto informações de mercado.
3. Definir um período de referência
Se o score depende da experiência com concessões no passado, precisamos conhecer este passado.
Neste caso, faz-se necessário a definição de um período no passado em que este histórico será considerado.
4. Definir um período de desempenho
Período de desempenho do modelo de score de crédito é o intervalo de tempo observado após a data de concessão. Por analogia, também é conhecido como horizonte de previsão.
Este prazo deve ser longo o suficiente para avaliar o comportamento de um cliente frente a seus compromissos.
A definição do período deve considerar que o objetivo é prever o comportamento do cliente em um intervalo de tempo depois da concessão. O período de performance avaliado deve ter a mesma duração.
5. Definir o período histórico do modelo
Este período é o intervalo de observação que serve para prever se o cliente se tornará bom ou mau após a data de referência.
Quais são as variáveis potenciais para os modelos de score de crédito?
São variáveis potenciais para um score de crédito são aquelas que segmenta os clientes conforme critérios de “bom” ou “mau” adotados.
A eficácia desta ferramenta depende da qualidade das informações utilizadas para sua construção.
Primeiro, a escolha correta das informações é uma etapa crítica ao processo.
No início do processo são selecionadas informações que podem diferenciar bons de maus. Estas devem ser analisadas para mensurar qual seu potencial discriminante e se podem ser utilizadas na fórmula do modelo.
Por certo, as variáveis podem ser combinadas para gerar novas, com maior poder de discriminação.
As variáveis devem ser obtidas conforme o tipo de cliente (PJ ou PF), sendo elas:
- Informações demográficas / cadastrais;
- Informações financeiras;
- Histórico de relacionamento com o credor;
- Informações comportamentais;
- Informações negativas;
- Característica da operação solicitada;
- Dados setoriais.
Cuidados na definição das variáveis
Os cuidados para selecionar quais variáveis farão parte do score de crédito são:
- Confiabilidade: os valores indicados pelas variáveis devem ser confiáveis.
- Tempo desde obtenção: as variáveis obtidas devem ser recentes e atualizadas.
- Disponibilidade: as informações analisadas para desenvolver um modelo devem estar disponíveis no futuro para garantir a comparação de “banana” com “banana”.
Conclusão
Finalmente, não importa como, mas ao final do dia o objetivo é mitigar riscos de não recebimento.
Modelos de score de crédito, customizados ou não, são somente uma ferramenta a mais de modo a ajudar na tomada de decisão.
Podem parecer complicados, e até são um pouco mesmo. Mas o processo de construção de um modelo de score de crédito ajuda muito a entender as fragilidades de sua carteira de crédito. Logo, direciona atuação na mitigação dos riscos.
Afina, modelos de score de crédito e canja não fazem mal a ninguém.
Sucesso e bons negócios!
